Tutorial de Análise Computacional para RNA Não-Codificante Pequeno Quimérico: Bibliotecas de Sequenciamento de RNA Alvo
December 1st, 2023
Aqui, apresentamos um protocolo demonstrando a instalação e o uso de um pipeline de bioinformática para analisar dados de sequenciamento de RNA quimérico usados no estudo de interações RNA:RNA in vivo .
Este protocolo abrange a instalação e as etapas práticas para o uso de um pipeline computacional projetado para analisar dados de sequenciamento de alto rendimento de interações de RNA-alvo não codificantes quiméricos. A estratégia molecular para formar RNAs quiméricos é um desenvolvimento relativamente recente que tem vantagens quando comparado com ferramentas de predição biocromática anteriores na compreensão inequívoca do cenário de interação RNA-alvo não-codificante do genoma. Os dados de sequenciamento gerados a partir do sequenciamento de alto rendimento dos RNAs quiméricos podem representar um desafio de análise para novos adotantes dessa estratégia.
Estabelecemos um pipeline computacional de plataforma cruzada de código aberto que é altamente anotado para permitir que usuários de nível básico analisem dados de seus experimentos de sequenciamento de RNA-alvo não codificante quimérico. Em experimentos futuros, o laboratório de Mefford planeja usar análise computacional por scrap em conjunto de dados gerados a partir de nossas investigações em andamento sobre regulação pós-transcricional no sistema nervoso de mamíferos, bem como manter uma atualização em nosso GitHub.
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Visão geral
Este estudo apresenta um protocolo para a instalação e uso prático de um pipeline de bioinformática de código aberto projetado para analisar dados de sequenciamento de RNA quimérico, facilitando uma melhor compreensão das interações RNA:RNA in vivo.
Principais componentes do estudo
Área de pesquisa
- Bioinformática
- Sequenciamento de RNA
- Interações de RNA não codificante
Contexto
- RNAs quiméricos fornecem uma nova abordagem para estudar interações de RNA.
- Ferramentas de sequenciamento de alto rendimento são essenciais para analisar dados complexos de RNA.
- Ferramentas de previsão anteriores careciam de clareza na compreensão das paisagens de interação de RNA.
Métodos utilizados
- Instalação e uso do pipeline computacional SCRAP.
- Análise de interações de RNA não codificante quimérico e RNA alvo.
- Utilização de Conda e Git para configuração do ambiente.
Principais resultados
- O protocolo efetivamente guia os usuários através do processo de computação e análise.
- SCRAP identificou diminuições significativas nas interações de miRNA com regiões de íntrons.
- Interações de RNA de alta confiança foram isoladas via Peak_Calling.
Conclusões
- O estudo demonstra um método simplificado para analisar interações de RNA quimérico.
- É relevante para o avanço da bioinformática na pesquisa em biologia de RNA.
