Summary
Ortak düzenlenmiş genlerin potansiyel düzenleyici motifleri tanımlamak için ileri düz ve sağlam bir yöntem sunulmuştur. KAPSAMI herhangi bir kullanıcı parametreleri ve düzenleyici sinyaller için mükemmel adaylar temsil eden döner motifleri gerektirmez. Gibi düzenleyici sinyallerinin belirlenmesi temel biyolojisini anlamak için yardımcı olur.
Abstract
KAPSAMI bir topluluk motifi bulucu, temsil ve motif konum tercihi 1 potansiyel düzenleyici motifleri tanımlamak için üç bileşenli paralel algoritmaları kullanır . Her bileşen algoritması farklı bir tür motifi bulmak için optimize edilmiştir. Bu üç yaklaşımdan en iyi alarak, KAPSAM gürültülü veri 1 varlığında bile, herhangi tek bir algoritma daha iyi yapar. Bu makalede, biz KAPSAMI 2 telomer bakım yer alan genlerin incelemek için bir web sürümü kullanır. KAPSAMI programları 3,4 bulma, en az diğer iki motifin içine dahil edilmiştir ve diğer çalışmalar 5-8 kullanılmıştır .
KAPSAMI oluşturan üç algoritmaları olmayan dejenere motifleri (ACCGGT) bulur LEVENT 9, 10, motifleri (ASCGWT) dejenere bulur PRISM ve uzun iki taraflı motifleri (ACCnnnnnnnnGGT) bulur SPACER 11,. Bu üç algoritma motifi bunlara karşılık gelen türünü bulmak için optimize edilmiştir. Birlikte, KAPSAMI son derece iyi bir performans sağlar.
Bir gen analiz edilir ve aday motifleri tespit edildiğinde, KAPSAM orijinal set eklendiğinde, motif skoru artıracak motif içeren diğer genler için bakabilirsiniz. Bu temsil veya motif konum tercihi ile ortaya çıkabilir. KAPSAM, biyolojik transkripsiyon faktörü bağlayıcı siteler doğrulandıktan kısmi gen setleri ile verilen transkripsiyon faktörü tarafından düzenlenen genlerin geri kalanı çoğu tespit etmek mümkün oldu Çalışma.
KAPSAMI çıkış aday motifler, bunların önemi ve diğer bilgiler bir tablo ve grafiksel bir motif harita olarak göstermektedir. Sık Sorulan Sorular ve video eğitimlerini, kullanıcı bir deneme yapmak için izin veren bir "Örnek Ara" düğmesini de içeren KAPSAMI web sitesinde mevcuttur.
Kapsam acemi kullanıcılar bulma motifi biyoinformatik bir uzman olmak zorunda kalmadan algoritması tam güç erişim sağlayan bir çok kullanıcı dostu bir arayüze sahip. Girdi olarak, KAPSAM genler, ya da FASTA dizileri bir listesini alabilir. Bu tarayıcı metin alanlarına girilen ya da bir dosyadan okumak olabilir. KAPSAMI çıkış puanları, olayların sayısı, motif içeren genler fraksiyonu, motifi tanımlamak için kullanılan bir algoritma ile belirlenen tüm motifler bir listesini içerir. Her motif, sonuç detayları motifin bir fikir birliği temsil, bir dizi logosu, bir pozisyonda ağırlık matrisi ve (tam pozisyonları ve "iplikçik" belirtilen) her motif oluşumu için örneklerin bir listesini içermektedir. Sonuçlar bir tarayıcı penceresi ve ayrıca isteğe bağlı olarak e-posta ile iade edilir. Önceki kağıtları ayrıntılı 1,2,9-11 KAPSAMI algoritmaları açıklanmaktadır.
Protocol
Discussion
KAPSAMI potansiyel düzenleyici motifleri setleri koordineli düzenlenir genlerin belirlenmesi için kullanmak için güçlü bir araç olan araştırmacı sağlar. Kullanıcı, motif ya da siteleri gerektiren bulma diğer birçok motif olarak, motif oluşunda sayısı boyutunu tahmin etmeye gerek yoktur. Bu parametreler, motif tanımlanır kadar temelde bilinemez. Arayüzü, dizileri ya da gen adları girmek için ve çıkışı görüntülemek için de çok basittir.
KAPSAMI çıkış motifi temsil üç farklı şekilde kullanarak, tespit motifleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Tüm genlerin motif her örneği pozisyonu ve "iplikçik" bilgileri yer almaktadır. Şeklinde motif haritalar Grafik sonuçlar anlamak daha kolay ve sezgisel bir yol sağlar mevcut motifleri desenleri görmek için görsel bir görüntü sağlar.
KAPSAMI veri gürültü varlığı çok sağlam. Tipik olarak, bu ekstra genlerin aslında genlerin geri kalanı ile birlikte düzenlenir olmayabilir başlangıç seti mevcut şeklini alır. Mikroarray deneyler eş ifade genleri ile başlayan bu sık sık olur. Bazen deney gürültülü, ya da çeşitli transkripsiyon faktörleri mikroarray deney için kullanılan deneysel koşullarda aktif olabilir. Bu farklı transkripsiyon faktörleri muhtemelen DNA üzerinde farklı hedef siteleri olacaktır. 4 kat gereksiz genler (gürültü sinyal oranı 4:1) varlığında bile, KAPSAM hala siteleri 1 tahmin doğruluğu% 50 oranında korur.
KAPSAMI gen adları için 2 milyonun üzerinde eş anlamlı bulunsa da, bazen bazı genler isimleri belirlemek için başarısız olur. Eşanlamlı listeleri sürekli güncellenmesi, ama bazen aynı genin farklı eş anlamlı olduğunu fark vardır. Bu durumda, belirsizlik nedeniyle eş anlamlı dahil değildir. KAPSAMI tarafından bulunan bir gen adı varsa, KAPSAMI kullanmak için bir alternatif gen adını bulmak için genom belirli bir site bakın önerilir. Her tür için uygun gen isimleri örnek KAPSAMI tarafından sağlanmaktadır.
KAPSAMI henüz yeni türlerin her zaman eklenmektedir 72 tür içerir. Bu web sitesi, video gibi SSS gibi yardımcı içerir. Kaynak kodu RHG için yazarak akademik kullanıcılara ücretsiz olarak kullanılabilir.
Disclosures
Çıkar çatışması ilan etti.
Acknowledgments
Bu araştırma, Ulusal Bilim Vakfı, DBI-0445967 RHG hibe tarafından desteklenmiştir.
References
- Chakravarty, A., Carlson, J. M., Khetani, R. S., Gross, R. H. A novel ensemble learning method for de novo computational identification of DNA binding sites. BMC Bioinformatics. 8, 249-249 (2007).
- Carlson, J. M., Chakravarty, A., DeZiel, C. E., Gross, R. H. SCOPE: a web server for practical de novo motif discovery. Nucleic Acids Res. 35, 259-264 (2007).
- Blom, E. J., Roerdink, J. B., Kuipers, O. P., Hijum, S. A. van MOTIFATOR: detection and characterization of regulatory motifs using prokaryote transcriptome data. Bioinformatics. 25, 550-551 (2009).
- Blom, E. J. DISCLOSE : DISsection of CLusters Obtained by SEries of transcriptome data using functional annotations and putative transcription factor binding sites. BMC Bioinformatics. 9, 535-535 (2008).
- Bushey, A. M., Ramos, E., Corces, V. G. Three subclasses of a Drosophila insulator show distinct and cell type-specific genomic distributions. Genes Dev. 23, 1338-1350 (2009).
- Znaidi, S. Identification of the Candida albicans Cap1p regulon. Eukaryot Cell. 8, 806-820 (2009).
- Sharma, D., Mohanty, D., Surolia, A. RegAnalyst: a web interface for the analysis of regulatory motifs, networks and pathways. Nucleic Acids Res. 37, W193-W201 (2009).
- Znaidi, S. Genomewide location analysis of Candida albicans Upc2p, a regulator of sterol metabolism and azole drug resistance. Eukaryot Cell. 7, 836-847 (2008).
- Carlson, J., Chakravarty, A., Gross, R. B. E. A. M. A beam search algorithm for the identification of cis-regulatory elements in groups of genes. J Comput Biol. 13, 686-701 (2006).
- Carlson, J., Chakravarty, A., Khetani, R., Gross, R. Bounded search for de novo identification of degenerate cis-regulatory elements. BMC Bioinformatics. 7, 254-254 (2006).
- Chakravarty, A., Carlson, J. M., Khetani, R. S., DeZiel, C. E., Gross, R. H. SPACER: identification of cis-regulatory elements with non-contiguous critical residues. Bioinformatics. 23, 1029-1031 (2007).
