Name: 의 Transcriptomic 분석 C. 간스 RNA 시퀀싱 데이터 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 19 s
Description: 배우세요 C. elegans RNA 시퀀싱 데이터 분석 방법을 Galaxy 플랫폼을 활용하여 생물정보학 전문 지식 없이도 차등 발현 유전자를 식별하고 유전자 온톨로지 분석을 수행할 수 있습니다.

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저자는 갤럭시 다윗을 개발, 따라서 과학적인 지역 사회를위한 NGS 광범위하게 액세스 가능하게 한 실험실, 개인과 단체에 감사의 뜻을 전하고 싶습니다. 우리의 생물 정보학 교육 과정 피츠버그 대학의 동료가 제공하는 도움과 조언이 인정된다. 이 작품은 수상 (AG-NS-0879-12)와 국립 보건원 AG에 (R01AG051659)에서 보조금을 노화에 엘리슨 의료 재단 신규 장학생에 의해 지원되었다.

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</ol>

저자가 공개하는 게 없다.

현대 생물학의 갤럭시 시퀀싱 플랫폼의 중요성 갤럭시 프로젝트 처리하고 빠르고 효율적인 방법으로 높은 처리량 시퀀싱 데이터를 분석하는 생물 정보학 교육을받지 않은 상태에서 생물학을 돕는 수단이되고있다. 일단이 공개적으로 사용 가능한 플랫폼은, 간단 신뢰성, 쉬운 과정 NGS 데이터를 분석하는 복잡한 생물 정보학 알고리즘을 실행했다, 헤라클레스의 작업을 고려했다. 그렇다 생물 정보학 도구의 넓은 범위를 호스팅에서 갤럭시에 대한 성공의 열쇠는 직관적이고 원활한 방식으로 복잡한 염기 서열 분석의 다양한 측면을 함께 끈 사용자 인터페이스의 단순성이다. 이러한 기능 덕분에, 갤럭시 파이프 라인은 C. elegans의 연구원을 포함, 생물 학자들 사이에 폭 넓은 사용을 인수했다. RNA의-SEQ 분석 파이프 라인을 사용자에게 친숙하게뿐만 아니라, 갤럭시는 기본 생물 학자가를 파악하기위한 기반을 마련하는 데 도움이데이터 분석의 개념과 관련된 도구를 이해합니다. 이 지식은 아마 더...

인간 게놈의 첫 번째 순서는, 프레드 생어의 디데 옥시 시퀀싱 방법을 사용하여 수행 10 년했다, 그리고 미국 약 $ 3 억 2 비용. 그러나, 설립 이후 10 년간 작은에서 차세대 시퀀싱 (NGS) 기술은 가능한 한 2 주 이내에 전체 인간 게놈 염기 서열와 $ 1,000 미국을 위해하는했다. 게놈 시퀀싱 프로젝트가 빠르게 보편화되고있다으로 비용 날카로운 감소와 함께 놀라운 효율성을 시퀀싱 데이터 수집의 속도를 계속 증가 허용 새로운 NGS 장비는, 상상할 수없는 방법으로 현대 생물학에 혁명을 일으키고있다. 또한, 이러한 개발은 RNA 시퀀싱 (RNA-SEQ) 게놈 전체의 후생 유전 학적 변형 연구 DNA - 단백질 상호 작용을 통해 유전자 발현 분석과 같은 많은 다른 분야의 진전을 도금 한 인간 호스트 미생물 다양성 스크리닝. RNA-괜찮다 NGS 기반특히 q는 가능 종합적으로 정확성과 민감도와지도의 전 사체를 확인하고했다, 그리고 발현 프로파일 링에 대한 선택의 방법으로 마이크로 어레이 기술을 대체하고있다. 마이크로 어레이 기술은 광범위하게 사용되었지만, 이러한 교차 혼성화하고 신뢰성있게 측정 할 수있는 발현 변화의 제한 범위로 기존의 공지 된 유전자 정보 배열 및 다른 단점에 대한 의존도에 의해 제한된다. RNA-SEQ, 다른 한편으로는, 인해 명확한 DNA 매핑 특성으로 낮은 배경 잡음을 생산하면서 알려진 알려지지 않은 성적을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. RNA-SEQ는 효모와 같은 모델 생물에서 제공하는 수많은 유전자 도구, 파리와 함께, 벌레, 물고기와 마우스는 많은 중요한 최근 생물 의학 발견을위한 기반을 역임했다. 그러나, 저장의 한계, 처리, 그리고 무엇보다도, m을 포함하여 폭 넓은 과학 사회에 액세스 할 NGS을 중요한 과제 남아<html> 시퀀싱 대용량 데이터의 eaningful 생물 정보 분석. 시퀀싱 기술과 기하 급수적 인 데이터 축적의 급속한 발전 연구원, 액세스 분석하고이 정보를 이해 할 수 있도록 전산 플랫폼을위한 큰 필요를 만들었습니다. 초기 시스템은 컴퓨터 프로그래밍 지식에 의존했다, 반면, 프로그래머가 아닌 액세스하고 정교한 분석을 허용하지 않은 데이터를 시각화 할 수와 같은 NCBI 같은 게놈 브라우저. 웹 기반 오픈 액세스 플랫폼, 갤럭시 ( <a href="https://galaxyproject.org/" target="_blank">https://galaxyproject.org/</a> ),이 공백을 채워 NGS 데이터를 처리하고의 스펙트럼을 수행 할 수있는 연구를 할 수있는 귀중한 파이프 라인 것으로 입증되었습니다 단순하고 복잡 생물 정보 분석. 갤럭시 안톤 Nekrutenko (펜실베니아 주립 대학)과 제임스 테일러의 실험실에 의해 처음 설립되었으며 유지 (존스 홉킨스 대학)F &quot;&gt; 3. 갤럭시는. 그것에게 RNA-SEQ 연구에 참여한 모든 단계를 포함하여 수많은 생물 정보학 요구에 대한 &#39;원 스톱 쇼핑&#39;을 만드는 연산 작업의 넓은 범위를 제공하는 자사의 서버 또는 하나의 데이터 처리를 수행하는 사용자를 Itallows 로컬 자신의 컴퓨터에. 데이터 및 워크 플로우를 재현하고 공유 할 수 있습니다. 온라인 자습서, 도움말 섹션, 그리고 위키 페이지 ( <a href="https://wiki.galaxyproject.org/Support" target="_blank">https://wiki.galaxyproject.org/Support</a> 갤럭시 프로젝트에 전념가) 일관성있는 지원을 제공합니다. 그러나, 처음 사용자를 위해, 특히 어떤 생물 정보학 교육 사람들은, 파이프 라인이 어려운 나타날 수 있으며 자기 학습과 친숙의 과정은 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 또한, 생물학적 시스템을 연구하고 실험 및 방법의 세부 사항은 영향을 사용 여러 단계의 분석 의사 결정, 이들은 지시없이 이동하기가 어려울 수 있습니다. 전반적인 RN<html> A-서열 갤럭시 워크 플로우는 데이터 업로드 및 RNA-SEQ 데이터 분석 (10)의 각 단계에 필요한 다양한 도구의 집합 인 턱시도 스위트 4, 5, 6, 7, 8, 9를 이용하여 분석 하였다 품질 검사 이루어져 11, 12, 13, 14. 일반적인 RNA-SEQ 실험 실험 부분 (시료 전처리, mRNA의 단리 된 cDNA 라이브러리 제조)로 구성되어 상기 NGS 및 정보학 데이터 분석. 이러한 섹션, 갤럭시 파이프 라인에 포함 된 단계의 개요는 그림 1에 나타내었다. 3fig1.jpg &quot;/&gt; 그림 1 : RNA-SEQ 워크 플로우의 개요. 두 웜 균주 (각각 A 및 B, 오렌지색 및 녹색 선 및 화살표)의 유전자 발현 양상을 비교하기 위하여 RNA-SEQ 실험에 관련된 실험 및 계산 단계들의 그림. 갤럭시 이용의 다른 모듈이 적색으로 표시 우리의 프로토콜에 대응하는 단계와 박스에 도시된다. 다양한 동작의 출력은 청색에 도시 된 파일 포맷이 회색에 기록된다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55473/55473fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 턱시도 스위트의 첫 번째 도구는 &#39;Tophat&#39;라는 맞춤 프로그램입니다. 그것은 NGS 입력이 작은 조각으로 읽은 다음 참조 게놈에 매핑 분해. 이러한 2 단계 공정은 그와 정렬 달리 디 될 수 인트론 영역에 걸쳐 판독 보장srupted 또는를 차지하고 매핑됩니다 놓쳤다. 이것은 커버리지를 증가시키고, 새로운 접합 접합부의 식별을 용이하게한다. Tophat 출력은 두 개의 파일 (게놈 위치를 포함 스플 라이스 접합에 대한 정보) 침대 파일 (각 읽기의 매핑 정보 포함) BAM 파일로보고됩니다. 다음으로, BAM 파일은 &#39;커프스&#39;라는 턱시도 스위트의 다음 도구를 사용하여 각 샘플 내의 개별 성적 증명서의 풍요 로움을 추정 참조 게놈에 정렬됩니다. 전체 길이 사체 조각 또는 모든 유전자에 대한 입력 데이터의 모든 가능한 스플 라이스 변종에 걸쳐 &#39;transfrags&#39;을보고 정렬을 스캔하여 커프스 기능을. 이것에 기초하여, 서열 분석되는 각각의 샘플 (각 유전자에 대한 유전자 당 생성 된 모든 증명서의 조립)는 &#39;사체&#39;를 생성한다. 이 커프스 어셈블리는 붕괴 또는 재와 함께 병합된다ference 게놈 다음 도구 &#39;Cuffmerge&#39;를 사용하여 다운 스트림 차동 분석을위한 하나의 주석 파일을 생성합니다. 마지막으로, 최종 Cuffmerge 출력 파일 (도 1)에 대한 각 시료의 TopHat 출력을 비교하여 샘플 간의 &#39;Cuffdiff&#39;공구 측정 차등 유전자 발현. 커프스 단추가 FPKM / RPKM 사용 증명서의 존재비를보고 값을 (조각을 / 매핑 만 당 사본의 당 킬로 읽고 읽습니다). 유전자 길이 (카운트 수준과 비교하는 유전자의 길이를 정규화 할 필요가 있으므로 유전자가 서로 다른 길이를 갖는 (a 참조 게놈 정렬 샘플로부터 판독 평균 수)이 값은 깊이 원료 NGS 데이터의 정규화를 반영 ) 유전자 간. , FPKM가 사용되는 반면 FPKM RPKM과는 본질적으로 모든 판독 한 조각에 해당하는 단일 엔드 RNA-SEQ 사용되고 RPKM와 동일한 쌍의 엔드 RNA-SEQ 그것은 두 동일한 단편에 해당 할 수 판독 사실을 차지한다. 궁극적으로, 이러한 분석의 결과가 차분 테스트 조건 및 / 또는 균주의 유전자 발현 사이의 목록이다. 성공적인 갤럭시 실행이 완료되고 &#39;유전자 목록&#39;이 생성되면, 다음 논리적 단계는 데이터 세트에서 의미있는 지식을 추론하는 분석 많은 생물 정보학을 필요로한다. 많은 소프트웨어 패키지는 DAVID 15 (주석, 시각화 및 통합 검색을위한 데이터베이스)로 공개적으로 이용 가능한 웹 기반의 전산 패키지를 포함, 이러한 요구에 부응하기 위해 등장했다. DAVID는 집적 생물학적 지식에 업로드 된 유전자의리스트를 비교하여 유전자 목록과 관련된 생물학적 통계를 공개하여 높은 처리량 연구 대규모 유전자 목록에 생물학적 의미를 부여 용이하게한다. 이것은 즉 농축 분석, 뒤에 IDE에 대한 테스트생물학적 방법 또는 유전자 클래스는 통계적으로 유의 한 방식으로 상기 유전자의리스트 (들)에 과대 대표되는 경우 ntify. 이 때문에 폭 넓은 통합 된 지식베이스와 내 풍부한 생물 테마 감지하는 연구자 수 있도록 강력한 분석 알고리즘의 조합으로 인기있는 선택이되었다 게놈을 파생 &#39;유전자 목록&#39;(10), (16). 추가 장점은 시퀀싱 플랫폼과 매우 사용자 친화적 인 인터페이스에 생성 유전자 목록을 처리 할 수있는 능력을 포함한다. 선충 Caenorhabditis 엘레 간스 잘 같은 작은 크기, 투명 몸, 간단한 몸 계획, 문화의 용이성과 유전 및 분자 해부에 큰 복종 할 의무로서 많은 장점 알려진 유전자 모델 시스템입니다. 웜 알려진 인간 동족체 (17) 40 %까지 보존 된 유전자를 포함하는 소형 단순하고 잘 주석 게놈을 갖는다. 실제로, C.는 엘레 간스제 18 게놈 완전히 서열화 된 후생 동물 및 RNA-SEQ 유기체의 전 사체 (19), (20)을 매핑하는 데 사용 된 제 1 화학 종 중 하나였다. 초기 웜 연구는 기술 (21), (22)의 발전에 기여 높은 처리량 RNA 캡처, 도서관 준비와 순서뿐만 아니라 생물 정보학 파이프 라인에 대한 다른 방법으로 실험을하고있었습니다. 최근 몇 년 동안, 웜에서 RNA-SEQ 기반 실험이 보편화되고있다. 그러나, 기존의 웜 생물 학자에 대한 RNA-SEQ 데이터의 전산 분석에 의해 제기 된 문제는 기술의 더 나은 활용을위한 주요 장애물이 남아있다. 이 글에서, 우리는 선충에서 발생하는 높은 처리량 RNA-SEQ 데이터를 분석하는 갤럭시 플랫폼을 사용하기위한 프로토콜을 설명합니다. 많은 처음 작은-SCA를 들어제작 : 사용자는 RNA를-SEQ 실험을 수행 할 수있는 가장 비용 효율적이고 간단한 방법은 실험실에서 RNA를 분리하고 염기 서열의 cDNA 라이브러리의 준비 및 NGS 자체에 대한 상용 (또는 사내) NGS 시설을 활용하는 것입니다. 따라서, 우리가 처음 분리하는 단계를 설명 한 C의 정량 및 품질 평가는 RNA-서열에 대한 RNA 샘플을 엘레 간스. 다음으로 정렬 조립 한 유전자 발현의 차이 정량화 하였다 후 시퀀싱 품질 제어 검사를위한 검사로 시작 NGS 데이터의 분석을위한 갤럭시 인터페이스를 사용하여 단계별로 설명 제공. 또한, 우리는 데이비드를 사용하여 생물 농축 연구를위한 갤럭시로 인한 유전자 목록을 면밀히 검토하는 방향을 포함했다. 워크 플로의 마지막 단계로, 우리는 NCBI에 순서 읽기 아카이브 (SRA) (공공 서버에 RNA-SEQ 데이터를 업로드하기위한 지침을 제공 <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra" target="_blank">에 http : // w</a>ww.ncbi.nlm.nih.gov/sra) 과학계에 자유롭게 접근 할 수 있도록합니다. 전반적으로, 우리는이 문서가 샘플의 작은 숫자를 실행하는 처음 RNA-SEQ 실험뿐만 아니라 잦은 사용자를 착수 웜 생물 학자에 포괄적이고 충분한 정보를 제공 할 것으로 기대하고 있습니다.

<table><tbody><tr><td>RNase 스프레이&nbsp;</td><td>피셔 사이언티픽</td><td>21-402-178</td><td></td></tr><tr><td>트리졸&nbsp;</td><td>Ambion</td><td>15596026</td><td></td></tr><tr><td>Sonicator</td><td>Sonics Vibra Cell&nbsp;</td><td>VCX130</td><td></td></tr><tr><td>원심분리기&nbsp;</td><td>에펜도르프</td><td>5415C</td><td></td></tr><tr><td>클로로포름&nbsp;</td><td>시그마 알드리치</td><td>288306</td><td></td></tr><tr><td>2-프로판올&nbsp;</td><td>Fisher Scientific</td><td>A416P-4</td><td></td></tr><tr><td>에탄올</td><td>Decon Labs</td><td>2705HC</td><td></td></tr><tr><td>RNase-free water&nbsp;</td><td>Fisher Scientific</td><td>BP561-1</td><td></td></tr><tr><td>바이오분석기&nbsp;</td><td>애질런트</td><td>G2940CA</td><td></td></tr><tr><td>Mac/PC</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

의 transcriptomic 분석<em&gt; c</em&gt;.<em&gt; 간스</em갤럭시 프로젝트에 턱시도 제품군을 통해&gt; rna 시퀀싱 데이터

Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

차세대 시퀀싱 (NGS) 기술은 생물 조사의 본질을 혁명을 일으켰다. 이들 중, RNA 시퀀싱 (RNA-SEQ)는 유전자 발현 분석 및 사체 매핑을위한 강력한 도구로 떠오르고있다. 그러나 RNA-SEQ 데이터 세트를 처리하는 것은 복잡한 계산 전문 지식을 필요로하며, 생물학 연구자 고유의 과제를 포즈. 이 병목 현상은 유전자 온톨로지 (GO) 기간 분석 스위트는 데 도움이 생물 정보학 기술이없는 사용자가 RNA-SEQ 데이터를 분석 할 수 있습니다 오픈 액세스 갤럭시 프로젝트 및 주석, 시각화, 및 통합 검색 (DAVID)의 데이터베이스에 의해 완화 된 대규모 데이터 집합으로부터 생물학적 의미를 도출. 그러나 처음 사용자 및 생물 정보학 &#39;아마추어, 이러한 플랫폼과 자기 학습과 친숙위한 시간과 위협이 될 수 있습니다. 우리는 C. elegans의 연구원이 웜 RNA를 분리하는 데 도움이됩니다 간단한 워크 플로우를 설명, RNA를-SEQ 실험을갤럭시와 데이비드 플랫폼을 사용하여 데이터를 분석 할 수 있습니다. 이 프로토콜의 농축을 위해 스크리닝 할 수있는 유전자의리스트를 생성하는 단계마다 파라미터를 사용자에게 원시 NGS 데이터 품질 관리 검사, 정렬, 및 차등 유전자 발현 분석 액세스 안내하는 다양한 갤럭시 모듈을 사용하는 단계적 지침을 제공 유전자 또는 DAVID 클래스를 사용하여 생물학적 과정. 전반적으로, 우리는 C. 샘플의 작은 숫자를 실행하는 처음 RNA-SEQ 실험뿐만 아니라 잦은 사용자를 착수 연구원 엘레 간스에이 문서가 정보를 제공 할 것으로 기대하고 있습니다.

C. 엘레 간스에서, 배아 줄기 세포 (GSC를) 수명 연장의 제거는 스트레스 내성을 향상시켜, 체지방 (24), (28)를 상승시킨다. GSC를 손실이 레이저 어블 레이션에 의해 또는 GLP-1과 같은 돌연변이에 의해 초래하거나, 표기의 네트워크 (29)를 인자 활성 수명을 연장시킨다. 하나 개는 이러한 요인, TCER-1은, 인간의 전사 신장 및 접합 요인, TCERG1 (30)의 웜 상동를 인코딩합니다. 다음의 대표적인 결과는 RNA-SEQ가 발현 우리의 최근 발표 된 연구 (31)의 생식 세포 손실 다음 TCER-1 / TCERG1에 의해 조절되는 유전자를 식별하는 데 사용 된 방법을...

갤럭시 다윗은 생물 정보학 교육을받지 않은 상태에서 연구자들은 분석하고 RNA-SEQ 데이터를 해석 할 수 있도록 인기있는 도구로 등장했다. C. elegans의 연구원들은 RNA-SEQ 실험, 액세스를 수행 갤럭시를 사용하여 데이터 집합을 처리하고 DAVID를 사용하여 유전자 목록에서 의미있는 생물학적 정보를 얻을 수 있도록 우리는 프로토콜을 설명합니다.

의 Transcriptomic 분석<em&gt; C</em&gt;.<em&gt; 간스</em갤럭시 프로젝트에 턱시도 제품군을 통해&gt; RNA 시퀀싱 데이터

Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized the nature of biological investigation. Of these, RNA Sequencing (RNA-Seq) has emerged ...

이 프로토콜의 전반적인 목표는 생물정보학 전문 지식이 없는 C.elegans 연구원이 오픈 액세스 플랫폼 Galaxy를 사용하여 RNA 염기서열 분석 실험을 수행하고 데이터를 분석할 수 있도록 돕는 것입니다. 이 방법은 예쁜꼬마선충의 표현형 뒤에 있는 전사체 서명에 대한 통찰력을 제공하기 위해 복잡한 고농도 염기서열분석 데이터를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 사전 생물정보학 교육을 받지 않은 과학자들이 원시 염기서열분석 데이터를 분석하고 관련 유전자 온톨로지 용어와 함께 차등적으로 발현된 유전자 목록을 생성할 수 있다는 것입니다.이 방법은 특히 예쁜꼬마선충 염기서열분석 데이터의 뉘앙스에 맞춰져 있지만, 게놈의 주요 전사 변화를 검사해야 하는 다른 유기체 및 생물학적 맥락에도 적용할 수 있습니다. 이 비디오는 Galaxy 파이프라인의 웹 기반 사용을 다룹니다. 가능한 경우 작업 흐름을 로컬로 실행합니다.위키 페이지의 지침에 따라 Galaxy를 다운로드하여 설치합니다. Galaxy 홈페이지에 제공된 여기에서 시작 튜토리얼을 활용한 후 이 비디오를 따르십시오. 사용자가 Galaxy 사용자 인터페이스와 작업 흐름에 사용되는 도구에 익숙해지고 방향을 잡는 것이 중요합니다.시작하려면 헤더 패널에서 데이터 분석을 클릭하여 분석 홈 보기에 액세스합니다. 오른쪽 상단의 진행률 표시줄은 디스크 공간이 얼마나 사용되었는지 모니터링합니다. 그런 다음 왼쪽 패널의 도구 메뉴에 액세스하고 NGS RNA 분석을 클릭합니다.이는 RNA 염기서열 데이터 분석에 필요한 모든 도구를 사용할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이제 새 분석 기록을 시작합니다. 오른쪽의 기록 패널로 이동합니다.톱니바퀴 아이콘을 클릭하고 팝업 메뉴에서 새로 만들기 옵션을 선택합니다. 그런 다음 기록 아래에 이름을 제공하여 분석을 식별합니다. 계속하려면 도구 메뉴로 이동하여 데이터 가져오기에서 파일 업로드 기능을 클릭하여 원시 빠른 대기열 파일을 업로드합니다.분석 인터페이스에서 작업이 열리면 로컬 파일 선택을 클릭하거나 FTP 파일을 선택하여 적절한 시퀀스 데이터로 이동하여 선택합니다. 기본적으로 Galaxy는 파일 형식을 자동으로 감지합니다. 그런 다음 풀다운 메뉴에서 유기체를 선택하며, 이 경우 C.elegans입니다.그런 다음 시작을 클릭하여 데이터 업로드를 시작합니다. 파일이 업로드되면 데이터를 선택하고 액세스할 수 있는 기록 패널에 작업이 저장됩니다. 이제 NGS QC 및 조작 메뉴에 액세스하고, 빠른 대기열 그루머를 선택하고, file to groom에서 파일을 선택하여 빠른 대기열 형식에서 빠른 대기열 형식으로 파일을 한 번에 하나씩 변환합니다.적절한 입력 빠른 같음 점수 유형을 선택하고 기본 매개 변수를 사용하여 도구를 실행합니다. 이제 데이터 파일을 분석할 수 있습니다. 프로토콜 전체에서 사용되는 파일 형식과 테스트 매개변수에 특히 주의하십시오.이 지식은 실패한 테스트 및 기타 문제를 해결하는 데 유용합니다. 진행하기 전에 품질 관리 테스트를 사용할 수 있습니다. 실행에 대한 자세한 내용은 텍스트 프로토콜에 제공됩니다.파일을 분석할 준비가 되면 먼저 NGS RNA 분석 섹션을 연 다음 top hat 도구를 클릭하여 염기서열분석 데이터를 매핑합니다. 드롭다운 메뉴에서 이 데이터가 단일 또는 쌍을 이룬 최종 데이터입니까? 그런 다음 적절한 빠른 대기열 파일을 선택합니다.다음 드롭다운 메뉴에서 Use a built in genome(내장 게놈 사용)을 선택하고 참조 C.elegans 게놈 데이터를 선택합니다. 다른 모든 매개 변수 옵션에 대해 default를 선택하고 execute를 클릭합니다. 데이터 세트에서 전사체의 상대적 풍부도를 추정하려면 NGS RNA 분석 섹션에서 커프 링크 도구를 선택하고 첫 번째 드롭다운 메뉴에서 Top Hat 분석에서 얻은 매핑된 허용 히트 bam 형식 파일을 선택합니다.두 번째 드롭다운 메뉴에서 현재 게놈 데이터가 포함된 GTF 파일에 대한 참조 주석을 설정합니다. 편향 보정 수행 옵션이 표시되면 예를 선택하고 기본 설정을 사용하여 작업을 실행합니다. 다음으로, NGS RNA 분석 메뉴에서 커프 병합 도구를 열어 모든 RNA 염기서열 샘플에 대해 생성된 조립된 전사체를 병합합니다.도구의 첫 번째 상자는 이전 단계에서 커프 링크를 사용하여 생성된 모든 GTF 파일을 로드합니다. 이제 동일한 균주 조건의 생물학적 복제를 포함하여 테스트된 각 균주 또는 조건에 대해 조립된 전사체 파일을 선택합니다. 사용자 참조 주석에 대해 예를 선택하고 참조 게놈 데이터 파일을 선택합니다.다음으로, 시퀀스 데이터 사용 옵션에 대해 예를 선택합니다. 이렇게 하면 적절한 참조 게놈을 자동으로 감지하고 선택할 수 있습니다. 다른 모든 매개변수는 기본 설정으로 두고 실행을 클릭합니다.단일 GTF 파일이 생성됩니다. 여러 균주 또는 상태를 비교하려면 NGS RNA 분석 섹션으로 돌아가서 커프 div 도구를 선택합니다. 그런 다음 cuff div 도구의 transcripts 메뉴에서 cuff merge에서 병합된 출력 파일을 선택합니다.그런 다음 두 조건에 대한 레이블을 입력합니다. 각 조건에 대해 replicates(복제)로 이동하여 해당 조건의 다른 생물학적 복제에 해당하는 top hat에서 허용되는 개별 적중 출력 파일을 선택합니다. 여러 파일을 동시에 선택하려면 Command 또는 Control 키를 누르고 있습니다.파일을 선택한 후 기본 매개 변수 설정을 사용하고 실행을 클릭하여 작업을 실행합니다. history 패널에서 생성된 gene differential testing 상자에 있는 저장 아이콘을 클릭하여 differentially expressed data를 다운로드합니다. 시작하려면 웹 사이트에서 David에 액세스하십시오.웹 페이지의 헤더에서 start analysis(분석 시작)를 선택합니다. 은하에서 얻은 유전자 목록을 상자 A에 복사하고 이 예에서는 유전자 식별자를 웜 기본 유전자 ID로 선택합니다. 그런 다음 질문 3의 목록 유형에서 유전자 목록을 선택하고 제출 목록 아이콘을 클릭합니다. 이제 David 작업을 선택할 수 있는 분석 마법사 홈페이지가 열립니다.이 비디오 세그먼트에서는 이러한 옵션 중 몇 가지에 대해 설명합니다. 먼저 Functional annotation clustering(기능 주석 클러스터링)을 선택하여 요약 페이지로 이동합니다. 주석 범주를 기본 설정으로 두고 Functional annotation clustering(기능 주석 클러스터링)을 클릭합니다.이 옵션은 보강 점수에 따라 순위가 매겨진 유사한 주석 용어의 클러스터를 생성합니다. 이제 분석 마법사로 돌아가서 기능 주석 차트 옵션을 선택하여 유전자 목록과 관련하여 상당히 과대 대표된 생물학적 용어를 식별합니다. 유용한 David 기능은 기능 주석 테이블을 만드는 옵션입니다.이것은 통계적 계산을 보여주지 않고 유전자와 관련된 모든 주석을 나열합니다. 이는 유전자별 유전자 분석 및 관심 있는 특정 유전자를 찾는 데 유용할 수 있습니다. 검토할 수 있는 또 다른 유용한 David 도구는 유전자 기능 분류입니다.이 옵션은 유전자를 농축 점수에 따라 순위가 매겨진 기능적으로 관련된 그룹 목록으로 분리합니다. 기술된 프로토콜은 생식선 손실 후 tcer-1에 의해 발현이 조절되는 유전자를 확인하는 데 사용되었습니다. 수명이 긴 생식계열 목록 GLP-1 돌연변이체의 전사체를 당사의 생식주에 나열되지만 수명 연장을 나타내지 않는 TCER-1 GLP-1 이중 돌연변이체와 비교했습니다.염기서열에 대한 품질 검사에서 낮은 품질의 판독, 48 - 49%GC 함량 및 51 염기쌍의 일정한 염기서열 판독 길이가 발견되지 않았습니다. 샘플의 게놈 범위는 7배에서 11배 사이로 추정되었습니다. Galaxy는 각 균주의 두 복제에서 얻은 NGS 데이터를 조합하고 차등 분석을 수행하여 게놈 와이드 발현 프로파일을 강조하는 유전자 목록을 생성할 수 있도록 했습니다.전체적으로 835개의 유전자가 0.05의 P 값 컷오프를 사용하여 두 균주 간에 다르게 발현되었습니다. 상향 조절된 유전자에 대한 기능적 주석 분석은 높은 농축 점수를 가진 4개의 주석 클러스터를 밝혀냈습니다. 가장 높은 수치는 사이토크롬 P450 및 생체이물 반응 유전자이며, 그 다음은 지질 변형에 관여하는 유전자입니다.하향 규제 대상의 기능적 주석 클러스터링은 또한 다양한 주석 클러스터를 식별했습니다. 여기에는 세포골격 기능, 성장, 생식 및 노화에 대한 긍정적인 조절을 위해 풍부한 클러스터가 포함되었습니다. Galaxy 파이프라인은 광범위한 생물학 분야의 연구자들이 대규모 유전자 발현 변화를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 길을 열었습니다.이 비디오를 시청한 후에는 RNA 탐색 실험을 수행하고 Galaxy 파이프라인을 사용하여 원시 하이 스루 풋 염기서열 분석 데이터를 분석할 수 있어야 합니다. 또한 David 플랫폼을 사용하여 Galaxy 데이터에서 생물학적으로 관련된 정보를 추출할 수 있어야 합니다.

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연구

JoVE Journal

Genetics

유전학

이 비디오는 in ovo electroporation으로 transfection 후 절개된 병아리 배아 척수 샘플에 대해 전체 전사체 분석을 수행하기 위한 기본 단계를 보여줍니다.

electroporation하여 병아리 배아 척수에서 차동 유전자 발현의 RNA-SEQ 분석

RNA-Seq 분석은 비모델 유기체에서 적응 형질의 분자 토대를 식별하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 여기에서는 모기 사육에서 RNA 염기서열 분석 및 RNA-Seq 데이터의 생물정보학 분석에 이르기까지 diapause와 non-diapause Aedes albopictus 모기 사이에 차등적으로 발현된 유전자를 식별하는 프로토콜에 대해 설명합니다.

아시아 타이거 모기에 Photoperiodic 휴면의 RNA-서열 분석을위한 실험 및 생물 정보학 프로토콜, Aedes albopictus

RNA 시퀀싱과 생물 정보학 분석은 마우스 EMLcells의 린-CD34 + 린-CD34- 부분 집단에서 유의 및 발현 된 전사 인자를 식별하는 데 사용되었다. 이들 전사 인자는 자기 갱신 린-CD34 +를 부분적으로 분화 된 린 - CD34- 세포 사이의 스위치를 결정하는데 중요한 역할을 할 수도있다.

RNA 시퀀싱 분석하여 EML 조혈 전구체 세포의자가 재생 (self-renewal)과 분화를 조절하는 중요한 요소의 식별

유전자 발현, 돌연변이 및 유전자 융합에 대해 선택된 전사체를 조사하기 위한 데이터 분석을 사용한 색인화된 cDNA 라이브러리 준비, 혼성화 및 캡처를 포함하는 표적 RNA 염기서열분석 기반 방법을 설명합니다. Targeted RNAseq를 사용하면 데스크톱 염기서열분석기에서 선택된 전사체를 비용 효율적이고 신속하게 평가할 수 있습니다.

RNA 시퀀싱 분석은 유전자 발현 및 게놈 변경을 특성화를 대상으로

이 프로토콜에서는 일반적인 프로세스를 설명 합니다 및 품질 관리 검사 드롭릿 기반, 높은 처리량 단일 셀 RNA-Seq 준비에 대 한 건강 한 성인 포유류 단일 세포를 준비에 필요한. 시퀀싱 매개 변수, 읽기 정렬 및 다운스트림 단일 셀 bioinformatic 분석 또한 제공 됩니다.

드롭릿 바코드 기반 단일 셀 Transcriptomics 성인 포유류 직물의

여기에서 우리는 마우스 배아 조직에서 유전자 발현을 프로파일링하는 다중단일 세포 mRNA 염기서열 분석방법을 제시했다. 멀티플렉싱 전략과 결합된 액적 기반 단일 세포 mRNA 염기서열 분석(scRNA-Seq) 방법은 여러 샘플에서 단일 세포를 동시에 프로파일링할 수 있어 시약 비용을 크게 줄이고 실험 배치 효과를 최소화합니다.

마우스 배아 세포의 다중화 단세포 mRNA 염기서열 분석

본질적으로 무질서한 도메인은 온코겐융합 전사 인자 기능에 중요합니다. 이러한 단백질을 치료적으로 표적으로 하기 위해서는 이러한 도메인에 의해 사용되는 규제 메커니즘에 대한 보다 상세한 이해가 필요합니다. 여기서는 전사학을 사용하여 유잉 육종에서 본질적으로 무질서한 EWS 도메인의 중요한 구조적 특징을 매핑합니다.

전사 분석을 사용하여 무질서한 온코겐 전사 요인의 구조 기능 관계 매핑

이 프로토콜의 목적은 RNA 염기서열 분석 데이터를 사용하여 후보 유전자의 진화 와 발현을 조사하는 것이다.

RNA-seq를 사용하여 분자 진화 및 유전자 발현을 조사하기 위한 생물정보학 파이프라인

여기에 제시된 프로토콜은 고급 통계 분석 접근법에 품질 관리 및 전처리 단계를 포함하여 원시 읽기에서 기능 분석에 RNA-시퀀싱 전사 데이터를 분석하는 완전한 파이프라인을 설명합니다.

호스트-병원체 상호 작용을 조사하기 위한 고처리량 전사 분석

본 연구는 조직 절편의 직접 공간 바코딩과 단일 세포 다중옴 분석을 결합한 공간적 Trekker–CUT&amp;Tag 멀티옴 프로토콜을 제시합니다. 이 접근법은 유전자 발현과 히스톤 H3K27ac 변형의 공간적으로 분리된 단일 세포 프로파일링을 동시에 가능하게 하여, 조직 미세해부학 맥락에서 유전자 조절에 대한 기전적 통찰을 제공합니다.

냉동 조직 절편에서 전사체 및 후생유전체 표적의 공간적으로 분리된 단일 세포 통합 다중체체 프로파일링

배우세요 C. elegans RNA 시퀀싱 데이터 분석 방법을 Galaxy 플랫폼을 활용하여 생물정보학 전문 지식 없이도 차등 발현 유전자를 식별하고 유전자 온톨로지 분석을 수행할 수 있습니다.

의 Transcriptomic 분석

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