A critical component in the interpretation of systems-level studies is the inference of enriched biological pathways and protein complexes contained within OMICs datasets. Successful analysis requires the integration of a broad set of current biological databases and the application of a robust analytical pipeline to produce readily interpretable results. Metascape is a web-based portal designed to provide a comprehensive gene list annotation and analysis resource for experimental biologists. In terms of design features, Metascape combines functional enrichment, interactome analysis, gene annotation, and membership search to leverage over 40 independent knowledgebases within one integrated portal. Additionally, it facilitates comparative analyses of datasets across multiple independent and orthogonal experiments. Metascape provides a significantly simplified user experience through a one-click Express Analysis interface to generate interpretable outputs. Taken together, Metascape is an effective and efficient tool for experimental biologists to comprehensively analyze and interpret OMICs-based studies in the big data era. With the increasing obtainability of multi-OMICs data comes the need for easy to use data analysis tools. Here, the authors introduce Metascape, a biologist-oriented portal that provides a gene list annotation, enrichment and interactome resource and enables integrated analysis of multi-OMICs datasets.

Dissecting Plasmodium drug resistance Malaria is a deadly disease with no effective vaccine. Physicians thus depend on antimalarial drugs to save lives, but such compounds are often rendered ineffective when parasites evolve resistance. Cowell et al. systematically studied patterns of Plasmodium falciparum genome evolution by analyzing the sequences of clones that were resistant to diverse antimalarial compounds across the P. falciparum life cycle (see the Perspective by Carlton). The findings identify hitherto unrecognized drug targets and drug-resistance genes, as well as additional alleles in known drug-resistance genes. Science , this issue p. 191 ; see also p. 159

Chemogenetic characterization through in vitro evolution combined with whole genome analysis is a powerful tool to discover novel antimalarial drug targets and identify drug resistance genes. Our comprehensive genome analysis of 262 Plasmodium falciparum parasites treated with 37 diverse compounds reveals how the parasite evolves to evade the action of small molecule growth inhibitors. This detailed data set revealed 159 gene amplifications and 148 nonsynonymous changes in 83 genes which developed during resistance acquisition. Using a new algorithm, we show that gene amplifications contribute to 1/3 of drug resistance acquisition events. In addition to confirming known multidrug resistance mechanisms, we discovered novel multidrug resistance genes. Furthermore, we identified promising new drug target-inhibitor pairs to advance the malaria elimination campaign, including: thymidylate synthase and a benzoquinazolinone, farnesyltransferase and a pyrimidinedione, and a dipeptidylpeptidase and an arylurea. This deep exploration of the P. falciparum resistome and drug-able genome will guide future drug discovery and structural biology efforts, while also advancing our understanding of resistance mechanisms of the deadliest malaria parasite.