Sıralı veri--dan toplu Maya 2-hibrid perde Bilişim Analizi

Bu yöntem, protein etkileşimlerinin doğası hakkındaki temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, tüm biyoinformatik işlemenin kullanımı kolay bir arayüz tarafından çalıştırılmasıdır. Bu yazılım, biyoinformatik konusunda çok fazla uzmanlığa sahip olmayan moleküler biyologların, hücre biyologlarının ve biyokimyacıların analizlerini kolayca tamamlamak için kullanabilecekleri kullanıcı dostu bir grafik kullanıcı arayüzü kullanır.

Genel olarak, dizi verilerini işlemeye yeni başlayan kişiler, bilgisayar programları kafa karıştırıcı ve hantal olduğu için mücadele eder. Bilişimi kolaylaştırmanın tüm tekniği çok daha erişilebilir ve kullanışlı hale getireceğini düşündük. Bu yordamın ilk adımı, MAPster yazılım programını metin protokolünde açıklandığı gibi indirmek ve kurmaktır.

Ardından, Ana sekmesinden gerekli dosyaları ve parametreleri girin. DEEPN analizi için dosyaları girmek için uygun İkili düğmesini seçin. Tek okuma biçiminde çalıştırmak için İkili seçeneğini Kapalı konuma getirin.

Uygun pencereye sürükleyip bırakarak dosyaları MAPster'a yükleyin. Genom kutusunda listelenen dizine alınmış genomlardan, Y2H av kitaplığı eklerinin kaynağına karşılık gelen bir referans DNA genom kaynağı seçin. HISAT2 çoklu iş parçacığını desteklediğinden, İş Parçacıkları kutusunun altında, eşleme programına ayrılacak bilgisayar işlemlerinin sayısını belirtin.

Bir çıktı dosyası adı belirtin, bu dosya adı DEEPN işlemi boyunca kullanılacağından, boşluk veya özel karakterler içermeyen kısa ama açıklayıcı bir ad önerilir. Çıktı Dizinini Aç düğmesini kullanarak, eşlenen dosyaların çıktısını almak için bir klasör belirtin. Uygun dosyalar ve parametreler seçildikten sonra, eşleme işini işler kuyruğuna eklemek için Kuyruğa Ekle düğmesini kullanın.

Tüm işler iş kuyruğuna girildikten sonra Kuyruğu Çalıştır düğmesine tıklayın. Bu analize DEEPN yazılımını açarak başlayın. Ana pencereden, üst seçim kutusundan ilgili av kitaplığı bilgilerini seçin.

Çalışma Klasörü düğmesine tıklayarak ve klasör dizinine giderek işlenen dosyaların gidebileceği bir klasör seçin. Bir çalışma klasörü seçildikten sonra, DEEPN belirtilen adlara sahip üç alt klasör oluşturacaktır. Başarılı bir analiz için, doğru SAM dosyalarını doğru klasörlere yerleştirdiğinizden ve hangi dosyaların eşlenmiş ve eşlenmemiş okumalara sahip olduğunu bildiğinizden emin olun.

MAPster programının varsayılan ayarlarıyla oluşturulanlar gibi hem eşlenmiş hem de eşlenmemiş okumalar içeren sam dosyaları kullanıyorsanız, bunları sam_files klasörüne yerleştirin. Gen Sayısı artı Kavşak Yap düğmesine tıklayarak işlemeyi başlatın. İşlem süresi, dizi veri dosyalarının boyutuna ve sayısına ve kullanılan bilgisayarın işlem hızına bağlıdır.

DEEPN verileri işledikten sonra, tam bir klasör seti oluşturulacaktır. Bir sonraki adım, Stat Maker'da analiz yapmaktır. Stat_Maker açın ve Yüklemeyi Doğrula düğmesine tıklayın.

İlk kez çalışıyorsa, Stat_Maker bu kaynakları internetten çekerek R, JAGS ve Bioconductor'ı otomatik olarak kuracaktır. R, JAGS ve Biyoiletken tespit edildiğinde, Stat_Maker aktif hale gelecek ve daha fazla kullanıcı girişine izin verecektir. Tıkla Dosya Seç DEEPN'in işlediği çalışma klasörüne gitmek için düğmesine basın.

Stat_Maker, pencerede istatistiksel analiz için dosyaları otomatik olarak bulacak ve listeleyecektir. Uygun dosyaları, her vektör ve yem veri kümesi için ve seçilmemiş ve seçili olan her büyüme koşulu için yukarıdaki dosya listesi penceresinden aşağıdaki dosya pencerelerine sürükleyip bırakın. Daha da önemlisi, Stat_Maker yalnızca boş vektör için yinelenen veri kümeleri, seçilmemiş popülasyonlardan iki örnek ve seçilmişlerden iki örnek gerektirir.

Bu, deney içindeki değişkenliğin bir tahminini verir. Çalıştır düğmesine tıklayın. Bilgisayarın hızına bağlı olarak, hesaplama beş ila 15 dakika sürecektir.

Stat_Maker çıktısından elde edilen sonuçlar, Stat_Maker Sonuçları etiketli ana çalışma klasörü içindeki yeni bir alt klasöre yerleştirilir. Sonuçları gözden geçirin. Her bir potansiyel adayla ilgili verileri gözden geçirmek için DEEPN yazılımını açın, ilgili av kitaplığı bilgilerini seçin ve ardından çalışma klasörünü kullanarak doğru çalışma klasörünü seçin.

Yeni bir pencere yüklemek için Sorguyu Hızlandır düğmesine tıklayın. İlgilenilen aday geni seçmek için üstteki metin kutusuna gen adını veya GenBank NM numarasını yazın. Gen adı, Stat Maker çıktı dosyasında listelenen ada karşılık gelir.

İlgilenilen genin alınmasını başlatan Enter veya Return yazın. Veri Kümesi Seç menülerini kullanarak analiz için hangi veri kümelerinin kullanılacağını seçin. Tipik olarak, bunlar yalnızca vektörü ve seçici olmayan koşullar altında yetiştirilen yem örneklerini ve seçim koşulları altında yetiştirilen yem örneğini içerir.

Başlangıçta, verilerin ve gen adının yüklenmesi Blast Query programıyla biraz zaman alabilir, ancak veri kümesi yüklendikten sonra çok daha hızlı ilerleyecektir. Blast_Query, ilgilenilen sıra boyunca füzyon noktalarını ve her bir füzyon noktasının ne kadar bol olduğunu gösterecektir. Bu, hem Sonuçlar sekmesi kullanılarak bir tablo biçiminde hem de Çizim sekmesi kullanılarak bir grafik biçiminde görüntülenebilir.

Bu sonuçları bir csv dosyasına aktarmak için sağ üstteki Csv'yi kaydet düğmesini tıklayın. DEEPN penceresinden, Verileri Analiz Et altındaki Okuma Derinliği düğmesine tıklayın. Okuma Derinliği penceresi açıldıktan sonra, NM numarasını üstteki metin kutusuna yazın.

İlgilenilen zenginleştirilmiş geni içeren ilgili veri kümesini seçmek için açılır menüyü kullanın. İlgilenilen gene karşılık gelen verilerde kaç okuma bulunduğunu belirlemek için soldaki tabloyu ve sağdaki grafik ekranı kullanın. Stat Maker programı, aday etkileşimli proteinleri tanımlamak için gereken ilgili bilgileri özetleyen Excel tarafından görüntülenebilir bir dosya üretir.

Ayrıca, av adayına karşılık gelen plazmitlerin uygun açık okuma çerçevesini içerip içermediğinin ilgili analizi de gösterilmiştir. Blast Query, her geni değerlendirir ve veri tabanında bulunan toplam bağlantı sayısının ppm'si ile ölçülen veri kümesindeki bolluklarına göre farklı konumları sıralar. Bu örnekte, ORF'de ve Çerçevede olan en bol konum 867 konumudur, bu da GenBank NCBI Referans Dizisinin NM_019648 nükleotidinin 867'sinin av parçasının başlangıcı olduğunu gösterir.

Bu grafik, varsayımsal bir diziyi ve Gal4 aktivasyon alanı ile ilgilenilen av dizisi arasındaki doğru çerçeveyi ve füzyon noktasını yakalamak için beş asal oligo'nun nasıl tasarlanacağını gösterir. Bu Okuma Derinliği penceresi, ilgilenilen dizinin nükleotid konumlarına karşılık gelen verilerde kaç tane dizi bulunduğunu gösterir. Bir kez ustalaştıktan sonra, veri işleme çoğu zaman gözetimsiz olarak 10 ila 20 saat içinde yapılabilir.

DEEPN ekranları ve ilgili bilişim analizi, geniş bir yelpazedeki araştırmacıların, ilgilendikleri proteinlerle etkileşim ağlarını keşfetmelerinin önünü açacaktır. MAPster programı, DEEPN deneylerinden dizi dosyalarının haritalanmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Ayrıca, RNA-Seq veya ChIP-Seq gibi çeşitli uygulamalar için DNA'ya referans vermek üzere dizi dosyalarını eşlemek için kullanıcı dostu bir yöntem sağlar.

DEEPN yazılımı, toplu maya iki hibrit verileri işlemek için özel olarak oluşturulmuş olsa da, RNA-Seq verilerini işlemek için de kullanılabilir. Stat Maker programı, yalnızca hangi genlerin otantik bir maya iki-hibrit etkileşimi sağladığını tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda çerçeve bilgilerini okumak gibi bir dizi başka parametreyi de harmanlayarak araştırmacıların aday isabetlerini hızlı bir şekilde filtrelemelerine olanak tanır. Aday etkileşen proteinler tanımlandıktan sonra, standart maya iki hibrit deneyleri, biyokimyasal aşağı çekme deneyleri veya ilgili yöntemler kullanılarak etkileşimlerin doğrulanması önemlidir.