9 במאי 2011
אנו מציגים את אתר האינטרנט הציבורי חישובית לניתוח רצפי הגנומי. הוא מזהה דפוסי רצף DNA שאינו אקראי עם קומפוזיציות שונות נוקלאוטיד. משאב זה גם מייצר רצפים אקראיים עם רמות שונות של מורכבות.
המטרה הכללית של פרוצדורה זו היא לבחון חוסר אקראיות בטווח בינוני, המכונה גם אי-הומוגניות, של רצף גנומי שמוגדר על ידי המשתמש. הדבר מבוצע תחילה על ידי בחינת הרכב האוליגנוקלאוטידים של רצף קלט ויצירת טבלת שכיחויות של האוליגנוקלאוטידים המרכיבים את הרצף. מטרה זו מושגת באמצעות הפעלת תוכנית ה-SRI Analyzer.
השלב השני הוא הפקת רצפים אקראיים בעלי הרכב אוליגוניוקלאוטידי זהה בדיוק לרצף הקלט. זאת משיגים על ידי הפעלת תוכנית מחולל ה-SRI. השלב השלישי של הפרוצדורה הוא מציאת מקטעים בתוך רצפי הקלט והרצפים האקראיים המועשרים באופן משמעותי בנוקלאוטיד מסוים או בשילוב נוקלאוטידים, לדוגמה, GC או ag.
מטרה זו מושגת באמצעות תוכנית ה-MRI Analyzer. השלב הסופי של הפרוצדורה הוא הורדת הקבצים המכילים רצפים של כל אזורי ה-MRI שזוהו על ידי התוכנית. בסופו של דבר, ניתן לקבל תוצאות המראות כי רוב האזורים הגנומיים של arias רב-תאיים מועשרים באופן משמעותי במקטעים המכילים קיצוניות בהרכב הבסיסים שזוהו עבור כל אחד מארבעת הנוקלאוטידים או כל שילוב שלהם.
אזורים אלו, בתוך אזורים הומוגניים, קשורים למבני DNA יוצאי דופן ו/או לתכונות DNA מסוימות. שיטה זו יכולה לסייע במתן תשובות לשאלות מפתח בתחום הגנומיקה, כגון איתור אלמנטים פונקציונליים פוטנציאליים של DNA בתוך שטחים נרחבים של רצפים שאינם מקודדים, כולל אזורים בין-גניים או אזורי כניסה. למרות ששיטה זו יכולה לספק תובנות לגבי גנומים של יונקים, ניתן להחיל אותה גם על אורגניזמים אחרים כגון חסרי חוליות, צמחים, פטריות וחיידקים.
פתחו את דף הבית של חבילת genomic mid-range in homogeneity או G GM I המקוונת בכתובת www.bioinfo.utoledo. edu/gri/. המשאב האינטרנטי מספק גם מידע מפורט על התוכניות בקישור help how to Readme.
בעוד שכל החומרים שפורסמו על genomic MRI ואלגוריתמים דומים מופיעים בקישור למשאבים רלוונטיים, צרו קובץ עם רצף בפורמט מהיר כדי להתחיל את סשן ה-A-G-M-R-I analysis. רצף בפורמט מהיר מתחיל בסימן ה-carrot או בסימן "גדול מ-", ולאחריו מזהה ייחודי או שם ורצף בשורות הבאות. רק נוקלאוטידים מסוג TG ו-C יעובדו על ידי genomic MRI, למרות שקלט של תווים אחרים מותר.
נעשה שימוש בקובץ הרצף עבור הגן PKD1. כדי להדגים את הפעולה, לחצו על כפתור ההתחלה. פעולה זו תפתח דף אינטרנט חדש, המעניק את האפשרות להעתיק ולהדביק את רצף הקלט בחלון המסופק, או להעלות קובץ במידה והוא גדול.
כדי להעלות אותו, לחצו על כפתור בחירת הקובץ להעלאת קובץ. דפדפו עד לקובץ הרצוי. לאחר מכן לחצו על כפתור התחלת הסשן עם קובץ זה. אישור על העלאה מוצלחת של הקובץ יוצג בחלק העליון של הדף למטה.
הודעה זו היא מזהה של הסשן הנוכחי, אשר במקרה זה הוא C eight EP oh six. כדי לנתח את אי-ההומוגניות בטווח קצר של רצף הקלט, לחץ על כפתור analyze short range in homogeneity. התוכנה תפתח דף חדש, המיועד במיוחד להרצת תוכנית ה-SRI Analyzer.
כעת עלינו לבחור את האורך המקסימלי של אוליגו-נוקלאוטידים לבדיקה. מכיוון שרצפי הקלט שלנו הם בגודל בינוני של כ-50,000 נוקלאוטידים, נבחר ב-formers כאורך המקסימלי של אוליגו-נוקלאוטידים עבורם יחושבו התדירויות. לבסוף, עלינו ללחוץ מיד על כפתור analyze file.
התוכנה מחשבת את התדירויות של כל האוליגונוקלאוטידים באורך הנבחר ובאורכים קצרים יותר בתוך רצף הקלט. כדי לצפות בתדירויות של כל האוליגונוקלאוטידים, לחץ על הקישור להורדת קובץ ההרכב. קובץ זה נקרא קובץ משתמש.
com מייצג טבלה בעלת שלוש עמודות. העמודה הראשונה מציינת אוליגונוקלאוטידים. השנייה מייצגת את השכיחות היחסית שלהם, והשלישית מייצגת את מספר המופעים של האוליגונוקלאוטיד בתוך רצף הקלט.
כדי להפיק רצפים אקראיים בעלי אותו הרכב אוליגונוקלאוטיד כמו בקובץ הקלט, לחצו על לשונית SRI generator. בעמוד החדש, בחרו את מספר הדגימות של הרצפים האקראיים שיש להפיק. כל אחת מהדגימות הללו תכיל רצפים אקראיים באותו מספר ובאותו אורך של רצפי הקלט בקובץ המשתמש.
בדוגמה זו, קובץ המשתמש הוא הרצף של הגן PKD1. לאחר מכן, בחר את האורך המקסימלי של האוליגנוקלאוטידים עבורם יחושבו התדירויות ברצפים הרנדומזים על ידי בחירה בכפתור הבחירה עבור formers, המייצג אוליגנוקלאוטידים בעלי ארבעה בסיסים. לאחר מכן, בחר בשני עבור מספר הדגימות של רצפים רנדומזים שיש להפיק.
לבסוף, הפעילו את התוכנית על ידי לחיצה על כפתור generate file עבור רצפי הקלט של מאות אלפי נוקלאוטידים. יצירת רצפים אקראיים עשויה להיארך מספר דקות. לכן, המתינו עד להופעת קישורי הורדה כחולים בתחתית דף זה.
כדי לנתח את ההומוגניות בטווח הבינוני של רצפים אקראיים ושל רצפי קלט, לחצו על לשונית MRI analyzer. בעמוד החדש, בחרו את הרצף שברצונכם לנתח מתוך תיבת הרשימה file to analyze. לאחר מכן, בחרו GC content מתוך רשימת שבעת סוגי התוכן.
תוכן GC מייצג את הרכב ה-G פלוס C. שדה גודל החלון (window size) מאפשר בחירה של אורך החלון שעל פיו ייבחנו רצפים עשירים או דלים בתוכן. השאירו את גודל החלון כברירת המחדל של 50 nucleotides.
לבסוף, בחרו את הסף העליון והסף התחתון עבור אזורים עשירים בתוכן ואזורים דלילי בתוכן, בהתאמה. ניתן להגדיר ספים אלה על פי מספר נוקלאוטידים ספציפיים בחלון הנוכחי או על פי אחוזים של נוקלאוטידים אלה בחלון. במקרה זה, נבחר בתחילה ערכים שרירותיים של 60% עבור הסף העליון ו-30% עבור הסף התחתון.
בשלב הבא, לחצו על כפתור analyze file. לאחר מכן, יופיע קישור לקובץ הפלט ויוצג ייצוג גרפי של התוצאות. כל האזורים העשירים בתוכן לאורך רצף הקלט מסומנים כקוצים כחולים הפונים כלפי מעלה, ואזורים דלי תוכן מסומנים כקוצים אדומים הפונים כלפי מטה. הגרף מראה כי קיימים קוצים כחולים רבים מדי המצביעים על אזורים עשירים ב-GC, ומספר קטן בהרבה של קוצים אדומים המצביעים על אזורים דלי GC.
פירוש הדבר הוא שהפרמטרים שנבחרו אינם אופטימליים. עבור האיטרציה הבאה, השתמשו בסף עליון של 75% ובסף תחתון של 32%. שוב, הפעילו את מנתח ה-MRI על ידי לחיצה על כפתור analyze file.
הגרף החדש מראה כי גם עבור הפרמטרים החדשים, שהם מחמירים הרבה יותר, קיימים מאות קודקודי כחול. לכן, הגבירו את הסף העליון ל-80% וחזרו על החישובים. הגרף החדש מראה כי ל-62 אזורים עשירים ב-GC יש תוכן GC הגבוה או שווה ל-80%, ול-28 אזורים דלים ב-GC יש תוכן GC נמוך מ-32%בשלב הבא, השוו את התוצאות עבור קובץ הקלט לשתי הרצפים האקראיים בעלי אותו הרכב אוליגנוקלאוטידים כמו הגן PKD one.
כדי לעשות זאת, שנו את הרצף מגן PKD 1 לרצף אקראי באמצעות תיבת הרשימה "file to analyze", תוך שמירה על אותם פרמטרים עבור אזורים עשירים ב-GC ואזורים דלילי-GC. התצוגה הגרפית שנוצרה עבור הרצף המקרי הראשון ממחישה כי ברצף אקראי זה קיים רק אזור דלילי-GC אחד ו-31 אזורים עשירים ב-GC. רצף אקראי אחר עשוי להראות תנודה מסוימת במספר האזורים העשירים והדלילים בתוכן, אך המגמה צריכה להישאר זהה.
מספר הרצפים האקראיים עבור הגן PKD1 נמוך פי כמה. אזורים עשירים ב-GC נפוצים פי 10 פחות מאשר אזורים דלים ב-GC. ההדגמה הבאה משתמשת בסוג אחר של תוכן MRI.
באותה חבילה, אינטרונים של גן אנושי אחד בגן זה מכילים מספר אזורים עשירים בפורינים הקשורים למבני DNA G-quadruplex. בדף האינטרנט של מנתח ה-MRI, שנו את תוכן ה-DNA לנוקלאוטידים ag המייצגים פורינים. השאירו את גודל החלון שווה ל-50 bases ושנו את הסף העליון ל-80% ואת הסף התחתון ל-10%. לאחר מכן, לחצו על כפתור analyze file כדי להפעיל את התוכנית.
הגרף המוצג מראה כי לגן זה יש שישה אזורים עשירים ב-AG המופיעים כקוים אנכיים כחולים, ו-14 אזורים דלים ב-AG המופיעים כקוים אדומים. כעת השוו את התוצאות הללו שהתקבלו עבור הגן PKD1 לנתונים מהרצפים האקראיים בעלי אותו הרכב אוליגנוקלאוטידי כמו הגן הנחקר; ראשית עברו לרצף האקראי, לדוגמה מספר שתיים, ושמרו על אותם פרמטרים כבבדיקה הקודמת. הגרף עבור רצף אקראי זה מראה כי הוא מכיל אזור עשיר ב-AG אחד בלבד וללא אזורים דלים ב-AG.
כל הנתונים שהופקו במהלך הסשן נשמרים בקבצים מיוחדים הנגישים דרך לשונית הורדת הקבצים (download files) בפינה הימנית העליונה של כל דף אינטרנט. לאחר פתיחת קישור זה, הורד את רצף הקלט וכן את כל הרצפים האקראיים שהופקו. מתחת לרשימה זו של קבצים, קיים קישור לטבלת השכיחות של האוליגנוקלאוטידים שהופקה על ידי תוכנת ה-SRI analyzer.
לאחר מכן קיימים קישורים לכל התוצאות שהופקו על ידי תוכנת הניתוח של ה-MRI במהלך הסשן. לדוגמה, לחצו על הקובץ RAND one four AGCO 50 32 14, המייצג את התוצאות שהתקבלו עבור הרצף הרנדומלי מספר אחת עם הפרמטרים הבאים: תכולת ag של 50, חלון באורך nucleotide, סף עליון של 32 nucleotides וסף תחתון של 14 nucleotides.
בקובץ זה, כל מקטעי רצפי הנוקלאוטידים העומדים בקריטריונים של עשירות או דלות בתכנים, וקוואורדינטותיהם, זמינים כרשימה לפי מיקומם העוקב לאורך רצף הקלט. לאחר צפייה בסרטון זה, תהיה לכם הבנה טובה לגבי אופן הניווט ב-genomic MRI, משאב חישובי.
מאמר זה מציג משאב רשת חישובי שנועד לניתוח רצפים גנומיים, עם דגש על זיהוי הרכבי נוקלאוטידים שאינם אקראיים. הכלי מייצר רצפים אקראיים בעלי הרכבי אוליגונוקלאוטידים דומים, ובכך מקל על חקירת אי-הומוגניות גנומית.
MRI גנומי מספק גישה חישובית לזיהוי תבניות נוקלאוטידיות שאינן אקראיות ב-DNA שאינו מקודד, ובכך תומך בתיקוף מטרות על ידי זיהוי אלמנטים רגולטוריים בעלי משמעות פונקציונלית פוטנציאלית. הדבר מאפשר הפחתת סיכונים מכניסטית בשלבי הגילוי המוקדמים על ידי קישור אי-הומוגניות של הרצף לתהליכים ביולוגיים כגון ביטוי גנים ורקומבינציה. המשאב מגביר את הביטחון החיזוי בזיהוי מובילים (leads) על ידי תיעדוף של אזורים גנומיים בעלי הרכב בסיסים קיצוני לפיתוח בדיקות המשך.
השיטה משתלבת ברצף הגילוי, החל מתיקוף המטרה, דרך זיהוי מובילים ועד לעבודה פרה-קלינית, על ידי אספקת פלטים כמותיים של העשרת רצפים המנחים החלטות להפחתת סיכונים ביולוגיים.