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방법 논문

식물의 MicroRNA 전사체를 정확하고 효율적으로 분석하는 생물정보학 파이프라인

8K 조회수

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DOI:

10.3791/59864

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2020년 1월 21일

 ,  ,  , 

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

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.

초록

MicroRNAs (miRNAs)는 20- 24-뉴클레오티드 (nt) 내인성 작은 RNA (sRNA)는 전사 후 수준에서 유전자 발현조절에 강력한 역할을 하는 식물 및 동물에서 광범위하게 존재합니다. 차세대 염기서열 분석(NGS) 방법에 의한 sRNA 라이브러리 시퀀싱은 지난 10년간 miRNA 전사체를 식별하고 분석하는 데 널리 사용되어 왔으며, 그 결과 miRNA 발견이 급격히 증가했습니다. 그러나, 식물 miRNA 기고에서 2개의 중요한 도전은 식물 게놈의 크기 그리고 복잡성 뿐만 아니라 서열화된 sRNA 라이브러리의 증가 깊이 때문에 생겨났습니다. 첫째, sRNA의 많은 다른 모형, 특히, sRNA 라이브러리에서 짧은 간섭 RNA (siRNAs)는, 많은 계산 공구에 의해 miRNAs로 잘못 부고됩니다. 둘째, 크고 복잡한 게놈을 가진 식물 종에서 miRNA 전사체를 분석하는 데 매우 시간이 많이 걸리는 과정이 됩니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 최근 새로운 필터링 전략을 채택하고 점수 매기기 알고리즘을 정비하고 새로 업데이트된 식물 miRNA를 통합하여 miRDeep-P2(miRNA 전사체 분석을 위한 인기 도구)를 miRDeep-P2(짧은 경우 miRDP2)로 업그레이드했습니다. 조건. 우리는 애기장대, 쌀, 토마토, 옥수수 및 밀을 포함하여 게놈 복잡성이 증가하는 5개의 대표적인 식물에 있는 연속된 sRNA 인구에 대하여 miRDP2를 시험했습니다. 결과는 miRDP2가 매우 높은 효율로 이러한 작업을 처리했음을 나타냅니다. 또한 miRDP2는 감도 및 정확도에 관한 다른 예측 도구를 능가했습니다. 종합하면, 우리의 결과는 식물 miRNA 전사체를 분석하기위한 빠르고 정확한 도구로 miRDP2를 보여 주므로 지역 사회가 식물에서 miRNAs에 더 잘 추가하는 데 도움이되는 유용한 도구입니다.

서론

생물학에 있는 마지막 2 십년간에 있는 가장 흥미로운 발견의 한개는 게놈1의다양한 기능을 통제에 있는 sRNA 종의 증식하는 역할입니다. 특히, miRNAs는 진핵생물에서 20-24-nt sRNAs의 중요한 클래스를 구성하고, 주로 생애 주기 발달 단계에 걸쳐 눈에 띄는 유전자 조절자로서 전사 후 수준에서 기능뿐만 아니라 자극 및 스트레스 반응2,3. 식물에서, miRNAs는 pri-miRNAs에게 불린 1 차적인 전사자에서, 일반적으로 개별 전사 단위로 RNA 중합효소 II에 의해 전사되는4,5. 진화적으로 보존된 세포 기계(동물의 Drosha RNase III, 식물의 DICER와 유사)에 의해 처리되는 pri-miRNAs는 즉각적인 miRNA 전구체, 프리 miRNA로 절제되며, 이는 분자 내 줄기 루프 구조를 형성하는 서열을 포함하는6,7. pre-miRNA는 기능적 가닥, 성숙한 miRNA 및 덜 빈번한 기능 파트너인 miRNA*....

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프로토콜

1. 설치 및 테스트

  1. 필요한 종속성을 다운로드 : Bowtie222 및 RNAfold23. 컴파일된 패키지를 권장합니다.
    1. 홈 사이트(http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml)에서읽기 매핑 도구인 Bowtie2를 다운로드합니다.
    2. RNA 보조 구조를 예측하는 데 사용되는 비엔나 패키지 도구인 RNAfold를 다운로드하여 http://www.tbi.univie.ac.at/~ivo/RNA/.
    3. miRDP2를 설치하기 전에 이러한 두 종속성이 올바르게 설치되었는지 확인하고 bash 환경 파일(예: .bashrc)을 사용자 지정하여 이러한 두 종속성에 대한 올바른 PATH를 설정합니다.
      참고: Bowtie24와 같은 다른 매핑 도구도 miRDP2에 적합합니다. 보이 또는 보우타이2....

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결과

본 원에 기재된 miRNA 부호, miRDP2는 애기장대, 오리자 사티(쌀), 솔라눔 리코퍼시쿰(tomato), 제아메이즈(maize) 및 트리티쿰 에스티움(밀)을 포함하여 점차 적으로 증가하는 게놈 길이를 가진 5종의식물종으로부터 10개의 공공 sRNA-seq 라이브러리에 적용된다. 전반적으로, 각 종에 대해, 상이한 조직으로부터의 2개의 대표적인 sRNA 라이브러리(고유 판독으로 붕괴, 프로토콜 섹션의 세부 사항)와 그들의 색인된 게놈 서열은 2개의 입력으로 처리된다(표1). 5개의 miRNA 전산 예측 도구(miRDeep-P13,miRPlant25,miR-PREFeR26,miRA

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토론

NGS의 출현과 함께, 다양한 종29,30에서sRNA 염기서열 분석 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 많은 수의 miRNA 층이 확인되었다. 중앙 집중식 커뮤니티 데이터베이스 miRBase21에서,퇴적된 miRNA 항목은 지난 10년간 거의 100배 증가했습니다. 그러나, 동물의 miRNAs에 비해, 식물 miRNA는 식별 / 어노미를 더 복잡하게 많은 독특한 기능을 가지고13,14.

첫째, 식물 miRNAs의 전구체는 길이와 구조(보충 파일 2)16에서더 가변적이다. 동물 miRNA 전구체의 비교적 균일한 길이가 70-90 nt, 식물 전구체의 길이는 여러.......

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공개 사항

저자는 공개 할 것이 없다.

감사의 글

이 작품은 베이징 농업 임업 과학 아카데미 (KJCX201917, KJCX20180425, KJCX20180204)와 중국의 국립 자연 과학 재단 (31621001)에서 LL에 지원되었습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
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컴퓨터/컴퓨팅 노드N/APerl이 필요합니다. 최소 8GB RAM 및 100GB 스토리지가 권장됩니다.

참고문헌

  1. Ghildiyal, M., Zamore, P. D. Small silencing RNAs: an expanding universe. Nature Reviews Genetics. 10 (2), 94-108 (2009).
  2. Bartel, D. P. MicroRNAs: target recognition and regulatory functions. Cell. 136 (2), 215-233 (2009).
  3. Moran, Y., Agron, M., Praher, D., Technau, U.

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재인쇄 및 허가

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