Name: ゲノムMRI - ゲノムDNA内の配列パターンを研究するためのパブリックリソース (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-05-09T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 36 s
Description: 学ぶゲノムMRIを用いた配列パターン解析法。オリゴヌクレオチド組成を解析しランダム配列を生成して、ゲノムの不均一性を探索し機能的DNA要素を同定する計算生物学的手法です。

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我々は、 ゲノムMRI Webページの管理のためのサミュエルシェパード、ピーターBazeley、そしてジョンDavidベルに感謝しています。この作品は、&quot;イントロン細胞の役割の解明&quot;[助成金番号MCB - 0643542]国立科学財団のキャリア賞によってサポートされていました。

<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>

利害の衝突は宣言されません。

ミッドレンジのスケールで不均一なヌクレオチド組成（30〜1000ヌクレオチド）を持つ領域が複雑な真核生物のゲノムに有り余るものであり、（遺伝子間領域、イントロン、エクソンの翻訳領域、反復要素）の任意の場所を見つけることができます。これらの領域は頻繁に異常なDNAのコンフォメーションに関連付けられています。例えば、purine-/pyrimidine-richシーケンスは、DNAのtriplexes（H - DNA）を形成する傾向があり、交互にプリン/ピリミジン塩基とシーケンスは、Z - DNAのコンフォメーションに関連付けられている、（G + C）が豊富な地域での構造異常を示すB -等（フェド＆フェドロワ2010年レビュー）、 - 、DNAとバックボーンの切断を起こしやすい可能性がある要素をほどくDNA（A + T）豊富な地域では珍しい構造を形成するかもしれない。これらのミッドレンジパターン（例えば、（G + T）が豊富な地域）のいくつかはほとんど調べていないと、まだ徹底的な調査と認識をお待ちしていますされています。私たちのゲノムMRIのWebリソースの主な目的は、彼らのさらなる実験的解析とそれらの可能な機能の探査のためのこれらのMRIの領域の識別にユーザを支援することです。 MRIの領域の知識が組み込まれ、遺伝子予測プログラムの新世代（シェパード2010）改善し、ゲノム機能と特性の理解を進めることができる。

<ul><li>インターネットとコンピュータ</li><li>検査のための塩基配列を持つファイル。 </li></ul>

ゲノムmri - ゲノムdna内の配列パターンを研究するためのパブリックリソース

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

遺伝子間の領域、イントロン、そしてエキソンの未翻訳セグメントを含む複雑な真核生物、、の非コードゲノム領域は、それらのヌクレオチド組成に深く非ランダムであり、シーケンスパターンの複雑なモザイクで構成されています。配列（例えば（G + T）が豊富な、プリン体を多く含む、などの塩基の特定の塩基またはその組み合わせによって豊かにされている長さは30から10000ヌクレオチド - これらのパターンは、いわゆるミッドレンジの不均質性（MRI）の領域が含まれています）。 MRIの領域は、多くの場合、遺伝子発現、組換え、および他の遺伝的プロセス（フェドロワ＆フェド2010）の調節に関与している異常な（非B型）DNAの構造に関連付けられています。それらの配列の不均一性を低下させる傾向の変異に対するMRIの領域内で強力な固定バイアスの存在は、さらに、これらのゲノム配列（Prakashさんら 2009）の機能性と重要性をサポートしています。 ゲノムMRIプログラムパッケージ- -それらの内の様々なMRIのパターン（。ベクテルら 2008）を見つけると特徴づけるために、ゲノム配列のコンピューター解析のために設計されたここでは、自由に利用できるインターネットリソースを示しています。また、このパッケージには、ナチュラルインプットのDNA配列へのさまざまなプロパティとの対応のレベルでランダム化されたシーケンスを生成できます。このリソースの主な目標は、まだほとんど調査されないし、徹底した調査との認識を待っている非コードDNAの広大な地域の調査を容易にするためです。

我々は、ゲノム配列の解析のために公共の計算のウェブサイトを提示する。それは様々な非ランダムな塩基組成とDNA配列のパターンを検出します。このリソースは、また複雑さの多様なレベルでランダム化されたシーケンスを生成します。

ゲノムMRI - ゲノムDNA内の配列パターンを研究するためのパブリックリソース

遺伝子間領域、イントロン、およびエキソンの非翻訳領域を含む複雑な真核生物の非コーディングゲノム領域は、…において極めて非ランダムである。

本手順の全体的な目的は、ユーザーが指定したゲノム配列における、中範囲の非ランダム性（不均一性とも呼ばれる）を調査することです。これは、まず入力配列のオリゴヌクレオチド組成を調べ、配列を構成するオリゴヌクレオチドの頻度表を作成することによって行われます。この目的は、SRI Analyzerプログラムを呼び出すことで達成されます。第2ステップでは、入力配列と全く同じオリゴヌクレオチド組成を持つランダム配列を生成します。これはSRIジェネレータープログラムを呼び出すことで実行されます。手順の第3ステップでは、入力配列およびランダム化された配列の中から、特定のヌクレオチドまたはヌクレオチドの組み合わせ（例えばGCまたはag）が有意に濃縮されているセグメントを探索します。この目的はMRI Analyzerプログラムによって達成されます。手順の最終ステップは、プログラムによって検出されたすべてのMRI領域の配列を含むファイルをダウンロードすることです。最終的に、多細胞生物のゲノム領域の大部分において、4つのヌクレオチドのそれぞれ、またはそれらの任意の組み合わせについて検出された塩基組成の極値を含むセグメントが有意に濃縮されていることを示す結果を得ることができます。これらの不均一な領域は、特異なDNA構造や特定のDNA特性に関連しています。本手法は、遺伝子間領域やイントロンを含む広大な非コード配列の中から、機能を持つ可能性のあるDNA要素を特定するなど、ゲノミクス分野における重要な疑問の解決に寄与します。また、本手法は哺乳類ゲノムに関する知見を提供できるだけでなく、無脊椎動物、植物、真菌、細菌などの他の生物にも適用可能です。オンラインのgenomic mid-range in homogeneity（G GM I）パッケージのホームページ（www.bioinfo.utoledo. edu/gri/the web resource）を開きます。また、「help how to Readme」リンクでは、プログラムに関する詳細な情報が提供されています。ゲノムMRIおよび同様のアルゴリズムに関するすべての公開資料は「関連リソース」リンクに記載されていますが、A-G-M-R-I解析セッションを開始するために、高速フォーマット配列を含むファイルを作成してください。高速フォーマット配列は、キャレットまたは不等号（&gt;）で始まり、それに続いて一意の識別子または名称、そして次行以降に配列が続きます。ゲノムMRIで処理されるのはT、G、Cのヌクレオチドのみですが、その他の文字入力も可能です。PKD1遺伝子の配列ファイルを使用します。セッションを開始するには、スタートボタンを押してください。これにより新しいウェブページが開きます。そこでは、提供されたウィンドウに入力配列をコピー＆ペーストするか、ファイルが大きい場合はファイルをアップロードするオプションが表示されます。アップロードするには、[ファイルを選択]ボタンをクリックしてファイルをアップロードしてください。目的のファイルを選択します。次に、[このファイルでセッションを開始]ボタンをクリックします。ファイルが正常にアップロードされると、ページ上部に確認メッセージが表示されます。以下をご参照ください。このメッセージは現在のセッションの識別子であり、この場合はC eight EP oh sixです。入力配列の短距離不均一性を分析するには、analyze short range in homogeneityボタンをクリックしてください。プログラムが、SRI Analyzerプログラムの実行専用に設計された新しいページを開きます。ここでは、解析対象とするオリゴヌクレオチドの最大長を選択する必要があります。入力配列の中程度のサイズが約50,000ヌクレオチドであるため、頻度を算出するオリゴヌクレオチドの最大長としてフォーマー（formers）を選択します。最後に、「analyze file」ボタンをすぐに押してください。このプログラムは、入力配列内において、選択した長さおよびそれ以下の長さを持つすべてのオリゴヌクレオチドの出現頻度を算出します。すべてのオリゴヌクレオチドの頻度を確認するには、「composition fileをダウンロード」のリンクをクリックしてください。このファイルは「user file」として保存されます。comは3つの列を持つテーブルを表します。1列目はオリゴヌクレオチドを指定し、2列目はその相対頻度を、3列目は入力配列内におけるオリゴヌクレオチドの出現回数を表します。入力ファイルと同じオリゴヌクレオチド組成を持つランダム配列を生成するには、SRIジェネレータータブをクリックします。新しいページで、生成するランダム配列のサンプル数を選択してください。これらの各サンプルには、ユーザーファイルの入力配列と同じ数および長さのランダム配列が含まれます。この例では、ユーザーファイルとしてPKD1遺伝子の配列を使用します。次に、ランダム化された配列において頻度が近似されるオリゴヌクレオチドの最大長を選択します。ここでは、4塩基のオリゴヌクレオチドを意味する「formers」のラジオボタンを選択してください。続いて、生成するランダム化配列のサンプル数に「2」を選択します。最後に、数十万ヌクレオチドの入力配列に対するファイル生成ボタンをクリックして、プログラムを開始します。ランダム配列の生成には数分かかる場合があります。そのため、このページの下部に青いダウンロードリンクが表示されるまでお待ちください。入力配列およびランダム配列の中範囲の均質性を分析するには、MRI analyzerタブをクリックします。新しいページで、分析対象ファイルのリストボックスから分析する配列を選択します。次に、7種類のコンテンツタイプからGC contentを選択します。GC含量とは、GおよびCの組成のことを指します。「ウィンドウサイズ」フィールドでは、含量の多い配列および少ない配列を調べるためのウィンドウ長を選択できます。ウィンドウサイズは、デフォルトの50 nucleotidesのままで保持してください。最後に、コンテンツ豊富領域（content rich region）とコンテンツ乏しい領域（content poor region）の上限値と下限値をそれぞれ選択します。これらの閾値は、現在のウィンドウ内にある特定のヌクレオチド数、またはウィンドウ内におけるそれらのヌクレオチドの割合によって定義できます。ここでは、便宜上、上限値に60%、下限値に30%というランダムな値を最初に選択することにします。次に、「analyze file」ボタンを押します。すると、出力ファイルへのリンクが表示され、結果がグラフで示されます。入力配列に沿ったすべてのコンテンツリッチ領域は青い上向きのスパイクとして、コンテンツプア領域は赤い下向きのスパイクとしてマークされます。グラフからは、GCリッチ領域を示す青いスパイクが非常に多く、GCプア領域を示す赤いスパイクはかなり少ないことがわかります。これは、選択したパラメータが最適ではないことを意味します。次の反復では、上限しきい値を75%、下限しきい値を32%に設定して使用してください。再度、「analyze file」ボタンをクリックしてMRI解析ソフトを起動します。新しいグラフから、より厳格な新パラメータを用いても、数百の青いスパイクが存在することがわかります。したがって、上限しきい値を80%に上げて計算を繰り返します。新しいグラフでは、GC含量が80%以上のGCリッチ領域が62箇所、GC含量が32%未満のGCプア領域が28箇所であることが示されています。次に、入力ファイルの結果を、PKD1遺伝子と同じオリゴヌクレオチド組成を持つ2つのランダム化配列の結果と比較します。これを行うには、GCリッチ領域およびGCプア領域のパラメータはそのままに、「file to analyze」リストボックスを使用して、解析する配列をPKD1遺伝子からランダムな配列に変更します。ランダム化された配列1について新しく生成されたグラフ表示では、このランダム配列にGCプア領域が1つ、GCリッチ領域が31個しかないことが示されています。別のランダム化配列では、リッチ領域およびプア領域の数に多少の変動が見られる場合がありますが、傾向は同様になるはずです。PKD1遺伝子のランダム配列は数倍少なくなっています。GCリッチ領域はGCプア領域よりも10倍以上少なくなっています。次のデモンストレーションでは、別のタイプのMRIコンテンツを使用します。同じpkgにおいて、このヒト遺伝子のイントロンには、DNA G-クアドルプレックス構造に関連する複数のプリンリッチ領域が含まれています。MRIアナライザーのウェブページで、DNAコンテンツをプリンを代表するagヌクレオチドに切り替えます。ウィンドウサイズは50ベースのままにし、上限しきい値を80%、下限しきい値を10%に変更してください。その後、analyze fileボタンを押してプログラムを起動します。表示されているグラフは、この遺伝子に青色の垂直スパイクで示される6つのAGリッチ領域と、赤色のスパイクで示される14つのAGプア領域があることを示しています。次に、PKD1遺伝子で得られたこれらの結果を、解析対象の遺伝子と同じオリゴヌクレオチド組成を持つランダム配列のデータと比較します。まず、例えば2番などのランダム配列に切り替え、前回のテストと同じパラメータを維持してください。このランダム配列のグラフでは、AGリッチ領域が1つしか含まれず、AGプア領域は含まれていないことがわかります。セッション中に生成されたすべてのデータは、各ウェブページの右上にある「download files」タブからアクセス可能な専用ファイルに保存されます。このリンクを開き、入力配列および生成されたすべてのランダム配列をダウンロードしてください。このファイルリストの下には、SRIアナライザープログラムによって生成されたオリゴヌクレオチド頻度表へのリンクがあります。次に、セッション中にMRI解析プログラムによって生成されたすべての結果へのリンクが表示されます。例えば、ランダム化された配列の結果を示すファイル「RAND one four AGCO 50 32 14」をクリックしてください。これは、GC含量 50%、ウィンドウサイズ 50 nucleotide、上限しきい値 32 nucleotides、下限しきい値 14 nucleotides というパラメータで得られた番号1の結果を表しています。このファイルでは、コンテンツリッチまたはプアの基準に一致するすべてのヌクレオチド配列セグメントとその座標が、入力配列に沿った連続的な位置に従ってリストとして提供されています。このビデオを視聴することで、計算リソースであるgenomic MRIの操作方法について十分に理解できるはずです。

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