Detectar marcadores transcriptómicos que caractericen el impacto de condiciones de alta luz en Arabidopsis.

Información detallada en la publicación: Early transcriptional defense responses in Arabidopsis cell suspension culture under high-light conditions. Plant Physiol 2011 Jul;156(3):1439-56. PMID: 21531897

Disponemos de 3 grupos experimentales: 3 muestras control, 3 muestras sometidas a un nivel de alta luz y 3 muestras que fueron tratados con un nivel bajo de luz (dark).

Los datos proceden de microarrays de expresión de la plataforma Affymetrix y fueron normalizados mediante el método RMA.

1. Abre el fichero datos con una hoja de cálculo e inspecciona su contenido. Habrá tantas columnas como plantas y tantas filas como genes que queremos valorar.
2. Sube este fichero txt en Babelomics desde el menú “Upload”. Tendremos que indicar el tipo de dato que subimos: “Data matrix expression”. En este link se describen los diferentes tipos de datos que podemos utilizar en Babelomics: https://github.com/babelomics/babelomics/wiki/Data-types
3. Tenemos que informar a la herramienta que las primeras 3 muestras son control, las 3 siguientes son “dark” (bajo nivel de luz) y las 3 últimas son “light (alto nivel de luz).. Esta información la incluiremos desde “Processing / Edit your uploaded data”, siguiendo las indicaciones del asistente de este editor. Para ello generamos una variable que llamaremos “Group” y utilizaremos los valores “CONTROL”, “DARK” y “LIGHT” para etiquetar cada uno de los valores. Tras asignar un valor a cada muestra, guardaremos los cambios.
4. Ahora Babelomics ya conoce el grupo al que pertenece cada planta y seguimos con el siguiente paso: la detección de diferencias de genes entre los distintos grupos.
5. Si queremos conocer las diferencias de los niveles de expresión entre ambos grupos, utilizaremos la opción “Differential Expression / Microarray /Class Comparison” :
   • Select your data: indicamos a Babelomics que queremos trabajar con el fichero con los datos de arabidopsis.
   • Seleccionamos la variable que establece los grupos (a veces podemos disponer de varias variables) e indicamos los grupos que queremos comparar. Me interesan estas comparaciones, por lo que lanzaré tres jobs desde la suite Babelomics:
     • DARK vs. CONTROL
     • LIGHT vs. CONTROL
     • DARK vs. LIGHT
   • Escogemos el método de comparación “limma”.
   • Asignamos un nombre al job y lo ejecutamos!

1. ¿Cuántos marcadores significativos encontramos en cada comparación?
2. Descarga los archivos con los genes diferencialmente expresados (significativos) y determina el número exacto que intersectan en las tres comparaciones mediante la herramienta Venny.