Gene regulatory network inference in long-lived C. elegans reveals modular properties that are predictive of novel aging genes.
Gene regulatory network inference in long-lived C. elegans reveals modular properties that are predictive of novel aging genes.
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DOI：
10.1016/j.isci.2021.103663
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发表时间：
2022-01-21
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Casanueva O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Suriyalaksh M;Raimondi C;Mains A;Segonds-Pichon A;Mukhtar S;Murdoch S;Aldunate R;Krueger F;Guimerà R;Andrews S;Sales-Pardo M;Casanueva O
我们设计了一个“群众智慧”GRN推理管道，并将其耦合到复杂的网络分析，以了解长寿的GLP-1/Notch秀丽隐杆线虫基因调控的组织原则。GRN有三层（输入、核心和输出），在拓扑上相当于代谢网络中流行的蝴蝶结/沙漏结构。为了评估结构层的功能重要性，我们筛选了80%的调节因子，发现了50个新的衰老基因，其中86%与人类同源。长寿所必需的基因--包括参与胰岛素样信号（ILS）的基因--是核心，表明GRN的结构是功能性的预测。我们使用了体内报告基因和一个涵盖5,497种遗传相互作用的新型功能网络来进行机制预测。我们使用遗传上位性来测试其中的一些预测，发现了一种新的转录调节因子，sup-37，它与β-16/FOXO一起工作。我们提出了一个具有预测能力的框架，可以加速在秀丽隐杆线虫和潜在的人类中的发现。基因调控推理提供长寿动物的全球网络该网络的大规模拓扑结构具有沙漏结构沙漏核心的成员资格是功能的良好预测器发现了50个新的衰老基因，包括sup-37，一个依赖于β-16的基因遗传学;基因组学;生物信息学
We design a “wisdom-of-the-crowds” GRN inference pipeline and couple it to complex network analysis to understand the organizational principles governing gene regulation in long-lived glp-1/Notch Caenorhabditis elegans. The GRN has three layers (input, core, and output) and is topologically equivalent to bow-tie/hourglass structures prevalent among metabolic networks. To assess the functional importance of structural layers, we screened 80% of regulators and discovered 50 new aging genes, 86% with human orthologues. Genes essential for longevity—including ones involved in insulin-like signaling (ILS)—are at the core, indicating that GRN's structure is predictive of functionality. We used in vivo reporters and a novel functional network covering 5,497 genetic interactions to make mechanistic predictions. We used genetic epistasis to test some of these predictions, uncovering a novel transcriptional regulator, sup-37, that works alongside DAF-16/FOXO. We present a framework with predictive power that can accelerate discovery in C. elegans and potentially humans. Gene-regulatory inference provides global network of long-lived animals The large-scale topology of the network has an hourglass structure Membership to the core of the hourglass is a good predictor of functionality Discovered 50 novel aging genes, including sup-37, a DAF-16 dependent gene Genetics; Genomics; Bioinformatics
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影响因子：
9.9
作者：
Arrieta-Ortiz ML;Hafemeister C;Bate AR;Chu T;Greenfield A;Shuster B;Barry SN;Gallitto M;Liu B;Kacmarczyk T;Santoriello F;Chen J;Rodrigues CD;Sato T;Rudner DZ;Driks A;Bonneau R;Eichenberger P
通讯作者：
Eichenberger P
推断因果分子网络：通过基于社区的努力进行的经验评估。
影响因子：
48
作者：
Hill SM;Heiser LM;Cokelaer T;Unger M;Nesser NK;Carlin DE;Zhang Y;Sokolov A;Paull EO;Wong CK;Graim K;Bivol A;Wang H;Zhu F;Afsari B;Danilova LV;Favorov AV;Lee WS;Taylor D;Hu CW;Long BL;Noren DP;Bisberg AJ;HPN-DREAM Consortium;Mills GB;Gray JW;Kellen M;Norman T;Friend S;Qutub AA;Fertig EJ;Guan Y;Song M;Stuart JM;Spellman PT;Koeppl H;Stolovitzky G;Saez-Rodriguez J;Mukherjee S
通讯作者：
Mukherjee S
DOI：
10.3791/61132
发表时间：
2020-05-28
期刊：
Journal of visualized experiments : JoVE
影响因子：
--
作者：
Chauve L;Le Pen J;Hodge F;Todtenhaupt P;Biggins L;Miska EA;Andrews S;Casanueva O
通讯作者：
Casanueva O
DOI：
10.1073/pnas.0908366106
发表时间：
2009-12-29
影响因子：
11.1
作者：
Guimera, Roger;Sales-Pardo, Marta
通讯作者：
Sales-Pardo, Marta
影响因子：
--
作者：
Benedusi V;Martini E;Kallikourdis M;Villa A;Meda C;Maggi A
通讯作者：
Maggi A