Tutoriel d’analyse computationnelle pour les petits ARN non codants chimériques : bibliothèques de séquençage de l’ARN cible

Summary

Nous présentons ici un protocole démontrant l’installation et l’utilisation d’un pipeline bioinformatique pour analyser les données de séquençage chimérique de l’ARN utilisées dans l’étude des interactions ARN :ARN in vivo .

Abstract

La compréhension des interactions in vivo entre les gènes régulateurs des petits ARN non codants (ARNsnc), tels que les microARN (miARN), et leurs ARN cibles, a progressé ces dernières années grâce à des approches biochimiques qui utilisent la réticulation suivie d’une ligature pour capturer les interactions ARN snc :ARN cible par la formation d’ARN chimériques et de banques de séquençage ultérieures. Bien que les ensembles de données issus du séquençage chimérique de l’ARN fournissent des données à l’échelle du génome et soient beaucoup moins ambigus que les logiciels de prédiction des miARN, la distillation de ces données en informations significatives et exploitables nécessite des analyses supplémentaires et peut dissuader les chercheurs qui n’ont pas de connaissances en informatique. Ce rapport fournit un tutoriel pour aider les biologistes computationnels débutants à installer et à appliquer un outil logiciel open source récent : Small Chimeric RNA Analysis Pipeline (SCRAP). Les exigences de la plate-forme, les mises à jour et une explication des étapes du pipeline et de la manipulation des variables d’entrée utilisateur clés sont fournies. La réduction d’un obstacle pour les biologistes à l’obtention d’informations à partir d’approches chimériques de séquençage de l’ARN a le potentiel de servir de tremplin à des recherches fondées sur la découverte d’interactions régulatrices entre l’ARNnc et l’ARN cible dans de multiples contextes biologiques.

Introduction

Les petits ARN non codants sont très étudiés pour leur rôle post-transcriptionnel dans la coordination de l’expression de suites de gènes dans divers processus tels que la différenciation et le développement, le traitement du signal et la maladie ^1,2,3. La capacité de déterminer avec précision les transcrits cibles des petits ARN non codants (ARNsnc) régulateurs des gènes, y compris les microARN (miARN), est importante pour les études de biologie de l’ARN aux niveaux fondamental et translationnel. Les algorithmes bioinformatiques qui exploitent la complémentarité anticipée en....

Protocol

REMARQUE : Le protocole commencera par le téléchargement et l’installation du logiciel nécessaire à l’analyse des bibliothèques de séquençage d’ARN chimérique à l’aide de SCRAP.

1. L’installation

1. Avant d’installer SCRAP, installez les dépendances Git et Miniconda sur la machine à utiliser pour les analyses. Git est probablement déjà installé. Sur la plate-forme Mac OSX, par exemple, vérifiez cela à l’aide de quel git pour voir que l’utilitaire «  git  » est présent et installé dans ce répertoire. Vérifiez si Miniconda est installé à l’aide de quel conda. Si rien n’est retourné, in....

Results

Les résultats pour l’ARN snc :cible détecté par une version modifiée de SCRAP (version 2.0 de SCRAP, qui implémente des modifications pour le filtrage de l’ARNr) sur des ensembles de données de séquençage précédemment publiés et préparés à l’aide de CLEAR-CLIP⁹ sont présentés à la figure 2 et au tableau 1. Les utilisateurs peuvent apprécier la diminution des interactions relatives des miARN de fraction avec les régions d’intron, qui se produit à la su.......

Discussion

Ce protocole sur l’utilisation du pipeline SCRAP pour l’analyse des interactions ARNsnc :ARN cible est conçu pour aider les chercheurs qui se lancent dans l’analyse informatique. L’achèvement du didacticiel devrait guider les chercheurs ayant une expérience informatique de niveau débutant ou supérieure à travers les étapes requises pour l’installation et l’utilisation de ce pipeline et de son application pour analyser les données obtenues à partir de bibliothèques de séquençage d’ARN chimérique. Les étapes essentielles à.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Genomes	UCSC Genome browser	N/A	https://genome.ucsc.edu/ ou https://www.ncbi.nlm.nih.gov/data-hub/genome/
Linux	Linux	Ubuntu 20.04 ou 22.04 LTS recommandé
Mac	Apple	Mac OSX (>11)
Configuration de la plate-forme	GitHub	N/A	https://github.com/Meffert-Lab/SCRAP/blob/main/PLATFORM-SETUP.md]
Pipeline SCRAP	GitHub	N/A	https://github.com/Meffert-Lab/SCRAP
Unix shell	Système d’exploitation Unix	bash >=5.0
Unix	shell Système d’exploitation Unix	zsh (5.9 recommandé)
Windows	Windows	WSL Ubuntu 20.04 ou 22.04 LTS