Как в любой задаче, для начала обозначим, что дано:
Так как я не знала, что это вообще за ID, но хотелось узнать, что это за гены и к каким процессам имеют отношение, то надо было выбрать базу данных. Прочитав презентацию и впечатлившись картинками, я решила, что мне поможет в этом база данных Reactome.
Запустив поиск, сначала я испугала выдаче(рис.1), но потом взяла себя в руки и начала смотреть. Примечательно, что GGTLC2, GGTLC1, GGACT,GGTLC3 никуда не были картированы.
Из результатов с самым низким E-value и тыкания на коричневые участки карты(рис.2), делаем вывод об участии генов в основном в следующем:
Помните, выше появилась проблема с тем, что значит то, что часть наших генов вовлечены в какие-то связи с NFE2L2, регулирующим антиоксидантные/детоксикационные ферменты. Поиск по GeneCards пролил свет на ситуацию: тут сказано о том, что это ген, кодирующий фактор транскрипции, который регулирует гены, содержащие элементы антиоксидантного ответа в своих промоторах; многие из этих генов кодируют белки, вовлеченные в воспалительный ответ.
Так как я боюсь выдач без картинок, а мы уже поняли, что все завязано за борьбе с окислительным стрессом, то пойдем в String, чтобы посмотреть на связи между белками. Плюс можно будет увидеть, у кого есть предсказанная структура (в кружочках есть мини картинка).
Коротко о выдаче: Oxxxymiron - Все переплетено
Долго о выдаче: много связей экспериментально определены (фиолетовые линии), половина белков соседствуют (с зелеными линиями) и достаточно много коэскпрессируется (черные линии). Желтые линии для нагруженности картинки, видимо, потому что они показывают то, что эти гены просто встречются вместе в текстах, это ни о чем не говорит.
А тут мы видим, что на самом деле нас обманули и никакиой кучи коэкспрессий нет. Только у человека GGT1(профермент глутатион гидролазы 1) и GGTLC1 (гамма-глутамилтрансферазы) имеют какой-то знакочимый результат, что достаточно логично.
Reactome хорош, потому что наглядный, с понятными результатами без супер страшных таблиц, буду рекомендовать знакомым)))
String возможно удобен для меньшего количества генов, потому что иначе все превращается в клубок, в котором сложно что-то оценить глазками, но зато можно быстро узнать, у кого есть структура, и как-то оценить взаимоотношения, это удобно.
GeneCards базовая база данных для поиска информационной справки по конкретному гену.
Отзывы все позитивные, так как те базы данных, которые выдают неюзерфрендли результаты я и не брала, потому что в GO, например, для меня с нуля было сложно разобраться, а эти наглядные и понятные