Учебное пособие по вычислительному анализу химерных малых некодирующих РНК: библиотеки секвенирования целевых РНК
1 декабря 2023 г.
Здесь мы представляем протокол, демонстрирующий установку и использование биоинформатического конвейера для анализа данных секвенирования химерной РНК, используемых при изучении взаимодействий РНК:РНК in vivo .
Этот протокол охватывает установку и практические шаги по использованию вычислительного конвейера, предназначенного для анализа высокопроизводительных данных секвенирования химерных некодирующих РНК-целевых РНК-взаимодействий. Молекулярная стратегия формирования химерных РНК является относительно недавней разработкой, которая имеет преимущества по сравнению с предыдущими инструментами биохроматического предсказания в однозначном понимании полногеномного ландшафта взаимодействия некодирующих РНК-мишеней РНК. Данные секвенирования, полученные в результате высокопроизводительного секвенирования химерных РНК, могут представлять собой аналитическую проблему для новых пользователей этой стратегии.
Мы создали кроссплатформенный вычислительный конвейер с открытым исходным кодом, который хорошо аннотирован, чтобы позволить пользователям начального уровня анализировать данные своих экспериментов по секвенированию химерной некодирующей РНК-мишени РНК. В будущих экспериментах лаборатория Меффорда планирует использовать вычислительный анализ набора данных, полученного в результате наших текущих исследований посттранскрипционной регуляции в нервной системе млекопитающих, а также поддерживать обновление на нашем GitHub.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данной работе представлен протокол установки и практического применения биоинформатического конвейера с открытым исходным кодом, предназначенного для анализа данных секвенирования химерных РНК, что способствует более глубокому пониманию взаимодействий РНК:РНК in vivo.
Основные компоненты исследования
Область исследований
- Биоинформатика
- Секвенирование РНК
- Взаимодействия некодирующих РНК
Теоретическая часть
- Химерные РНК обеспечивают новый подход к изучению взаимодействий РНК.
- Инструменты высокопроизводительного секвенирования необходимы для анализа сложных данных об РНК.
- Предыдущим инструментам прогнозирования не хватало точности в понимании ландшафтов взаимодействий РНК.
Используемые методы
- Установка и использование вычислительного конвейера SCRAP.
- Анализ взаимодействий химерных некодирующих РНК и целевых РНК.
- Использование Conda и Git для настройки среды.
Основные результаты
- Данный протокол эффективно проводит пользователя через процесс вычислений и анализа.
- С помощью SCRAP были выявлены значительные снижения взаимодействий мкРНК с интронных областями.
- Взаимодействия РНК с высокой степенью достоверности были выделены с помощью Peak_Calling.
Выводы
- В исследовании представлен оптимизированный метод анализа взаимодействий химерных РНК.
- Данная работа имеет важное значение для развития биоинформатики в области исследований биологии РНК.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Полногеномное картирование взаимодействий малых некодирующих РНК (sncRNA) с РНК-мишенями имеет решающее значение для снижения рисков при валидации мишеней и выяснения регуляторных механизмов на ранних этапах поиска. Вычислительный конвейер SCRAP позволяет биофармацевтическим группам получать практически применимые количественные данные о взаимодействиях из химерных библиотек секвенирования РНК, что снижает неопределенность по сравнению с методами, основанными только на прогнозировании. Эта возможность повышает достоверность прогнозов и помогает в приоритизации портфеля проектов в ключевые моменты разработки терапевтических средств, нацеленных на РНК.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Позволяет проводить прямое исследование взаимодействий sncRNA:РНК-мишени in vivo для механистического снижения рисков.
- Обеспечивает функциональную валидацию мишеней, предоставляя однозначные доказательства взаимодействий в масштабе всего генома.
- Способствует приоритизации регуляторных РНК-мишеней на основе количественных профилей взаимодействия.
Скрининг и разработка анализа
- Подготавливает валидированные биологические наборы данных для последующего скрининга и рабочих процессов по разработке анализов.
- Стандартизирует обработку и вывод данных, повышая воспроизводимость и сопоставимость анализов.
- Генерирует количественные показатели, подходящие для платформ высокопроизводительной оценки соединений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет данные о взаимодействиях РНК с системами, имеющими отношение к заболеваниям, для поиска трансляционных биомаркеров.
- Обеспечивает непрерывность процесса от этапа открытия до доклинической валидации за счет получения надежных данных о механизмах действия.
- Снижает риски при принятии решений о дальнейшем продвижении исследований путем уточнения функций регуляторных РНК в соответствующих биологических контекстах.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Конвейер SCRAP интегрируется на стыке биологии открытий и анализа данных, связывая высокопроизводительное секвенирование с практически значимыми результатами валидации мишеней.
- Биологические исследования: Облегчают проверку гипотез и уточнение сигнальных путей путем картирования прямых взаимодействий sncRNA:мишень-РНК.
- Скрининг: Обеспечивают получение стандартизированных, воспроизводимых наборов данных для подготовки анализов и последующего скрининга.
- Аналитика: Предоставляют количественные измерения взаимодействий и результаты статистического определения пиков (peak-calling) для сравнительного анализа.
- Трансляционные исследования: Позволяют связать данные о взаимодействиях с моделями заболеваний и стратегиями поиска биомаркеров при условии согласованности с биологическим контекстом.
- Корпоративное использование: Предлагают многократно используемые вычислительные возможности с открытым исходным кодом для различных программ по поиску мишеней РНК.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: Повышает точность прогнозирования и снижает механистическую неопределенность при валидации мишеней РНК.
- Операционная ценность: Стандартизирует вычислительные рабочие процессы и повышает воспроизводимость результатов между различными исследовательскими группами.
- Стратегическая ценность: Обосновывает принятие решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала за счет раннего выяснения ролей регуляторных РНК.
- Влияние на портфель: Обеспечивает приоритезацию и продвижение активов, нацеленных на РНК, с учетом оценки рисков.
Особенности реализации
- Требуются базовые знания в области вычислительной биологии и опыт работы с инструментами командной строки.
- Необходима установка Git, Miniconda и зависимостей, описанных в протоколе.
- Требуется межгрупповая стандартизация форматов входных файлов и структур каталогов.
- Метод применим к различным видам при наличии соответствующих референсного генома и файлов аннотации.
- Для получения оптимальных результатов требуются высококачественные данные секвенирования и точные метаданные образцов.
