AgeMeta: КОЛИЧЕСТВЕННАЯ БАЗА ДАННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ЭКСПРЕССИИ ГЕНОВ В ПРОЦЕССЕ СТАРЕНИЯ МЛЕКОПИТАЮЩИХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

База данных AgeMeta содержит системное и количественное описание старения млекопитающих на уровне экспрессии генов. В ней представлены возрастные транскриптомные изменения в различных тканях человека, мыши и крысы на основе комплексного мета-анализа 122 общедоступных наборов данных по экспрессии генов из 26 исследований. AgeMeta содержит интуитивно понятный визуальный интерфейс для количественной оценки транскриптомики старения как на уровне отдельных генов, так и на уровне их функциональных групп, и позволяет легко сравнивать различные ткани и виды животных. Кроме того, все данные из AgeMeta могут быть скачаны пользователем и проанализированы независимо. Данная работа способствует лучшему пониманию сложной сети биологических процессов, лежащих в основе старения млекопитающих. AgeMeta находится в свободном доступе по ссылке: https://age-meta.com/.

Об авторах

С. А Тихонов

НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет биоинженерии и биоинформатики

119992 Москва, Россия; 119234 Москва, Россия

М. А Батин

Open Longevity

Шерман-Окс, Калифорния, 91403 США

В. Н Гладышев

Гарвардская медицинская школа, Женская больница Бригема

Бостон, Массачусетс, 02115 США

С. Е Дмитриев

НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет биоинженерии и биоинформатики

119992 Москва, Россия; 119234 Москва, Россия

А. Э Тышковский

НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Гарвардская медицинская школа, Женская больница Бригема

Email: atyshkovskii@bwh.harvard.edu
119992 Москва, Россия; Бостон, Массачусетс, 02115 США

Список литературы

  1. Harman, D. (1991) The aging process: Major risk factor for disease and death, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 88, 5360-5363, https://doi.org/10.1073/pnas.88.12.5360.
  2. Consortium, A. A. (2021) Aging Atlas: a multi-omics database for aging biology, Nucleic Acids Res., 49, 825-830, https://doi.org/10.1093/nar/gkaa894.
  3. Tacutu, R., Thornton, D., Johnson, E., Budovsky, A., Barardo, D., Craig, T., Diana, E., Lehmann, G., Toren, D., Wang, J., De Magalh, P., and Fraifeld, E. (2018) Human Ageing Genomic Resources: new and updated databases, Nucleic Acids Res., 46, 1083-1090, https://doi.org/10.1093/nar/gkx1042.
  4. Craig, T., Smelick, C., Tacutu, R., Wuttke, D., Wood, S. H., Stanley, H., Janssens, G., Savitskaya, E., Moskalev, A., De Magalh, P., and Arking, R. (2015) The Digital Ageing Atlas: integrating the diversity of age-related changes into a unified resource, Nucleic Acids Res., 43, 873-878, https://doi.org/10.1093/nar/gku843.
  5. Zahn, J. M., Poosala, S., Owen, A. B., Ingram, D. K., Lustig, A., Carter, A., Weeraratna, A. T., Taub, D. D., Gorospe, M., Mazan-Mamczarz, K., Lakatta, E. G., Boheler, K. R., Xu, X., Mattson, M. P., Falco, G., Ko, M. S. H., Schlessinger, D., Firman, J., Kummerfeld, S. K., Wood, H. W., 3rd, Zonderman, A. B., Kim, S. K., and Becker, K. G. (2007) AGEMAP: a gene expression database for aging in mice, PLoS Genet., 3, e201, https://doi.org/10.1371/journal.pgen.0030201.
  6. Rafikova, E., Nemirovich-Danchenko, N., Ogmen, A., Parfenenkova, A., Velikanova, A., Tikhonov, S., Peshkin, L., Rafikov, K., Spiridonova, O., Belova, Y., Glinin, T., Egorova, A., and Batin, M. (2023) Open Genes – a new comprehensive database of human genes associated with aging and longevity, Nucleic Acids Res., 52, D950-D962, https://doi.org/10.1093/nar/gkad712.
  7. Edgar, R., Domrachev, M., and Lash, A. E. (2002) Gene expression omnibus: NCBI gene expression and hybridization array data repository, Nucleic Acids Res., 30, 207-210, https://doi.org/10.1093/nar/30.1.207.
  8. Parkinson, H., Kapushesky, M., Shojatalab, M., Abeygunawardena, N., Coulson, R., Farne, A., Holloway, E., Kolesnykov, N., Lilja, P., Lukk, M., Mani, R., Rayner, T., Sharma, A., William, E., Sarkans, U., and Brazma, A. (2007) ArrayExpress – a public database of microarray experiments and gene expression profiles, Nucleic Acids Res., 35, 747-50, https://doi.org/10.1093/nar/gkl995.
  9. Leinonen, R., Sugawara, H., and Shumway, M. (2011) The sequence read archive, Nucleic Acids Res., 39, 2010-2012, https://doi.org/10.1093/nar/gkq1019.
  10. Lonsdale, J., Thomas, J., Salvatore, M., Phillips, R., Lo, E., Shad, S., Hasz, R., Walters, G., Garcia, F., Young, N., Foster, B., Moser, M., Karasik, E., Gillard, B., Ramsey, K., Sullivan, S., Bridge, J., Magazine, H., Syron, J., Fleming, J., Siminoff, L., Traino, H., Mosavel, M., Barker, L., Jewell, S., Rohrer, D., Maxim, D., Filkins, D., Harbach, P., Cortadillo, E., Berghuis, B., Turner, L., Hudson, E., Feenstra, K., Sobin, L., Robb, J., Branton, P., Korzeniewski, G., Shive, C., Tabor, D., Qi, L., Groch, K., Nampally, S., Buia, S., Zimmerman, A., Smith, A., Burges, R., Robinson, K., Valentino, K., Bradbury, D., Cosentino, M., Diaz-Mayoral, N., Kennedy, M., Engel, T., Williams, P., Erickson, K., Ardlie, K., Winckler, W., Getz, G., DeLuca, D., MacArthur, D., Kellis, M., Thomson, A., Young, T., Gelfand, E., Donovan, M., Meng, Y., Grant, G., Mash, D., Marcus, Y., Basile, M., Liu, J., Zhu, J., Tu, Z., Cox, N. J., Nicolae, D. L., Gamazon, E. R., Im, H. K., Konkashbaev, A., Pritchard, J., Stevens, M., Flutre, T., Wen, X., Dermitzakis, E. T., Lappalainen, T., Guigo, R., Monlong, J., Sammeth, M., Koller, D., Battle, A., Mostafavi, S., McCarthy, M., Rivas, M., Maller, J., Rusyn, I., Nobel, A., Wright, F., Shabalin, A., Feolo, M., Sharopova, N., Sturcke, A., Paschal, J., Anderson, J. M., Wilder, E. L., Derr, L. K., Green, E. D., Struewing, J. P., Temple, G., Volpi, S., Boyer, J. T., Thomson, E. J., Guyer, M. S., Ng, C., Abdallah, A., Colantuoni, D., Insel, T. R., Koester, S. E., Little, A. R., Bender, P. K., Lehner, T., Yao, Y., Compton, C. C., Vaught, J. B., Sawyer, S., Lockhart, N. C., Demchok, J., and Moore, H. F. (2013) The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project, Nat. Genet., 45, 580-585, https://doi.org/10.1038/ng.2653.
  11. Tyshkovskiy, A., Ma, S., Shindyapina, A. V., Tikhonov, S., Lee, S. G., Bozaykut, P., Castro, J. P., Seluanov, A., Schork, N. J., Gorbunova, V., Dmitriev, S. E., Miller, R. A., and Gladyshev, V. N. (2023) Distinct longevity mechanisms across and within species and their association with aging, Cell, 186, 2929-2949.e20, https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.05.002.
  12. Ritchie, M. E., Phipson, B., Wu, D., Hu, Y., Law, C. W., Shi, W., and Smyth, G. K. (2015) Limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies, Nucleic Acids Res., 43, e47, https://doi.org/10.1093/nar/gkv007.
  13. Viechtbauer, W. (2010) Conducting meta-analyses in R with the metafor, J. Stat. Softw., 36, 1-48, https://doi.org/10.18637/jss.v036.i03.
  14. Korotkevich, G., Sukhov, V., and Sergushichev, A. (2021) Fast gene set enrichment analysis, bioRxiv, https://doi.org/10.1101/060012.
  15. Chang, W., Cheng, J., Allaire, J., Sievert, C., Schloerke, B., Xie, Y., Allen, J., McPherson, J., Dipert, A., and Borges, B. (2022) Shiny: Web Application Framework for R.
  16. Benjamini, Y., Hochberg, Y. (1995) Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing, J. R. Stat. Soc. Ser. B, 57, 289-300, https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x.
  17. Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S., and Mesirov, J. P. (2005) Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 102, 15545-15550, https://doi.org/10.1073/pnas.0506580102.
  18. Mootha, V. K., Lindgren, C. M., Eriksson, K. F., Subramanian, A., Sihag, S., Lehar, J., Puigserver, P., Carlsson, E., Ridderstråle, M., Laurila, E., Houstis, N., Daly, M. J., Patterson, N., Mesirov, J. P., Golub, T. R., Tamayo, P., Spiegelman, B., Lander, E. S., Hirschhorn, J. N., Altshuler, D., and Groop, L. C. (2003) PGC-1α-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes, Nat. Genet., 34, 267-273, https://doi.org/10.1038/ng1180.
  19. Ashburner, M., Ball, C. A., Blake, J. A., Botstein, D., Butler, H., Cherry, J. M., Davis, A. P., Dolinski, K., Dwight, S. S., Eppig, J. T., Harris, M. A., Hill, D. P., Issel-Tarver, L., Kasarskis, A., Lewis, S., Matese, J. C., Richardson, J. E., Ringwald, M., Rubin, G. M., and Sherlock, G. (2000) Gene Ontology: tool for the unification of biology, Nat. Genet., 25, 25-29, https://doi.org/10.1038/75556.
  20. Carbon, S., Douglass, E., Good, B. M., Unni, D. R., Harris, N. L., Mungall, C. J., Basu, S., Chisholm, R. L., Dodson, R. J., Hartline, E., Fey, P., Thomas, P. D., Albou, L. P., Ebert, D., Kesling, M. J., Mi, H., Muruganujan, A., Huang, X., Mushayahama, T., LaBonte, S. A., Siegele, D. A., Antonazzo, G., Attrill, H., Brown, N. H., Garapati, P., Marygold, S. J., Trovisco, V., dos Santos, G., Falls, K., Tabone, C., Zhou, P., Goodman, J. L., Strelets, V. B., Thurmond, J., Garmiri, P., Ishtiaq, R., Rodríguez-López, M., Acencio, M. L., Kuiper, M., Laegreid, A., Logie, C., Lovering, R. C., Kramarz, B., Saverimuttu, S. C. C., Pinheiro, S. M., Gunn, H., Su, R., Thurlow, K. E., Chibucos, M., Giglio, M., Nadendla, S., Munro, J., Jackson, R., Duesbury, M. J., Del-Toro, N., Meldal, B. H. M., Paneerselvam, K., Perfetto, L., Porras, P., Orchard, S., Shrivastava, A., Chang, H. Y., Finn, R. D., Mitchell, A. L., Rawlings, N. D., Richardson, L., Sangrador-Vegas, A., Blake, J. A., Christie, K. R., Dolan, M. E., Drabkin, H. J., Hill, D. P., Ni, L., Sitnikov, D. M., Harris, M. A., Oliver, S. G., Rutherford, K., Wood, V., Hayles, J., Bähler, J., Bolton, E. R., de Pons, J. L., Dwinell, M. R., Hayman, G. T., Kaldunski, M. L., Kwitek, A. E., Laulederkind, S. J. F., Plasterer, C., Tutaj, M. A., Vedi, M., Wang, S. J., D’Eustachio, P., Matthews, L., Balhoff, J. P., Aleksander, S. A., Alexander, M. J., Cherry, J. M., Engel, S. R., Gondwe, F., Karra, K., Miyasato, S. R., Nash, R. S., Simison, M., Skrzypek, M. S., Weng, S., Wong, E. D., Feuermann, M., Gaudet, P., Morgat, A., Bakker, E., Berardini, T. Z., Reiser, L., Subramaniam, S., Huala, E., Arighi, C. N., Auchincloss, A., Axelsen, K., Argoud-Puy, G., Bateman, A., Blatter, M. C., Boutet, E., Bowler, E., Breuza, L., Bridge, A., Britto, R., Bye-A-Jee, H., Casas, C. C., Coudert, E., Denny, P., Es-Treicher, A., Famiglietti, M. L., Georghiou, G., Gos, A. N., Gruaz-Gumowski, N., Hatton-Ellis, E., Hulo, C., Ignatchenko, A., Jungo, F., Laiho, K., Le Mercier, P., Lieberherr, D., Lock, A., Lussi, Y., MacDougall, A., Ma-Grane, M., Martin, M. J., Masson, P., Natale, D. A., Hyka-Nouspikel, N., Orchard, S., Pedruzzi, I., Pourcel, L., Poux, S., Pundir, S., Rivoire, C., Speretta, E., Sundaram, S., Tyagi, N., Warner, K., Zaru, R., Wu, C. H., Diehl, A. D., Chan, J. N., Grove, C., Lee, R. Y. N., Muller, H. M., Raciti, D., van Auken, K., Sternberg, P. W., Berriman, M., Paulini, M., Howe, K., Gao, S., Wright, A., Stein, L., Howe, D. G., Toro, S., Westerfield, M., Jaiswal, P., Cooper, L., and Elser, J. (2021) The gene ontology resource: enriching a GOld mine, Nucleic Acids Res., 49, D325-334, https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1113.
  21. Kanehisa, M. (2000) KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes, Nucleic Acids Res., 28, 27-30, https://doi.org/10.1093/nar/28.1.27.
  22. Kanehisa, M. (2019) Toward understanding the origin and evolution of cellular organisms, Protein Sci., 28, 1947-1951, https://doi.org/10.1002/pro.3715.
  23. Kanehisa, M., Furumichi, M., Sato, Y., Ishiguro-Watanabe, M., and Tanabe, M. (2021) KEGG: Integrating viruses and cellular organisms, Nucleic Acids Res., 49, D545-551, https://doi.org/10.1093/nar/gkaa970.
  24. Jassal, B., Matthews, L., Viteri, G., Gong, C., Lorente, P., Fabregat, A., Sidiropoulos, K., Cook, J., Gillespie, M., Haw, R., Loney, F., May, B., Milacic, M., Rothfels, K., Sevilla, C., Shamovsky, V., Shorser, S., Varusai, T., Weiser, J., Wu, G., Stein, L., Hermjakob, H., and D’Eustachio, P. (2020) The reactome pathway knowledgebase, Nucleic Acids Res., 48, D498-D503, https://doi.org/10.1093/nar/gkz1031.
  25. Rouillard, A. D., Gundersen, G. W., Fernandez, N. F., Wang, Z., Monteiro, C. D., McDermott, M. G., and Ma’ayan, A. (2016) The harmonizome: a collection of processed datasets gathered to serve and mine knowledge about genes and proteins, Database (Oxford), 2016, 1-16, https://doi.org/10.1093/database/baw100.
  26. Zhang, B., Lee, D. E., Trapp, A., Tyshkovskiy, A., Lu, A. T., Bareja, A., Kerepesi, C., McKay, L. K., Shindyapina, A. V., Dmitriev, S. E., Baht, G. S., Horvath, S., Gladyshev, V. N., and White, J. P. (2023) Multi-omic rejuvenation and lifespan extension on exposure to youthful circulation, Nat. Aging, 3, 948-964, https://doi.org/10.1038/s43587-023-00451-9.
  27. Argmann, C., Dobrin, R., Heikkinen, S., Auburtin, A., Pouilly, L., Cock, T. A., Koutnikova, H., Zhu, J., Schadt, E. E., and Auwerx, J. (2009) Pparγ2 is a key driver of longevity in the mouse, PLoS Genet., 5, e1000752, https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1000752.
  28. Bernard, G., Teulière, J., Lopez, P., Corel, E., Lapointe, F. J., and Bapteste, E. (2022) Aging at evolutionary crossroads: longitudinal gene co-expression network analyses of proximal and ultimate causes of aging in bats, Mol. Biol. Evol., 39, msab302, https://doi.org/10.1093/molbev/msab302.
  29. Southworth, L. K., Owen, A. B., and Kim, S. K. (2009) Aging mice show a decreasing correlation of gene expression within genetic modules, PLoS Genet., 5, e1000776, https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1000776.
  30. Hu, Y., Xu, Y., Mao, L., Lei, W., Xiang, J., Gao, L., Jiang, J., Huang, L., Luo, O. J., Duan, J., and Chen, G. (2021) Gene expression analysis reveals age and ethnicity signatures between young and old adults in human PBMC, Front. Aging, 2, 1-16, https://doi.org/10.3389/fragi.2021.797040.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».