Gambaran Umum
Basis data ekspresi gen menyediakan repositori terpusat untuk data transkriptomik yang dihasilkan oleh eksperimen mikroarray dan sekuensing throughput tinggi. Mereka memastikan bahwa data eksperimental tetap dapat diakses setelah publikasi, memungkinkan verifikasi independen, meta-analisis, dan penemuan baru melalui penggunaan kembali data. Dua repositori terbesar adalah Gene Expression Omnibus (GEO) di NCBI dan ArrayExpress di EMBL-EBI. Keduanya menerima data dari profil ekspresi, imunopresipitasi kromatin, dan uji genomik fungsional lainnya, serta menerapkan standar pelaporan yang diadopsi komunitas seperti MIAME (Informasi Minimum tentang Eksperimen Mikroarray).
Konsep Kunci
GEO mengatur data ke dalam empat tipe catatan: Series (eksperimen lengkap), Samples (hibridisasi individu atau proses sekuensing), Platforms (susunan atau platform sekuensing yang digunakan), dan Datasets (koleksi terkurasi untuk analisis). GEO2R menyediakan alat berbasis web untuk analisis ekspresi diferensial tanpa pemrograman. ArrayExpress adalah mitra Eropa, yang dapat dioperasikan dengan GEO melalui perjanjian pertukaran data. Kedua basis data mendukung format tabel MAGE-TAB dan MINiML untuk pengiriman metadata. MINSEQE memperluas standar MIAME untuk mencakup eksperimen ekspresi berbasis sekuensing.
Aplikasi
Basis data ekspresi publik mempercepat penemuan di banyak bidang. Peneliti menggunakan GEO untuk mengambil dataset untuk meta-analisis studi mikroarray DNA dan ekspresi gen, memvalidasi temuan mereka sendiri terhadap eksperimen yang dipublikasikan, dan mengidentifikasi biomarker ekspresi. Desain primer qPCR mendapat manfaat dari data ekspresi yang mengkonfirmasi pola kelimpahan transkrip. Studi sekuensing RNA mengarsipkan bacaan mentah dan matriks ekspresi yang diproses di GEO atau ArrayExpress sebagai syarat publikasi.
Protokol Praktis
Untuk menemukan data ekspresi untuk gen yang diminati, buka ncbi.nlm.nih.gov/geo dan cari dengan simbol gen dan spesies, misalnya “SOX2 AND Homo sapiens[Organism]”. Halaman hasil menampilkan Series dan Datasets yang cocok. Klik entri Dataset untuk melihat ringkasan eksperimen, informasi platform, dan anotasi sampel (biasanya kelompok kontrol vs. perlakuan). Gunakan tombol “Analysis with GEO2R” untuk meluncurkan alat ekspresi diferensial berbasis web: pilih kelompok sampel dengan mencentang kotak, tetapkan ke kelompok eksperimental (mis., Grup 1: tidak diobati, Grup 2: diobati), lalu klik “Top 250” untuk mengurutkan gen berdasarkan nilai p yang disesuaikan dan log fold change. Tabel hasil menampilkan nilai ekspresi, statistik, dan boxplot untuk gen apa pun. Untuk membandingkan ekspresi antar kondisi secara lebih sistematis, unduh file matriks seri (tabel nilai ekspresi yang dinormalisasi yang dipisahkan tab) dan muat ke dalam R atau Python. Sebagai contoh, seorang peneliti yang mempelajari SOX2 pada glioblastoma dapat mencari GEO untuk “glioblastoma SOX2 expression”, mengidentifikasi seri GSE123456 yang berisi 10 sampel tumor dan 10 normal, menggunakan GEO2R untuk menemukan bahwa SOX2 diekspresikan berlebih 4,2 kali lipat pada tumor (p = 0,001), kemudian mengunduh matriks lengkap untuk mengkorelasikan ekspresi SOX2 dengan penanda sel punca lainnya di semua sampel. Alur kerja yang sama di ArrayExpress (ebi.ac.uk/arrayexpress) menyediakan akses ke dataset Eropa yang komplementer, memungkinkan meta-analisis lintas-repositori untuk memperkuat temuan. Pendekatan ini banyak digunakan dalam penemuan biomarker, di mana menggabungkan beberapa dataset GEO untuk penyakit yang sama meningkatkan kekuatan statistik dan mengidentifikasi tanda tangan ekspresi yang reprodusibel yang bertahan dalam validasi di seluruh kohort pasien independen.
