일괄 처리 효 모 2 잡종 스크린에서 시퀀스 데이터의 informatic 분석

이 방법은 단백질 상호작용체의 특성에 대한 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 모든 생물 정보학 처리가 사용하기 쉬운 인터페이스로 작동된다는 것입니다. 이 소프트웨어는 생물정보학에 대한 전문 지식이 많지 않은 분자 생물학자, 세포 생물학자 및 생화학자가 분석을 쉽게 완료하는 데 사용할 수 있는 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스를 사용합니다.

일반적으로 시퀀스 데이터 처리를 처음 접하는 개인은 컴퓨터 프로그램이 혼란스럽고 번거롭기 때문에 어려움을 겪습니다. 우리는 인포매틱스를 쉽게 만들면 전체 기술에 훨씬 더 접근하기 쉽고 유용하다고 생각했습니다. 이 절차의 첫 번째 단계는 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 MAPster 소프트웨어 프로그램을 다운로드하여 설치하는 것입니다.

그런 다음 메인 탭을 통해 필요한 파일과 매개변수를 입력합니다. 적절한 Pairwise 버튼을 선택하여 DEEPN 분석을 위한 파일을 입력합니다. Pairwise 옵션을 Off로 설정하여 단일 읽기 형식으로 실행합니다.

적절한 창으로 끌어다 놓아 MAPster에 파일을 로드합니다. 게놈 상자에 나열된 인덱싱된 게놈에서 Y2H 먹이 라이브러리 삽입의 소스에 해당하는 참조 DNA 게놈 소스를 선택합니다. HISAT2는 다중 스레딩을 지원하므로 스레드 상자 아래에 매핑 프로그램에 전념할 컴퓨터 프로세스의 수를 나타냅니다.

출력 파일 이름을 지정하고, 이 파일 이름은 DEEPN 프로세스 전체에서 사용되므로 공백이나 특수 문자가 없는 짧지만 설명적인 이름을 사용하는 것이 좋습니다. Open Output Directory 버튼을 사용하여 매핑된 파일을 출력할 폴더를 지정합니다. 적절한 파일 및 매개 변수를 선택했으면 Add to Queue(대기열에 추가) 버튼을 사용하여 매핑 작업을 작업 대기열에 추가합니다.

모든 작업이 작업 대기열에 입력되면 대기열 실행 버튼을 클릭합니다. DEEPN 소프트웨어를 열어 이 분석을 시작합니다. 메인 창의 상단 선택 상자에서 해당 먹이 라이브러리 정보를 선택합니다.

Work Folder(작업 폴더) 단추를 클릭하고 폴더 디렉터리로 이동하여 처리된 파일이 이동할 수 있는 폴더를 선택합니다. 작업 폴더가 선택되면 DEEPN은 표시된 이름으로 세 개의 하위 폴더를 만듭니다. 성공적인 분석을 위해서는 올바른 SAM 파일을 올바른 폴더에 배치하고 어떤 파일에 매핑된 읽기와 매핑되지 않은 읽기가 있는지 확인해야 합니다.

MAPster 프로그램의 기본 설정으로 생성된 파일과 같이 매핑된 읽기와 매핑되지 않은 읽기가 모두 포함된 sam 파일을 사용하는 경우 sam_files 폴더에 배치합니다. Gene Count plus Junction Make 버튼을 클릭하여 처리를 시작합니다. 처리 시간은 시퀀스 데이터 파일의 크기와 수, 사용하는 컴퓨터의 처리 속도에 따라 달라집니다.

DEEPN이 데이터를 처리하면 전체 폴더 세트가 생성됩니다. 다음 단계는 통계 작성기에서 분석을 수행하는 것입니다. Stat_Maker 열고 설치 확인 버튼을 클릭합니다.

처음 실행하는 경우 Stat_Maker는 인터넷에서 R, JAGS 및 Bioconductor를 가져와 이러한 리소스를 자동으로 설치합니다. R, JAGS 및 Bioconductor가 감지되면 Stat_Maker 활성화되고 추가 사용자 입력이 허용됩니다. 폴더 선택 버튼을 클릭하여 DEEPN이 처리한 작업 폴더로 이동합니다.

Stat_Maker는 통계 분석을 위해 파일을 자동으로 찾아 창에서 나열합니다. 위의 파일 목록 창에서 각 벡터 및 미끼 데이터 세트와 각 성장 조건(선택되지 않은 및 선택됨)에 대해 아래의 파일 창으로 적절한 파일을 끌어다 놓습니다. 중요한 것은 Stat_Maker 빈 벡터에 대해서만 중복 데이터 세트, 선택되지 않은 모집단의 두 표본 및 선택된 표본 두 개가 필요하다는 것입니다.

이것은 실험 내의 변동성을 추정합니다. 실행 버튼을 클릭합니다. 컴퓨터 속도에 따라 계산에는 5분에서 15분 정도 걸립니다.

Stat_Maker 출력의 결과는 Stat_Maker Results라는 레이블이 지정된 기본 작업 폴더 내의 새 하위 폴더에 배치됩니다. 결과를 검토합니다. 각 잠재적 후보에 대한 데이터를 검토하려면 DEEPN 소프트웨어를 열고 해당 먹이 라이브러리 정보를 선택한 다음 작업 폴더를 사용하여 올바른 작업 폴더를 선택합니다.

Blast Query 버튼을 클릭하여 새 창을 로드합니다. 상단 텍스트 상자에 유전자 이름 또는 GenBank NM 번호를 입력하여 관심 있는 후보 유전자를 선택합니다. 유전자 이름은 Stat Maker 출력 파일에 나열된 이름에 해당합니다.

Enter 또는 Return을 입력하면 관심 유전자의 검색이 시작됩니다. 데이터셋 선택 메뉴를 사용하여 분석에 사용할 데이터셋을 선택합니다. 일반적으로 여기에는 비선택적 조건에서 성장한 벡터 및 미끼 샘플과 선택 조건에서 성장한 미끼 샘플이 포함됩니다.

처음에는 Blast Query 프로그램을 사용하여 데이터와 유전자 이름을 로드하는 데 약간의 시간이 걸릴 수 있지만 데이터 세트가 로드되면 훨씬 더 빨라집니다. Blast_Query 관심 순서를 따라 융합 지점과 각 융합 지점이 얼마나 풍부한지 표시합니다. 결과 탭을 사용하여 테이블 형식으로 표시하거나 플롯 탭을 사용하여 그래픽 형식으로 표시할 수 있습니다.

이러한 결과를 csv 파일로 내보내려면 오른쪽 위에 있는 CSV 저장 버튼을 클릭합니다. DEEPN 창에서 데이터 분석(Analyze Data) 아래에 있는 심도 읽기(Read Depth) 버튼을 클릭합니다. Read Depth 창이 열리면 상단 텍스트 상자에 NM 번호를 입력합니다.

풀다운 메뉴를 사용하여 관심 유전자가 농축된 관련 데이터 세트를 선택합니다. 왼쪽의 표와 오른쪽의 그래픽 디스플레이를 사용하여 관심 유전자에 해당하는 데이터에서 얼마나 많은 판독이 발견되었는지 확인합니다. Stat Maker 프로그램은 상호 작용하는 후보 단백질을 식별하는 데 필요한 관련 정보를 요약한 Excel에서 볼 수 있는 파일을 생성합니다.

또한 먹이 후보에 해당하는 플라스미드가 적절한 열린 판독 프레임을 포함하는지 여부에 대한 해당 분석이 표시됩니다. Blast Query는 모든 유전자를 평가하고 데이터베이스 내에서 발견된 총 접합 수의 ppm으로 정량화된 데이터 세트의 풍부도에 따라 서로 다른 위치를 정렬합니다. 이 예에서 ORF 및 In Frame에 있는 가장 풍부한 위치는 위치 867이며, 이는 GenBank NCBI Reference Sequence NM_019648의 뉴클레오티드 867이 먹이 단편의 시작임을 나타냅니다.

이 그래픽은 가상의 염기서열과 Gal4 활성화 영역과 관심 먹이 염기서열 사이의 올바른 프레임과 융합 지점을 포착하기 위해 5-프라임 올리고를 설계하는 방법을 보여줍니다. 이 Read Depth 창은 관심 염기서열의 뉴클레오티드 위치에 해당하는 데이터에서 얼마나 많은 염기서열이 발견되었는지 보여줍니다. 일단 마스터하면 데이터 처리는 10-20시간 내에 완료될 수 있으며 대부분의 시간은 무인으로 수행됩니다.

DEEPN 스크리닝과 해당 정보학 분석은 광범위한 분야의 연구자가 관심 단백질과의 상호 작용 네트워크를 탐색할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. MAPster 프로그램은 DEEPN 실험에서 시퀀스 파일을 쉽게 매핑할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 RNA-Seq 또는 ChIP-Seq와 같은 다양한 응용 분야에서 DNA를 참조하기 위해 염기서열 파일을 매핑하는 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.

DEEPN 소프트웨어는 배치 효모 2-하이브리드 데이터를 처리하기 위해 특별히 제작되었지만 RNA-Seq 데이터를 처리하는 데에도 사용할 수 있습니다. Stat Maker 프로그램은 어떤 유전자가 진정한 효모 2-하이브리드 상호 작용을 제공하는지 예측할 뿐만 아니라 프레임 정보 읽기와 같은 여러 다른 매개변수를 대조하여 연구자가 후보 히트를 빠르게 필터링할 수 있도록 합니다. 후보 상호 작용 단백질이 확인되면 표준 효모 2-하이브리드 분석, 생화학적 풀다운 분석 또는 관련 방법을 사용하여 상호 작용을 검증하는 것이 중요합니다.