Kundenerfahrungen

Tief Eintauchen zur Bereitstellung von Antworten für das Gesundheitswesen

Ein Forschungsteam der NYU Abu Dhabi erforscht mit Analysewerkzeugen die Wechselwirkung zwischen Genom und Umwelt

NYU Abu Dhabi

New York University Abu Dhabi

Herausforderung
Die Geheimnisse extrem großer Datenmengen im Zusammenhang mit der Übertragung von Malaria entschlüsseln.
Lösung
Die Arbeitsabläufe und Funktionen von JMP Genomics ermöglichen Forschern der NYU Abu Dhabi, schneller und effizienter Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Ergebnisse
Es werden Entdeckungen gemacht, die möglicherweise zur Kontrolle und vielleicht zur Unterdrückung von Malaria führen.

Gemäß des Centers for Disease Control and Prevention können Berichte über die uns jetzt als Malaria bekannte Krankheit bis ins Jahr 2700 v. Chr. zurückverfolgt werden, zur Beschreibung ihrer Symptome im ältesten bekannten medizinischen Fachbuch, dem Nei Ching. Hippokrates schrieb später über die Symptome einer von Insekten übertragenen Krankheit, der das antike Griechenland verheerenden Tribut zollen musste.

Malaria hat eine wahrlich lange Geschichte, die Youssef Idaghdour, ein Forscher und Assistenzprofessor für Biologie an der New York University Abu Dhabi, ein Ende setzen möchte. Seine Forschung umfasst das Studium der genetischen Basis komplexer Merkmale und ihrer Relevanz für die menschliche Gesundheit. „Wir wissen, dass komplexe Merkmale nicht Produkt entweder der Gene oder der Umwelt sind, sondern beides, und dass deren Auswirkungen in Wechselwirkung stehen können“, erklärt Idaghdour.

Youssef Idaghdour

Youssef Idaghdour, ein Forscher und Assistenzprofessor für Biologie an der New York University Abu Dhabi.

Standardabläufe beschleunigen Einblicke in extrem große Datenmengen

Malaria ist eine äußerst komplexe Krankheit, bei deren Studium Forscher wie Idaghdour Parasiten, Mücken und das menschliche Genom ebenso wie die Umwelt untersuchen müssen. Das Team der NYU Abu Dhabi sammelte Blutproben von Kindern aus Burkina Faso vor und während der Infektion und erneut nach der Behandlung. Sie erfassten alle Daten, die für eine robuste statistische Analyse erforderlich sind – Alter, Wohnort, Parasiten im Blut und vieles mehr. Von jeder Probe erfasst das Team DNA und RNA. Anschließend erfolgt die Ermittlung des Genomprofils, und zwar nicht nur der menschlichen DNA und RNA, sondern auch der des Parasiten.

„Wir untersuchen das gesamte Genom“, erklärt Idaghdour. „Sie können sich vorstellen, wie viele Daten dabei untersucht werden müssen. Wir erstellen umfassende Genomsequenzdaten, bei denen wir uns auf etwa 10 Millionen DNA-Varianten pro Person konzentrieren, zusätzlich zu mehreren Zehntausenden Datenpunkten, die der Genexpression der Boten-RNA von Mensch und Parasit entsprechen.“ Zusätzlich zu DNA-Varianten und Boten-RNA gibt es auch noch mehrere tausend microRNAs und 866.000 epigenetische Marker.

JMP® Genomics bringt all dies zusammen. Durch die nahtlose Integration mit dem dedizierten SAS-Server des Labors unterstützt JMP Genomics die statistischen Analysefunktionen durch speziell auf die Genomforschung zugeschnittene Arbeitsabläufe. Dank dieser Integration von SAS und JMP Genomics können Idaghdour und seine Kollegen komplexe genetische und Genexpressions-Analysen mit den für SAS-Lösungen charakteristischen robusten Grundlagen für statistische Testverfahren kombinieren.

Heatmap

Pairwise relatedness matrix generated using whole genome genotyping data. The matrix is used as a random effect in Q-K Mixed Model to account for relatedness in association mapping with various clinical phenotypes.

Erstellen gezielter Arbeitsabläufe für spezifische Anforderungen

Aufgrund der Komplexität der Analyse – mit Daten aus mehreren Genomquellen und der Wechselwirkung mit der Umwelt – „brauchen wir wirklich robuste statistische Pipelines“, sagt Idaghdour. „JMP Genomics bietet mehrere validierte und getestete Arbeitsabläufe mit robusten statistischen Funktionen und Methoden. JMP Genomics und SAS gemeinsam beschleunigen den Prozess erheblich.”

Alle Daten durchlaufen in JMP Genomics Qualitätskontrollverfahren. Bei Expressions- und epigenetischen Daten umfassen diese Verfahren Normalisierung, Verteilungsanalyse und Hauptkomponentenanalyse. Auf die Qualitätskontrolle folgt die überwachte Analyse, für die vorrangig lineare gemischte Modelle verwendet werden. Zur Genotypisierung von Daten untersucht das Team Markereigenschaften gefolgt von Assoziationskartierung und eQTL-Analyse.

„Das Schöne daran ist“, findet Idaghdour, dass er und seine Kollegen gezielt Arbeitsabläufe erstellen können, die ihre eigenen Anforderungen erfüllen. „Wir können diese Abläufe an unsere Mitarbeiter und Studenten weitergeben – wir haben damit eine sehr saubere und bequeme Möglichkeit, das Werkzeug an unsere Bedürfnisse anzupassen.“ Außerdem „lieben wir die graphischen Möglichkeiten, die JMP Genomics bereitstellt“.

Die Forschungsarbeit von Idaghdour umfasst sowohl explorative als auch Analyse-Phasen – und graphische Darstellungen machen den Übergang zwischen diesen beiden einfacher. „Angesichts der vielen Daten, die wir analysieren, kann man leicht verborgene Muster in den Daten übersehen“, erläutert Idaghdour. „Wir beginnen unsere Untersuchungen gerne mit unüberwachten oder explorativen Analysen.“ JMP Genomics ermöglicht es ihnen dann zum Beispiel, die graphischen Ausgaben dieser Analysen zu verwenden und Gruppen von Genen oder Markern für fokussierte Analysen auszuwählen.

Diese Methode ist unkompliziert und effizient, da die Tabellen und Graphiken verknüpft sind und die Funktionen für weitere Analysen ausgewählt, markiert und in Untergruppen eingeteilt werden können. „Ein Beispiel: Ich möchte untersuchen, wie sich die Ebenen der Genexpression bei Menschen und Parasiten im Zeitverlauf ändern. Das ist eine komplexe Aufgabe, da wir es mit Zehntausenden menschlichen Transkripten und mehr als 5.000 Transkripten für den Parasiten zu tun haben.“ Die Graphikfunktionen von JMP Genomics ermöglichen es dem Team, die Dynamiken dieser Zehntausenden Gene interaktiv darzustellen.

Das Team verwendet die Kreuzkorrelationsfunktion von JMP Genomics mit Daten des menschlichen Wirts und des Parasiten. „Die Kreuzkorrelation ist für uns ausgesprochen nützlich“, erklärt Idaghdour, „da wir für eine einzige Person so viele verschiedene Daten generieren. Sie erlaubt es uns, die Korrelationen zwischen Genexpression und epigenetischen Daten ebenso wie anderen quantitativen Daten zu prüfen.“

Da die vom Team geprüften Blutproben von zwei Dörfern mit einem hohen Verwandtschaftsgrad stammen, verwendet es die gemischte Q-KModellanalyse zur Suche nach Assoziationen zwischen Verwandtschaft und verschiedenen quantitativen Merkmalen in den Daten. Für die Suche nach konsistenten Änderungsmustern im Zeitverlauf sowohl beim Wirt als auch beim Parasiten nutzt es außerdem K-Means-Clustering.

Pairwise Relatedness Matrix

Heatmap visualizing the results of cross-correlations between over 15,000 gene expression traits (columns) and 13 quantitative traits (rows).

Fortschritte bei wichtigen Fragen im Gesundheitswesen

„Wenn wir Prozesse [wie die Immunantwort im Zeitverlauf] verstehen“, erklärt Idaghdour, „dann verstehen wir vielleicht auch, welche Hauptfaktoren den Verlauf der Infektion modulieren. Das Verständnis, welche Gene ein- oder ausgeschaltet werden müssen, um die Vermehrung des Parasiten zu begrenzen, ist ein entscheidender Faktor.“

Das Team untersucht zum Beispiel, ob Kinder, die hochanfällig für die Infektion sind, möglicherweise bestimmte Mutationen aufweisen, die sie Medikamenten gegenüber resistent machen. Diese Mutationen können dann überwacht und Strategien entwickelt werden, um zu ermitteln, welche Medikamente verabreicht werden sollten. „Die Kinder zu identifizieren, die in der Lage sind, eine wirksame Immunabwehr zu entwickeln, wäre ein ausgesprochen wichtiger Erfolg. Denn dann können wir wirklich tiefgehend untersuchen, welche Zelltypen beispielsweise innerhalb des Immunsystems die Antikörper aufnehmen können, die den Parasiten wirksam neutralisieren können. Das kann die Grundlage für Strategien zur Entwicklung von Impfstoffen sein – denn es ist eine der größten Herausforderungen bei der Bekämpfung von Malaria, dass es keinen wirksamen Impfstoff gibt.“

„Es gibt so viele Fragen, die aus der Sicht der öffentlichen Gesundheit ausgesprochen wichtig sind. Wir versuchen, die entsprechenden Antworten zu finden.“

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