GEPRO: Analisador de Expressão Gênica para dados provenientes de microarranjos de DNA
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324345Palavras-chave:
basesde dados, Excel de Microsof, expressão gênica, microarranjosResumo
A Tecnologia dos Mircroarranjos de DNA é muito empregada em pesquisa biológica. Mas o manejo da grande quantidade de dados gerados é um desafio para os pesquisadores, os quais estão sendo forçados a realizar grandes investimentos econômicos e de tempo para sua capacitação ou em confiar em expertos da informática para analisar seus dados. O programa Excel® da Microsoft, amplamente utilizada no mundo foi utilizado para desenvolver uma aplicação amigável para o manejo de dados gerados por Mircroarranjos de DNA. O nosso programa, chamado “Gene Expression Profiler” (GEPRO), está desenhado para facilitar a organização de dados, permite realizar as respectivas análises estatísticas e apresentar os resultados. Utilizando a possibilidade de filtrar e organizar os dados que oferece GEPRO, o usuário pode identificar pares de genes, observarem os perfis da expressão dos genes de interesse, assim como a possibilidade de apresentar e salvar os dados de diferentes formas. A versatilidade e a utilidade do programa, ajuda aos pesquisadores a maximizar a utilização dos dados. GEPRO é uma aplicação gratuita para uso não comercial, disponível em http://www.mc.uky.edu/cls/ko/gepro1.html
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Referências
Barrett T, Suzek TO, Troup DB, Wilhite SE, Ngau WC, Ledoux P, Rudnev D, Lash AE et al. NCBI GEO: mining millions of expression profiles-database and tools. Nucleic Acids Res 2005; 33: D562-D566. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gki022
Brown AM. A non-linear regression analysis program for describing electrophysiological data with multiple functions using Microsoft Excel, Comput. Meth. Prog. Biomed 2006; 82: 51-57. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2006.01.007
Dansirikul C, Choi M, and Duffull SB. Estimation of pharmacokinetic parameters from non-compartmental variables using Microsoft Excel®. Comput. Biol. Med 2005; 35: 389-403. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2004.02.008
Gentleman RC, Carey VJ, Bates DM, Bolstad B, Dettling M, et al. Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics. Genome Biol 2004; R80. DOI: https://doi.org/10.1186/gb-2004-5-10-r80
Heyer LJ, Moskowitz DZ, Abele JA, Karnik P, Choi D, et al. MAGIC Tool: integrated microarray data analysis. Bioinformatics 2005; 21: 2114-2115. DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti247
Hulshizer R, Blalock EM. Post hoc pattern matching: assigning significance to statistically defined expression pattern in single channel microarray data. BMC Bioinformatics 2007; 8: 240. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-240
Jo M, Gieske MC, Payne CE, Wheeler-Price SE, Gieske JB, et al. Development and application of a rat ovarian gene expression database (rOGED). Endocrinol 2004. 145: 5384-5396. DOI: https://doi.org/10.1210/en.2004-0407
Khan HA. ArraySolver: an algorithm for color-coded graphical display and Wilcoxon signed-rank statistics for comparing microarray gene expression data. Comput Func Genom 2004; 5: 39-47. DOI: https://doi.org/10.1002/cfg.369
Lash AE, Tolstoshev CM, Wagner L, Schuler GD, Strausberg RL, et al. SAGEmap: a public gene expression resource. Genome Res 2000; 10: 1051-1060. DOI: https://doi.org/10.1101/gr.10.7.1051
Lindemann MD, Kim BG. Technical note: A model to estimate individual feed intake of swine in group feeding. J. Anim. Sci 2007; 85: 972-975. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2006-412
Liu H, Tarima S, Borders AS, Getchell TV, Getchell ML, et al. Quadratic regression analysis for gene discovery and pattern recognition for non-cyclic short time-course microarray experiments. BMC Bioinformatics 2005; 6: 106. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-6-106
McMullen CA, Moylan J, Reid MB, Andrade FH. C2C12 transcriptome changes in response to hydrogen peroxide. NCBI GEO 2005; (Accessed Feb 10, 2009) URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/geo/query/acc.cgi?acc=GSE3078/.
Navarange M, Game L, Fowler D, Wadekar V, Banks H, et al. MiMiR: a comprehensive solution for storage, annotation and exchange of microarray data. BMC Bioinformatics 2005; 6: 268-277. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2105-6-268
Raguin O, Gruaz-Guyon A, Barbet J. Equilibrium expert: an add-in to Microsoft Excel for multiple binding equilibrium simulations and parameter estimations. Anal. Biochem. 2002; 310: 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/S0003-2697(02)00289-0
Saeed AI, Sharov V, White J, Li J, Liang W, et al. TM4: a free, open-source system for microarray data management and analysis. Biotechniques 2004; 34: 374-378. DOI: https://doi.org/10.2144/03342mt01
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