Name: 미르머신: 식물 miRNA 주석을 위한 원스톱 상점 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-05-01T13:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 16 s
Description: 배우세요 miRNA 예측 파이프라인 mirMachine을 사용하여 식물 및 동물 유전체에서 알려진 miRNA와 새로운 miRNA를 정확하게 식별하는 방법을. 이 도구는 기존 알고리즘보다 민감도와 특이도가 높아 생물정보학 연구에 필수적입니다.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

1. 소프트웨어 종속성 및 설치
<ol><li>홈 사이트에서 또는 conda를 사용하여 소프트웨어 종속성을 설치합니다.<ol><li>Perl이 아직 설치되지 않은 경우 홈 사이트(https://www.perl.org/get.html)에서 다운로드하여 설치합니다. 참고: 표시된 결과는 Perl v5.32.0을 사용하여 예측되었습니다.</li>
		<li>정렬 프로그램인 Blast+를 홈 사이트(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279671/)에서 실행 파일 및 소스 코드로 다운로드합니다. 참고: 표시된 결과는 BLAST 2.6.0+를 사용하여 예측되었습니다.</li>
		<li>https://www.tbi.univie.ac.at/RNA/ 에서 RNAfold의 미리 컴파일 된 패키지를 설치하십시오.</li>
		<li>또는 다음 conda를 사용하여 이러한 소프트웨어를 설치하십시오: i) conda install -c bioconda blast; ii) conda install -c bioconda viennarna.</li>
	</ol></li>
</ol>2. 미르머신 설정 및 테스트
<ol><li>https://github.com/hbusra/mirMachine.git GitHub에서 최신 버전의 mirMachine 스크립트 및 mirMachine 제출 스크립트를 다운로드한 다음 스크립트 경로를 PATH로 설정합니다.</li>
	<li>GitHub에 제공된 테스트 데이터를 사용하여 mirMachine과 모든 종속성이 올바르게 다운로드되었는지 확인합니다.</li>
	<li>아래 표시된 테스트 데이터에서 mirMachine을 실행합니다. bash mirMachine_submit.sh -f iwgsc_v2_chr5A.fasta -i mature_high_conf_v22_1.fa.filtered.fasta -n 10 참고: 테스트 데이터에 밀 게놈의 염색체가 하나만 포함되어 있으므로 -n 옵션을 10으로 설정합니다. 기본적으로 -n 옵션은 20으로 설정됩니다.</li>
	<li>예측된 성숙한 miRNA, 예측된 전구체 및 염색체에서의 위치에 대한 hairpins.tbl.out.tbl 출력 파일을 제어합니다.</li>
	<li>로그 파일에서 프로그램 출력 및 경고를 확인합니다.</li>
</ol>3. 상동성 기반 miRNA 동정
<ol><li>아래 표시된 bash 스크립트를 사용하여 mirMachine을 실행합니다. bash mirMachine_submit.sh -f $genome_file -i $input_file -m $mismatches -n $number_of_hits</li>
	<li>예측된 miRNA를 확인합니다. 예측된 miRNA에 대해 $input_file.results.tbl.hairpins.tbl.out.tbl이라는 출력 파일을 찾습니다. pre-miRNA FASTA 서열에 대해 $input_file.results.tbl.hairpins.fsa라는 출력 파일을 찾습니다. 헤어핀 로그 파일에 대해 $input_file.results.tbl.hairpins.log 라는 출력 파일을 찾습니다.</li>
</ol>4. 새로운 miRNA 식별
<ol><li>sRNA-seq FASTQ 파일을 적절한 FASTA 형식으로 전처리합니다. 필요한 경우 어댑터를 다듬습니다. 품질이 낮은 읽기를 다듬지 마십시오. 대신 제거하십시오. N이 포함된 읽기를 제거합니다. FASTQ 파일을 FASTA 파일($input_파일)로 변환합니다.</li>
	<li>아래 표시된 bash 스크립트를 사용하여 mirMachine을 실행합니다. bash mirMachine_submit.sh -f $genome_file -i $input_file -n $number_of_hits -sRNAseq -lmax $lmax -lmin $lmin -rpm $rpm 참고: $mismatches 은 sRNA-seq 기반 예측을 위해 0으로 설정되었습니다.</li>
	<li>예측된 miRNA를 확인합니다. 예측된 miRNA에 대해 $input_file.results.tbl.hairpins.tbl.out.tbl이라는 출력 파일을 찾습니다. pre-miRNA FASTA 서열에 대한 $input_file.results.tbl.hairpins.fsa라는 출력 파일을 찾습니다. 헤어핀 로그 파일에 대해 $input_file.results.tbl.hairpins.log 라는 출력 파일을 찾습니다.</li>
</ol>5. 고급 매개 변수
참고: 기본값은 게놈 파일과 입력 miRNA 파일을 제외한 모든 매개변수에 대해 정의됩니다.
<ol><li>-db 옵션을 blast 데이터베이스로 설정하여 파이프라인 내에서 빌드 참조 데이터베이스를 건너뜁니다.</li>
	<li>-m 옵션을 허용되는 불일치 수로 설정합니다. 참고: 디폴트로, - m 옵션은 상동성 기반 예측의 경우 1로 설정되고 sRNA-seq 기반 예측의 경우 0으로 설정되었습니다.</li>
	<li>-n을 정렬 후 제거할 적중 횟수로 설정합니다(기본값은 20). 종에 따라 변경하십시오.</li>
	<li>-long을 사용하여 의심 목록에 대한 보조 구조를 평가합니다.</li>
	<li>-s를 사용하여 sRNA-seq 데이터를 기반으로 한 새로운 miRNA 예측을 활성화합니다.</li>
	<li>-lmax 옵션을 스크리닝에 포함할 sRNA-seq 판독의 최대 길이로 설정합니다.</li>
	<li>-lmax 옵션을 스크리닝에 포함할 sRNA-seq 판독의 최소 길이로 설정합니다.</li>
	<li>-rpm 옵션을 사용하여 백만개당 읽기 수(RPM) 임계값을 설정합니다. 참고: pri-miRNA/pre-miRNA의 길이와 같은 고급 매개변수의 경우 숙련된 사용자는 관심 연구를 위해 스크립트를 수정하는 것이 좋습니다. 또한 사용자가 일부 단계를 건너뛰거나 수정된 출력을 사용하려는 경우 줄 시작 부분에 # 을 추가하여 해당 줄을 건너뛰어 제출 스크립트를 수정할 수 있습니다.</li>
</ol>

<ol><li>Voinnet, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Origin%2C+biogenesis%2C+and+activity+of+plant+microRNAs%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Origin, biogenesis, and activity of plant microRNAs.</a> Cell. 136 (4), 669-687 (2009).</li>
<li>Budak, H., Akpinar, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plant+miRNAs%3A+biogenesis%2C+organization+and+origins%5BTitle%5D)+AND+%22Functional+%26+Integrative+Genomics%22%5BJournal%5D)">Plant miRNAs: biogenesis, organization and origins.</a> Functional & Integrative Genomics. 15 (5), 523-531 (2015).</li>
<li>Lee, R. C., Feinbaum, R. L., Ambros, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+C.+elegans+heterochronic+gene+lin-4+encodes+small+RNAs+with+antisense+complementarity+to+lin-14%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14.</a> Cell. 75 (5), 843-854 (1993).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exogenous+plant+MIR168a+specifically+targets+mammalian+LDLRAP1%3A+evidence+of+cross-kingdom+regulation+by+microRNA%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Research%22%5BJournal%5D)">Exogenous plant MIR168a specifically targets mammalian LDLRAP1: evidence of cross-kingdom regulation by microRNA.</a> Cell Research. 22 (1), 107-126 (2012).</li>
<li>Pang, K. C., Frith, M. C., Mattick, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+evolution+of+noncoding+RNAs%3A+Lack+of+conservation+does+not+mean+lack+of+function%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Genetics%22%5BJournal%5D)">Rapid evolution of noncoding RNAs: Lack of conservation does not mean lack of function.</a> Trends in Genetics. 22 (1), 1-5 (2006).</li>
<li>Guleria, P., Mahajan, M., Bhardwaj, J., Yadav, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plant+small+RNAs%3A+biogenesis%2C+mode+of+action+and+their+roles+in+abiotic+stresses%5BTitle%5D)+AND+%22Genomics%2C+Proteomics+and+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Plant small RNAs: biogenesis, mode of action and their roles in abiotic stresses.</a> Genomics, Proteomics and Bioinformatics. 9 (6), 183-199 (2011).</li>
<li>Jones-Rhoades, M. W., Bartel, D. P., Bartel, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MicroRNAs+and+their+regulatory+roles+in+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">MicroRNAs and their regulatory roles in plants.</a> Annual Review of Plant Biology. 57, 19-53 (2006).</li>
<li>Singh, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plant+small+RNAs%3A+advancement+in+the+understanding+of+biogenesis+and+role+in+plant+development%5BTitle%5D)+AND+%22Planta%22%5BJournal%5D)">Plant small RNAs: advancement in the understanding of biogenesis and role in plant development.</a> Planta. 248 (3), 545-558 (2018).</li>
<li>Lucas, S. J., Budak, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sorting+the+wheat+from+the+chaff%3A+identifying+miRNAs+in+genomic+survey+sequences+of+Triticum+aestivum+chromosome+1AL%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">Sorting the wheat from the chaff: identifying miRNAs in genomic survey sequences of Triticum aestivum chromosome 1AL.</a> PloS One. 7 (7), 40859(2012).</li>
<li>Li, S., Castillo-González, C., Yu, B., Zhang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+functions+of+plant+small+RNAs+in+development+and+in+stress+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Journal%22%5BJournal%5D)">The functions of plant small RNAs in development and in stress responses.</a> Plant Journal. 90 (4), 654-670 (2017).</li>
<li>Lee, Y., Jeon, K., Lee, J. T., Kim, S., Kim, V. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MicroRNA+maturation%3A+Stepwise+processing+and+subcellular+localization%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Journal%22%5BJournal%5D)">MicroRNA maturation: Stepwise processing and subcellular localization.</a> EMBO Journal. 21 (17), 4663-4670 (2002).</li>
<li>Lee, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MicroRNA+genes+are+transcribed+by+RNA+polymerase+II%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Journal%22%5BJournal%5D)">MicroRNA genes are transcribed by RNA polymerase II.</a> EMBO Journal. 23 (2), 4051-4060 (2004).</li>
<li>Bartel, D. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MicroRNAs%3A+Genomics%2C+biogenesis%2C+mechanism%2C+and+function%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">MicroRNAs: Genomics, biogenesis, mechanism, and function.</a> Cell. 116 (2), 281-297 (2004).</li>
<li>Lee, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+nuclear+RNase+III+Drosha+initiates+microRNA+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">The nuclear RNase III Drosha initiates microRNA processing.</a> Nature. 425 (6956), 415-419 (2003).</li>
<li>Meyers, B. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Criteria+for+annotation+of+plant+microRNAs%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Cell%22%5BJournal%5D)">Criteria for annotation of plant microRNAs.</a> Plant Cell. 20 (12), 3186-3190 (2008).</li>
<li>Sanei, M., Chen, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+microRNA+turnover%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of microRNA turnover.</a> Current Opinion in Plant Biology. 27, 199-206 (2015).</li>
<li>Li, J., Yang, Z., Yu, B., Liu, J., Chen, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methylation+protects+miRNAs+and+siRNAs+from+a+3%E2%80%B2-end+uridylation+activity+in+Arabidopsis%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Biology%22%5BJournal%5D)">Methylation protects miRNAs and siRNAs from a 3′-end uridylation activity in Arabidopsis.</a> Current Biology. 15 (16), 1501-1507 (2005).</li>
<li>Rogers, K., Chen, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biogenesis%2C+turnover%2C+and+mode+of+action+of+plant+microRNAs%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Cell%22%5BJournal%5D)">Biogenesis, turnover, and mode of action of plant microRNAs.</a> Plant Cell. 25 (7), 2383-2399 (2013).</li>
<li>Axtell, M. J., Meyers, B. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Revisiting+criteria+for+plant+microRNA+annotation+in+the+Era+of+big+data%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Cell%22%5BJournal%5D)">Revisiting criteria for plant microRNA annotation in the Era of big data.</a> Plant Cell. 30 (2), 272-284 (2018).</li>
<li>Camacho, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BLAST%2B%3A+architecture+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">BLAST+: architecture and applications.</a> BMC Bioinformatics. 10 (1), 421(2009).</li>
<li>Markham, N. R. N., Zuker, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UNAFold%3A+Software+for+nucleic+acid+folding+and+hybridization%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">UNAFold: Software for nucleic acid folding and hybridization.</a> Methods in Molecular Biology. 453, 3-31 (2008).</li>
<li>Alptekin, B., Akpinar, B. A., Budak, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+prescription+for+plant+miRNA+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Plant+Science%22%5BJournal%5D)">A comprehensive prescription for plant miRNA identification.</a> Frontiers in Plant Science. 7, 2058(2017).</li>
<li>Zhang, B., Pan, X., Cannon, C. H., Cobb, G. P., Anderson, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conservation+and+divergence+of+plant+microRNA+genes%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Journal%22%5BJournal%5D)">Conservation and divergence of plant microRNA genes.</a> Plant Journal. 46 (2), 243-259 (2006).</li>
<li>Appels, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shifting+the+limits+in+wheat+research+and+breeding+using+a+fully+annotated+reference+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Shifting the limits in wheat research and breeding using a fully annotated reference genome.</a> Science. 361 (6403), 7191(2018).</li>
<li>Wang, Y., Kuang, Z., Li, L., Yang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+bioinformatics+pipeline+to+accurately+and+efficiently+analyze+the+microRNA+transcriptomes+in+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%3A+JoVE%22%5BJournal%5D)">A bioinformatics pipeline to accurately and efficiently analyze the microRNA transcriptomes in plants.</a> Journal of Visualized Experiments: JoVE. (155), e59864(2020).</li>
<li>Kozomara, A., Griffiths-Jones, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MiRBase%3A+Annotating+high+confidence+microRNAs+using+deep+sequencing+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">MiRBase: Annotating high confidence microRNAs using deep sequencing data.</a> Nucleic Acids Research. 42, 68-73 (2014).</li>
<li>Lorenz, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ViennaRNA+Package+2.0%5BTitle%5D)+AND+%22Algorithms+for+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">ViennaRNA Package 2.0.</a> Algorithms for Molecular Biology. 6 (1), 26(2011).</li>
<li>Wicker, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+transposable+elements+on+genome+structure+and+evolution+in+bread+wheat%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biology%22%5BJournal%5D)">Impact of transposable elements on genome structure and evolution in bread wheat.</a> Genome Biology. 19 (1), 103(2018).</li>
<li>Flavell, R. B., Bennett, M. D., Smith, J. B., Smith, D. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome+size+and+the+proportion+of+repeated+nucleotide+sequence+DNA+in+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Biochemical+Genetics%22%5BJournal%5D)">Genome size and the proportion of repeated nucleotide sequence DNA in plants.</a> Biochemical Genetics. 12 (4), 257-269 (1974).</li>
<li>Wicker, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+repetitive+landscape+of+the+5100+Mbp+barley+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Mobile+DNA%22%5BJournal%5D)">The repetitive landscape of the 5100 Mbp barley genome.</a> Mobile DNA. 8, 22(2017).</li>
<li>Yang, Q., Ye, Q. A., Liu, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanism+of+siRNA+production+from+repetitive+DNA%5BTitle%5D)+AND+%22Genes+and+Development%22%5BJournal%5D)">Mechanism of siRNA production from repetitive DNA.</a> Genes and Development. 29 (5), 526-537 (2015).</li>
<li>Lam, J. K. W., Chow, M. Y. T., Zhang, Y., Leung, S. W. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((siRNA+versus+miRNA+as+therapeutics+for+gene+silencing%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Therapy.+Nucleic+Acids%22%5BJournal%5D)">siRNA versus miRNA as therapeutics for gene silencing.</a> Molecular Therapy. Nucleic Acids. 4 (9), 252(2015).</li>
<li>Bartel, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MicroRNAs+directing+siRNA+biogenesis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Structural+and+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">MicroRNAs directing siRNA biogenesis.</a> Nature Structural and Molecular Biology. 12 (7), 569-571 (2005).</li>
<li>Meng, Y., Shao, C., Wang, H., Chen, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Are+all+the+miRBase-registered+microRNAs+true%3F+A+structure-+and+expression-based+re-examination+in+plants%5BTitle%5D)+AND+%22RNA+Biology%22%5BJournal%5D)">Are all the miRBase-registered microRNAs true? A structure- and expression-based re-examination in plants.</a> RNA Biology. 9 (3), 249-253 (2012).</li>
<li>Berezikov, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evolutionary+flux+of+canonical+microRNAs+and+mirtrons+in+Drosophila%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Genetics%22%5BJournal%5D)">Evolutionary flux of canonical microRNAs and mirtrons in Drosophila.</a> Nature Genetics. 42 (1), author reply 9-10 6-9 (2010).</li>
</ol>

당사의 miRNA 파이프라인인 SUmir는 지난 10년 동안 많은 식물 miRNA의 식별에 사용되었습니다. 여기에서 우리는 완전히 자동화되고 자유롭게 사용할 수 있는 새로운 miRNA 식별 및 주석 파이프라인인 mirMachine을 개발했습니다. 더욱이, 이전 파이프라인을 포함하되 이에 제한되지 않는 다수의 miRNA 식별 파이프라인은 UNAfold 소프트웨어(21)에 의존했는데, 이는 한때 자유롭게 이용가능했음에도 불구하고 시간이 지남에 따라 상용 소프트웨어가 되었다. 이 새롭고 완전히 자동화된 미르머신은 더 이상 UNAfold에 의존하지 않습니다. 대신에, 비엔나RNA 패키지(27 )로부터 자유롭게 이용가능한 RNAfold가 2차 구조 예측을 위해 사용된다. 또한 mirMachine의 모든 스크립트는 조정 가능한 매개 변수가있는 bash 스크립트로 수집되어 mirMachine을 완전히 자동화되고 자유롭게 사용할 수있는 miRNA 예측 및 주...

차세대 염기서열분석 기술의 발전으로 RNA 구조와 조절 요소에 대한 이해가 넓어졌으며 기능적으로 중요한 비코딩 RNA(ncRNA)가 밝혀졌습니다. 다양한 유형의 ncRNA 중에서 마이크로 RNA (miRNA)는 식물 1,2에서 길이가 19에서 24 뉴클레오티드 사이 인 작은 RNA의 기본 조절 클래스를 구성합니다. 선충류에서 최초의 miRNA가 발견 된 이후 Caenorhabditis elegans3, miRNA의 존재와 기능은 동물 및 식물 게놈에서도 광범위하게 연구되었습니다 4,5,6. miRNA는 절단 또는 번역 억제를 위해 mRNA를 표적으로 하여 기능합니다7. 축적된 증거는 또한 miRNA가 성장 및 발달8, 자가 생물 발생9 및 여러 생물학적 및 비생물적 스트레스 반응10을 포함하여 식물의 광범위한 생물학적 과정에 관여한다는 것을 보여주었습니다.
식물에서 miRNA는 처음에 pri-miRNA11이라고 하는 긴 1차 전사체에서 처리됩니다. 핵 내부의 RNA 중합효소 II에 의해 생성된 이들 pri-miRNA는 불완전한 폴드백 구조(12)를 형성하는 긴 전사체이다. pri-miRNA는 나중에 pre-miRNA11이라고 하는 miRNA의 내인성 단일 가닥(ss) 헤어핀 전구체를 생성하기 위해 절단 과정을 거칩니다. pre-miRNA는 단일 가닥이 이중 가닥 구조로 접혀 miRNA 듀플렉스(miRNA/miRNA*)13를 절제하는 헤어핀 유사 구조를 형성합니다. 다이서 유사 단백질은 miRNA/miRNA* 듀플렉스의 두 가닥을 절단하여 2-뉴클레오티드 3'-오버행14,15를 남깁니다. miRNA 듀플렉스는 핵 내부에서 메틸화되어 miRNA의 3'-말단을 분해 및 우리딜화 활성으로부터 보호합니다16,17. 헬리카제는 수출 후 메틸화된 miRNA 이중체를 풀고 성숙한 miRNA를 세포질18의 RNA 유도 침묵 복합체(RISC)에 노출시킵니다. 듀플렉스의 한 가닥은 RISC에 통합된 성숙한 miRNA인 반면 다른 가닥인 miRNA*는 분해됩니다. miRNA-RISC 복합체는 표적 서열에 결합하여 완전 상보성의 경우 mRNA 분해 또는 부분 상보성의 경우 번역 억제를 유도한다13.
발현 및 생물발생 특징에 기초하여, miRNA 주석에 대한 가이드라인이15,19에 기재되었다. 정의된 가이드라인에 따라 Lucas와 Budak은 식물9에서 상동성 기반 인실리코 miRNA 식별을 수행하기 위해 SUmir 파이프라인을 개발했습니다. SUmir 파이프라인은 SUmirFind 및 SUmirFold라는 두 개의 스크립트로 구성되었습니다. SUmirFind는 2개 이하의 불일치가 있는 히트를 포함하고 더 짧은 히트(blastn-short-unapped -penalty -1 -reward 1)에 대한 편향을 피하기 위해 수정된 매개변수를 사용하여 NCBI(National Center for Biotechnology Information) 기본 로컬 정렬 검색 도구(BLAST) 스크리닝을 통해 알려진 miRNA 데이터 세트에 대해 유사성 검색을 수행합니다. SUmirFold는 UNAfold21을 사용하여 BLAST20 결과로부터 추정되는 miRNA 서열의 2차 구조를 평가합니다. SUmirFold는 헤어핀 구조의 특성을 식별하여 miRNA를 작은 간섭 RNA와 구별합니다. 또한, 매개 변수, 최소 배 에너지 지수 > 0.67 및 GC 함량 24-71 %에 의해 miRNA를 tRNA 및 rRNA와 같은 다른 ssRNA와 구별합니다. 이 파이프라인은 (i) 민감도 증가, (ii) 주석 정확도 증가, 및 (iii) 예측된 miRNA 유전자(22)의 게놈 분포를 제공하기 위한 2개의 추가 단계를 추가함으로써 최근에 업데이트되었다. 식물 miRNA 서열23의 높은 보존성을 감안할 때, 이 파이프라인은 원래 상동성 기반 miRNA 예측을 위해 설계되었습니다. 그러나 새로운 miRNA는 밀접하게 관련된 종 간의 miRNA의 서열 보존에 크게 의존했기 때문에 이 생물정보학 분석으로 정확하게 식별할 수 없었습니다.
이 논문은 1) 알려진 miRNA와 새로운 miRNA를 보다 정확하게 식별할 수 있고(예를 들어, 파이프라인은 이제 sRNA-seq 기반 새로운 miRNA 예측 및 상동성 기반 miRNA 식별을 사용함) 2) 완전히 자동화되고 자유롭게 사용할 수 있는 새롭고 완전히 자동화된 miRNA 파이프라인인 mirMachine을 제시합니다. 출력에는 예측된 miRNA의 게놈 분포도 포함되었습니다. mirMachine은 밀 및 애기장대 게놈에서 상동성 기반 및 sRNA-seq 기반 예측 모두에 대해 테스트되었습니다. 처음에는 자유 소프트웨어로 출시되었지만 UNAfold는 지난 10년 동안 상용 소프트웨어가 되었습니다. 이 업그레이드를 통해 2차 구조 예측 도구가 UNAfold에서 RNAfold로 전환되어 mirMachine을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이제 사용자는 간단한 제출 스크립트를 실행하여 완전히 자동화된 mirMachine 파이프라인을 실행할 수 있습니다(예제는 https://github.com/hbusra/mirMachine.git 에서 제공됨).

<table><tbody><tr><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279671/</td><td></td><td></td> <td>Blast+</td></tr><tr><td>https://github.com/hbusra/mirMachine.git</td><td></td><td></td><td>mirMachine 제출 스크립트</td></tr><tr><td>https://www.perl.org/get.html</td><td></td><td></td><td>Perl</td></tr><tr><td>https://www.tbi.univie.ac.at/RNA/</td><td></td><td></td> <td>RNAfold</td></tr><tr><td>Arabidopsis TAIR10</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Triticum aestivum (밀, IWGSC RefSeq v2)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

미르머신: 식물 mirna 주석을 위한 원스톱 상점

mirMachine: A One-Stop Shop for Plant miRNA Annotation

다양한 유형의 비암호화 RNA 중에서 마이크로RNA(miRNA)는 틀림없이 지난 10년 동안 주목을 받아 왔습니다. 유전자 발현의 전사 후 조절자로서 miRNA는 가뭄 및 질병과 같은 생물학적 스트레스에 대한 발달 및 반응을 포함하여 다양한 세포 경로에서 중요한 역할을 합니다. 고품질 참조 게놈 서열을 보유하면 miRNA 서열이 고도로 보존되는 여러 식물 종에서 miRNA를 식별하고 주석을 달 수 있습니다. 전산 miRNA 식별 및 주석 프로세스는 대부분 오류가 발생하기 쉬운 프로세스이므로 상동성 기반 예측은 예측 정확도를 높입니다. 우리는 지난 10년 동안 miRNA 주석 파이프라인인 SUmir를 개발하고 개선했으며, 그 이후로 여러 식물 게놈에 사용되었습니다. 
본 연구는 (i) 2차 구조 예측에 대한 추가 필터링 단계를 추가하고, (ii) 완전 자동화하고, (iii) 이전 파이프라인을 사용하여 작은 RNA 시퀀싱 판독을 기반으로 하는 상동성 또는 새로운 miRNA를 기반으로 알려진 miRNA를 예측하는 새로운 옵션을 도입함으로써 완전 자동화된 새로운 miRNA 파이프라인인 mirMachine (miRNA Machine)을 제시합니다. 새로운 miRNA 파이프라인인 mirMachine은 애기장대 정보 리소스, TAIR10, 애기장대 게놈 방출 및 국제 밀 게놈 시퀀싱 컨소시엄(IWGSC) 밀 참조 게놈 v2를 사용하여 테스트되었습니다.

상술한 miRNA 파이프라인인 mirMachine을 파이프라인의 성능을 빠르게 평가하기 위한 테스트 데이터에 적용하였다. miRBase v22.1에 침착된 신뢰도가 높은 식물 miRNA만이 IWGSC 밀 RefSeq 게놈 v224의 염색체 5A에 대해 스크리닝되었습니다. mirMachine_find 최대 1개의 불일치가 허용되는 189개의 고신뢰도 miRNA의 비중복 목록에 대해 312개의 히트를 반환했습니다(표 1). mirMachine_fold 2차 구조 평가에 따라 이들 중 49개를 추정 miRNA로 분류했습니다. 가장 많이 대표되는 miRNA 그룹은 miR9666이었으며 총 18개의 miRNA가 확인되었습니다(그림 1). 일부 miRNA는 동일한 성숙 miRNA를 공유하지만 다른 pre-miRNA 서열에서 처리되었습니다. 이러한 miRNA는 miRNA 패밀리 이름 뒤에 고유 번호(예: miR156...

여기에서는 1) 알려진 miRNA와 새로운 miRNA를 보다 정확하게 식별할 수 있고 2) 완전히 자동화되어 자유롭게 사용할 수 있는 새롭고 완전히 자동화된 miRNA 파이프라인인 mirMachine을 제시합니다. 이제 사용자는 간단한 제출 스크립트를 실행하여 완전히 자동화된 mirMachine 파이프라인을 실행할 수 있습니다.

미르머신: 식물 miRNA 주석을 위한 원스톱 상점

Of different types of noncoding RNAs, microRNAs (miRNAs) have arguably been in the spotlight over the last decade. As post-transcriptional regulators of ...

마이크로 RNA의 전산 식별은 높은 위양성 예측을 산출합니다. 최근 업데이트를 통해 mirMachine은 알려진 새로운 마이크로 RNA 예측에서 높은 감도와 특이성을 제공합니다. MirMachine은 감도 측면에서 최신 마이크로 RNA 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었으며 mirMachine은 이제 완전히 자동화되고 자유롭게 사용할 수 있으므로 모든 사람이 제공된 지침에 따라 사용할 수 있습니다.MirMachine은 조직 및 조건에 특정한 데이터의 제한 없이 추정되는 마이크로 RNA의 게놈 전체 분포를 예측할 수 있습니다. msRNA 시퀀싱 실험 전에 예비 데이터를 사용할 수 있으면 중요한 마이크로 RNA 유전자에 대한 검증 프로세스가 빨라집니다. 기계를 설정하기 전에 텍스트 원고의 링크를 사용하여 각 홈 사이트에서 소프트웨어 종속성을 다운로드하고 설치하십시오.또는 소프트웨어 종속성을 설치하는 더 쉽고 빠른 방법은 텍스트 원고에 제공된 명령을 사용하여 conduct를 사용하는 것입니다. GitHub에서 최신 버전의 mirMachine 스크립트를 단순한 기계 제출 스크립트로 다운로드합니다. 그런 다음 스크립트 경로를 경로 탭으로 설정합니다.GitHub의 테스트 데이터에서 mirMachine을 실행하여 mirMachine 및 해당 종속성이 올바르게 다운로드되었는지 확인합니다. 표준 출력 스트림으로 화면의 작업 상태를 확인합니다. 완료된 텍스트가 모두 나타나면 출력 파일을 제어합니다.머리핀 도트 TBL 도트 아웃 도트 TBL 출력 파일을 제어합니다. 두 번째, 세 번째 및 여섯 번째 열에서 성숙한 miRNA pre miRNA와 miRNA 별 서열을 확인합니다. 각 줄의 끝에있는 염색체에서 예측 된 miRNA의 위치를 찾으십시오.그런 다음 로그 파일에서 프로그램 출력 및 경고를 확인합니다. 상동성 기반 식별을 위해 bash 스크립트를 사용하여 mirMachine을 실행하고 예측된 mRNA를 확인합니다. 성숙한 miRNA 및 pre miRNA 가장 빠른 서열에 대한 출력 파일과 헤어핀 로그 파일의 출력 파일을 찾습니다.새로운 miRNA 동정을 위해 sRNA-seq Fast Q 파일을 적절한 FASTA 형식으로 사전 처리합니다. 어댑터를 다듬고 sRNA-seq 읽기에 대한 전처리가 mirMachine의 일부가 아니므로 N을 포함하는 것과 같은 저품질 읽기를 제거합니다. 제출된 데이터에 대해 안정적인 트리밍 도구와 트리밍 매개변수를 선택합니다.FASTQ 파일을 입력 파일로 FASTA 파일로 변환합니다. 풍부 테이블 파일이 제공되는 경우 mirMachine 스크립트와 함께 제공된 수정 스크립트를 사용하여 테이블 파일을 적절한 FASTA 입력으로 변환합니다. 그런 다음 bash 스크립트를 사용하여 mirMachine을 실행합니다.예측된 miRNA를 확인합니다. 예측된 mRNA 및 prem miRNA FASTA 서열에 대한 출력 파일과 헤어핀 로그 파일에 대한 출력 파일을 찾습니다. dash DB 옵션을 blast 데이터베이스로 설정하여 파이프라인 내에서 빌드 참조 데이터베이스를 건너뜁니다.대시 M 옵션을 허용되는 불일치 수로 설정하고 대시 N을 정렬 후 제거할 적중 수로 설정합니다. 종에 따라 변경하십시오. 대시를 사용하여 용의자 목록에 대한 2차 구조를 평가하고, 대시를 사용하여 sRNA-seq 데이터에 기초한 신규한 miRNA 예측을 활성화합니다.대시 Lmax 옵션을 스크리닝에 포함할 S RNA-seq 판독의 최대 길이로 설정하고 대시 Lmin 옵션을 스크리닝에 포함할 sRNA-서열 판독의 최소 길이로 설정합니다. 대시 RPM 옵션을 사용하여 백만 개당 읽기 임계값을 설정합니다. 대표 분석에서.IWGSC 밀의 염색체 5 A로부터의 mRNA 패밀리의 분포가 표시된다. mRNA의 가장 높은 대표 그룹은 18개의 확인된 miRNA가 있는 miR9666이었습니다. 애기장대 탈리아나 및 밀 종에 대한 mirMachine의 성능은 miRDP2와 비교됩니다.민감도와 두 번째 양성의 비교는 mirMachine이 애기장대 데이터에서 miRDP2를 능가하는 것으로 나타났습니다. 밀 데이터의 경우 발현 증거를 통한 mirMachine 상동성 기반 예측은 miRDP2보다 더 나은 민감도를 제공했습니다. 두 게놈 모두에 대해 miRDP2는 sRNAs-seq 및 상동성 기반 예측보다 더 많은 수의 참양성을 예측했습니다.필요한 응용 프로그램을 설정하는 것은 경험이없는 사용자에게 부담이 될 수 있습니다. 이 비디오 자습서를 따르면 도움이 될 것입니다. 설치 프로세스의 시각화는 비 계산 연구원이 기본 컴퓨팅에 들어가도록 장려합니다.또한 비디오의 출력 파일을 조사하면 사용자가 결과를 해석하는 데 확실히 도움이 됩니다.

mirmachine-a-one-stop-shop-for-plant-mirna-annotation

Research

연구

JoVE Journal

Biology

생물학

사용자 정의 microRNA의 microarray 실험을 수행 간단한 절차 설명합니다. 단계, RNA, RNA 라벨링 및 참조 DNA를 분리 microarrays에 샘플을 hybridizing, microarrays를 검색, quantifying 및 하이브리드화 신호를 분석 등이 있습니다.

사용자 정의 MicroRNA의 Microarray 실험을 수행

이 문서에서는 식별 및 Levadura에 애기 Tóxicos (ATL) E3 유비퀴틴 ligases 제품군에 적용 하는 소문에 유전자 가족의 특성에 대 한 절차를 설명 합니다.

게놈 넓은 식별 및 소문의 ATL E3 유비퀴틴 리가 유전자 가족의 식 메타 분석을 위한 포괄적인 워크플로

여기 우리는 효율적으로 만들기 위한 호모-수 박, 병 조롱 박, 감기 응답 microRNAs의 조사에 대 한 조직 샘플링, 데이터 생성 및 데이터 분석의 방법 이외에 사이 heterografts 상세한 프로토콜을 제시.

감기 응답 MicroRNAs의 연구에 대 한 호모-그리고 수 박 및 호리병박 사이 Heterografts를 생성

업데이트된 식물 miRNA 기준과 철저한 알고리즘을 갖춘 생물정보학 파이프라인, 즉 miRDeep-P2(짧은 경우 miRDP2)는 식물의 microRNA 전사체, 특히 복잡하고 큰 게놈이 있는 종의 경우 정확하고 효율적으로 분석할 수 있습니다.

식물의 MicroRNA 전사체를 정확하고 효율적으로 분석하는 생물정보학 파이프라인

여기서는 작은 RNA를 격리하고, microRNAs를 보강하고, 처리량이 높은 시퀀싱을 위한 샘플을 준비하기 위한 단계별 전략을 설명합니다. 그런 다음 시퀀스 읽기를 처리하고 오픈 소스 도구를 사용하여 microRNAs에 정렬하는 방법을 설명합니다.

MicroRNAs를 격리하고 시퀀싱하고 오픈 소스 도구를 사용하여 분석하기 위한 완벽한 파이프라인

우리는 표준 방법 보다는 더 적은 편견을 가진 상세한 작은 RNA 라이브러리 배상 프로토콜 및 2'-O-메틸 RNA를 위한 증가한 감도를 제시합니다. 이 프로토콜은 비용을 절감하기 위해 수제 시약을 사용하거나 편의를 위해 키트를 사용하여 따를 수 있습니다.

작은 RNA-seq 개선: 2'-O-메틸 RNA의 더 적은 편견 및 더 나은 검출

여기서 설명된 것은 생물학적으로 상승적인 miRNAs및 그들의 조립체를 짧은 트랜스게네인으로 특성화하기 위한 프로토콜이며, 이는 유전자 치료 애플리케이션을 위한 동시 과발현을 허용한다.

교모세포종에서 기능적으로 연관된 miRNAs의 특성화 및 유전자 치료를 위한 인공 클러스터로의 엔지니어링

이 방법은 전체 RNA 추출물로부터 miRNAs를 검출하기 위해 북부 혼성화 기술의 사용을 보여줍니다.

식물 MicroRNAs의 검출 및 정량화를 위한 RNA 블롯 분석

우리는 네 개의 플라스미드를 가진 시험관 내에서 세포에서 사용되는 인트로닉 마이크로RNA 생물발생 리포터 어세이를 개발하였다: 하나는 인트로닉 miRNA를 가지고 있고, 하나는 표적을 가지고 있고, 다른 하나는 조절 단백질을 과발현하기 위해, 다른 하나는 레닐라 루시페라제이다. miRNA를 처리하고, 표적 서열에 결합함으로써 루시퍼라제 발현을 조절할 수 있었다.

포유류 세포에서 인트로닉 마이크로RNA 성숙을 분석하기 위한 리포터 분석

이 프로토콜은 단일 실험 내에서 35kb만큼 큰 고유한 miRNA 클러스터 부재 결실 조합을 운반하는 유전자 변형 세포주 패널의 신속한 생성을 가능하게 하는 마이크로RNA 클러스터 네트워크 분석을 위한 고처리량 클러스터 규칙적인 간격 간 짧은 팰린드로믹 반복(CRISPR) 유전자 편집 워크플로우를 기술합니다.

마이크로RNA 클러스터 네트워크 분석을 위한 CRISPR 유전자 편집 도구

이 프로토콜은 마이크로RNA와 다중화된 단백질을 동시에 검출하고 정량화하기 위해 포르말린 고정 파라핀 포매 조직을 사용한 탠덤 면역형광 혼성화 분석을 설명합니다.

새로운 검출 및 정량화 방법으로서의 Locked-nucleic-acid In situ Hybridization을 통한 MicroRNA 증폭 및 인식

배우세요 miRNA 예측 파이프라인 mirMachine을 사용하여 식물 및 동물 유전체에서 알려진 miRNA와 새로운 miRNA를 정확하게 식별하는 방법을. 이 도구는 기존 알고리즘보다 민감도와 특이도가 높아 생물정보학 연구에 필수적입니다.

미르머신: 식물 miRNA 주석을 위한 원스톱 상점

더 많은 동영상 탐색