Background: Gene expression analysis using RNA sequencing has helped to improve the understanding of many diseases. Databases, such as the Gene Expression Omnibus database of the National Center for Biotechnology Information provide RNA sequencing raw data from various diseased tissue types but their analysis requires advanced bioinformatics skills. Therefore, specific ocular databases provide the transcriptional profiles of different ocular tissues and in addition enable intuitive web-based data analysis.
Objective: The aim of this narrative review is to provide an overview of ocular transcriptome databases and to compare them with the Human Eye Transcriptome Atlas newly established in Freiburg.
Methods: PubMed literature search.
Results: A total of nine ocular transcriptome databases focusing on different aspects were identified. The iSyTE and Express platforms specialize in gene expression during lens and retinal development in mice, whereas retina.tigem.it, Eye in a Disk, and Spectacle focus on selected ocular tissues such as the retina. Spectacle, UCSC Cell Browser and Single Cell Portal allow intuitive exploration of single cell RNA sequencing data derived from retinal, choroid, cornea, iris, trabecular meshwork and sclera specimens. The microarray profiles of a variety of healthy ocular tissues are included in the Ocular Tissue Database. The Human Eye Transcriptome Atlas provides the largest collection of different ocular tissue types, contains the highest number of ocular diseases and is characterized by a high level of quality achieved by methodological consistency.
Conclusion: Ocular transcriptome databases provide comprehensive and intuitive insights into the transcriptional profiles of a variety of healthy and diseased ocular tissues. Thus, they improve our understanding of the underlying molecular mediators, support hypothesis generation and help in the search for new diagnostic and therapeutic targets for various ocular diseases.
Zusammenfassung: HINTERGRUND: Die Entschlüsselung des Transkriptoms hat in den letzten Jahren unser Verständnis zahlreicher Erkrankungen verbessert. Öffentlich zugängliche Datenbanken, wie z. B. die Gene Expression Omnibus-Datenbank des National Center for Biotechnology Information, sammeln Transkriptomrohdaten aus einer Vielfalt von Proben, ohne jedoch dem bioinformatischen Laien einen intuitiven Zugang zu den Daten zu gewähren. Daher wurden in den vergangenen Jahren spezielle Transkriptomdatenbanken programmiert, die eine benutzerfreundliche Web-basierte Datenanalyse ermöglichen und damit niederschwellig molekulare Einblicke in okuläre Gewebe ermöglichen.
Fragestellung: Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die aktuell verfügbaren okulären Transkriptomdatenbanken zu geben und diese mit dem in Freiburg neu etablierten Human Eye Transcriptome Atlas zu vergleichen.
Methoden: Literatursuche in PubMed.
Ergebnisse: Neun okuläre Transkriptomdatenbanken mit unterschiedlichem Anwendungsschwerpunkt wurden identifiziert. Die Plattformen iSyTE und Express spezialisieren sich auf die Genexpression während der Linsen- und Netzhautentwicklung der Maus, wohingegen retina.tigem.it, Eye in a Disk und Spectacle ihren Fokus auf einzelne okuläre Gewebe wie die Netzhaut legen. Spectacle, UCSC Cell Browser und Single Cell Portal erlauben die intuitive Exploration von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten von Netzhaut‑, Aderhaut‑, Kornea‑, Iris‑, Trabekelmaschenwerk- und Skleragewebe. Die Microarray-Profile verschiedener gesunder okulärer Gewebe werden in der Ocular Tissue Database bereitgestellt. Der Human Eye Transcriptome Atlas erfasst derzeit die größte Vielfalt an Augengeweben und Erkrankungen des Auges. Er zeichnet sich durch einen hohen Qualitätsstandard aus, der durch methodische Homogenität erreicht wird.
Schlussfolgerungen: Okuläre Transkriptomdatenbanken bieten einen umfassenden und intuitiven Einblick in die Transkriptionsprofile verschiedener gesunder und erkrankter Augengewebe. So verbessern sie unser Verständnis der zugrunde liegenden molekularen Krankheitsprozesse, unterstützen die Hypothesengenerierung und helfen bei der Suche nach neuen diagnostischen und therapeutischen Zielen für verschiedene Augenerkrankungen.
Keywords: Biomarker; Database; Eye; RNA-Seq; Transcriptome.
© 2022. The Author(s).