Orthoweb: программный комплекс для эволюционного анализа генных сетей

В данной статье описывается Orthoweb (https://orthoweb.sysbio.cytogen.ru/) – программный ком­плекс, разработанный для вычисления эволюционных индексов, включая филостратиграфические индексы и индексы дивергенции (K_a/K_s) как отдельных генов, так и генных сетей. Индекс филостратиграфического возрас­та (PAI) позволяет оценить эволюционную стадию появления гена (при этом косвенно оценив приблизительное время его возникновения – так называемый эволюционный возраст) на основе анализа ортологичных генов у близкородственных и дальнородственных таксонов. Кроме того, Orthoweb поддерживает расчет индексов воз­раста транскриптома (TAI) и дивергенции транскриптома (TDI). Эти индексы важны для понимания динамики экспрессии генов и ее последствий для развития и адаптации организмов. Orthoweb содержит также дополни­тельные аналитические функции, такие как возможность анализа терминов Gene Ontology (GO), что позволяет проводить функциональное обогащение и связывать эволюционное происхождение генов с биологическими процессами. Помимо этого, доступна возможность анализа обогащения по однонуклеотидным полиморфизмам (SNP), который помогает исследовать эволюционное значение генетических вариантов в конкретных ге­номных регионах. Одной из ключевых особенностей Orthoweb является интеграция перечисленных индексов с анализом генетических сетей. Программный пакет предлагает расширенные средства визуализации, такие как картирование генетических сетей и графическое представление распределения филостратиграфических индексов элементов сетей, что облегчает интуитивную интерпретацию сложных эволюционных связей. Для упрощения рабочих процессов в Orthoweb включена база данных с предварительно рассчитанными индекса­ми для множества таксонов, доступная через API. Эта функция позволяет эффективно получать готовые данные по филостратиграфическим индексам и индексам дивергенции, значительно сокращая время вычислений.

1. An N.A., Zhang J., Mo F., Luan X., Tian L., Shen Q.S., Li X., Li C., Zhou F., Zhang B., Ji M., Qi J., Zhou W.-Z., Ding W., Chen J.-Y., Yu J., Zhang L., Shu S., Hu B., Li C.-Y. De novo genes with an lncRNA origin encode unique human brain developmental functionality. Nat. Ecol. Evol. 2023;7(2):264-278. doi 10.1038/s41559-022-01925-6

2. Arendsee Z., Li J., Singh U., Bhandary P., Seetharam A., Wurtele E.S. fagin: synteny-based phylostratigraphy and finer classification of young genes. BMC Bioinformatics. 2019;20(1):440. doi 10.1186/s12859-019-3023-y

3. 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., Sherlock G. Gene Ontology: tool for the unification of biology. Nat. Genet. 2000;25(1):25-29. doi 10.1038/75556

4. Baalsrud H.T., Tørresen O.K., Solbakken M.H., Salzburger W., Hanel R., Jakobsen K.S., Jentoft S. De novo gene evolution of antifreeze glycoproteins in codfishes revealed by whole genome sequence data. Mol. Biol. Evol. 2018;35(3):593-606. doi 10.1093/molbev/msx311

5. Barrera-Redondo J., Lotharukpong J.S., Drost H.-G., Coelho S.M. Uncovering gene-family founder events during major evolutionary transitions in animals, plants and fungi using GenEra. Genome Biol. 2023;24(1):54. doi 10.1186/s13059-023-02895-z

6. Bowles A.M.C., Bechtold U., Paps J. The origin of land plants is rooted in two bursts of genomic novelty. Curr. Biol. 2020;30(3):530-536.e2. doi 10.1016/j.cub.2019.11.090

7. Buchfink B., Reuter K., Drost H.-G. Sensitive protein alignments at tree-of-life scale using DIAMOND. Nat. Methods. 2021;18(4):366-368. doi 10.1038/s41592-021-01101-x

8. 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., … Stein L., Howe D.G., Toro S., Westerfield M., Jaiswal P., Cooper L., Elser J. The Gene Ontology resource: enriching a GOld mine. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D325-D334. doi 10.1093/nar/gkaa1113

9. Davidson G., Shen J., Huang Y.-L., Su Y., Karaulanov E., Bartscherer K., Hassler C., Stannek P., Boutros M., Niehrs C. Cell cycle control of Wnt receptor activation. Dev. Cell. 2009;17(6):788-799. doi 10.1016/j.devcel.2009.11.006

10. Domazet-Lošo T., Tautz D. An ancient evolutionary origin of genes associated with human genetic diseases. Mol. Biol. Evol. 2008;25(12): 2699-2707. doi 10.1093/molbev/msn214

11. Domazet-Lošo T., Tautz D. A phylogenetically based transcriptome age index mirrors ontogenetic divergence patterns. Nature. 2010; 468(7325):815-819. doi 10.1038/nature09632

12. Dornburg A., Yoder J.A. On the relationship between extant innate immune receptors and the evolutionary origins of jawed vertebrate adaptive immunity. Immunogenetics. 2022;74(1):111-128. doi 10.1007/s00251-021-01232-7

13. Emms D.M., Kelly S. OrthoFinder: phylogenetic orthology inference for comparative genomics. Genome Biol. 2019;20(1):238. doi 10.1186/s13059-019-1832-y

14. Huerta-Cepas J., Szklarczyk D., Heller D., Hernández-Plaza A., Forslund S.K., Cook H., Mende D.R., Letunic I., Rattei T., Jensen L.J., von Mering C., Bork P. eggNOG 5.0: a hierarchical, functionally and phylogenetically annotated orthology resource based on 5090 organisms and 2502 viruses. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1): D309-D314. doi 10.1093/nar/gky1085

15. Kanehisa M., Sato Y., Kawashima M., Furumichi M., Tanabe M. KEGG as a reference resource for gene and protein annotation. Nucleic Acids Res. 2016;44(D1):D457-D462. doi 10.1093/nar/gkv1070

16. Kanehisa M., Furumichi M., Tanabe M., Sato Y., Morishima K. KEGG: new perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 2017;45(D1):D353-D361. doi 10.1093/nar/gkw1092

17. Mustafin Z.S., Lashin S.A., Matushkin Y.G. Phylostratigraphic analysis of gene networks of human diseases. Vavilov J. Genet. Breed. 2021; 25(1):46-56. doi 10.18699/VJ21.006

18. Paps J., Holland P.W.H. Reconstruction of the ancestral metazoan genome reveals an increase in genomic novelty. Nat. Commun. 2018; 9(1):1730. doi 10.1038/s41467-018-04136-5

19. Quint M., Drost H.G., Gabel A., Ullrich K.K., Bönn M., Grosse I. A transcriptomic hourglass in plant embryogenesis. Nature. 2012; 490(7418):98-101. doi 10.1038/nature11394

20. Sayers E.W., Bolton E.E., Brister J.R., Canese K., Chan J., Comeau D.C., Connor R., Funk K., Kelly C., Kim S., Madej T., Marchler-Bauer A., Lanczycki C., Lathrop S., Lu Z., Thibaud-Nissen F., Murphy T., Phan L., Skripchenko Y., Tse T., Wang J., Williams R., Trawick B.W., Pruitt K.D., Sherry S.T. Database resources of the national center for biotechnology information. Nucleic Acids Res. 2022;50(D1):D20-D26. doi 10.1093/nar/gkab1112

21. Šestak M.S., Božičević V., Bakarić R., Dunjko V., Domazet-Lošo T. Phylostratigraphic profiles reveal a deep evolutionary history of the vertebrate head sensory systems. Front. Zool. 2013;10(1):18. doi 10.1186/1742-9994-10-18

22. Tautz D., Domazet-Lošo T. The evolutionary origin of orphan genes. Nat. Rev. Genet. 2011;12(10):692-702. doi 10.1038/nrg3053

23. Ullrich K.K., Glytnasi N.E. oggmap: a Python package to extract gene ages per orthogroup and link them with single-cell RNA data. Bioinformatics. 2023;39(11):btad657. doi 10.1093/bioinformatics/btad657

24. von Mering C., Jensen L.J., Snel B., Hooper S.D., Krupp M., Foglierini M., Jouffre N., Huynen M.A., Bork P. STRING: known and predicted protein-protein associations, integrated and transferred across organisms. Nucleic Acids Res. 2005;33(D1):D433-D437. doi 10.1093/nar/gki005

25. Xie L., Draizen E.J., Bourne P.E. Harnessing big data for systems pharmacology. Annu. Rev. Pharmacol. Toxicol. 2017;57(1):245-262. doi 10.1146/annurev-pharmtox-010716-104659

26. Yang Z. PAML 4: phylogenetic analysis by maximum likelihood. Mol. Biol. Evol. 2007;24(8):1586-1591. doi 10.1093/molbev/msm088

27. Yang Z., Nielsen R. Estimating synonymous and nonsynonymous substitution rates under realistic evolutionary models. Mol. Biol. Evol. 2000;17(1):32-43. doi 10.1093/oxfordjournals.molbev.a026236

28. Zhan T., Rindtorff N., Boutros M. Wnt signaling in cancer. Oncogene. 2017;36(11):1461-1473. doi 10.1038/onc.2016.304