May 9th, 2011
Prezentujemy publiczną stronę internetową do analizy sekwencji genomowych. Wykrywa wzorce sekwencji DNA z różnymi nielosowymi składami nukleotydów. Ten zasób generuje również losowe sekwencje o różnych poziomach złożoności.
Ogólnym celem tej procedury jest zbadanie średniej klasyfikacji, nielosowości, zwanej również jednorodnością sekwencji genomowej określonej przez użytkownika. Osiąga się to poprzez najpierw zbadanie składu oligonukleotydów sekwencji wejściowej i wygenerowanie tabeli częstości oligonukleotydów składających się na sekwencję. Cel ten osiąga się poprzez wywołanie programu SRI Analyzer.
Drugim krokiem jest wytworzenie losowych sekwencji, które mają dokładnie taki sam skład oligonukleotydowy jak sekwencja wejściowa. Osiąga się to poprzez wywołanie programu generatora SRI. Trzecim krokiem procedury jest znalezienie segmentów w sekwencjach wejściowych i randomizowanych, które są znacznie wzbogacone o określoną kombinację nukleotydów lub nukleotydów, na przykład GC lub ag.
Cel ten osiąga program MRI Analyzer. Ostatnim krokiem procedury jest pobranie plików zawierających sekwencje wszystkich regionów MRI wykrytych przez program. Ostatecznie można uzyskać wyniki, które pokazują, że większość regionów genomowych arii wielokomórkowych jest znacznie wzbogacona o segmenty zawierające ekstrema składu zasad wykryte dla każdego z czterech nukleotydów lub dowolnej z ich kombinacji.
Te w jednorodnych regionach są związane z nietypowymi potwierdzeniami DNA i/lub szczególnymi właściwościami DNA. Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w dziedzinie genomiki, takie jak znajdowanie potencjalnie funkcjonalnych elementów DNA na rozległych obszarach sekwencji niekodujących, w tym w regionach międzygenowych lub wejściach. Chociaż metoda ta może zapewnić wgląd w genomy ssaków, można ją również zastosować do innych organizmów, takich jak bezkręgowce, rośliny, grzyby i bakterie.
Otwórz stronę główną internetowego pakietu genomicznego średniego zakresu jednorodności lub G GM I pod adresem www.bioinfo.utoledo. edu/gri/zasób internetowy. Zawiera również szczegółowe informacje na temat programów w linku help how to Readme.
Podczas gdy wszystkie opublikowane materiały na temat genomicznego, rezonansu magnetycznego i podobnych algorytmów są wymienione w linkach do odpowiednich zasobów, utwórz plik z szybciej sformatowaną sekwencją, aby rozpocząć sesję analizy A-G-M-R-I. Szybciej sformatowana sekwencja zaczyna się od symbolu marchewki lub większości niż, po którym następuje unikatowy identyfikator lub nazwa oraz sekwencja w kolejnych wierszach. Tylko nukleotydy TG i C będą przetwarzane przez genomowy rezonans magnetyczny, chociaż dozwolone są inne dane wejściowe znaków.
Używany jest plik sekwencji dla genu PKD one. Aby zademonstrować sesję, naciśnij przycisk start. Spowoduje to otwarcie nowej strony internetowej, która daje możliwość skopiowania i wklejenia sekwencji wejściowej w odpowiednim oknie lub jeśli plik jest duży.
Aby go przesłać, kliknij przycisk wybierz plik, aby przesłać plik. Przejdź do żądanego pliku. Następnie kliknij przycisk rozpocznij tę sesję z tym plikiem Potwierdzenie, że plik został pomyślnie przesłany, jest wyświetlane u góry strony. Poniżej.
Ta wiadomość jest identyfikatorem bieżącej sesji, którą w tym przypadku jest C osiem EP o sześć. Aby przeanalizować krótki zakres jednorodności sekwencji wejściowej, kliknij przycisk Analizuj krótki zakres w jednorodności. Program otworzy nową stronę, zaprojektowaną specjalnie do wykonania programu SRI Analyzer.
Tutaj musimy wybrać maksymalną długość oligonukleotydów do badania. Ponieważ nasze sekwencje wejściowe o średniej wielkości około 50 000 nukleotydów, wybieramy formery jako najwyższą długość oligonukleotydów, dla których zostaną obliczone częstotliwości. Na koniec musimy natychmiast nacisnąć przycisk analizuj plik.
Program oblicza częstości wszystkich oligonukleotydów o wybranej długości i mniejszych długościach w sekwencji wejściowej. Aby zobaczyć częstości występowania wszystkich oligonukleotydów, kliknij na link pobierz plik z kompozycją. Ten plik nazywa się user file.
com oznacza tabelę z trzema kolumnami. Pierwsza kolumna określa oligonukleotydy. Drugi reprezentuje ich względne częstości, a trzeci reprezentuje liczbę wystąpień oligonukleotydów w sekwencji wejściowej.
Aby wygenerować losowe sekwencje o takim samym składzie oligonukleotydowym jak plik wejściowy, kliknij zakładkę Generator SRI. Na nowej stronie wybierz liczbę próbek losowych sekwencji, które mają zostać wygenerowane. Każda z tych próbek będzie zawierała losowe sekwencje o tej samej liczbie i długości, co sekwencje wejściowe w pliku użytkownika.
W tym przykładzie plik użytkownika jest sekwencją genu PKD one. Następnie wybierz najdłuższą długość oligonukleotydów, dla których częstotliwości będą przybliżone w losowych sekwencjach, wybierając przycisk radiowy dla formorów, który oznacza cztery podstawowe oligonukleotydy. Następnie wybierz dwie dla liczby próbek losowych sekwencji, które mają zostać wygenerowane.
Na koniec uruchom program, klikając przycisk generuj plik dla sekwencji wejściowych setek tysięcy nukleotydów. Wygenerowanie losowych sekwencji może potrwać kilka minut. Poczekaj więc aż na dole tej strony pojawią się niebieskie linki do pobrania.
Aby przeanalizować średni zakres jednorodności sekwencji wejściowych i randomizowanych, kliknij zakładkę Analizator MRI. Na nowej stronie wybierz sekwencję do przeanalizowania z listy Plik do analizy. Następnie wybierz zawartość GC z listy siedmiu typów zawartości.
Zawartość GC oznacza skład G plus C. Pole rozmiaru okna umożliwia wybór długości okna, dla którego będą sprawdzane sekwencje bogate i ubogie w zawartość. Zachowaj domyślny rozmiar okna 50 nukleotydów.
Na koniec wybierz górny i dolny próg odpowiednio dla regionów bogatych i ubogich w zawartość. Progi te można zdefiniować na podstawie liczby poszczególnych nukleotydów w bieżącym oknie lub na podstawie procentu tych nukleotydów w oknie. W tym przypadku najpierw wybierzmy losowe wartości 60% dla górnego progu i 30% dla dolnego progu.
Następnie naciśnij przycisk analizuj plik Następnie pojawi się link do pliku wyjściowego i zostanie wyświetlona graficzna reprezentacja wyników. Wszystkie regiony o bogatej zawartości wzdłuż sekwencji wejściowej są oznaczone jako niebieskie skoki w górę, a regiony o niskiej zawartości jako czerwone skoki w dół. Wykres pokazuje, że istnieje zbyt wiele niebieskich skoków, które pokazują regiony bogate w GC i znacznie mniej czerwonych skoków, które pokazują regiony ubogie w GC.
Oznacza to, że wybrane parametry nie są optymalne. W następnej iteracji użyj górnego progu 75% i dolnego progu 32%. Ponownie zainicjuj analizator MRI, klikając przycisk analizuj plik.
Nowy wykres pokazuje, że nawet dla nowych, znacznie bardziej rygorystycznych parametrów, istnieją setki niebieskich skoków. Dlatego zwiększ górny próg do 80%i powtórz obliczenia. Nowy wykres pokazuje, że 62 regiony bogate w GC mają zawartość GC większą lub równą 80% i 28 regionów ubogich w GC z zawartością GC poniżej 32%Następnie porównaj wyniki dla pliku wejściowego z dwiema randomizowanymi sekwencjami, które mają taki sam skład oligonukleotydów jak gen PKD one.
Aby to zrobić, zmień sekwencję z jednego genu PKD na losową, używając pliku do analizy pola listy, zachowując te same parametry dla regionów bogatych i ubogich w GC. Nowo wygenerowany wyświetlacz graficzny dla losowego numeru sekwencji numer jeden ilustruje, że ta losowa sekwencja ma tylko jeden region ubogi GC i 31 regionów bogatych w GC. Inna losowa sekwencja może wykazywać pewne wahania w liczbie regionów bogatych i ubogich w treść, ale trend powinien być taki sam.
Randomizowane sekwencje dla PKD jednego genu mają kilkakrotnie mniej. Regiony bogate w GC są ponad 10 razy mniej regionów ubogich w GC. W następnej demonstracji wykorzystano inny rodzaj treści MRI.
W tym samym opakowaniu jeden ludzki gen intronów tego genu zawiera kilka regionów bogatych w puryny związanych ze strukturami DN aex. Na stronie internetowej analizatora MRI zmień zawartość DNA na nukleotydy ag, które reprezentują puryny. Utrzymuj rozmiar okna równy 50 bazom i zmień górny próg na 80%, a dolny próg na 10%Następnie naciśnij przycisk analizuj plik, aby wywołać program.
Wyświetlany wykres pokazuje, że gen ten ma sześć regionów bogatych w ag pokazanych przez niebieskie pionowe kolce i 14 ubogich regionów ag pokazanych przez czerwone kolce. Następnie porównaj te wyniki uzyskane dla genu PKD one z danymi z randomizowanych sekwencji, które mają taki sam skład oligonukleotydowy jak dubler genu, najpierw przełącz się na sekwencję randomizowaną, na przykład numer dwa, i zachowaj te same parametry, co w poprzednim teście. Wykres dla tej losowej sekwencji pokazuje, że zawiera ona tylko jeden region bogaty w ag i żaden region ubogi w AG.
Wszystkie dane wygenerowane podczas sesji są zapisywane w specjalnych plikach, które są dostępne poprzez zakładkę pliki do pobrania w prawym górnym rogu każdej strony internetowej. Po otwarciu tego linku pobierz sekwencję wejściową, a także wszystkie wygenerowane sekwencje losowe. Pod tą listą plików znajduje się link do tabeli częstości oligonukleotydów wygenerowanej przez program analizatora SRI.
Następnie znajdują się linki do wszystkich wyników wygenerowanych przez program analizatora MRI podczas sesji. Na przykład kliknij plik użytkownik plik RAND jeden cztery AGCO 50 32 14, reprezentujący wyniki uzyskane dla sekwencji losowej. Numer jeden z następującymi parametrami, zawartość ag 50 nukleotydów długie okno, górny próg, 32 nukleotydy i dolny próg 14 nukleotydów.
W tym pliku wszystkie segmenty sekwencji nukleotydów, które spełniają kryteria bogate lub ubogie w treść, oraz ich współrzędne są dostępne jako lista zgodnie z ich kolejnymi pozycjami wzdłuż sekwencji wejściowej. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak poruszać się po genomowym rezonansie magnetycznym, zasobach obliczeniowych.
Ten artykuł prezentuje obliczeniowy zasób internetowy przeznaczony do analizy sekwencjonowania genomów, koncentrując się na wykrywaniu nielosowych kompozycji nukleotydów. Narzędzie generuje zrandomizowane sekwencje o podobnych składach oligonukleotydów, ułatwiając badanie niejednorodności genomowych.
Genomic MRI provides a computational approach to detect non-random nucleotide patterns in non-coding DNA, supporting target validation by identifying regulatory elements with potential functional significance. This enables mechanistic de-risking in early discovery by linking sequence inhomogeneity to biological processes such as gene expression and recombination. The resource enhances predictive confidence in lead identification by prioritizing genomic regions with extreme base composition for downstream assay development.
The method integrates into the discovery continuum from target validation through lead identification to preclinical work by providing quantitative outputs on sequence enrichment that inform biological de-risking decisions.