Name: Genomic IRM - une ressource publique pour létude des schémas de séquence dans lADN génomique (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-05-09T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 36 s
Description: Découvrez l'analyse de l'inhomogénéité à moyenne portée dans les séquences génomiques avec la ressource computationnelle Genomic MRI. Cette méthode bioinformatique permet d'identifier les éléments fonctionnels dans l'ADN non codant.

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Nous sommes reconnaissants à Samuel Shepard, Peter Bazeley, et John David Bell pour l&#39;administration des pages web génomique IRM. Ce travail a été soutenu par la National Science Foundation récompense de carrière &quot;Enquête sur les rôles cellulaires intron&quot; [numéro de subvention MCB-0643542].

Tous les programmes utilisés dans le document ont été écrites en utilisant perl, et toutes les pages web ont été créés en utilisant PHP. 1. Point de départ: Ouvrez la page d'accueil de l'ensemble du génome à l'IRM en ligne http://mco321125.meduohio.edu/ ~ jbechtel / GMRI /. La ressource Web fournit également des instructions / des explications sur les programmes dans le menu «Aide (How-to/README)" lien, tandis que tous les documents publiés sur la génomique des algorithmes IRM et similaires sont listés dans le "Liens vers des ressources pertinentes" lien. 2. Préparation et le chargement de la séquence d'entrée (s). Créer un fichier avec FASTA format séquence (s) pour démarrer une session d'analyse GMRI. Chaque séquence nucléotidique dans ce format devrait être précédée par une seule ligne en commençant par le caractère "&gt;" qui représente un identificateur, suivi sur la même ligne par une courte description de cette séquence. Les séquences nucléotidiques pour l'analyse GMRI permet aussi des personnages comme R, Y, N, X, etc Hwever, non-A, T, C, G caractères ne seront pas traitées par le programme et sera ignorée. Séquences dans lesquelles les éléments répétitifs ont été «masquée» (remplacé par "N" s) peut être utilisé comme entrée. Notez que les caractères de séquence sont insensibles à la casse. <ol><li> Commencez une session GMRI en cliquant sur ​​"Démarrer ou Reprendre" sur la page d'accueil IRM génomique. Cela prend à l'utilisateur d'une page où les séquences nucléotidiques peuvent être téléchargés. </li><li> Copier-coller votre FASTA des séquences au format ou télécharger un fichier contenant les séquences à partir de votre ordinateur local en utilisant les "choisir fichier". </li><li> Cliquez sur "démarrer une nouvelle session avec ce fichier". Un message de confirmation devrait apparaître au-dessus de la fenêtre d'entrée indiquant que "Votre séquence a été téléchargé avec succès" et vous devriez également obtenir une alphanumériques "GMRI identifiant" [le site appelle un "label de session»] pour votre session (par exemple b16yMj), qui peut être utilisée pour récupérer et continuer une session pour un maximum de deux semaines après la première utilisation. </li></ol> REMARQUE: Désormais les séquences d'entrée sont désignés comme "userfile". 3. Obtenir une distribution de fréquence des oligonucléotides des séquences d'entrée (en option). Cliquez sur "ISR Analyzer" onglet (rangée du haut) afin d'obtenir une distribution des fréquences d'oligonucléotides pour l'ensemble des séquences d'entrée. L'ISR est l'acronyme de courte portée non-homogénéité. À ce stade, l'utilisateur peut spécifier la longueur de plus d'oligonucléotides (de 2 à 9 nucléotides, par défaut 6 nuits) pour les fréquences qui seront calculés. Cette sélection se fait en cliquant sur ​​l'option souhaitée dans la case "Taille maximale oligomère" liste. Appuyez ensuite sur la "analyser un fichier" bouton pour lancer le calcul. Une représentation grossière de la composition de la séquence d'entrée apparaît immédiatement comme une courte table au milieu de cette page web et téléchargeable comme «userfile.comp.tbl". Ce tableau ne représente que les oligonucléotides les plus et les moins abondantes dans les séquences d'entrée. Le tableau de fréquence pour tous les oligonucléotides possible est généré dans un fichier nommé "userfile.comp", qui peut être obtenue via le "fichier de composition Télécharger" lien. REMARQUE: SRI analyseur compte l'ensemble de tous les oligonucléotides qui se chevauchent. 4. Générer des séquences aléatoires ayant la même composition oligonucléotide comme dans les séquences d'entrée (en option). (Achèvement de l'étape 3 du protocole est requis pour cette tâche). <ol><li> Cliquez sur "Générateur ISR" onglet (rangée du haut) pour ouvrir une nouvelle page web qui crée des séquences aléatoires. Choisissez le nombre d'échantillons de séquences aléatoires doit être généré en utilisant la boîte de liste sur cette page web. Chacun de ces fichiers contiennent des séquences échantillon aléatoire du nombre et de même longueur que les séquences d'entrée dans "userfile". Par ailleurs, si une séquence d'entrée contient non-A, T, C, G ou des caractères, la séquence aléatoire aura "N" s exactement les mêmes positions que dans la séquence d'entrée. </li><li> Choisissez la plus grande longueur d'oligonucléotides pour lequel les fréquences seront rapprochées dans les séquences aléatoires. Cela peut être choisi en cochant le bouton radio pour le niveau oligomère désiré (par exemple «4-Mers» pour quatre bases oligonucléotides) dans le tableau au centre de l'écran. Il est à noter ici que des séquences aléatoires consistera non seulement les fréquences approximative au niveau oligomère choisi, mais aussi les fréquences correspondantes des niveaux oligomère courte, comme dans les séquences d'entrée. Petites fluctuations de l'oligonucléotidefréquences d'entrée et de séquences aléatoires sont possibles en raison de la procédure appliquée modèle de Markov pour la génération de séquences aléatoires. </li><li> Démarrez le programme en cliquant sur ​​"Générer un fichier" bouton. Si les séquences d'entrée sont volumineux qu'il ne pouvait prendre une couple de minutes pour générer des séquences aléatoires. Ainsi, un utilisateur doit attendre bleu "Télécharger" liens apparaissent au bas de cette page. Les jeux de hasard sont placés dans des fichiers avec des noms tels que "userfile.randX_Y" où X est le numéro de la série aléatoire et Y est le niveau oligomère choisi (par exemple "userfile_rand2_4"). </li></ol> 5. Analyse de milieu de gamme Inhomogénéité (IRM) des entrées et des séquences aléatoires. <ol><li> Cliquez sur le "Analyseur IRM" onglet (rangée du haut), ce qui ouvre une nouvelle page web qui analyse l'inhomogénéité de milieu de gamme de la composition en nucléotides de séquences. </li><li> Sélectionnez une séquence à analyser à partir du "fichier à analyser" zone de liste (un choix entre la séquence d'entrée et de jeux généré des séquences aléatoires peuvent être faites ici). </li><li> Choisissez le type de contenu de l'IRM pour être analysés via la boîte de liste fournie. (Sept options de contenu sont disponibles: G + C, G + A, G + T, A, G, C ou T.) </li><li> Choisissez la longueur de la fenêtre pour laquelle les séquences riches en contenu et le contenu des pauvres seront examinés par la case "taille de la fenêtre" liste (valeur par défaut est 50 nucléotides, la plage valide est de 30 à 1000). </li><li> Choisissez le seuil supérieur et inférieur de seuil pour les régions riches en contenu et le contenu des pauvres, respectivement. Ces seuils peuvent être définis par le nombre exact des nucléotides notamment dans la fenêtre courante (en utilisant l'option nombre par la zone de liste) ou selon le pourcentage de ces nucléotides dans la fenêtre (en utilisant l'option de par le pourcentage) </li><li> Après les cinq choix ont été faits (par exemple: Séquence = "userfile"; contenu = GC; taille de la fenêtre = 50; Seuil supérieur = 35; Basse seuil = 15), invoquez le programme en appuyant sur ​​le bouton Analyser fichier. Le programme balaie toutes les séquences de l'entrée sélectionnée consécutivement. A chaque étape on obtient un segment de la séquence actuelle avec une longueur égale à la taille de la fenêtre spécifiée et calcule si le nombre ou le pourcentage de nucléotides du contenu choisi est au-dessus du seuil supérieur ou inférieur au seuil inférieur. Si la fenêtre ne correspond pas à deux critères, la fenêtre suivante qui se chevauchent (décalé d'un nucléotide) est sélectionné pour la même analyse. Quand une fenêtre se trouve là où la séquence répond à l'une des conditions de seuil pour le contenu riche ou pauvre en composition, le programme enregistre la séquence de cette fenêtre dans le fichier de sortie et génère une impulsion sur la sortie graphique. Après cela, le programme saute à la prochaine ne se chevauchent fenêtre adjacente et reprend le processus de numérisation jusqu'à la fin de la séquence est atteint. </li><li> Après l'achèvement du programme, un lien vers le fichier de sortie (avec le nom "userfile_GC_50_35 .. 15" pour l'exemple ci-dessus) apparaît et une représentation graphique des résultats est affichée dans le milieu de la page Web (voir Figure 1). Sur cette représentation graphique de toutes les séquences d'entrée de la userfile sont concaténés en une chaîne unique et présenté comme une ligne noire horizontale sur l'axe X, avec une longueur en kilobases (kb) ci-dessous. Toutes les régions riches en contenu le long des séquences d'entrée sont marqués en bleu "ascendante" des pointes, et le contenu des régions pauvres comme le rouge "descendante" des pointes. Le nombre total de fenêtres riches en contenu et le contenu des pauvres sont présentés dans parenthses dans la légende au bas de cette figure (32 et 19, respectivement). Le chiffre sert à illustrer l'abondance relative et la disposition des régions IRM. En attendant des détails spécifiques sont présentés dans le fichier de sortie (voir Figure 3). Dans ce dossier, tous les segments de la séquence nucléotidique qui correspondent au contenu riche ou pauvre critères et leurs coordonnées sont disponibles à un utilisateur comme une liste en fonction de leurs positions consécutives le long du fichier d'entrée. </li><li> Après achèvement de l'analyse d'IRM pour la séquence choisie, un utilisateur peut lancer un nouveau processus dans la même page Web en apportant des changements aux paramètres et / ou les fichiers d'entrée. Par exemple, afin d'examiner l'échantillon préalablement généré au hasard # 1 avec les mêmes paramètres d'IRM, l'utilisateur a seulement besoin de modifier le fichier à analyser des options et sélectionnez l'option "userfile_rand1_4" fichier, puis appuyez sur le bouton Fichier Analyser de nouveau. Un nouveau fichier et l'affichage graphique remplacera l'ancien. Les résultats et les chiffres de tous les examens sous chaque "session lable» (GMRI identifiant) sera enregistrée et sera disponible pendant deux semaines à partir de la dernière activité. Afin de sauvegarder les résultats / figueres de façon permanente, l'utilisateur doit sélectionner le "Télécharger les fichiers" onglet (rangée du haut) et télécharger toute la session ou des fichiers individuels, selon les besoins. </li><li> Avec cette page web Analyzer IRM, un utilisateur peut étudier <ul><li> (G + C) et riche (A + T)-régions riches </li><li> Purine (A + G) et riche en pyrimidine (C + T) des régions riches </li><li> Keto (G + T)-riche et aminés (A + C) des régions riches en </li><li> Une des régions riches et pauvres Une </li><li> Régions riches en G et G-pauvres </li><li> T-régions riches et les pauvres en T </li><li> C-riche et C-régions pauvres </li></ul></li><li> La dernière version de génomique IRM a une nouvelle option pour l'étude des régions riches en purine avec (R) / pyrimidine (Y) les modèles d'alternance qui pourraient se former ADN-Z conformations. Actuellement, cette option est disponible à partir du lien "ADN-Z" et il fonctionne sur la même base que les autres régions susmentionnées IRM. Un utilisateur doit sélectionner des seuils supérieurs et inférieurs pour le nombre de (RY + YR) dinucléotides se chevauchent dans la fenêtre de numérisation. Le programme produit une sortie similaire graphique et un fichier de segments d'ADN enrichi et appauvri en alternant les purines et les pyrimidines. L'ADN-Z putatifs régions doivent être hautement enrichi par l'alternance R / Y bases (voir la revue de F &amp; F 2011). </li></ol> 6. Programmes supplémentaires dans le paquet génomique IRM (en option). Les ressources génomiques IRM a également deux options avancées pour la génération de très spécifique des séquences aléatoires. Ils sont disponibles à travers le «Générateur d'IRM» et «CDS générateur" onglets dans la rangée du haut. <ol><li> Générateur de séquences IRM crée randomisés avec la même composition oligonucléotide comme le fichier d'entrée (similaire à l'ISR générateur). Toutefois, en plus, des séquences aléatoires imiter un modèle particulier l'IRM spécifié par l'utilisateur. Dans cette page web d'un utilisateur doit spécifier dans une liste déroulante un modèle particulier l'IRM pour être imité. La boîte de liste contient tous les motifs qui ont été examinés dans cette session par IRM analyseur (par exemple "userfile_GC_50_35 .. 15"). Une séquence aléatoire générée avec cette option aura la même composition oligonucléotide comme le fichier d'entrée sélectionnée et également les mêmes riches en GC et-mauvaises habitudes comme on le voit dans "userfile_GC_50_35 .. 15». </li><li> CDS générateur est utilisé pour la randomisation des séquences codant pour des protéines. Il préserve la même séquence d'acides aminés que celui codé par l'entrée spécifiée par l'utilisateur. En outre, le programme conserve le même codon et di-codon préjugés comme spécifié dans le choisis par l'utilisateur table d'entrée. La version en ligne du générateur de CDS accepte également une séquence protéique comme entrée. Toutes les autres options pour le programme sont offerts uniquement via des scripts autonomes Perl disponible pour téléchargement à partir de la page Web principale génomique IRM. </li></ol> 7. Les résultats représentatifs Ce protocole permet à un utilisateur d'étudier la composition inhomogénéité des séquences nucléotidiques. Surtout, il supporte aussi la génération d'une variété de séquences aléatoires avec une composition proche de celle d'oligonucléotides de séquences d'entrée. Habituellement, les séquences génomiques des eucaryotes complexes ne sont pas homogènes dans leur composition, mais représentent plutôt une mosaïque complexe de segments de séquences enrichies par les nucléotides particulier (par exemple, riches en purines, (G + T)-riche, (A + T)-riche, etc.) Ces modèles à mi-plage d'échelle (30-1000 pb) sont visualisés par la sortie graphique de l'analyseur d'IRM qui montre sélectionnés riches en contenu que les segments supérieurs des pointes bleues et le contenu des pauvres segments inférieurs des pointes rouges (voir les figures 1 et 2). Typiquement, le nombre des régions éventuellement riches en contenu et le contenu des pauvres dans une séquence naturelle (figure 1) est de l'ordre de fois plus élevé que le nombre des mêmes types de régions correspondantes séquences randomisées (figure 2) ayant le même oligonucléotide composition. Ces segments de séquence avec milieu de gamme inhomogénéité dans la composition des nucléotides peuvent être d'intérêt pour l'utilisateur. Ils sont disponibles à partir des fichiers de sortie génomique IRM pour complément d'enquête. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig1.jpg" alt="Figure 1" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figure 1"> Figure 1. Un exemple de la sortie de l'analyseur graphique de l'IRM de l'étape 5.7. Les résultats ont été obtenus sur un échantillon de 44 introns humains. Barres bleues représentent les positions des régions riches en GC le long de ces introns. Les barres rouges représentent GC-pauvres (ou riches en AT) IRM régions. L'axe des y contient les seuils supérieurs et inférieurs pour le type de contenu donné. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig2.jpg" alt="Figure 2" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figure 2"> Figure 2. IRM sortie de l'analyseur pour la séquence aléatoire "userfile.rand1_4". Le GraphiReprésentation cal de l'IRM dans une séquence aléatoire généré en utilisant le programme générateur de l'ISR. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig3.jpg" alt="Figure 3" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figure 3"> Figure 3. Un exemple du début d'un fichier de sortie textuelle de l'analyseur d'IRM. Toutes les séquences riches en contenu et le contenu des pauvres détecté par le programme sont présentés dans la dernière (quatrième) de la colonne. Leur position relative, mesurée en nombre de fenêtres, sont présentés dans la première colonne. Les deuxième et troisième colonnes sont des indicateurs pour les régions riches en contenu et le contenu des pauvres, respectivement.

<ol><li>Bechtel, J. M., Wittenschlaeger, T., Dwyer, T., Song, J., Arunachalam, S., Ramakrishnan, S. K., Shepard, S., Fedorov, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genomic+mid-range+inhomogeneity+correlates+with+an+abundance+of+RNA+secondary+structures%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Genomics%22%5BJournal%5D)">Genomic mid-range inhomogeneity correlates with an abundance of RNA secondary structures.</a> BMC Genomics. 9, 284-284 (2008).</li>
<li>Prakash, A., Shepard, S., Mileyeva-Biebesheimer, O., He, J., Hart, B., Chen, M., Amarachiniha, S., Bechtel, J., Fedorov, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+forces+shaping+human+genomic+sequence+at+mid-range+scales%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Genomics%22%5BJournal%5D)">Molecular forces shaping human genomic sequence at mid-range scales.</a> BMC Genomics. 10, 513-513 (2009).</li>
<li>Fedorov, A., Fedorova, L. Chapter 3: An Intricate Mosaic of Genomic Patterns at Mid-range Scale. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aFedorov%2C+A+%22Advances+in+Genomic+Sequence+Analysis+and+Pattern+Discovery%22">Advances in Genomic Sequence Analysis and Pattern Discovery</a>. , 65-91 (2010).</li>
<li>Shepard, S. S. Chapter 4: Binary-abstracted Markov models and their application to sequence classificatio. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22The+characterization+and+utilization+of+middle-range+sequence+patterns+within+human+genome+%5B%5D%22">The characterization and utilization of middle-range sequence patterns within human genome [dissertation]</a>. , The University of Toledo. 57-157 (2010).</li>
</ol>

Les régions à composition nucléotidique inhomogène au milieu de gamme des échelles (30-1000 nucléotides) sont surabondants dans les génomes des eucaryotes complexes et peuvent être trouvés nulle part (régions intergéniques, les introns, des exons régions non traduites, les éléments répétitifs). Ces régions sont souvent associées à l&#39;ADN conformations inhabituelles. Par exemple, les séquences purine-/pyrimidine-rich ont tendance à former des triplex ADN (H-ADN); séquences avec alternance de purine / pyrimidine bases sont associées à des ADN-Z conformations; (G + C)-régions riches présentent des anomalies structurelles dans le B- ADN et pourrait être sujette à un clivage colonne vertébrale; (A + T)-régions riches pourraient former une structure inhabituelle - un ADN dénouement élément; etc (revu par Fedorov et Fedorova 2010). Certains de ces modèles de milieu de gamme (par exemple (G + T)-régions riches) sont à peine étudiées et attendent toujours l&#39;exploration approfondie et de reconnaissance. L&#39;objectif principal de notre ressource Web génomique IRM est d&#39;aider les utilisateurs dans l&#39;identification de ces régions IRM pour leur analyse expérimentale plus loin et pour l&#39;exploration de leurs fonctions possibles. La connaissance des régions IRM pourrait être incorporé dans et à améliorer la nouvelle génération de programmes prédicteur génétique (Shepard 2010) et de faire progresser notre compréhension des fonctions du génome et les propriétés.

<ul><li> Ordinateur connecté à Internet </li><li> Les fichiers avec des séquences de nucléotides pour examen. </li></ul>

genomic irm - une ressource publique pour l&#39;étude des schémas de séquence dans l&#39;adn génomique

Genomic MRI - a Public Resource for Studying Sequence Patterns within Genomic DNA

Des régions non codantes génomique chez les eucaryotes complexes, y compris les zones intergéniques, les introns et d&#39;exons non traduits segments, sont profondément non-aléatoire dans leur composition en nucléotides et se composent d&#39;une mosaïque complexe de schémas séquence. Ces modèles comprennent ce qu&#39;on appelle Mi-Range Inhomogénéité (IRM) des régions - 30-10000 séquences nucléotides de long qui sont enrichies par une base ou d&#39;une combinaison de bases (par exemple (G + T)-riches, riches en purines, etc ). IRM régions sont associées à des structures d&#39;ADN inhabituels (non-B-forme) qui sont souvent impliqués dans la régulation de l&#39;expression génique, la recombinaison, et d&#39;autres processus génétiques (Fedorova &amp; Fedorov 2010). L&#39;existence d&#39;un biais de la fixation solide au sein des régions IRM contre les mutations qui ont tendance à réduire leur inhomogénéité séquence supporte en outre les fonctionnalités et l&#39;importance de ces séquences génomiques (Prakash et al. 2009). Ici nous démontrons une ressource Internet librement disponibles - l&#39;ensemble des programmes génomiques IRM - (. Bechtel et al 2008) conçu pour l&#39;analyse informatique de séquences génomiques afin de trouver et de caractériser les différents modèles d&#39;IRM en leur sein. Ce package permet également la génération de séquences aléatoires avec des propriétés différentes et le niveau de correspondance avec les séquences d&#39;ADN naturelles d&#39;entrée. L&#39;objectif principal de cette ressource est de faciliter l&#39;examen de vastes régions des régions non codantes d&#39;ADN qui sont encore peu étudiés et attendent d&#39;exploration approfondie et de reconnaissance.

Nous présentons un site Web public de calcul pour l&#39;analyse des séquences génomiques. Il détecte les schémas de séquences d&#39;ADN avec les diverses organisations non-aléatoire de nucléotides compositions. Cette ressource génère également des séquences aléatoires avec les divers niveaux de complexité.

Genomic IRM - une ressource publique pour l&#39;étude des schémas de séquence dans l&#39;ADN génomique

Les régions génomiques non codantes chez les eucaryotes complexes, notamment les zones intergéniques, les introns et les segments non traduits des exons, présentent un caractère profondément non aléatoire dans...

L'objectif général de cette procédure est d'explorer la non-aléatoire à moyenne échelle, également appelée hétérogénéité, d'une séquence génomique spécifiée par l'utilisateur. Cet objectif est atteint en examinant d'abord la composition en oligonucléotides d'une séquence d'entrée et en générant un tableau de fréquences des oligonucléotides composant la séquence. Cette étape est réalisée en exécutant le programme SRI Analyzer.La deuxième étape consiste à produire des séquences aléatoires ayant exactement la même composition en oligonucléotides que la séquence d'entrée. Ceci est réalisé en appelant le programme générateur SRI. La troisième étape de la procédure consiste à identifier des segments dans les séquences d'entrée et randomisées qui sont significativement enrichis en un nucléotide particulier ou en une combinaison de nucléotides, par exemple GC ou ag.Cet objectif est atteint grâce au programme MRI Analyzer. La dernière étape de la procédure consiste à télécharger les fichiers contenant les séquences de toutes les régions IRM détectées par le programme. En fin de compte, on peut obtenir des résultats montrant qu'une majorité de régions génomiques des arias pluricellulaires sont significativement enrichies en segments contenant des extrêmes de composition en bases, détectés pour chacun des quatre nucléotides ou pour toute combinaison de ceux-ci.Ces régions homogènes sont associées à des conformations inhabituelles de l'ADN et/ou à des propriétés particulières de l'ADN. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine de la génomique, telles que la recherche d'éléments d'ADN potentiellement fonctionnels au sein de vastes zones de séquences non codantes, notamment les régions intergéniques ou les entrées. Bien que cette méthode puisse fournir des informations sur les génomes des mammifères, elle peut également être appliquée à d'autres organismes, comme les invertébrés, les plantes, les champignons et les bactéries.Ouvrez la page d'accueil du package en ligne GRI (genomic mid-range in homogeneity ou G GM I) à l'adresse www.bioinfo.utoledo.edu/gri/, une ressource web. Cette dernière fournit également des informations détaillées sur les programmes via le lien d'aide « Comment lire le fichier Lisez-moi ».Bien que tous les documents publiés sur l'IRM génomique et les algorithmes similaires soient répertoriés dans les liens vers les ressources pertinentes, créez un fichier contenant une séquence au format rapide pour démarrer une session d'analyse A-G-M-R-I. Une séquence au format rapide commence par un chevron ou un symbole supérieur à, suivi d'un identifiant ou nom unique, puis de la séquence sur les lignes suivantes. Seules les nucléotides T, G, A et C seront traitées par l'IRM génomique, bien que d'autres caractères soient autorisés en entrée.Le fichier de séquence du gène PKD1 est utilisé. Pour démontrer la session, appuyez sur le bouton de démarrage. Cela ouvre une nouvelle page web, qui permet de copier et coller la séquence d'entrée dans la fenêtre fournie, ou si le fichier est volumineux.Pour le téléverser, cliquez sur le bouton choisir un fichier afin de charger un fichier. Parcourez jusqu'au fichier souhaité. Ensuite, cliquez sur le bouton démarrer cette session avec ce fichier. Une confirmation indiquant que le fichier a été correctement téléversé s'affiche en haut de la page. Ci-dessous.Ce message est un identifiant de la session en cours, qui dans ce cas est C huit EP zéro six. Pour analyser le degré de non-homogénéité à courte portée de la séquence d'entrée, cliquez sur le bouton analyser la non-homogénéité à courte portée. Le programme ouvre une nouvelle page, spécialement conçue pour l'exécution du programme SRI Analyzer.Ici, nous devons choisir la longueur maximale des oligonucléotides à examiner. Étant donné que nos séquences d'entrée sont de taille moyenne, environ 50 000 nucléotides, nous sélectionnons les formes comme longueur maximale des oligonucléotides pour lesquels les fréquences seront calculées. Enfin, nous devons appuyer immédiatement sur le bouton analyser le fichier.Le programme calcule les fréquences de tous les oligonucléotides de la longueur choisie ainsi que des longueurs inférieures dans la séquence d'entrée. Pour afficher les fréquences de tous les oligonucléotides, cliquez sur le lien télécharger le fichier de composition. Ce fichier est nommé fichier utilisateur.com représente un tableau comportant trois colonnes. La première colonne précise les oligonucléotides. La deuxième indique leurs fréquences relatives, et la troisième indique le nombre d'occurrences des oligonucléotides dans la séquence d'entrée.Pour générer des séquences aléatoires ayant la même composition en oligonucléotides que le fichier d'entrée, cliquez sur l'onglet générateur SRI. Sur la nouvelle page, choisissez le nombre d'échantillons de séquences aléatoires à générer. Chacun de ces échantillons contiendra des séquences aléatoires du même nombre et de la même longueur que les séquences d'entrée du fichier utilisateur.Dans cet exemple, le fichier utilisateur correspond à la séquence du gène PKD1. Ensuite, sélectionnez la longueur maximale des oligonucléotides pour lesquels les fréquences seront approximées dans les séquences randomisées en activant le bouton radio « formers », qui désigne les oligonucléotides de quatre bases. Puis, choisissez deux comme nombre d'échantillons de séquences randomisées à générer.Enfin, démarrez le programme en cliquant sur le bouton de génération de fichier pour les séquences d'entrée de plusieurs centaines de milliers de nucléotides. La génération de séquences aléatoires peut prendre quelques minutes. Attendez donc jusqu'à ce que des liens de téléchargement bleus apparaissent en bas de cette page.Pour analyser l'hétérogénéité moyenne des séquences d'entrée et aléatoires, cliquez sur l'onglet analyseur d'IRM. Sur la nouvelle page, sélectionnez une séquence à analyser dans la zone de liste des fichiers à analyser. Ensuite, choisissez la teneur en GC parmi la liste des sept types de teneur.Le contenu GC correspond à la composition en G plus C. Le champ « taille de la fenêtre » permet de sélectionner la longueur de la fenêtre pour laquelle seront examinées les séquences riches et pauvres en contenu. Conservez la taille de fenêtre par défaut de 50 nucléotides.Enfin, choisissez le seuil supérieur et le seuil inférieur respectivement pour les régions riches en contenu et les régions pauvres en contenu. Ces seuils peuvent être définis par le nombre de nucléotides particuliers dans la fenêtre courante ou par le pourcentage de ces nucléotides dans la fenêtre. Dans ce cas, choisissons initialement des valeurs aléatoires de 60 % pour le seuil supérieur et de 30 % pour le seuil inférieur.Ensuite, appuyez sur le bouton d'analyse du fichier. Un lien vers le fichier de sortie apparaît alors et une représentation graphique des résultats est affichée. Toutes les régions riches en contenu le long de la séquence d'entrée sont marquées par des pics bleus orientés vers le haut, tandis que les régions pauvres en contenu sont indiquées par des pics rouges orientés vers le bas. Le graphique montre qu'il y a trop de pics bleus indiquant des régions riches en GC et beaucoup moins de pics rouges indiquant des régions pauvres en GC.Cela signifie que les paramètres choisis ne sont pas optimaux. Pour la prochaine itération, utilisez un seuil supérieur de 75 % et un seuil inférieur de 32 %. Lancez à nouveau l'analyseur d'IRM en cliquant sur le bouton analyser le fichier.Le nouveau graphique montre que, même avec les nouveaux paramètres nettement plus stricts, il existe des centaines de pics bleus. Par conséquent, augmentez le seuil supérieur à 80 % et répétez les calculs. Le nouveau graphique indique qu'il y a 62 régions riches en GC dont la teneur en GC est supérieure ou égale à 80 %, ainsi que 28 régions pauvres en GC dont la teneur en GC est inférieure à 32 %. Ensuite, comparez les résultats du fichier d'entrée avec les deux séquences randomisées ayant la même composition en oligonucléotides que le gène PKD1.Pour ce faire, modifiez la séquence du gène PKD un à une séquence aléatoire à l’aide de la liste déroulante du fichier à analyser, tout en conservant les mêmes paramètres pour les régions riches en GC et les régions pauvres en GC. L’affichage graphique nouvellement généré pour la séquence aléatoire numéro un illustre que cette séquence aléatoire ne présente qu’une seule région pauvre en GC et 31 régions riches en GC. Une autre séquence randomisée peut présenter quelques fluctuations quant au nombre de régions riches et pauvres en contenu, mais la tendance devrait rester identique.Les séquences aléatoires pour le gène PKD présentent plusieurs fois moins de régions riches en GC. Les régions pauvres en GC sont plus de dix fois plus fréquentes que les régions riches en GC. La prochaine démonstration utilise un autre type de contenu IRM.Dans le même paquet génétique, les introns d'un gène humain contiennent plusieurs régions riches en purines associées aux structures ADN ex. Sur la page web de l'analyseur MRI, remplacez le contenu ADN par les nucléotides ag représentant les purines. Conservez une taille de fenêtre égale à 50 bases et modifiez le seuil supérieur à 80 % et le seuil inférieur à 10 %. Ensuite, appuyez sur le bouton « analyser le fichier » pour exécuter le programme.Le graphique affiché montre que ce gène possède six régions riches en AG, indiquées par des pics verticaux bleus, et 14 régions pauvres en AG, indiquées par des pics rouges. Ensuite, comparez ces résultats obtenus pour le gène PKD1 avec les données issues des séquences randomisées ayant la même composition en oligonucléotides que le gène étudié : passez d'abord à la séquence randomisée, par exemple le numéro deux, et conservez les mêmes paramètres que dans le test précédent. Le graphique de cette séquence aléatoire montre qu'elle contient une seule région riche en AG et aucune région pauvre en AG.Toutes les données générées pendant la session sont enregistrées dans des fichiers spéciaux accessibles via l'onglet « télécharger les fichiers » situé dans le coin supérieur droit de chaque page web. Après avoir ouvert ce lien, téléchargez la séquence d'entrée ainsi que toutes les séquences randomisées générées. Sous cette liste de fichiers, un lien permet d'accéder au tableau des fréquences d'oligonucléotides produit par le programme d'analyse SRI.Ensuite, des liens sont disponibles vers tous les résultats générés par le programme d'analyse IRM au cours de la session. Par exemple, cliquez sur le fichier utilisateur nommé RAND un quatre AGCO 50 32 14, qui représente les résultats obtenus pour la séquence randomisée numéro un, avec les paramètres suivants : teneur en AG, fenêtre de 50 nucléotides de long, seuil supérieur à 32 nucléotides et seuil inférieur à 14 nucléotides.Dans ce fichier, tous les segments de séquences nucléotidiques correspondant à des critères riches ou pauvres en contenu, ainsi que leurs coordonnées, sont disponibles sous forme de liste selon leurs positions consécutives le long de la séquence d'entrée. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière de naviguer dans l'IRM génomique, une ressource informatique.

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