9. Mai 2011
Wir präsentieren eine öffentliche Computational Website für die Analyse von genomischen Sequenzen. Es erkennt DNA-Sequenz-Muster mit verschiedenen nicht-zufällige Nukleotid Kompositionen. Diese Ressource erzeugt auch randomisierte Sequenzen mit verschiedenen Ebenen der Komplexität.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, mittlere Bereiche mit Nicht-Zufälligkeit, auch bekannt als Inhomogenität einer vom Benutzer festgelegten genomischen Sequenz, zu untersuchen. Dies wird erreicht, indem zunächst die Oligonukleotid-Zusammensetzung einer Eingabesequenz analysiert und eine Häufigkeitstabelle der die Sequenz bildenden Oligonukleotide erstellt wird. Dieses Ziel wird durch Aufruf des SRI Analyzer-Programms erreicht.
Der zweite Schritt besteht darin, zufällige Sequenzen zu erzeugen, die exakt dieselbe Oligonukleotid-Zusammensetzung wie die Eingabesequenz aufweisen. Dies wird durch Aufruf des SRI-Generator-Programms erreicht. Der dritte Schritt des Verfahrens besteht darin, Abschnitte innerhalb der Eingabe- und randomisierten Sequenzen zu finden, die signifikant angereichert sind für ein bestimmtes Nukleotid oder eine bestimmte Nukleotidkombination, beispielsweise GC oder ag.
Dieses Ziel wird durch das MRI Analyzer-Programm erreicht. Der letzte Schritt des Verfahrens besteht darin, die Dateien herunterzuladen, die die Sequenzen aller vom Programm erkannten MRI-Regionen enthalten. Letztendlich können Ergebnisse erzielt werden, die zeigen, dass die Mehrheit der genomischen Regionen vielzelliger Areale signifikant angereichert sind durch Segmente mit extremen Basenzusammensetzungen, die für jeden der vier Nukleotide oder beliebige Kombinationen davon nachgewiesen wurden.
Diese in homogenen Regionen sind mit ungewöhnlichen DNA-Konformationen und/oder bestimmten DNA-Eigenschaften assoziiert. Diese Methode kann helfen, zentrale Fragen im Bereich der Genomik zu beantworten, beispielsweise die Identifizierung potenziell funktioneller DNA-Elemente innerhalb großer Bereiche nicht-kodierender Sequenzen, einschließlich intergener Regionen oder Eingänge. Obwohl diese Methode Einblicke in die Genome von Säugetieren ermöglicht, kann sie auch auf andere Organismen wie Wirbellose, Pflanzen, Pilze und Bakterien angewendet werden.
Öffnen Sie die Startseite des Online-Genomik-Tools für mittlere Reichweite in Homogenität oder G GM I-Paket unter www.bioinfo.utoledo.edu/gri/, der Web-Ressource. Weitere ausführliche Informationen zu den Programmen finden Sie im Hilfesystem unter dem Link „How to Readme“.
Während alle veröffentlichten Materialien zu genomischem MRI und ähnlichen Algorithmen in den Links zu relevanten Ressourcen aufgeführt sind, erstellen Sie eine Datei mit einer schneller formatierten Sequenz, um eine A-G-M-R-I-Analyse zu starten. Eine schneller formatierte Sequenz beginnt mit einem Spitzhaken oder dem „Größer-als“-Zeichen, gefolgt von einer eindeutigen Kennung oder einem Namen sowie der Sequenz in den folgenden Zeilen. Genomisches MRI verarbeitet nur T-, G- und C-Nukleotide, obwohl auch andere Zeicheneingaben zulässig sind.
Die Sequenzdatei für das PKD-Ein-Gen wird verwendet. Um die Sitzung zu demonstrieren, drücken Sie die Starttaste. Dadurch öffnet sich eine neue Webseite, auf der Sie die Möglichkeit haben, die Eingabesequenz in das vorgesehene Fenster zu kopieren und einzufügen, oder dies zu tun, wenn die Datei groß ist.
Um die Datei hochzuladen, klicken Sie auf die Schaltfläche „Datei auswählen“, um eine Datei hochzuladen. Navigieren Sie zu der gewünschten Datei. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Diese Sitzung mit dieser Datei starten“. Eine Bestätigung, dass die Datei erfolgreich hochgeladen wurde, wird oben auf der Seite angezeigt. Darunter.
Diese Nachricht ist ein Identifikator der aktuellen Sitzung, in diesem Fall C acht EP null sechs. Um die kurzreichweitige Inhomogenität der Eingabesequenz zu analysieren, klicken Sie auf die Schaltfläche „Kurzreichweitige Inhomogenität analysieren“. Das Programm öffnet eine neue Seite, die speziell für die Ausführung des SRI-Analyseprogramms konzipiert ist.
Hier müssen wir die maximale Länge der zu untersuchenden Oligonukleotide wählen. Da unsere Eingabesequenzen mittlere Größen von etwa 50.000 Nukleotiden aufweisen, wählen wir Oligonukleotide der Länge „formers“ als maximale Länge, für die die Häufigkeiten berechnet werden sollen. Abschließend müssen wir sofort den Schaltknopf „Datei analysieren“ betätigen.
Das Programm berechnet die Häufigkeiten aller Oligonukleotide der gewählten Länge sowie kürzerer Längen innerhalb der Eingabesequenz. Um die Häufigkeiten aller Oligonukleotide einzusehen, klicken Sie auf den Link „Zusammensetzungsdatei herunterladen“. Diese Datei ist als Benutzerdatei benannt.
com stellt eine Tabelle mit drei Spalten dar. Die erste Spalte gibt die Oligonukleotide an, die zweite ihre relativen Häufigkeiten und die dritte die Anzahl der Vorkommen der Oligonukleotide in der Eingabesequenz.
Um randomisierte Sequenzen mit derselben Oligonukleotid-Zusammensetzung wie die Eingabedatei zu erzeugen, klicken Sie auf den SRI-Generator-Tab. Wählen Sie auf der neuen Seite die Anzahl der Stichproben zufälliger Sequenzen aus, die generiert werden sollen. Jede dieser Stichproben enthält zufällige Sequenzen mit derselben Anzahl und Länge wie die Eingabesequenzen in der Benutzerdatei.
In diesem Beispiel ist die Benutzerdatei die Sequenz des PKD1-Gens. Als Nächstes wählen Sie die maximale Länge der Oligonukleotide aus, deren Häufigkeiten in den randomisierten Sequenzen approximiert werden sollen, indem Sie das Optionsfeld für „Formers“ aktivieren, das für vier Basen lange Oligonukleotide steht. Danach wählen Sie als Anzahl der zu generierenden Stichproben von randomisierten Sequenzen zwei aus.
Starten Sie abschließend das Programm, indem Sie auf die Schaltfläche „Datei generieren“ für die Eingabesequenzen von mehreren hunderttausend Nukleotiden klicken. Die Erzeugung zufälliger Sequenzen kann einige Minuten dauern. Warten Sie daher, bis am unteren Rand dieser Seite blaue Download-Links erscheinen.
Um die mittlere Inhomogenität von Eingabe- und randomisierten Sequenzen zu analysieren, klicken Sie auf den Reiter „MRI-Analysator“. Wählen Sie auf der neuen Seite eine zu analysierende Sequenz aus der Liste „Zu analysierende Datei“ aus. Anschließend wählen Sie GC-Gehalt aus der Liste der sieben Inhaltstypen.
Der GC-Gehalt steht für die G+C-Zusammensetzung. Das Feld „Fenstergröße“ ermöglicht die Auswahl der Länge des Fensters, für das sequenzreiche und -arme Bereiche untersucht werden. Belassen Sie die voreingestellte Fenstergröße von 50 Nukleotiden.
Wählen Sie abschließend die obere und untere Schwelle für bereichsreiche und bereichsarme Regionen jeweils aus. Diese Schwellen können entweder durch die Anzahl bestimmter Nukleotide im aktuellen Fenster oder durch den Prozentsatz dieser Nukleotide im Fenster definiert werden. In diesem Fall wählen wir zunächst zufällige Werte von 60 % für die obere Schwelle und 30 % für die untere Schwelle.
Als Nächstes drücken Sie die Schaltfläche „Datei analysieren“. Danach erscheint ein Link zur Ausgabedatei, und eine grafische Darstellung der Ergebnisse wird angezeigt. Alle gehaltvollen Bereiche entlang der Eingabesequenz sind als blaue Aufwärts-Spikes markiert, gehaltsarme Bereiche als rote Abwärts-Spikes. Der Graph zeigt, dass es zu viele blaue Spikes gibt, die GC-reiche Bereiche anzeigen, und deutlich weniger rote Spikes, die GC-arme Bereiche anzeigen.
Dies bedeutet, dass die gewählten Parameter nicht optimal sind. Verwenden Sie für die nächste Iteration eine obere Schwelle von 75 % und eine untere Schwelle von 32 %. Starten Sie den MRI-Analysator erneut, indem Sie auf die Schaltfläche „Datei analysieren“ klicken.
Der neue Graph zeigt, dass es selbst bei den neuen, viel strengeren Parametern Hunderte von blauen Spitzen gibt. Erhöhen Sie daher die obere Schwelle auf 80 % und wiederholen Sie die Berechnungen. Der neue Graph zeigt, dass 62 GC-reiche Regionen einen GC-Gehalt von größer oder gleich 80 % aufweisen und 28 GC-arme Regionen einen GC-Gehalt unterhalb von 32 % besitzen. Vergleichen Sie anschließend die Ergebnisse für die Eingabedatei mit den beiden randomisierten Sequenzen, die dieselbe Oligonukleotid-Zusammensetzung wie das PKD1-Gen aufweisen.
Führen Sie dazu eine Änderung der Sequenz von dem PKD-Einzelgen auf eine zufällige Sequenz mithilfe der Dateiliste zum Analysieren durch, wobei die gleichen Parameter für GC-reiche und GC-arme Bereiche beibehalten werden. Die neu erzeugte grafische Darstellung für die randomisierte Sequenz Nummer eins zeigt, dass diese Zufallssequenz nur einen GC-armen Bereich und 31 GC-reiche Bereiche aufweist. Eine weitere randomisierte Sequenz kann leichte Schwankungen in der Anzahl der gehaltreichen und gehaltsarmen Bereiche aufweisen, doch der allgemeine Trend sollte derselbe bleiben.
Zufällig generierte Sequenzen für das PKD1-Gen weisen mehrere Male weniger GC-reiche Bereiche auf. GC-arme Bereiche sind über zehnmal häufiger als GC-reiche Bereiche. Die nächste Demonstration verwendet eine andere Art von MRT-Inhalten.
In demselben Paket enthält ein menschliches Gen-Intron dieses Gens mehrere purinreiche Bereiche, die mit DNS-aex-Strukturen assoziiert sind. Auf der MRI-Analyse-Webseite wechseln Sie den DNS-Gehalt zu ag-Nukleotiden, die Purine darstellen. Belassen Sie die Fenstergröße bei 50 Basen und ändern Sie die obere Schwelle auf 80 % und die untere Schwelle auf 10 %. Drücken Sie dann die Schaltfläche „Datei analysieren“, um das Programm aufzurufen.
Der dargestellte Graph zeigt, dass dieses Gen sechs AG-reiche Regionen, gekennzeichnet durch blaue vertikale Spitzen, und 14 AG-arme Regionen, gekennzeichnet durch rote Spitzen, aufweist. Vergleichen Sie anschließend diese für das PKD1-Gen erhaltenen Ergebnisse mit den Daten der randomisierten Sequenzen, die dieselbe Oligonukleotid-Zusammensetzung wie das untersuchte Gen besitzen. Wechseln Sie zunächst zu einer randomisierten Sequenz, beispielsweise Nummer zwei, und verwenden Sie dieselben Parameter wie im vorherigen Test. Der Graph für diese Zufallssequenz zeigt, dass sie nur eine AG-reiche Region und keine AG-armen Regionen enthält.
Alle während der Sitzung generierten Daten werden in speziellen Dateien gespeichert, auf die über die Registerkarte „Download-Dateien“ in der rechten oberen Ecke jeder Webseite zugegriffen werden kann. Nachdem Sie diesen Link geöffnet haben, laden Sie die Eingabesequenz sowie alle generierten randomisierten Sequenzen herunter. Unterhalb dieser Dateiliste befindet sich ein Link zur Oligonukleotid-Häufigkeitstabelle, die vom SRI-Analyseprogramm erstellt wurde.
Dann gibt es Links zu allen Ergebnissen, die das MRI-Analyseprogramm während der Sitzung generiert hat. Klicken Sie beispielsweise auf die Datei „user a file RAND one four AGCO 50 32 14“, die die Ergebnisse für die randomisierte Sequenz darstellt. Nummer eins mit folgenden Parametern: AG-Gehalt, 50 Nukleotide langes Fenster, obere Schwelle 32 Nukleotide und untere Schwelle 14 Nukleotide.
In dieser Datei sind alle Nukleotidsequenzabschnitte, die reich an Inhalt sind oder arm an Inhalt sind, sowie ihre Koordinaten als Liste gemäß ihrer aufeinanderfolgenden Positionen entlang der Eingabesequenz verfügbar. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie sich durch genomisches MRI, eine rechnergestützte Ressource, navigieren können.
Dieser Artikel stellt eine computergestützte Webressource zur Analyse genomischer Sequenzen vor, die sich auf die Erkennung nicht-zufälliger Nukleotidzusammensetzungen konzentriert. Das Werkzeug erzeugt randomisierte Sequenzen mit ähnlichen Oligonukleotidzusammensetzungen und ermöglicht so die Untersuchung genomischer Inhomogenitäten.
Genomisches MRI bietet einen rechnergestützten Ansatz, um nicht zufällige Nukleotidmuster in nicht-kodierender DNA nachzuweisen, und unterstützt die Zielvalidierung, indem regulatorische Elemente mit möglicher funktioneller Bedeutung identifiziert werden. Dies ermöglicht ein mechanistisches Entwicklungsrisiko-Management in der frühen Entdeckungsphase, indem Sequenzinhomogenitäten mit biologischen Prozessen wie Genexpression und Rekombination verknüpft werden. Die Ressource erhöht die Vorhersagesicherheit bei der Identifizierung von Leitstrukturen, indem genomische Regionen mit extremer Basenzusammensetzung für die Entwicklung nachgeschalteter Assays priorisiert werden.
Die Methode integriert sich in den Entdeckungsprozess von der Target-Validierung über die Lead-Identifizierung bis hin zur präklinischen Arbeit, indem sie quantitative Ergebnisse zur Sequenzanreicherung liefert, die biologische Ent-Risiko-Entscheidungen unterstützen.