菌のRNA-Seqデータに基づく原因遺伝子同定のための共発現ネットワークの構築

Co-Expression Networks for Causal Gene Identification Based on RNA-Seq Data of .

• Edian F Franco
• Pratip Rana
• Ana Lidia Queiroz Cavalcante
• Artur Luiz da Silva
• Anne Cybelle Pinto Gomide
• Adriana R Carneiro Folador
• Vasco Azevedo
• Preetam Ghosh
• Rommel T J Ramos

抄録

は、羊、山羊、牛、水牛、馬が主に罹患する病気であるカゼ状リンパ節炎を引き起こすグラム陽性菌ですが、他の動物にも認められています。この菌は食肉生産国に深刻な経済的影響を与えています。RNA-Seqを用いた遺伝子発現研究は、転写実験を行うための最も一般的な手法の一つである。このようなデータをリバースエンジニアリングアルゴリズムを用いて計算機的に解析することで、ゲノム全体の複雑な遺伝子相互作用の理解が深まり、活性化されたストレス応答経路から推測される最も重要な機能を持つ遺伝子を同定することが可能になります。本研究では、異なるストレス条件（高鉄、低鉄、酸、浸透、PH）の4つのRNA-Seqデータセットから、miRsigと呼ばれるコンセンサスベースのネットワーク推論アルゴリズムを用いて、ネットワーク内の原因遺伝子を同定し、次に影響拡散モデルに基づくmiRinfluenceツールを用いてネットワーク内の原因遺伝子を同定した。その結果、影響力があると同定された遺伝子の50％以上がゲノム中に何らかの必須細胞機能を持っていることが判明した。解析した菌株では、原因遺伝子のほとんどが細胞外ストレスへの応答、病原性、膜成分、必須遺伝子などに重要な役割を持っていたり、関与していたりしました。本研究は、原因遺伝子を用いた病原性と感染症の理解に新たな知見をもたらすものである。

is a Gram-positive bacterium that causes caseous lymphadenitis, a disease that predominantly affects sheep, goat, cattle, buffalo, and horses, but has also been recognized in other animals. This bacterium generates a severe economic impact on countries producing meat. Gene expression studies using RNA-Seq are one of the most commonly used techniques to perform transcriptional experiments. Computational analysis of such data through reverse-engineering algorithms leads to a better understanding of the genome-wide complexity of gene interactomes, enabling the identification of genes having the most significant functions inferred by the activated stress response pathways. In this study, we identified the influential or causal genes from four RNA-Seq datasets from different stress conditions (high iron, low iron, acid, osmosis, and PH) in , using a consensus-based network inference algorithm called miRsigand next identified the causal genes in the network using the miRinfluence tool, which is based on the influence diffusion model. We found that over 50% of the genes identified as influential had some essential cellular functions in the genomes. In the strains analyzed, most of the causal genes had crucial roles or participated in processes associated with the response to extracellular stresses, pathogenicity, membrane components, and essential genes. This research brings new insight into the understanding of virulence and infection by .