$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Transkriptomik ve transkripsiyon düzenleyici aktivite yoluyla gen ekspresyonundaki değişiklikleri karakterize etmek, mantar patogenezinde yer alan çeşitli yanıtları anlamak için temel bir yaklaşım haline gelmiştir. Bu makale, mantar patojenlerinde, özellikle sınırlı genomik açıklamaya sahip model olmayanlarda transkripsiyonel düzenleme çalışmasındaki temel zorlukları ele almak için tasarlanmış iki hesaplama aracını tanıtmaktadır. İlk olarak, Chromatin ImmunoPrecipitation'daki zenginleştirilmiş zirveleri ve ardından dizilemeyi (ChIP-seq) belirlemek için yeni nesil dizileme (NGS) deneylerinden eşlenmiş genomik verilerin ilk türevinden yararlanan yeni bir tepe çağırma algoritması olan WonderPeaks'i sunuyoruz. İkinci olarak, poli(A) astarlı kitaplık hazırlığı kullanılarak oluşturulan transkriptomik verilerde 3' çevrilmemiş bölgelere (UTR'ler) açıklama eklemek için WonderPeaks'in bir uzantısı olan PeakStream'i tanıtıyoruz. Bu araçlar birlikte, mantarlarda transkripsiyon düzenlemesini inceleyen araştırmacılar için kullanıcı dostu bir çözüm sunan uçtan uca bir veri analizi hattı sağlar. Mantar patojeni Candida albicans'tan elde edilen verilerle etkinliklerini gösteriyoruz, ChIP-seq verilerindeki doğrulanmış zirveleri başarıyla tanımlıyoruz ve aynı koşullar altında toplam RNA dizileme verileriyle karşılaştırarak doğrulanmış UTR'lere açıklama ekliyoruz. Ayrıca, mevcut son teknoloji yöntemlerle karşılaştırıldığında ChIP-seq verileri için WonderPeaks'in sınırlamalarını tartışıyor ve gelecekteki iyileştirmeler için yönergeler öneriyoruz. Sonuç olarak, bu çalışma, patojenik mantarlar ve daha geniş genomik çalışmalardaki potansiyel uygulamalarla doğrudan ilgili olarak, transkripsiyonel düzenlemeyi incelemek için pratik rehberlik ve güçlü kaynaklar sağlar.