이 프로토콜의 목적은 계산의 조합 및 벤치 연구를 사용 하 여 부분적 으로만 알려져 있을 수 있습니다 공동 정화 시퀀스에서 쉽게 분리 될 수 없는 새로운 시퀀스를 찾을 것입니다.
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이 프로토콜의 목적은 계산의 조합 및 벤치 연구를 사용 하 여 부분적 으로만 알려져 있을 수 있습니다 공동 정화 시퀀스에서 쉽게 분리 될 수 없는 새로운 시퀀스를 찾을 것입니다.
빼기 게놈 유전자, 단백질, 또는 일반 지역 큰 게놈 맥락에 포함 되는 시퀀스를 식별 하는 목표는 어떤 연구에 사용할 수 있습니다. 빼기 유전체학 포괄적인 시퀀싱 및 알려진 유전 요소 (참조, R) 빼서 (T)의 대상 시퀀스를 분리 하는 연구원을 수 있습니다. 미토 콘 드리 아, 엽록체, 바이러스, 소설 시퀀스를 식별 하는 메서드를 사용할 수 있습니다 또는 생식 염색체, 제한 및 T R. 포괄적인 게놈 데이터 (R + T) 메서드를 사용 하면 시작에서 쉽게 분리 될 수 없을 때 특히 유용 일치 알려진된 시퀀스 (R), 대상 (T) 뒤에 남겨두고 제거 참조 시퀀스 또는 시퀀스에 대 한 기본적인 현지 줄 맞춤 검색 도구 (폭발)을 사용 합니다. 가장 잘 작동 하도록 빼기, R t. 없는 비교적 완전 한 초안 이어야 합니다. 빼기를 통해 정량적 중 합 효소 연쇄 반응 (정량) 테스트 후 나머지 시퀀스 이후 R 않습니다 필요가 없습니다 작동 방법에 대 한 완전 한 수 없습니다. 순차적으로 여러 참조 시퀀스를 제거 하 고 t.에 대 한 검색을 정제 실험 단계 필요에 따라 반복 수 사이클로 계산 단계 여기 링크 빼기 유전체학의 장점은 실제 정화는 어려운, 불가능 한, 또는 비싼 경우에도 완전히 소설 대상 시퀀스를 확인할 수 있습니다. 방법의 단점은 빼기에 대 한 적절 한 참조를 찾는 이며 T-긍정을 얻는 정량 테스트용 샘플을 제외 하 고. 얼룩말 피리 새 류의 생식 제한 염색체에서 첫 번째 유전자의 식별에서 방법의 우리의 구현을 설명합니다. 이 경우 3 참조 (R), 3 주기를 순차적으로 제거 관련 전산 필터링: 불완전 한 게놈 집합, 원시 게놈 데이터 및 transcriptomic 데이터.
이 방법의 목적은 소설 대상 (T) 게놈 시퀀스, DNA 또는 RNA 게놈 컨텍스트나 참조 (R) (그림 1)에서 식별 하는 것입니다. 대상 물리적으로 분리 될 수 없다, 또는 그것은 그렇게 비싼 것 하는 경우 메서드를 사용 하면 가장 유용 합니다. 약간 유기 체만 완벽 하 게 마친 게놈 빼기, 그래서 우리의 방법의 주요 혁신은 때 참조 완벽 하지 않습니다, 대상 시퀀스를 분리 하는 연구원을 활성화 주기 또는 초안에 계산의 조합 방법과 벤치 비 모델 유기 체에서의 게놈 사이클의 끝에, 정량 시험 더 빼기가 필요한 지 여부를 결정 하는 데 사용 됩니다. 검증 된 후보 T 시퀀스 정량으로 알려진된 T-양성 샘플에 통계적으로 더 큰 감지를 표시 됩니다.
호스트 homologs,12,,34 가 없는 새로운 세균 약물 목표의 발견에 감염 된 호스트 에서에서 새로운 바이러스의 식별 방법의 화신 구현 되었습니다. 5,
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1. 노 보 드 조립 시작 시퀀스
참고: 다음-세대 시퀀스 (NGS) 데이터 사용할 수 있습니다로 그 데이터에서 어셈블리를 생성할 수 있다. 적합 한 입력된 데이터 포함 Illumina, PacBio, 또는 옥스포드 Nanopore 읽습니다 fasta 파일에 조립. Concreteness에 대 한 설명 Illumina 기반 transcriptomic 어셈블리 얼룩말 피리 새 류 연구에 우리 수행7. 그러나 구체적인 프로젝트에 의해 달라 집니다 유의 하십시오. 우리의 예제 프로젝트에 대 한 원시 데이터는 MiSeq에서 파생 되었다 고 약 10 백만 쌍된 읽기 각 샘플에서 가져온.
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폭발을 실행 한 후 출력 파일 데이터베이스를 일치 하는 쿼리에서 시퀀스의 목록을 해야한다. Python 빼기 후 일치 하지 않는 시퀀스 수, 고 정량에 의해 테스트 됩니다. 이 결과 및 다음 단계를 아래에 설명 되어 있습니다.
결과 부정. 폭발 후 참조 시퀀스를 볼 수 있는 두 가지 가능한 부정적인 결과 있다. 폭발 결과, 전체 순서는 어떤 유사한 시퀀스 참조에 의미 있을 수 있습니다. 이 시퀀싱 하는 샘플에 대 한 올바른 참조 시퀀스 선택에 오류가 있을 수 있습니다. 또 다른 가능성은 (모든 멀리 뺍니다) 시작 어셈블리에 없는 독특한 시퀀스 있는, 그러므로 아무 유전자 관심사의 순서에 대 한 찾을 수 있습니다. 참조에서 온 확인 하 고 확인 쿼리 어셈블리와 동일한 조직이 아니다.
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빼기 유전체학 강력한 동안, 몇 가지 주요 단계, 및 참조 시퀀스 및 테스트 샘플의 주의 깊은 선택에서 사용자 지정을 요구 하는 쿠키 커터 접근 아니다. 쿼리 어셈블리 품질의 경우 필터링 단계 어셈블리 유물만 격리 수 있습니다. 따라서, 그것은 철저 하 게 노 보 드 어셈블리를 특정 프로젝트에 적절 한 유효성 검사 프로토콜을 사용 하 여 유효성을 검사 하는 것이 중요입니다. RNA-seq, 트리니티 웹사이트18 과 DNA, REAPR23 를 사용할 수 있는 같은 도구에 대 한 지침이 제공 됩니다. 또 다른 중요 한 단계 때 폭발을 사용 하 여 적절 한 전자-값, 빼기 편안 또는 엄격한 될 것입니다 여부를 결정 하는의 선택 이다. 그러나, 전도 방법에서 발생: 참조 하려면 더 엄격한 일치는 실제로 보다 적게 엄격한 빼기, 일치 하지 않는 시퀀스 뺀 하지. 따라서, 더 큰 (엄격한) e 값 폭발에 더 엄격한 빼기에 대 한 사용 해야.......
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저자는 공개 없다.
저자 미셸 Biederman, Alyssa 페데르센, 그리고 콜린 J. Saldanha 얼룩말 피리 새 류 게놈 프로젝트와 다양 한 단계에서 그들의 지원에 대 한 인정합니다. 우리는 또한 컴퓨팅 클러스터 시스템 관리 및 NIH 그랜트 1K22CA184297 (J.R.B.)를 및 NIH NS 042767 (C.J.S)를 위한 Evgeny Bisk를 인정 합니다.
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| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| Accustart II Taq DNA 중합효소 | Quanta Bio | 95141 | |
| Blasic 국소 정렬 검색 도구(BLAST) | https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq/wiki/Transcriptome-Assembly-Quality-Assessment | ||
| Bowtie 2 | https://www.python.org/download/releases/2.7/ | ||
| BWA-MEM v. 0.7.12 | https://github.com/BenLangmead/bowtie2 | ||
| Geneious | https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi | ||
| PEAR v. 0.9.6 | http://www.mybiosoftware.com/reptile-1-1-short-read-error-correction.html | ||
| 개인용 | 컴퓨터 생체 물질 | http://www.geneious.com/ | |
| PowerSYBR qPCR mix | ThermoFisher | 4367659 | |
| Python v. 2.7 | https://sco.h-its.org/exelixis/web/software/pear/ | ||
| Reptile v.1.1 | https://alurulab.cc.gatech.edu/reptile | ||
| Stratagene Mx3005P | Agilent Technologies | 401456 | |
| TransDecoder v. 3.0.1 | https://sourceforge.net/projects/bio-bwa/files/ | ||
| Trinity v. 2.4.0 | https://github.com/TransDecoder/TransDecoder/wiki |
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