Name: Genomica risonanza magnetica - una risorsa pubblica per lo Studio Patterns sequenza allinterno del DNA genomico (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-05-09T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 36 s
Description: Scopri l'analisi computazionale delle sequenze genomiche per rilevare pattern non casuali di nucleotidi. Questo metodo bioinformatico aiuta a identificare elementi funzionali nel DNA non codificante.

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Siamo grati a Samuel Shepard, Peter Bazeley e John David Bell per la gestione delle pagine web Genomic risonanza magnetica. Questo lavoro è stato sostenuto dal National Science Foundation Career &quot;Indagine su introne ruoli cellulare&quot; premio [codice di autorizzazione MCB-0643542].

Tutti i programmi usati nel documento sono stati scritti usando perl, e tutte le pagine web sono stati creati utilizzando PHP. 1. Punto di partenza: Aprire la home page del pacchetto on-line Genomic RM http://mco321125.meduohio.edu/ ~ jbechtel / gmri /. La risorsa web fornisce anche istruzioni / spiegazioni sui programmi nella "Guida (How-to/README)" anello di collegamento, mentre tutto il materiale pubblicato sul Genomic algoritmi di risonanza magnetica e simili sono elencati nella sezione "Links a risorse rilevanti". 2. Preparazione e caricamento della sequenza di ingresso (s). Creare un file con formato FASTA-sequenza (s) per avviare una sessione di analisi GMRI. Ogni sequenza nucleotidica in questo formato dovrebbe essere preceduto da una singola linea di partenza con il carattere "&gt;" che rappresenta un identificatore, seguito sulla stessa linea da una breve descrizione di questa sequenza. Sequenze nucleotidiche per l'analisi GMRI permette anche personaggi come R, Y, N, X, ecc Hwever, non-A, T, C, G personaggi non saranno trattati dal programma e verrà ignorato. Le sequenze in cui gli elementi ripetitivi sono state "mascherate" (sostituito da "N" s) può essere utilizzato come input. Nota che i caratteri sequenza sono case insensitive. <ol><li> Iniziare una sessione GMRI cliccando sul pulsante "Start o Riprendi" sulla pagina Genomic casa risonanza magnetica. Questo porta l'utente a una pagina in cui sequenze nucleotidiche può essere caricato. </li><li> Copia e incolla il tuo FASTA formattati sequenze o caricare un file contenente le sequenze dal computer locale utilizzando il tasto "scegli file". </li><li> Clicca sul "nuovo inizio sessione con questo file" pulsante. Un messaggio di conferma apparirà sopra la finestra di input affermando che "La sequenza è stato caricato con successo" e si dovrebbe anche ottenere una alfanumerico "GMRI identificatore" [il sito lo definisce un "marchio di sessione"] per la sessione (ad esempio b16yMj), che può essere utilizzato per recuperare e continuare una sessione per un massimo di due settimane dopo il primo utilizzo. </li></ol> NOTA: D'ora in poi le sequenze di ingresso sono denominati "userfile". 3. Ottenere una distribuzione di frequenza Oligonucleotide delle sequenze di input (opzionale). Clicca su "SRI Analyzer" scheda (riga in alto) al fine di ottenere una distribuzione di frequenze oligonucleotide per l'intero set di sequenze di input. L'acronimo sta per SRI a corto raggio disomogeneità. A questo punto, l'utente può specificare la lunghezza massima di oligonucleotidi (da 2 fino a 9 nucleotidi, predefinito 6 NTS) per i quali frequenze verranno calcolati. Questa selezione viene fatta cliccando sull'opzione desiderata all'interno del "Dimensione massima oligomeri" casella di riepilogo. Quindi premere il pulsante "Analizza File" per avviare il calcolo. Una rappresentazione approssimativa della composizione sequenza di input verrà immediatamente visualizzato come una tabella breve nel mezzo di questa pagina web e scaricabile come "userfile.comp.tbl". Questo tavolo rappresenta solo gli oligonucleotidi più e il meno abbondante nei sequenze di input. La tabella di frequenza per tutti gli oligonucleotidi possibile è generato come un file chiamato "userfile.comp", che può essere ottenuto attraverso il "Download file di composizione" link. NOTA: SRI analizzatore conta l'intero insieme di tutte le oligonucleotidi che si sovrappongono. 4. Generare sequenze casuali con la stessa composizione oligonucleotidi Come in sequenze di input (opzionale). (Completamento della fase 3 del protocollo è necessario per questo compito). <ol><li> Clicca su "Generatore di SRI" scheda (riga in alto) per aprire una nuova pagina web che crea sequenze casuali. Scegli il numero di campioni di sequenze casuali da generare utilizzando la casella di riepilogo in questa pagina web. Ognuno di questi file di esempio contengono sequenze casuali del numero e della stessa lunghezza, come le sequenze di ingresso in "userfile". Inoltre, se una sequenza di input contiene non-A, T, C, G o caratteri, la sequenza casuale avrà s "N" esattamente le stesse posizioni nella sequenza di input. </li><li> Scegli la più lunga durata di oligonucleotidi per i quali frequenze sarà approssimato nelle sequenze casuali. Questo può essere scelto selezionando il pulsante di opzione per il livello oligomero desiderato (ad esempio "4-mers" per quattro-base oligonucleotidi) nella tabella al centro dello schermo. E 'da notare che sequenze casuali sarà composto non solo le frequenze approssimativa a livello oligomero scelto, ma anche le frequenze dei corrispondenti livelli di oligomeri più brevi, come nelle sequenze di input. Piccole fluttuazioni nella oligonucleotidefrequenze di ingresso e di sequenze casuali sono possibili in base al metodo del modello di Markov applicato per la generazione di sequenze casuali. </li><li> Avviare il programma facendo clic sul pulsante "Generate File". Se le sequenze di input sono di grandi dimensioni potrebbe richiedere un paio di minuti per generare sequenze casuali. Quindi, un utente deve attendere blu "Download" link appaiono in fondo a questa pagina. I set casuali sono posti in file con nomi come "userfile.randX_Y" dove X è il numero del set casuale e Y è il livello oligomero scelto (ad esempio "userfile_rand2_4"). </li></ol> 5. Analisi di Mid-Range disomogeneità (MRI) di ingresso e sequenze casuali. <ol><li> Clicca su "MRI Analyzer" scheda (riga superiore), che apre una nuova pagina web che analizza il mid-range disomogeneità della composizione delle sequenze nucleotidiche. </li><li> Selezionare una sequenza da analizzare dalla "File da analizzare" casella di riepilogo (una scelta tra la sequenza di input e set di sequenze casuali generati possono essere fatti qui). </li><li> Scegli il tipo di contenuto della risonanza magnetica da analizzare attraverso la casella di riepilogo in dotazione. (Sette opzioni contenuti sono disponibili: G + C, G + A, G + T, A, G, C o T.) </li><li> Scegliere la lunghezza della finestra per cui le sequenze ricche di contenuti e povero di contenuti sarà esaminato tramite la casella "dimensioni Finestra" lista (di default è di 50 nucleotidi, l'intervallo valido da 30 a 1000). </li><li> Scegli la soglia superiore e inferiore della soglia per le regioni ricche di contenuti e povero di contenuti, rispettivamente. Queste soglie possono essere definite in base al numero esatto di nucleotidi particolare nella finestra corrente (utilizzando l'opzione di numero nella casella di riepilogo) o in percentuale di questi nucleotidi nella finestra (utilizzando l'opzione di percentuale) </li><li> Dopo che tutte e cinque le scelte sono state fatte (per esempio: Sequenza = "userfile" Content = GC; dimensioni della finestra = 50; soglia superiore = 35; soglia inferiore = 15), richiamare il programma premendo il pulsante Analizza file. Il programma esegue una scansione di tutte le sequenze da l'ingresso selezionato consecutivamente. Ad ogni passo si ottiene un segmento della sequenza corrente con durata pari alla dimensione della finestra specificata e calcola se il numero o la percentuale di nucleotidi del contenuto scelto è al di sopra della soglia superiore o inferiore alla soglia inferiore. Se la finestra non corrisponde né criteri, la finestra successiva sovrapposizione (spostato di un solo nucleotide) viene selezionata per la stessa analisi. Quando una finestra in cui si trova la sequenza soddisfa uno dei requisiti di soglia per i contenuti ricchi o poveri di composizione, il programma salva la sequenza di questa finestra nel file di output e genera un picco in uscita grafica. Dopo di ciò, il programma salta alla prossima non sovrapponibili finestra adiacente e riprende il processo di scansione fino alla fine della sequenza è raggiunta. </li><li> Dopo il completamento del programma, un collegamento al file di output (con il nome "userfile_GC_50_35 .. 15" per l'esempio sopra) appare e una rappresentazione grafica dei risultati viene visualizzato al centro della pagina web (vedi Figura 1). Su questo display grafico tutte le sequenze di input dal userfile sono concatenati in un'unica stringa e presentata come una linea nera orizzontale sull'asse X, con lunghezza in kilobasi (kb) mostrato di seguito. Tutti i contenuti regioni ricche lungo sequenze di input sono contrassegnati come blu "in alto" picchi e contenuti regioni povere come il rosso "in basso" punte. Il numero totale delle finestre di contenuti ricchi e poveri di contenuti sono riportati nella parenthses nella legenda in fondo di questa figura (32 e 19, rispettivamente). La figura serve ad illustrare l'abbondanza relativa e la disposizione delle regioni risonanza magnetica. Nel frattempo i dettagli specifici sono presentati nel file di output (vedi Figura 3). In questo file, tutti i segmenti di sequenza di nucleotidi che corrispondono contenuti ricchi o poveri criteri e le loro coordinate sono disponibili per un utente come un elenco in base alla loro posizioni consecutive lungo le file di input. </li><li> Dopo il completamento di analisi MRI per la sequenza scelta l'utente può avviare un nuovo processo nella stessa pagina web apportando modifiche ai parametri e / o file di input. Per esempio, per esaminare il campione precedentemente casuali generati # 1 con gli stessi parametri RMN, l'utente deve solo modificare il file di analizzare opzione e selezionare il file "userfile_rand1_4", e quindi premere il pulsante Analizza file. Un nuovo file e la visualizzazione grafica andrà a sostituire quello vecchio. I risultati e le cifre di tutti gli esami sotto ogni "sessione di etichetta" (GMRI identificativo) verrà salvato e reso disponibile per due settimane dalla ultima attività. Al fine di salvare i risultati / ficoUres in modo permanente, l'utente deve selezionare l'opzione "Scarica file" scheda (riga superiore) e scaricare l'intera sessione o singoli file, se necessario. </li><li> Con questa pagina web MRI Analyzer un utente può studiare <ul><li> (G + C)-ricchi e (A + T)-regioni ricche </li><li> Purina (A + G)-ricchi e pirimidina (C + T) le regioni ricche di </li><li> Keto (G + T)-ricchi e aminoacidi (A + C)-regioni ricche </li><li> Regioni ricche A-e A-poveri </li><li> Le regioni ricche di G e G-poveri </li><li> T-regioni ricche e T-poveri </li><li> C-C-ricchi e poveri regioni </li></ul></li><li> L'ultima versione di Genomic risonanza magnetica ha una nuova opzione per lo studio delle regioni ricche in purine (R) / pirimidina (Y) modelli di alternanza che potrebbero formarsi Z-DNA conformazioni. Attualmente questa opzione è disponibile dal link "Z-DNA" e funziona sulla stessa base di altre regioni di cui sopra risonanza magnetica. Un utente deve selezionare le soglie inferiori e superiori per il numero di (RY + YR) dinucleotidi sovrapposizione nella finestra di scansione. Il programma produce un output simile grafica e un file di segmenti di DNA arricchito e impoverito, alternando purine e pirimidine. Il presunto Z-DNA regioni devono essere altamente arricchito alternando R / Y basi (vedi recensione F &amp; F 2011). </li></ol> 6. I programmi nel quadro del pacchetto Genomic RM (opzionale). La risorsa Genomic RM ha inoltre due opzioni avanzate per la generazione di sequenze casuali molto specifiche. Sono disponibili attraverso il "Generatore di risonanza magnetica" e "CDS Generator" schede nella riga superiore. <ol><li> Generatore di risonanza magnetica crea sequenze randomizzati con la stessa composizione oligonucleotide come il file di input (simile a SRI generatore). Tuttavia, in aggiunta, le sequenze randomizzati imitare un modello particolare risonanza magnetica specificato dall'utente. All'interno di questa pagina web che un utente deve specificare da una casella di riepilogo un modello particolare risonanza magnetica per essere imitato. La casella di riepilogo contiene tutti i modelli che sono stati esaminati in questa sessione di analizzatore di risonanza magnetica (es. "userfile_GC_50_35 .. 15"). Una sequenza casuale generato con questa opzione hanno la stessa composizione oligonucleotide del file di input selezionato e anche lo stesso GC-ricchi e poveri di modelli di come si è visto in "userfile_GC_50_35 .. 15". </li><li> CDS generatore è utilizzato per la randomizzazione di sequenze codificanti proteine. Conserva la stessa sequenza aminoacidica come quella codificata dalla specificati dall'utente ingresso. Inoltre, il programma conserva la codone stesso e di-codone pregiudizi, come specificato nel scelto dall'utente tabella di input. La versione online del generatore CDS accetta anche una sequenza di proteine ​​come input. Tutte le altre opzioni per il programma sono offerte solo tramite script Perl stand-alone disponibile per il download dalla pagina Web principale di Genomic risonanza magnetica. </li></ol> 7. Rappresentante Risultati Questo protocollo permette ad un utente di studio disomogeneità compositiva delle sequenze nucleotidiche. Importante, supporta anche la generazione di una serie di sequenze randomizzati con una composizione oligonucleotide approssimazione che delle sequenze di input. Di solito, le sequenze genomiche di eucarioti complessi non sono omogenei nella composizione, ma rappresentano invece un complesso mosaico di segmenti di sequenza di nucleotidi arricchito da particolari (ad esempio, ricchi di purine, (G + T)-ricchi, (A + T)-ricchi, ecc.) Questi modelli di fascia media scala (3-10 bp) sono visualizzati con l'output grafico di analizzatore di risonanza magnetica che mostra selezionato ricchi di contenuti come i segmenti superiori picchi blu e poveri di contenuti, come i segmenti più bassi picchi rossi (vedi figure 1 e 2). Tipicamente, il numero di regioni ricche di contenuti e povero di contenuti in una sequenza naturale (Figura 1) è nell'ordine di volte superiore al numero degli stessi tipi di regioni corrispondenti sequenze randomizzati (Figura 2) avere la stessa oligonucleotide composizione. Questi segmenti sequenza con mid-range disomogeneità nella composizione dei nucleotidi possono essere di interesse per l'utente. Sono disponibili i file di output Genomic risonanza magnetica per ulteriori indagini. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig1.jpg" alt="Figura 1" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 1"> Figura 1. Un esempio di output analizzatore di risonanza magnetica grafico a partire dal punto 5.7. I risultati sono stati ottenuti su un campione di 44 introni umani. Barre blu rappresentano le posizioni di GC regioni ricche lungo questi introni. Barre rosse rappresentano GC-poveri (o ricchi) MRI regioni. L'asse y contiene soglie inferiori e superiori per il tipo di contenuti. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig2.jpg" alt="Figura 2" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 2"> Figura 2. MRI uscita analizzatore per la sequenza casuale "userfile.rand1_4". Il graficamentecal rappresentazione di risonanza magnetica all'interno di una sequenza generata in modo casuale utilizzando il programma generatore di SRI. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig3.jpg" alt="Figura 3" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Figura 3"> Figura 3. Un esempio l'inizio di un file di output testuale da analizzatore di risonanza magnetica. Tutte le sequenze ricche di contenuti e povero di contenuti individuati dal programma sono presentati negli ultimi (quarto) colonna. Le loro posizioni relative, misurata in numero di finestre, sono riportati nella prima colonna. La seconda e terza colonna sono indicatori per le regioni ricche di contenuti e povero di contenuti, rispettivamente.

<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>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Regioni con disomogenea composizione nucleotide al mid-range scale (3-10 nucleotidi) sono sovrabbondante nel genoma degli eucarioti complessi e possono essere trovati ovunque (regioni intergeniche, introni, regioni non tradotte degli esoni, elementi ripetitivi). Queste regioni sono frequentemente associate con conformazioni del DNA insolito. Per esempio, le sequenze purine-/pyrimidine-rich tendono a formare triplexes DNA (H-DNA), con alternanza di sequenze purina / pirimidina basi sono associati con Z-DNA conformazioni; (G + C)-regioni ricche mostrano anomalie strutturali in B- DNA e potrebbe essere soggetta a scissione spina dorsale; (A + T)-regioni ricche potrebbe formare un insolito struttura - un elemento di svolgimento del DNA, ecc (recensito da Fedorov &amp; Fedorova 2010). Alcuni di questi modelli di fascia media (ad esempio (G + T)-regioni ricche) sono scarsamente indagato e ancora in attesa di esplorazione approfondita e riconoscimento. L&#39;obiettivo principale della nostra risorsa Genomic web MRI è quello di aiutare gli utenti nella individuazione di queste regioni MRI per la loro ulteriore analisi sperimentale e per l&#39;esplorazione delle loro funzioni possibili. Conoscenza delle regioni MRI potrebbero essere inserite in e migliorare la nuova generazione di programmi predittore gene (Shepard 2010) e migliorare la nostra comprensione delle funzioni del genoma e proprietà.

<ul><li> Computer con Internet </li><li> I file con sequenze di nucleotidi per l&#39;esame. </li></ul>

genomica risonanza magnetica - una risorsa pubblica per lo studio patterns sequenza all&#39;interno del dna genomico

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

Regioni non codificanti genomiche negli eucarioti complesso, comprese le zone intergeniche, introni, e segmenti non tradotti degli esoni, sono profondamente non casuale nella loro composizione nucleotidica e consistono in un complesso mosaico di modelli di sequenza. Questi modelli includono i cosiddetti Mid-Range disomogeneità (MRI) le regioni - sequenze di 3-10 nucleotidi di lunghezza che si arricchiscono di una base particolare o una combinazione di basi (ad esempio (G + T)-ricchi, ricchi di purine, ecc ). Regioni risonanza magnetica sono associati con le strutture del DNA insolito (non-B-forma) che sono spesso coinvolte nella regolazione dell&#39;espressione dei geni, ricombinazione e altri processi genetici (Fedorova e Fedorov 2010). L&#39;esistenza di un pregiudizio forte fissazione all&#39;interno delle regioni risonanza magnetica contro le mutazioni che tendono a ridurre la loro disomogeneità sequenza supporta inoltre la funzionalità e l&#39;importanza di queste sequenze genomiche (Prakash et al. 2009). Qui mostriamo una risorsa liberamente disponibile su Internet - il pacchetto di Genomic MRI programma - (. Bechtel et al 2008) progettato per l&#39;analisi computazionale di sequenze genomiche al fine di individuare e caratterizzare i vari modelli di risonanza magnetica al loro interno. Questo pacchetto permette inoltre la generazione di sequenze randomizzati con diverse proprietà e il livello di corrispondenza alle sequenze naturali del DNA di ingresso. L&#39;obiettivo principale di questa risorsa è quello di facilitare l&#39;esame di vaste regioni di DNA non codificante, che sono ancora poco indagato e attendono l&#39;esplorazione approfondita e riconoscimento.

Vi presentiamo un sito web pubblico computazionali per l&#39;analisi di sequenze genomiche. Rileva schemi sequenza di DNA con diverse composizioni nucleotide non casuale. Questa risorsa genera anche sequenze randomizzati con diversi livelli di complessità.

Genomica risonanza magnetica - una risorsa pubblica per lo Studio Patterns sequenza all&#39;interno del DNA genomico

Le regioni genomiche non codificanti negli eucarioti complessi, incluse le aree intergeniche, gli introni e i segmenti non tradotti degli esoni, sono profondamente non casuali in...

L'obiettivo generale di questa procedura è esplorare la non casualità a media scala, nota anche come eterogeneità, di una sequenza genomica specificata dall'utente. Questo obiettivo viene raggiunto esaminando innanzitutto la composizione di oligonucleotidi di una sequenza in ingresso e generando una tabella di frequenza degli oligonucleotidi che compongono la sequenza. Tale risultato si ottiene richiamando il programma SRI Analyzer.Il secondo passaggio consiste nel produrre sequenze casuali che abbiano esattamente la stessa composizione di oligonucleotidi della sequenza in ingresso. Questo viene ottenuto richiamando il programma generatore SRI. Il terzo passaggio della procedura consiste nel trovare segmenti all'interno delle sequenze di input e di quelle randomizzate che siano significativamente arricchiti per un particolare nucleotide o combinazione di nucleotidi, ad esempio GC o ag.Questo obiettivo viene raggiunto tramite il programma MRI Analyzer. L'ultimo passaggio della procedura consiste nel scaricare i file contenenti le sequenze di tutte le regioni MRI rilevate dal programma. Infine, si possono ottenere risultati che mostrano come la maggior parte delle regioni genomiche delle aree pluricellulari sia significativamente arricchita da segmenti contenenti estremi nella composizione di basi, rilevati per ciascuno dei quattro nucleotidi o per qualsiasi loro combinazione.Queste regioni omogenee sono associate a conformazioni insolite del DNA e/o a particolari proprietà del DNA. Questo metodo può contribuire a rispondere a domande fondamentali nel campo della genomica, come l'individuazione di elementi del DNA potenzialmente funzionali all'interno di vaste aree di sequenze non codificanti, inclusi i regioni intergeniche o gli ingressi. Sebbene questo metodo possa fornire informazioni sui genomi dei mammiferi, può essere applicato anche ad altri organismi, come invertebrati, piante, funghi e batteri.Aprire la pagina iniziale del pacchetto online genomic mid-range in homogeneity o G GM I all'indirizzo www.bioinfo.utoledo. edu/gri/la risorsa web. Fornisce anche informazioni dettagliate sui programmi nel collegamento alla guida Come leggere il file Readme.Sebbene tutti i materiali pubblicati su MRI genomico e algoritmi simili siano elencati nei collegamenti alle risorse pertinenti, creare un file con una sequenza in formato rapido per avviare una sessione di analisi A-G-M-R-I. Una sequenza in formato rapido inizia con un simbolo di maggiore o con il simbolo "cappello", seguito da un identificatore univoco o da un nome e dalla sequenza nelle righe successive. L'MRI genomics elaborerà soltanto nucleotidi TG e C, anche se sono consentiti altri caratteri in ingresso.Viene utilizzato il file di sequenza del gene PKD1. Per dimostrare la sessione, premere il pulsante di avvio. Verrà aperta una nuova pagina web, che offre l'opzione di copiare e incollare la sequenza di input nella finestra fornita, oppure nel caso in cui il file sia di grandi dimensioni.Per caricarlo, fare clic sul pulsante scegli file per caricare un file. Individuare il file desiderato. Quindi fare clic sul pulsante avvia questa sessione con questo file. Una conferma dell'avvenuto caricamento del file viene visualizzata nella parte superiore della pagina. Sotto.Questo messaggio è un identificatore della sessione corrente, che in questo caso è C otto EP zero sei. Per analizzare la bassa omogeneità del tratto iniziale della sequenza in ingresso, fare clic sul pulsante analizza bassa omogeneità del tratto iniziale. Il programma apre una nuova pagina, progettata specificamente per l'esecuzione del programma SRI Analyzer.Qui dobbiamo scegliere la lunghezza massima degli oligonucleotidi da esaminare. Poiché le nostre sequenze di input sono di dimensioni medie, approssimativamente 50.000 nucleotidi, selezioniamo i former come lunghezza massima degli oligonucleotidi per i quali verranno calcolate le frequenze. Infine, dobbiamo premere immediatamente il pulsante analizza file.Il programma calcola le frequenze di tutti gli oligonucleotidi della lunghezza scelta e di lunghezze inferiori all'interno della sequenza in ingresso. Per visualizzare le frequenze di tutti gli oligonucleotidi, fare clic sul collegamento per scaricare il file di composizione. Questo file è denominato file utente.com rappresenta una tabella con tre colonne. La prima colonna specifica gli oligonucleotidi. La seconda indica le loro frequenze relative e la terza indica il numero di occorrenze degli oligonucleotidi all'interno della sequenza in ingresso.Per generare sequenze randomizzate con la stessa composizione di oligonucleotidi del file di input, fare clic sulla scheda generatore SRI. Nella nuova pagina, scegliere il numero di campioni di sequenze casuali da generare. Ciascuno di questi campioni conterrà sequenze casuali con lo stesso numero e lunghezza delle sequenze di input nel file dell'utente.In questo esempio, il file utente è la sequenza del gene PKD1. Successivamente, selezionare la lunghezza maggiore di oligonucleotidi per i quali le frequenze verranno approssimate nelle sequenze randomizzate, scegliendo il pulsante radio per "formers", che indica oligonucleotidi di quattro basi. Quindi, scegliere due come numero di campioni di sequenze randomizzate da generare.Infine, avviare il programma facendo clic sul pulsante genera file per le sequenze di input di centinaia di migliaia di nucleotidi. Potrebbero essere necessari alcuni minuti per generare sequenze casuali. Attendere quindi fino a quando non appariranno in fondo a questa pagina dei collegamenti di download di colore blu.Per analizzare l'omogeneità media nell'input e nelle sequenze randomizzate, fare clic sulla scheda analizzatore MRI. Nella nuova pagina, selezionare una sequenza da analizzare dal menu a discesa dei file da analizzare. Quindi scegliere il contenuto GC dall'elenco dei sette tipi di contenuto.Il contenuto GC indica la composizione di G più C. Il campo dimensione della finestra consente la selezione della lunghezza della finestra all'interno della quale verranno analizzate le sequenze ricche e povere di contenuto. Mantenere la dimensione predefinita della finestra di 50 nucleotidi.Infine, scegliere la soglia superiore e inferiore rispettivamente per le regioni ricche e povere di contenuto. Queste soglie possono essere definite in base al numero di specifici nucleotidi nella finestra corrente o in base alla percentuale di tali nucleotidi all'interno della finestra. In questo caso, scegliamo inizialmente valori casuali del 60% per la soglia superiore e del 30% per la soglia inferiore.Successivamente, premere il pulsante per analizzare il file. A questo punto, appare un collegamento al file di output e viene visualizzata una rappresentazione grafica dei risultati. Tutte le regioni ricche di contenuto lungo la sequenza in ingresso sono contrassegnate da picchi blu rivolti verso l'alto e le regioni povere di contenuto da picchi rossi rivolti verso il basso. Il grafico mostra che ci sono troppi picchi blu che indicano regioni ricche di GC e molti meno picchi rossi che indicano regioni povere di GC.Ciò significa che i parametri scelti non sono ottimali. Per la prossima iterazione, utilizzare una soglia superiore del 75% e una soglia inferiore del 32%. Avviare nuovamente l'analizzatore MRI facendo clic sul pulsante analizza file.Il nuovo grafico mostra che, anche per i nuovi parametri molto più stringenti, ci sono centinaia di picchi blu. Pertanto, aumentare la soglia superiore all'80% e ripetere i calcoli. Il nuovo grafico mostra che 62 regioni ricche di GC presentano un contenuto di GC maggiore o uguale all'80% e 28 regioni povere di GC con un contenuto di GC inferiore al 32%. Successivamente, confrontare i risultati per il file di input con le due sequenze randomizzate che hanno la stessa composizione di oligonucleotidi del gene PKD1.Per fare ciò, modificare la sequenza dal gene PKD a una sequenza casuale utilizzando la casella di selezione del file da analizzare, mantenendo invariati i parametri per le regioni ricche e povere di GC. La nuova rappresentazione grafica generata per la sequenza casuale numero uno illustra che questa sequenza casuale presenta una sola regione povera di GC e 31 regioni ricche di GC. Un'altra sequenza randomizzata potrebbe mostrare alcune fluttuazioni nel numero di regioni ricche e povere di contenuto, ma la tendenza dovrebbe rimanere la stessa.Le sequenze casuali per il gene PKD presentano regioni ricche di GC molte volte meno frequenti. Le regioni povere di GC sono più di 10 volte meno comuni rispetto a quelle ricche di GC. La dimostrazione successiva utilizza un altro tipo di contenuto MRI.Nello stesso pacchetto, gli introni di un gene umano contengono diverse regioni ricche di purine associate a strutture DNAex. Nella pagina web dell'analizzatore MRI, impostare il contenuto del DNA su nucleotidi ag, che rappresentano le purine. Mantenere la dimensione della finestra pari a 50 basi e modificare la soglia superiore all'80% e la soglia inferiore al 10%. Quindi premere il pulsante analizza file per avviare il programma.Il grafico mostrato indica che questo gene presenta sei regioni ricche di AG, evidenziate da picchi verticali blu, e 14 regioni povere di AG, indicate da picchi rossi. Confrontare quindi questi risultati ottenuti per il gene PKD1 con i dati provenienti dalle sequenze randomizzate che hanno la stessa composizione di oligonucleotidi del gene in studio: passare prima alla sequenza randomizzata, ad esempio il numero due, mantenendo gli stessi parametri del test precedente. Il grafico relativo a questa sequenza casuale mostra che essa contiene soltanto una regione ricca di AG e nessuna regione povera di AG.Tutti i dati generati durante la sessione vengono salvati in file speciali accessibili tramite la scheda "download files" nell'angolo superiore destro di ogni pagina web. Dopo aver aperto questo collegamento, scaricare la sequenza di input e tutte le sequenze randomizzate generate. Al di sotto di questo elenco di file, è presente un collegamento alla tabella delle frequenze di oligonucleotidi generata dal programma di analisi SRI.Quindi sono presenti collegamenti a tutti i risultati generati dal programma di analisi MRI durante la sessione. Ad esempio, fare clic sul file utente RAND uno quattro AGCO 50 32 14, che rappresenta i risultati ottenuti per la sequenza randomizzata. Numero uno con i seguenti parametri: contenuto di AG al 50%, finestra lunga 50 nucleotidi, soglia superiore 32 nucleotidi e soglia inferiore 14 nucleotidi.In questo file, tutti i segmenti di sequenza nucleotidica che soddisfano i criteri di ricchezza o povertà di contenuto, insieme alle loro coordinate, sono disponibili come elenco in base alle loro posizioni consecutive lungo la sequenza di input. Dopo aver visto questo video, dovresti avere una buona comprensione di come navigare all'interno di genomic MRI, una risorsa computazionale.

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