БИОХИМИЯ, 2024, том 89, вып. 2, с. preprint-09

УДК 577.24;575.117.2

AgeMeta: количественная база данных изменений экспрессии генов в процессе старения млекопитающих

© 2024 С.А. Тихонов 1,2, М.А. Батин 3, В.Н. Гладышев 4, С.Е. Дмитриев 1,2, А.Э. Тышковский 1,4,a*atyshkovskii@bwh.harvard.edu

НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 119992 Москва, Россия

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет биоинженерии и биоинформатики, 119234 Москва, Россия

Open Longevity, бульвар Вентура, Шерман-Окс, Калифорния, 91403 США

Гарвардская медицинская школа, Женская больница Бригема, медицинский факультет, кафедра генетики, Бостон, Массачусетс, 02115 США

Поступила в редакцию 12.10.2023
После доработки 12.12.2023
Принята к публикации 13.02.2024

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: старение, экспрессия генов, дифференциальная экспрессия, транскриптомика, млекопитающие, мета-анализ, AgeMeta, age-meta, база данных, GSEA.

Статья на английском языке опубликована в режиме Open Access (открытого доступа) на сайте издательства Springer. DOI: 10.1134/S000629792402010X.

Аннотация

База данных AgeMeta содержит системное и количественное описание старения млекопитающих на уровне экспрессии генов. В ней представлены возрастные транскриптомные изменения в различных тканях человека, мыши и крысы на основе комплексного мета-анализа 122 общедоступных наборов данных по экспрессии генов из 26 исследований. AgeMeta содержит интуитивно понятный визуальный интерфейс для количественной оценки транскриптомики старения как на уровне отдельных генов, так и на уровне их функциональных групп, и позволяет легко сравнивать различные ткани и виды животных. Кроме того, все данные из AgeMeta могут быть скачаны пользователем и проанализированы независимо. Данная работа способствует лучшему пониманию сложной сети биологических процессов, лежащих в основе старения млекопитающих. AgeMeta находится в свободном доступе по ссылке: https://age-meta.com/.

Текст статьи

Пожалуйста, введите код, чтобы получить PDF файл с полным текстом статьи:

captcha

Сноски

* Адресат для корреспонденции

Финансирование

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 23-14-00218, С.Е.Д. – обработка данных и создание транскриптомных сигнатур) и Open Longevity (С.А.Т. и А.Э.Т. – разработка базы данных).

Вклад авторов

А.Э.Т., С.Е.Д. и М.А.Б. разработали план исследования; С.А.Т. и А.Э.Т. проектировали базу данных; С.А.Т. выполнил анализ данных и написал код для базы данных; С.А.Т., М.А.Б., В.Н.Г., С.Е.Д. и А.Э.Т. интерпретировали данные; А.Э.Т. руководил исследованием; С.А.Т. и А.Э.Т. написали рукопись при участии всех остальных авторов. Все авторы прочли и одобрили окончательную версию рукописи.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Соблюдение этических норм

Настоящая статья не содержит описания каких-либо исследований с участием людей или животных в качестве объектов.

Дополнительные материалы

Приложение

Список литературы

1. Harman, D. (1991) The aging process: Major risk factor for disease and death, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 88, 5360-5363, doi: 10.1073/pnas.88.12.5360.

2. Consortium, A. A. (2021) Aging Atlas: a multi-omics database for aging biology, Nucleic Acids Res., 49, 825-830, doi: 10.1093/nar/gkaa894.

3. Tacutu, R., Thornton, D., Johnson, E., Budovsky, A., Barardo, D., Craig, T., Diana, E., Lehmann, G., Toren, D., Wang, J., De Magalh, P., and Fraifeld, E. (2018) Human Ageing Genomic Resources: new and updated databases, Nucleic Acids Res., 46, 1083-1090, doi: 10.1093/nar/gkx1042.

4. Craig, T., Smelick, C., Tacutu, R., Wuttke, D., Wood, S. H., Stanley, H., Janssens, G., Savitskaya, E., Moskalev, A., De Magalh, P., and Arking, R. (2015) The Digital Ageing Atlas: integrating the diversity of age-related changes into a unified resource, Nucleic Acids Res., 43, 873-878, doi: 10.1093/nar/gku843.

5. Zahn, J. M., Poosala, S., Owen, A. B., Ingram, D. K., Lustig, A., Carter, A., Weeraratna, A. T., Taub, D. D., Gorospe, M., Mazan-Mamczarz, K., Lakatta, E. G., Boheler, K. R., Xu, X., Mattson, M. P., Falco, G., Ko, M. S. H., Schlessinger, D., Firman, J., Kummerfeld, S. K., Wood, H. W., 3rd, Zonderman, A. B., Kim, S. K., and Becker, K. G. (2007) AGEMAP: a gene expression database for aging in mice, PLoS Genet., 3, e201, doi: 10.1371/journal.pgen.0030201.

6. Rafikova, E., Nemirovich-Danchenko, N., Ogmen, A., Parfenenkova, A., Velikanova, A., Tikhonov, S., Peshkin, L., Rafikov, K., Spiridonova, O., Belova, Y., Glinin, T., Egorova, A., and Batin, M. (2023) Open Genes – a new comprehensive database of human genes associated with aging and longevity, Nucleic Acids Res., 52, D950-D962, doi: 10.1093/nar/gkad712.

7. Edgar, R., Domrachev, M., and Lash, A. E. (2002) Gene expression omnibus: NCBI gene expression and hybridization array data repository, Nucleic Acids Res., 30, 207-210, doi: 10.1093/nar/30.1.207.

8. Parkinson, H., Kapushesky, M., Shojatalab, M., Abeygunawardena, N., Coulson, R., Farne, A., Holloway, E., Kolesnykov, N., Lilja, P., Lukk, M., Mani, R., Rayner, T., Sharma, A., William, E., Sarkans, U., and Brazma, A. (2007) ArrayExpress – a public database of microarray experiments and gene expression profiles, Nucleic Acids Res., 35, 747-50, doi: 10.1093/nar/gkl995.

9. Leinonen, R., Sugawara, H., and Shumway, M. (2011) The sequence read archive, Nucleic Acids Res., 39, 2010-2012, doi: 10.1093/nar/gkq1019.

10. Lonsdale, J., Thomas, J., Salvatore, M., Phillips, R., Lo, E., Shad, S., Hasz, R., Walters, G., Garcia, F., Young, N., Foster, B., Moser, M., Karasik, E., Gillard, B., Ramsey, K., Sullivan, S., Bridge, J., Magazine, H., Syron, J., Fleming, J., Siminoff, L., Traino, H., Mosavel, M., Barker, L., Jewell, S., Rohrer, D., Maxim, D., Filkins, D., Harbach, P., Cortadillo, E., Berghuis, B., Turner, L., Hudson, E., Feenstra, K., Sobin, L., Robb, J., Branton, P., Korzeniewski, G., Shive, C., Tabor, D., Qi, L., Groch, K., Nampally, S., Buia, S., Zimmerman, A., Smith, A., Burges, R., Robinson, K., Valentino, K., Bradbury, D., Cosentino, M., Diaz-Mayoral, N., Kennedy, M., Engel, T., Williams, P., Erickson, K., Ardlie, K., Winckler, W., Getz, G., DeLuca, D., MacArthur, D., Kellis, M., Thomson, A., Young, T., Gelfand, E., Donovan, M., Meng, Y., Grant, G., Mash, D., Marcus, Y., Basile, M., Liu, J., Zhu, J., Tu, Z., Cox, N. J., Nicolae, D. L., Gamazon, E. R., Im, H. K., Konkashbaev, A., Pritchard, J., Stevens, M., Flutre, T., Wen, X., Dermitzakis, E. T., Lappalainen, T., Guigo, R., Monlong, J., Sammeth, M., Koller, D., Battle, A., Mostafavi, S., McCarthy, M., Rivas, M., Maller, J., Rusyn, I., Nobel, A., Wright, F., Shabalin, A., Feolo, M., Sharopova, N., Sturcke, A., Paschal, J., Anderson, J. M., Wilder, E. L., Derr, L. K., Green, E. D., Struewing, J. P., Temple, G., Volpi, S., Boyer, J. T., Thomson, E. J., Guyer, M. S., Ng, C., Abdallah, A., Colantuoni, D., Insel, T. R., Koester, S. E., Little, A. R., Bender, P. K., Lehner, T., Yao, Y., Compton, C. C., Vaught, J. B., Sawyer, S., Lockhart, N. C., Demchok, J., and Moore, H. F. (2013) The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project, Nat. Genet., 45, 580-585, doi: 10.1038/ng.2653.

11. Tyshkovskiy, A., Ma, S., Shindyapina, A. V., Tikhonov, S., Lee, S. G., Bozaykut, P., Castro, J. P., Seluanov, A., Schork, N. J., Gorbunova, V., Dmitriev, S. E., Miller, R. A., and Gladyshev, V. N. (2023) Distinct longevity mechanisms across and within species and their association with aging, Cell, 186, 2929-2949.e20, doi: 10.1016/j.cell.2023.05.002.

12. Ritchie, M. E., Phipson, B., Wu, D., Hu, Y., Law, C. W., Shi, W., and Smyth, G. K. (2015) Limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies, Nucleic Acids Res., 43, e47, doi: 10.1093/nar/gkv007.

13. Viechtbauer, W. (2010) Conducting meta-analyses in R with the metafor, J. Stat. Softw., 36, 1-48, doi: 10.18637/jss.v036.i03.

14. Korotkevich, G., Sukhov, V., and Sergushichev, A. (2021) Fast gene set enrichment analysis, bioRxiv, doi: 10.1101/060012.

15. Chang, W., Cheng, J., Allaire, J., Sievert, C., Schloerke, B., Xie, Y., Allen, J., McPherson, J., Dipert, A., and Borges, B. (2022) Shiny: Web Application Framework for R.

16. Benjamini, Y., Hochberg, Y. (1995) Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing, J. R. Stat. Soc. Ser. B, 57, 289-300, doi: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x.

17. Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S., and Mesirov, J. P. (2005) Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 102, 15545-15550, doi: 10.1073/pnas.0506580102.

18. Mootha, V. K., Lindgren, C. M., Eriksson, K. F., Subramanian, A., Sihag, S., Lehar, J., Puigserver, P., Carlsson, E., Ridderstråle, M., Laurila, E., Houstis, N., Daly, M. J., Patterson, N., Mesirov, J. P., Golub, T. R., Tamayo, P., Spiegelman, B., Lander, E. S., Hirschhorn, J. N., Altshuler, D., and Groop, L. C. (2003) PGC-1α-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes, Nat. Genet., 34, 267-273, doi: 10.1038/ng1180.

19. Ashburner, M., Ball, C. A., Blake, J. A., Botstein, D., Butler, H., Cherry, J. M., Davis, A. P., Dolinski, K., Dwight, S. S., Eppig, J. T., Harris, M. A., Hill, D. P., Issel-Tarver, L., Kasarskis, A., Lewis, S., Matese, J. C., Richardson, J. E., Ringwald, M., Rubin, G. M., and Sherlock, G. (2000) Gene Ontology: tool for the unification of biology, Nat. Genet., 25, 25-29, doi: 10.1038/75556.

20. Carbon, S., Douglass, E., Good, B. M., Unni, D. R., Harris, N. L., Mungall, C. J., Basu, S., Chisholm, R. L., Dodson, R. J., Hartline, E., Fey, P., Thomas, P. D., Albou, L. P., Ebert, D., Kesling, M. J., Mi, H., Muruganujan, A., Huang, X., Mushayahama, T., LaBonte, S. A., Siegele, D. A., Antonazzo, G., Attrill, H., Brown, N. H., Garapati, P., Marygold, S. J., Trovisco, V., dos Santos, G., Falls, K., Tabone, C., Zhou, P., Goodman, J. L., Strelets, V. B., Thurmond, J., Garmiri, P., Ishtiaq, R., Rodríguez-López, M., Acencio, M. L., Kuiper, M., Lægreid, A., Logie, C., Lovering, R. C., Kramarz, B., Saverimuttu, S. C. C., Pinheiro, S. M., Gunn, H., Su, R., Thurlow, K. E., Chibucos, M., Giglio, M., Nadendla, S., Munro, J., Jackson, R., Duesbury, M. J., Del-Toro, N., Meldal, B. H. M., Paneerselvam, K., Perfetto, L., Porras, P., Orchard, S., Shrivastava, A., Chang, H. Y., Finn, R. D., Mitchell, A. L., Rawlings, N. D., Richardson, L., Sangrador-Vegas, A., Blake, J. A., Christie, K. R., Dolan, M. E., Drabkin, H. J., Hill, D. P., Ni, L., Sitnikov, D. M., Harris, M. A., Oliver, S. G., Rutherford, K., Wood, V., Hayles, J., Bähler, J., Bolton, E. R., de Pons, J. L., Dwinell, M. R., Hayman, G. T., Kaldunski, M. L., Kwitek, A. E., Laulederkind, S. J. F., Plasterer, C., Tutaj, M. A., Vedi, M., Wang, S. J., D’Eustachio, P., Matthews, L., Balhoff, J. P., Aleksander, S. A., Alexander, M. J., Cherry, J. M., Engel, S. R., Gondwe, F., Karra, K., Miyasato, S. R., Nash, R. S., Simison, M., Skrzypek, M. S., Weng, S., Wong, E. D., Feuermann, M., Gaudet, P., Morgat, A., Bakker, E., Berardini, T. Z., Reiser, L., Subramaniam, S., Huala, E., Arighi, C. N., Auchincloss, A., Axelsen, K., Argoud-Puy, G., Bateman, A., Blatter, M. C., Boutet, E., Bowler, E., Breuza, L., Bridge, A., Britto, R., Bye-A-Jee, H., Casas, C. C., Coudert, E., Denny, P., Es-Treicher, A., Famiglietti, M. L., Georghiou, G., Gos, A. N., Gruaz-Gumowski, N., Hatton-Ellis, E., Hulo, C., Ignatchenko, A., Jungo, F., Laiho, K., Le Mercier, P., Lieberherr, D., Lock, A., Lussi, Y., MacDougall, A., Ma-Grane, M., Martin, M. J., Masson, P., Natale, D. A., Hyka-Nouspikel, N., Orchard, S., Pedruzzi, I., Pourcel, L., Poux, S., Pundir, S., Rivoire, C., Speretta, E., Sundaram, S., Tyagi, N., Warner, K., Zaru, R., Wu, C. H., Diehl, A. D., Chan, J. N., Grove, C., Lee, R. Y. N., Muller, H. M., Raciti, D., van Auken, K., Sternberg, P. W., Berriman, M., Paulini, M., Howe, K., Gao, S., Wright, A., Stein, L., Howe, D. G., Toro, S., Westerfield, M., Jaiswal, P., Cooper, L., and Elser, J. (2021) The gene ontology resource: enriching a GOld mine, Nucleic Acids Res., 49, D325-334, doi: 10.1093/nar/gkaa1113.

21. Kanehisa, M. (2000) KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes, Nucleic Acids Res., 28, 27-30, doi: 10.1093/nar/28.1.27.

22. Kanehisa, M. (2019) Toward understanding the origin and evolution of cellular organisms, Protein Sci., 28, 1947-1951, doi: 10.1002/pro.3715.

23. Kanehisa, M., Furumichi, M., Sato, Y., Ishiguro-Watanabe, M., and Tanabe, M. (2021) KEGG: Integrating viruses and cellular organisms, Nucleic Acids Res., 49, D545-551, doi: 10.1093/nar/gkaa970.

24. Jassal, B., Matthews, L., Viteri, G., Gong, C., Lorente, P., Fabregat, A., Sidiropoulos, K., Cook, J., Gillespie, M., Haw, R., Loney, F., May, B., Milacic, M., Rothfels, K., Sevilla, C., Shamovsky, V., Shorser, S., Varusai, T., Weiser, J., Wu, G., Stein, L., Hermjakob, H., and D’Eustachio, P. (2020) The reactome pathway knowledgebase, Nucleic Acids Res., 48, D498-503, doi: 10.1093/nar/gkz1031.

25. Rouillard, A. D., Gundersen, G. W., Fernandez, N. F., Wang, Z., Monteiro, C. D., McDermott, M. G., and Maayan, A. (2016) The harmonizome: a collection of processed datasets gathered to serve and mine knowledge about genes and proteins, Databas (Oxford), 2016, 1-16, doi: 10.1093/database/baw100.

26. Zhang, B., Lee, D. E., Trapp, A., Tyshkovskiy, A., Lu, A. T., Bareja, A., Kerepesi, C., McKay, L. K., Shindyapina, A. V., Dmitriev, S. E., Baht, G. S., Horvath, S., Gladyshev, V. N., and White, J. P. (2023) Multi-omic rejuvenation and lifespan extension on exposure to youthful circulation, Nat. Aging, 3, 948-964, doi: 10.1038/s43587-023-00451-9.

27. Argmann, C., Dobrin, R., Heikkinen, S., Auburtin, A., Pouilly, L., Cock, T. A., Koutnikova, H., Zhu, J., Schadt, E. E., and Auwerx, J. (2009) Pparγ2 is a key driver of longevity in the mouse, PLoS Genet., 5, e1000752, doi: 10.1371/journal.pgen.1000752.

28. Bernard, G., Teulière, J., Lopez, P., Corel, E., Lapointe, F. J., and Bapteste, E. (2022) Aging at evolutionary crossroads: longitudinal gene co-expression network analyses of proximal and ultimate causes of aging in bats, Mol. Biol. Evol., 39, msab302, doi: 10.1093/molbev/msab302.

29. Southworth, L. K., Owen, A. B., and Kim, S. K. (2009) Aging mice show a decreasing correlation of gene expression within genetic modules, PLoS Genet., 5, e1000776, doi: 10.1371/journal.pgen.1000776.

30. Hu, Y., Xu, Y., Mao, L., Lei, W., Xiang, J., Gao, L., Jiang, J., Huang, L., Luo, O. J., Duan, J., and Chen, G. (2021) Gene expression analysis reveals age and ethnicity signatures between young and old adults in human PBMC, Front. Aging, 2, 1-16, doi: 10.3389/fragi.2021.797040.