MyoMiner : une base de données pour explorer la co-expression de gènes dans le muscle normal et pathologique

La transcriptomique à haut débit mesure les niveaux d’ARNm de milliers de gènes dans un échantillon biologique. La plupart des études sur l’expression génique visent à identifier des gènes qui s’expriment différentiellement entre différentes conditions biologiques, comme entre des états sains et des états malades. Cependant, ces données peuvent également être utilisées pour identifier des gènes qui sont co-exprimés dans une condition biologique. La co-expression des gènes est utilisée dans une approche de culpabilité-par-association pour hiérarchiser les gènes candidats qui pourraient être impliqués dans la maladie et pour avoir un aperçu des fonctions des gènes, des relations protéiques et des voies de signalisation. La plupart des bases de données de coexpression de gènes existantes fusionnent des données génériques pour un organisme donné, quel que soit le type de tissu.

Pour étudier la co-expression de gènes spécifiques aux muscles à la fois dans des états normaux et pathologiques, des données d’expression génique accessibles au public ont été intégrées pour 2376 souris et 2228 échantillons de muscles striés humains, et séparées en 142 catégories en fonction de l’espèce (humaine ou de la souris), de l’origine tissulaire, âge, sexe, partie anatomique et condition expérimentale. Des valeurs de co-expression ont été calculées pour chaque catégorie pour créer la base de données MyoMiner.

Dans chaque catégorie, les utilisateurs peuvent sélectionner un gène d’intérêt et l’interface web MyoMiner renverra tous les gènes corrélés. Pour chaque paire de gènes co-exprimée, la valeur p ajustée et les intervalles de confiance sont fournis comme mesures de la force de corrélation d’expression. Un diagramme de dispersion au niveau de l’expression normalisé est disponible pour chaque paire de gènes valeur r.

MyoMiner a deux fonctions supplémentaires: (a) une interface réseau pour créer un réseau de corrélation, basée soit sur les gènes les plus fortement corrélés, soit à partir d’une liste de gènes fournie par l’utilisateur avec la possibilité d’inclure des gènes liés de la base de données et (b) un outil de comparaison à partir duquel les utilisateurs peuvent tester si deux coefficients de corrélation de conditions différentes sont significativement différents.

Ces analyses de co-expression aideront les chercheurs à délimiter les éléments spécifiques aux tissus, aux cellules et à la pathologie des interactions des protéines musculaires, de la signalisation cellulaire et de la régulation des gènes. Les changements dans la co-expression entre les tissus pathologiques et sains peuvent suggérer de nouveaux mécanismes pathologiques et aider à définir de nouvelles cibles thérapeutiques. Ainsi, MyoMiner est une puissante base de données spécifique au muscle pour la découverte de gènes associés à des fonctions apparentées en fonction de leur co-expression. MyoMiner est disponible gratuitement sur https://www.sys-myo.com/myominer.

 

MyoMiner: explore gene co-expression in normal and pathological muscle. Malatras A, Michalopoulos I, Duguez S, Butler-Browne G, Spuler S, Duddy WJ. BMC Med Genomics. 2020 May 11;13(1):67. doi: 10.1186/s12920-020-0712-3.