La traduzione dei ribosomi decodifica tre nucleotidi per codone in peptidi. Il loro movimento lungo l'mRNA, catturato dalla profilazione dei ribosomi, produce le impronte che mostrano la periodicità caratteristica della tripletta. Questo protocollo descrive come utilizzare RiboCode per decifrare questa caratteristica prominente dai dati di profilazione dei ribosomi per identificare i frame di lettura aperti tradotti attivamente a livello di trascrittoma intero.
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Articolo metodologico
De novo Identificazione di frame di lettura aperti tradotti attivamente con dati di profilazione dei ribosomi
* These authors contributed equally
In questo articolo
Sommario
Abstract
L'identificazione di frame di lettura aperti (ORF), in particolare quelli che codificano piccoli peptidi e che vengono tradotti attivamente in specifici contesti fisiologici, è fondamentale per annotazioni complete di translatomi dipendenti dal contesto. La profilazione dei ribosomi, una tecnica per rilevare le posizioni di legame e le densità dei ribosomi di traduzione sull'RNA, offre una strada per scoprire rapidamente dove si sta verificando la traduzione su scala genomica. Tuttavia, non è un compito banale in bioinformatica identificare in modo efficiente e completo gli ORF di traduzione per la profilazione dei ribosomi. Qui è descritto un pacchetto facile da usare, chiamato RiboCode, progettato per cercare ORF di qualsiasi dimensione che traducono attivamente da segnali distorti e ambigui nei dati di profilazione dei ribosomi. Prendendo come esempio il nostro set di dati pubblicato in precedenza, questo articolo fornisce istruzioni dettagliate per l'intera pipeline RiboCode, dalla pre-elaborazione dei dati grezzi all'interpretazione dei file dei risultati di output finale. Inoltre, per valutare i tassi di traduzione degli ORF annotati, vengono descritte in dettaglio anche le procedure per la visualizzazione e la quantificazione delle densità dei ribosomi su ciascun ORF. In sintesi, il presente articolo è un'istruzione utile e tempestiva per i campi di ricerca relativi alla traduzione, ai piccoli ORF e ai peptidi.
Introduzione
Recentemente, un numero crescente di studi ha rivelato una produzione diffusa di peptidi tradotti da ORF di geni codificanti e i geni precedentemente annotati come non codificanti, come gli RNA lunghi non codificanti (lncRNA)1,2,3,4,5,6,7,8. Questi ORF tradotti sono regolati o indotti dalle cellule a rispondere ai cambiamenti ambientali, allo stress e alla differenziazione cellula....
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Protocollo
1. Configurazione dell'ambiente e installazione di RiboCode
- Apri una finestra del terminale Linux e crea un ambiente conda:
conda create -n RiboCode python=3.8 - Passare all'ambiente creato e installare RiboCode e le dipendenze:
conda attiva RiboCode
conda install -c bioconda ribocode ribominer sra-tools fastx_toolkit cutadapt papillon star samtools
2. Preparazione dei dati
- Ottieni i file di riferimento del genoma.
- Per la sequenza di riferimento, visitare il sito Web ensemble all'https://www.ensembl.org/index.html....
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Risultati
I set di dati di profilazione dei ribosomi di esempio sono stati depositati nel database GEO con il numero di adesione GSE131074. Tutti i file e i codici utilizzati in questo protocollo sono disponibili nei file supplementari 1-4. Applicando RiboCode a una serie di set di dati pubblicati sul profilo dei ribosomi23, abbiamo identificato i nuovi ORF tradotti attivamente in cellule MCF-10A trattate con siRNA di controllo ed EIF3E. Per selezi.......
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Discussione
La profilazione dei ribosomi offre un'opportunità senza precedenti per studiare l'azione dei ribosomi nelle cellule su scala genomica. Decifrare con precisione le informazioni trasportate dai dati di profilazione del ribosoma potrebbe fornire informazioni su quali regioni di geni o trascritti si traducono attivamente. Questo protocollo dettagliato fornisce indicazioni su come utilizzare RiboCode per analizzare i dati di profilazione dei ribosomi in dettaglio, tra cui l'installazione del pacchetto, la preparazione dei dat.......
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Dichiarazioni
Gli autori non hanno conflitti di interesse da divulgare.
Ringraziamenti
Gli autori vorrebbero riconoscere il supporto delle risorse computazionali fornite dalla piattaforma HPCC dell'Università di Xi'an Jiaotong. Z.X. ringrazia con gratitudine il Young Topnotch Talent Support Plan della Xi'an Jiaotong University.
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Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Un computer/server che esegue 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/ |
Riferimenti
- 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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Ristampe e permessi
