Supporting and evolving Gene Set Enrichment Analysis and the Molecular Signatures Database for cancer research

支持和发展癌症研究的基因集富集分析和分子特征数据库

• 批准号: 10153712
• 负责人: JILL P. MESIROV
• 金额: $ 67.99万
• 依托单位: UNIVERSITY OF CALIFORNIA, SAN DIEGO
• 依托单位国家: 美国
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 2018-05-01 至 2023-04-30
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://reporter.nih.gov/project-details/10153712
• 关键词: Address; Algorithmic Analysis; Algorithms; Benchmarking; Biological; Biological Process; Biomedical Research; Cancer Patient; Cancer Research Project; Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats; Code; Collaborations; Collection; Communities; Companions; Computer software; Computing Methodologies; Data; Data Analyses; Data Set; Databases; Disease; Documentation; Education and Outreach; Educational workshop; Electronic Mail; Ensure; Extensible Markup Language; Family; Gene Combinations; Gene Expression Profiling; Gene set enrichment analysis; Genes; Genetic; Genetic Transcription; Genomics; Goals; Investigation; Knock-out; Letters; Libraries; Literature; Malignant Neoplasms; Methodology; Methods; Modality; Molecular; Molecular Profiling; Network-based; Open Reading Frames; Pathway interactions; Persons; Pharmaceutical Preparations; Phenotype; Process; Proteomics; Publications; Regulation; Repression; Reproducibility; Research; Research Personnel; Resources; Sampling; Source; Source Code; Specificity; Technology; Testing; Time; Training; Validation; Work; anticancer research; base; chromosomal location; data exchange; differential expression; experience; experimental study; file format; flexibility; genome-wide; genome-wide analysis; improved; interest; knock-down; knowledge base; light weight; mouse model; next generation; novel strategies; open source; overexpression; patient derived xenograft model; portability; relational database; repository; response; small hairpin RNA; small molecule; success; tool; transcriptome sequencing; user-friendly; web site

Project Abstract    Gene  Set  Enrichment  Analysis  (GSEA)  introduced  in  2003,  is  now  standard  practice  for  analyzing  genome-­ wide  expression  data.  GSEA  derives  its  power  from  identifying  the  activation/repression  of  sets  of  genes  that  share  common  biological  function,  chromosomal  location  or  regulation  and  differentiate  biological  phenotypes  or cellular states. This knowledge-­based approach is effective in elucidating underlying biological mechanisms  and  generating  hypotheses  for  further  study  and  experimental  validation.  Since  2005,  we  have  developed,  distributed  and  supported  a  freely  available  GSEA  software  application  along  with  a  database  of  annotated  gene  sets  –  the  Molecular  Signatures  Database  (MSigDB).  This  popular  resource  has  more  than  113,000  registered users and over 10,200 citations in the literature, and the MSigDB has almost 18,000 annotated sets.  The goal of this proposal is to continue to evolve and add value to the GSEA/MSigDB resource to best address  the needs of the cancer research community, while maintaining the high level of professional quality and strong  support  that  investigators  have  come  to  expect.  We  plan  to  increase  the  power  and  sensitivity  of  the  GSEA  method and enrich the MSigDB to further accelerate the pace of genomic research. Our specific aims are:  Aim 1: Develop and deploy the next generation of the GSEA method and software to keep pace with  the  needs  of  the  cancer  research  community.  The  new  core  algorithm  will  be  based  on  information-­  theoretic  approaches,  guided  by  a  collection  of  100  relevant  benchmarks  and  informed  by  an  Advisory  Board  of  established  cancer  researchers.  To  facilitate  the  use  of  GSEA  by  researchers  at  all  levels  of  computational  sophistication,  we  will  distribute  the  GSEA  analysis  tools  as  both  an  open  source  code  library and a suite of user friendly, reproducible, interactive, electronic notebooks.  Aim  2:  Extend  the  scope  and  specificity  of  the  MSigDB,  and  evolve  the  underlying  technology.  In  collaboration  with  the  community,  we  will  add  valuable  new  collections  to  MSigDB  including  signatures  of  drug responses and genetic perturbations, sets for use with mouse models of cancer and PDXs, sets from  pathway  and  network  databases,  and  sets  for  use  with  proteomic  data  analysis.  The  MSigDB  will  be  redesigned from its current XML file format and deployed as a lightweight, portable relational database that  can better support its growing size, online exploration tools, and use by investigators and other software.  Aim  3:  Provide  training  and  outreach  activities  for  the  cancer  research  community,  and  maintain  and support the GSEA software and MSigDB.  The success and popularity of the GSEA/MSigDB resource over the past decade;; our extensive experience in  developing  computational  methods  for  genomics  research  and  delivering  them  as  user-­friendly,  high  quality  software;;  our  significant  user  base  and  many  citations;;  our  large  repository  of  gene  sets;;  and  our  successful  delivery of documentation and training for users make us well poised to carry out the aims of this proposal.

项目摘要： -- 基因组分析系统(GSEA)于2003年前引进，现已成为人类基因组分析的标准操作方法。 数据的广泛表达。GSEA的权力来自于识别一组与此相关的基因的激活/抑制机制。 分享共同的生物遗传功能，染色体定位或调控，并区分不同的生物遗传表型。 这种以知识为基础的研究方法在阐明潜在的生物进化机制方面是非常有效的。 我们正在生成新的假设，为进一步的研究和实验验证做准备。自2005年以来，我们已经开发了这些假设。 分布式软件和软件支持一个免费提供给GSEA的软件和应用程序的版本，以及一个带注释的数据库版本。 基因库建立了全球分子生物学签名和数据库库(MSigDB)。这一广受欢迎的生物资源库已经创建了超过11.3万个。 注册用户在全球文献、网站和MSigDB网站上注册了超过10,200条引文，并找到了近18,000条带注释的引文集。 这项提案的主要目标是继续努力进一步发展，并为GSEA/MSigDB的资源提供更多的增值服务，以实现最佳的解决方案。 中国需要中国癌症研究和社区的支持，同时保持世界最高水平的专业技术和研究人员队伍强大。 支持我们的调查人员已经来到他们的预期。我们计划进一步增加GSEA的权力和敏感性。 方法和方法丰富了我们的MSigDB数据库，以进一步和加快基因组学研究的新步伐。我们的具体目标是：。 目标1：开发和部署新一代地理信息系统(GSEA)方法和软件系统，以跟上时代的步伐 这个世界需要更多的癌症研究和社区的支持。新的核心搜索算法将不再基于这些信息--。 理论上的方法，在收集了约100个相关基准的基础上提供了指导，并由国家咨询公司提供了信息。 建立了癌症研究人员董事会。旨在进一步促进各级研究人员更好地使用GSEA。 计算的复杂性，我们将继续分发给GSEA的分析和工具，因为它们都是一个开放的源代码。 图书馆提供了一套用户友好、可复制、可交互的电子产品笔记本。 目标2：扩大MSigDB的应用范围和专用性，开发和发展新的底层应用技术。 通过与互联网社区的合作，我们将继续为MSigDB添加一些有价值的新的电子邮件集合，包括他们的签名。 药物对遗传基因扰动的反应，为癌症的小鼠模型和PDX的使用设定了标准，这套标准来自于。 途径和网络数据库、生物和基因组集用于蛋白质组学数据和分析。此外，还将建立MSigDB数据库。 重新设计了其当前最新的XML文件格式，并将其部署为一个轻量级、可移植的关系数据库。 可以更好地支持其不断增长的石油规模，包括在线石油勘探和工具，开发和使用石油调查人员的软件和其他石油软件。 目标三：为中国癌症研究和社区提供专业培训和外展服务活动，并提供专业和维护服务。 并提供对GSEA软件平台和MSigDB的支持。 在过去的十年里，;的成功和受欢迎程度提高了我们的GSEA/MSigDB资源管理的成功和受欢迎程度；我们在… 为全球基因组学和研究领域开发新的计算工具，并将其作为用户友好、高质量的工具交付使用。 软件；;是我们最重要的用户基础，并提供了许多引用；;是我们最大的基因库；;是我们的成功案例。 文件的交付和对用户的培训将使我们能够更好地执行这项新提案的目标。