31 maja 2011
Przedstawiono prostą i solidną metodę identyfikacji potencjalnych motywów regulacyjnych w genach współregulowanych. SCOPE nie wymaga żadnych parametrów użytkownika i zwraca motywy, które są doskonałymi kandydatami na sygnały regulacyjne. Identyfikacja takich sygnałów regulacyjnych pomaga zrozumieć biologię leżącą u ich podstaw.
Ogólnym celem poniższego eksperymentu jest identyfikacja potencjalnych sygnałów regulacyjnych w zestawach genów współregulujących oraz identyfikacja innych genów, które mogą funkcjonalnie należeć do tego zestawu. Osiąga się to poprzez przesłanie listy genów lub sekwencji kandydujących do algorytmu zakresu. W drugim kroku badane są wyniki analizy w celu zidentyfikowania motywów o wysokiej punktacji.
Wybiera się jeden lub więcej motywów do dalszego zbadania. Następnie dodatkowe geny zidentyfikowane przez zakres dla danego motywu są łączone z oryginalnym zestawem genów i ponownie przesyłane do zakresu w celu dalszej analizy, uzyskuje się wyniki, które pokazują wzorce motywów w nowym powiększonym zestawie genów. Wzorce te służą do potwierdzenia pierwotnej identyfikacji motywu i zasugerowania dodatkowych genów, które mogą być brane pod uwagę do dalszych badań biologicznych w celu koregulacji z oryginalnymi genami zgłoszonymi do zakresu.
Główną zaletą tego podejścia jest to, że w przeciwieństwie do innych wyszukiwarek motywów, luneta wykorzystuje podejście zespołowe, które składa się z wielu różnych algorytmów, z których każdy został zaprojektowany w celu znalezienia określonego rodzaju motywu. Ponadto zakres nie zmusza użytkownika do podawania niemożliwych do poznania informacji, takich jak długość motywu lub liczba wystąpień motywu, które spodziewasz się znaleźć. Interfejs użytkownika jest niezwykle prosty i nie wymaga żadnej wiedzy specjalistycznej w zakresie wyszukiwania sekwencji regulacyjnych.
Dzięki temu nasz użytkownik będzie mógł przeprowadzić analizę w bardzo prosty i nieskomplikowany sposób. Dane wyjściowe zakresu są bardzo graficzne, co oznacza, że po otrzymaniu wyników bardzo intuicyjnie można znaleźć wzorce i zidentyfikować motywy, które są dla Ciebie interesujące. Na początek przygotuj listę nazw genów, które mogą być współregulowane.
W przypadku analizy według zakresu zapisz listę jako plik tekstowy lub skopiuj ją do schowka, aby później wkleić ją do zakresu. Plik powinien zawierać jedną nazwę genu w każdym wierszu, bez żadnych dodatkowych informacji. Uruchom przeglądarkę internetową i połącz ją z adresem URL tutaj.
Można wprowadzić informacje, które zakres musi wykonać analizę. Korzystając z menu kontekstowego gatunków, wybierz gatunki, które mają zostać zbadane. Ważne jest, aby wybrać właściwy gatunek, ponieważ zakres odnosi się do genomu w celu obliczenia częstotliwości występowania tła.
Dla każdego motywu kandydującego badana jest sekwencja poprzedzająca. Przyciski opcji służą do wyboru długości międzygenowej lub stałej. Intergenic przeanalizuje całą sekwencję między genem będącym przedmiotem zainteresowania a poprzednim genem, podczas gdy wybierając stałą długość, przyjrzymy się dokładnie tej liczbie nukleotydów przed początkiem obecnego genu.
Następnie poinformuj zakres, jaki zestaw genów ma być analizowany, wklejając listę genów lub szybko sekwencjonując w polu tekstowym listy genów, lub naciskając przycisk wyboru pliku, aby wybrać plik. Sekcja musi zawierać wyniki może być używana do wprowadzania motywu, aby zakres został uwzględniony w jego analizie i jest przydatna podczas szukania konkretnego motywu. Ostatnia sekcja na stronie może służyć do wprowadzenia adresu e-mail i komentarza, który ma zostać zapisany wraz z analizą.
Jeśli ten zakres zostanie wypełniony, wyśle wiadomość e-mail z linkiem do strony internetowej zawierającej wyniki. Teraz, gdy parametry zakresu zostały opisane, przykładowy przycisk wyszukiwania zostanie użyty do zademonstrowania, w jaki sposób jest uruchamiany program zakresu. Naciśnięcie tego przycisku spowoduje automatyczne wypełnienie wszystkich niezbędnych informacji, które zostały opisane dla uruchomienia ręcznego.
Trzy geny są wprowadzane automatycznie, a odpowiednie wybory są wybierane dla pozostałych pól. Te trzy geny są zaangażowane w utrzymanie telomerów poprzez rekombinację w croce visier. Pozostawienie zaznaczonej opcji dodatkowych genów poinstruuje Scope, aby przejrzał genom i zidentyfikował wszelkie inne geny, które mają ten motyw początkowy, co skutkuje wzrostem wyniku motywu po dodaniu do oryginalnego zestawu genów.
Na koniec rozpocznij analizę, naciskając przycisk zakresu uruchamiania u dołu strony. Po uruchomieniu analizy wyniki pojawią się na ekranie. Na górze strony znajduje się tabela z informacjami o motywach, które zostały znalezione za pomocą scope.
Pierwsza kolumna zawiera listę motywów, które zostały znalezione, a małe kolorowe kwadraty służą jako legenda do graficznej mapy motywów pokazanej poniżej. Wyświetlanie dowolnego motywu można włączać i wyłączać, klikając w kolorowe pole. Inne kolumny danych obejmują liczbę wystąpień motywu w całym zestawie genów, wartość sygnatury, wskazanie znaczenia pokrycia tego motywu, frakcję przesłanych genów, które zawierają co najmniej jedno wystąpienie tego motywu oraz algorytm określający, który z trzech algorytmów składowych zakresu został użyty do wykrycia motywu.
Kliknięcie na którykolwiek z wymienionych motywów przeniesie użytkownika na stronę zawierającą szczegółowe informacje na temat tego motywu. Na tej stronie. Motyw jest reprezentowany na trzy sposoby: logo sekwencji, pozycja, macierz wagi oraz lista wszystkich instancji motywu wraz z ich pozycjami, pasmami i genami.
W dalszej części strony znajdują się dodatkowe szczegóły dotyczące wyników poszukiwania innych genów zawierających ten motyw. W tym przypadku istniało 65 innych genów zawierających ten motyw, z których wszystkie poprawiły wartość SIG po dodaniu do oryginalnego genu. Zbiór. Naciśnięcie przycisku Dodaj geny kontrolne do wyszukiwania spowoduje powrót do strony konfiguracji zakresu.
Po dodaniu tych genów do oryginalnego zestawu genów i zestawu parametrów, tak jak poprzednio w tym przykładzie, 10 dodatkowych genów jest dodawanych do oryginalnych trzech. Wyniki analizy zakresowej dodatkowych genów dla tego motywu przedstawiono tutaj. Oryginalne trzy geny znajdują się na dole wyników.
Przyjrzenie się wzorowi motywów w górnym obszarze tych dodatkowych genów wyraźnie pokazuje, że są one podobne. Oryginalny motyw jest teraz najwyżej punktowanym motywem w zestawie pokazanym tutaj jest dodatkowym wynikiem analizy innego zestawu genów zaangażowanych w biogenezę rybosomów. Wyraźnie widoczny jest wzór dwóch motywów, który można dostrzec dla większości badanych genów.
Graficzne wyjście zakresu sprawia, że tego rodzaju wzorce są bardzo łatwe do rozpoznania przez użytkownika. W przeciwieństwie do wielu innych wyszukiwarek motywów, scope nie wymaga od użytkownika zgadywania długości motywu ani rodzajów motywów, których program powinien szukać. Niezależnie od tego, czy jesteś ekspertem, czy nowicjuszem, luneta ma ten sam interfejs i zapewni Ci te same wyniki.
Dodatkowo, zdolność Scope do znajdowania innych genów, które mogą być współregulowane z początkowym zestawem genów, dostarcza nowych pomysłów na eksperymenty biologiczne. Podejście zespołowe zwykle oznacza, że zakres zwróci najbardziej znaczące wyniki i często znacznie dokładniej niż w innych wyszukiwarkach motywów. Nie zapominaj jednak, że ostatecznym interpretatorem wyników jesteś Ty, naukowiec zajmujący się naukami przyrodniczymi.
Bez względu na to, co mówi komputer, wyniki muszą mieć sens w kontekście biologicznym.
Ten artykuł przedstawia solidną metodę identyfikacji potencjalnych motywów regulacyjnych w współregulowanych genach przy użyciu algorytmu SCOPE. Podejście to upraszcza odkrywanie motywów, eliminując potrzebę parametrów definiowanych przez użytkownika, co poprawia zrozumienie sygnałów regulacyjnych w systemach biologicznych.
Discovery-stage biopharma teams require robust, unbiased tools to identify regulatory motifs that drive gene co-regulation, supporting target validation and mechanistic de-risking. SCOPE's ensemble motif-finding approach enables high-confidence detection of regulatory elements without prior motif assumptions, reducing ambiguity in early discovery. This capability enhances predictive confidence and informs portfolio triage by revealing regulatory networks underlying gene sets of interest.
SCOPE integrates at the interface of early discovery and lead identification, enabling hypothesis-driven regulatory motif analysis and iterative gene set refinement.