La traducción de ribosomas decodifica tres nucleótidos por codón en péptidos. Su movimiento a lo largo del ARNm, capturado por el perfil de ribosomas, produce las huellas que exhiben una periodicidad de triplete característica. Este protocolo describe cómo usar RiboCode para descifrar esta característica prominente a partir de los datos de perfiles de ribosomas para identificar marcos de lectura abiertos traducidos activamente a nivel de transcriptoma completo.
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Artículo de método
De novo Identificación de marcos de lectura abiertos traducidos activamente con datos de perfil de ribosomas
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Resumen
Resumen
La identificación de marcos de lectura abiertos (ORF), especialmente aquellos que codifican pequeños péptidos y se traducen activamente en contextos fisiológicos específicos, es fundamental para las anotaciones completas de los traducomas dependientes del contexto. El perfil de ribosomas, una técnica para detectar las ubicaciones de unión y las densidades de la traducción de ribosomas en el ARN, ofrece una vía para descubrir rápidamente dónde se produce la traducción a escala de todo el genoma. Sin embargo, no es una tarea trivial en bioinformática identificar de manera eficiente y exhaustiva los ORF de traducción para el perfil de ribosomas. Aquí se describe un paquete fácil de usar, llamado RiboCode, diseñado para buscar ORF de traducción activa de cualquier tamaño a partir de señales distorsionadas y ambiguas en datos de perfiles de ribosomas. Tomando nuestro conjunto de datos publicado anteriormente como ejemplo, este artículo proporciona instrucciones paso a paso para toda la canalización de RiboCode, desde el preprocesamiento de los datos sin procesar hasta la interpretación de los archivos de resultados de salida final. Además, para evaluar las tasas de traducción de los ORF anotados, también se describen en detalle los procedimientos para la visualización y cuantificación de las densidades de ribosomas en cada ORF. En resumen, el presente artículo es una instrucción útil y oportuna para los campos de investigación relacionados con la traducción, los ORF pequeños y los péptidos.
Introducción
Recientemente, un creciente cuerpo de estudios ha revelado una producción generalizada de péptidos traducidos de ORF de genes codificantes y los genes previamente anotados como no codificantes, como los ARN no codificantes largos (lncRNA)1,2,3,4,5,6,7,8. Estos ORF traducidos son regulados o inducidos por las células para responder a los cambios ambientales, el estrés y la diferenciación....
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Protocolo
1. Configuración del entorno e instalación de RiboCode
- Abra una ventana de terminal Linux y cree un entorno conda:
conda create -n RiboCode python=3.8 - Cambie al entorno creado e instale RiboCode y dependencias:
conda activar RiboCode
conda install -c bioconda ribocode ribominer sra-tools fastx_toolkit cutadapt bowtie star samtools
2. Preparación de datos
- Obtener archivos de referencia del genoma.
- Para la secuencia de referencia, vaya al sitio web de Ensemble en https://www.ensembl.org/index.html, haga clic en el....
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Resultados
Los conjuntos de datos de perfiles de ribosomas de ejemplo se depositaron en la base de datos GEO con el número de acceso GSE131074. Todos los archivos y códigos utilizados en este protocolo están disponibles en los archivos complementarios 1-4. Mediante la aplicación de RiboCode a un conjunto de conjuntos de datos de perfiles de ribosomas publicados23, identificamos los nuevos ORF traducidos activamente en células MCF-10A tratadas con siRNAs de c.......
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Discusión
El perfil de ribosomas ofrece una oportunidad sin precedentes para estudiar la acción de los ribosomas en las células a escala genómica. Descifrar con precisión la información transportada por los datos de perfiles de ribosomas podría proporcionar información sobre qué regiones de genes o transcripciones se están traduciendo activamente. Este protocolo paso a paso proporciona orientación sobre cómo usar RiboCode para analizar los datos de perfiles de ribosomas en detalle, incluida la instalación de paquetes, la preparaci.......
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Divulgaciones
Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.
Agradecimientos
Los autores desean agradecer el apoyo de los recursos computacionales proporcionados por la plataforma HPCC de la Universidad Xi'an Jiaotong. Z.X. agradece al Plan de Apoyo al Talento Joven de Primera Categoría de la Universidad Xi'an Jiaotong.
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Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Un ordenador/servidor que ejecute Linux | Any | - | - |
| Anaconda o Miniconda | Anaconda-Anaconda | : https://www.anaconda.com; Miniconda:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html | |
| R | R | Foundation-https://www.r-project.org/ | |
| Rstudio | Rstudio-https://www.rstudio.com/ |
Referencias
- Eisenberg, A. R., et al. Translation Initiation Site Profiling Reveals Widespread Synthesis of Non-AUG-Initiated Protein Isoforms in Yeast. Cell Systems. 11 (2), 145-160 (2020).
- Spealman, P., et al.
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Reimpresiones y permisos
