Wir sind dankbar, dass Samuel Shepard, Peter Bazeley und John David Bell für die Verwaltung des Genomic MRI Web-Seiten. Diese Arbeit wurde vom National Science Foundation Career Award &quot;Untersuchung der Introns zellulärer Funktionen&quot; unterstützt [Grantnummer MCB-0643542].

Alle verwendeten Programme in das Papier geschrieben wurden, die Perl-, und alle Web-Seiten wurden erstellt mit Hilfe von PHP. 1. Ausgangspunkt: Öffnen Sie die Startseite des Online-Genomic MRI-Paket an http://mco321125.meduohio.edu/ ~ jbechtel / gmri /. Die Web-Ressource enthält auch Anweisungen / Erläuterungen zu den Programmen in der &quot;Hilfe (How-to/README)&quot;-Link, während alle veröffentlichten Materialien auf Genomic MRI und ähnliche Algorithmen in der &quot;Links zu relevanten Ressourcen&quot; aufgeführt Link. 2. Vorbereitung und Hochladen von Eingabesequenz (s). Erstellen Sie eine Datei mit FASTA-Format-Sequenz (en) zu einem GMRI Analyse-Sitzung zu starten. Jedes Nukleotid-Sequenz in diesem Format müssen mit einer einzigen Zeile, beginnend mit dem Zeichen &quot;&gt;&quot;, dass eine Kennung darstellt, auf der gleichen Linie durch eine kurze Beschreibung dieser Sequenz vorangestellt werden. Nukleotidsequenzen für GMRI Analyse erlaubt auch Zeichen wie R, Y, N, X, etc. Hwever, non-A, T, C, wird G-Zeichen vom Programm nicht verarbeitet werden und wird übersprungen. Sequenzen, in denen sich wiederholende Elemente wurden &quot;maskiert&quot; (ersetzt durch &quot;N&quot; s) als Eingang verwendet werden. Beachten Sie, dass Sequenz Zeichen Groß-und Kleinschreibung sind. <ol><li> Beginnen Sie ein GMRI Sitzung, indem Sie auf die Schaltfläche &quot;Start oder Fortsetzen&quot;-Taste auf der Genomic MRI-Homepage. Dies nimmt der Anwender auf eine Seite, wo Nukleotidsequenzen hochgeladen werden können. </li><li> Copy-and-paste Ihre FASTA-Format-Sequenzen oder laden Sie eine Datei mit den Sequenzen von Ihrem lokalen Rechner mit dem &quot;Datei auswählen&quot; klicken. </li><li> Klicken Sie auf &quot;Neue Sitzung starten mit dieser Datei&quot;-Taste. Eine Bestätigung sollte über dem Eingabefenster die besagt, dass &quot;Ihre Reihenfolge wurde erfolgreich hochgeladen&quot; und sollten Sie auch eine alphanumerische &quot;GMRI Kennung&quot; [Die Website nennt es eine &quot;Session-label&quot;] für Ihre Sitzung (zB b16yMj), erscheinen die kann verwendet werden, um abrufen und weiterhin eine Sitzung für bis zu zwei Wochen nach der ersten Verwendung werden. </li></ol> HINWEIS: Von nun an den Eingang Sequenzen werden als &quot;userfile&quot; bezeichnet. 3. Holen Sie sich ein Oligonukleotid Häufigkeitsverteilung der Eingabesequenzen (optional). Klicken Sie auf das &quot;SRI Analyzer&quot;-Reiter (obere Reihe), um eine Verteilung von Oligonukleotid-Frequenzen für die gesamte Menge der Input-Sequenzen erhalten. Die Abkürzung SRI steht für die Kurzstrecken-Inhomogenität. An dieser Stelle kann der Benutzer angeben, die höchste Länge der Oligonukleotide (von 2 bis 9 Nukleotide, Standard 6 Nächte) für die Frequenzen berechnet werden. Diese Auswahl wird durch einen Klick auf die gewünschte Option im Rahmen des &quot;Maximum Oligomer size&quot; Listenfeld aus. Dann drücken Sie die &quot;Analyze File&quot;-Taste, um Rechenzeit zu initiieren. Eine grobe Darstellung der Input-Sequenz Zusammensetzung wird sofort als eine kurze Tabelle erscheinen in der Mitte dieser Web-Seite und zum Download als &quot;userfile.comp.tbl&quot;. Diese Tabelle stellt nur die meisten und am wenigsten reichlich Oligonukleotide innerhalb des Eingangs-Sequenzen. Die gesamte Frequenz-Tabelle für alle möglichen Oligonukleotiden als eine Datei namens &quot;userfile.comp&quot;, die über den &quot;Download Zusammensetzung file&quot; Link erreicht werden kann erzeugt werden. HINWEIS: SRI-Analysator zählt die gesamte Menge aller überlappenden Oligonukleotiden. 4. Generate Random-Sequenzen mit dem gleichen Oligonukleotid-Zusammensetzung wie in den Input-Sequenzen (optional). (Abschluss von Schritt 3 des Protokolls ist für diese Aufgabe erforderlich). <ol><li> Klicken Sie auf das &quot;SRI Generator&quot;-Reiter (obere Reihe) zu öffnen, eine neue Webseite, die zufälligen Sequenzen erzeugt. Wählen Sie die Anzahl der Proben von zufälligen Sequenzen generiert mit dem Listenfeld auf dieser Web-Seite sein. Jede dieser Probe Dateien zufälligen Sequenzen der gleichen Anzahl und Länge als Eingabe-Sequenzen in &quot;userfile&quot; enthalten. Außerdem, wenn eine Eingabe-Sequenz enthält non-A, T, C oder G-Zeichen, die zufälliger Reihenfolge wird &quot;N&quot; s genau den gleichen Positionen wie in der Eingangssequenz zu haben. </li><li> Wählen Sie die längste Länge der Oligonukleotide für die Frequenzen in der zufälligen Sequenzen angenähert werden. Dies kann durch die Überprüfung der Radio-Button für den gewünschten Oligomer Ebene (zB &quot;4-mers&quot; für Vier-Sockel-Oligonukleotide) in der Tabelle in der Mitte des Bildschirms ausgewählt werden. Es sei hier angemerkt werden, dass zufällige Sequenzen werden nicht nur die ungefähre Frequenzen bei der gewählten Oligomer Ebene, sondern auch die entsprechenden Frequenzen von kürzeren Oligomeren Ebenen, wie in der Input-Sequenzen bestehen. Kleine Schwankungen in der Oligonukleotid-Frequenzen von Eingangs-und zufälligen Sequenzen sind möglich aufgrund der Markov-Modell Verfahren für die Erzeugung von zufälligen Sequenzen angewendet. </li><li> Starten Sie das Programm, indem Sie auf &quot;Generate File&quot;-Taste. Wenn die Eingabe-Sequenzen groß sind kann es auch ein paar Minuten, um zufälligen Sequenzen zu erzeugen. So sollte ein Benutzer warten, bis die blaue &quot;Download&quot; links am unteren Rand der Seite erscheinen. Die zufällige Mengen werden in Dateien mit Namen wie &quot;userfile.randX_Y&quot;, wobei X die Anzahl der zufälligen Satz und Y ist die gewählte Oligomer Ebene (zB &quot;userfile_rand2_4&quot;) platziert. </li></ol> 5. Die Analyse der Mid-Range Inhomogenität (MRI) des Eingangs-und Zufalls-Sequenzen. <ol><li> Klicken Sie auf das &quot;MRI Analyzer&quot;-Reiter (obere Reihe), der sich öffnet, eine neue Web-Seite, die Mid-Range-Inhomogenität der Nukleotid-Zusammensetzung von Sequenzen analysiert. </li><li> Wählen Sie eine Sequenz aus dem analysiert werden Listenfeld (eine Auswahl zwischen den Eingangs-Sequenz und generiert Sätze von zufälligen Sequenzen können hier gemacht werden) &quot;File zu analysieren.&quot; </li><li> Wählen Sie die Art des Inhalts der MRT über den vorgesehenen Listenfeld analysiert werden. (Seven Content-Optionen sind verfügbar: G + C, G + A, G + T, A, G, C oder T.) </li><li> Wählen Sie die Länge des Fensters für die inhaltsreiche und Content-poor-Sequenzen über das &quot;Window size&quot; Listenfeld (Standard ist 50 Nukleotide, die gültige Bereich liegt zwischen 30 bis 1000) untersucht werden. </li><li> Wählen Sie die obere Schwelle und unterer Schwelle für inhaltsreiche und Content-armen Regionen bzw.. Diese Schwellenwerte können durch die genaue Anzahl der bestimmte Nukleotide in das aktuelle Fenster (mit dem nach Anzahl Option im Listenfeld) oder durch Prozentsatz dieser Nukleotide in das Fenster definiert werden (mit dem prozentual Option) </li><li> Nachdem alle fünf Entscheidungen getroffen wurden (zum Beispiel: Sequence = &quot;userfile&quot;; Content = GC; Fenstergröße = 50; Obere Schwelle = 35; Untere Schwelle = 15), rufen Sie das Programm, indem Sie die Datei analysieren Taste. Das Programm durchsucht alle Sequenzen aus dem gewählten Eingang nacheinander. Bei jedem Schritt erhält es ein Segment der aktuellen Sequenz mit einer Länge gleich dem angegebenen Fenstergröße und berechnet, ob die Anzahl oder den Prozentsatz von Nukleotiden der gewählten Inhalt über dem oberen Schwellenwert oder unter dem unteren Grenzwert liegt. Wenn das Fenster nicht zutrifft Kriterien, wird die nächste überlappende Fenster (verschoben um ein Nukleotid) für die gleiche Analyse ausgewählt. Wenn ein Fenster zu finden ist, wo die Sequenz trifft man auf der Schwelle für Content-reich oder arm-Zusammensetzung, speichert das Programm die Reihenfolge der Fenster in der Ausgabe-Datei und erzeugt einen Spike auf die grafische Ausgabe. Danach springt das Programm auf den nächsten nicht-überlappenden benachbarten Fenster und setzt den Scan-Vorgang bis zum Ende der Sequenz erreicht ist. </li><li> Nach Abschluss des Programms, erscheint ein Link, um die Ausgabe-Datei (mit dem Namen &quot;userfile_GC_50_35 .. 15&quot; für das Beispiel oben) und eine grafische Darstellung der Ergebnisse ist in der Mitte der Web-Seite angezeigt (siehe Abbildung 1). Auf dieser grafischen Darstellung aller Input-Sequenzen aus dem userfile sind in einer einzigen Zeichenfolge verkettet und als eine horizontale schwarze Linie auf der X-Achse, mit der Länge in Kilobasen (kb) unten gezeigt. Alle Inhalte reichen Regionen entlang Eingang Sequenzen sind so blau &quot;nach oben&quot; Spikes und Content-armen Regionen als rot &quot;nach unten&quot; Spikes markiert. Die Gesamtzahl der inhaltsreichen und Content-poor-Fenster sind in parenthses in der Legende am unteren Rand dieser Zahl (32 bzw. 19) dargestellt. Die Abbildung dient dazu, die relative Häufigkeit und die Anordnung der MRI Regionen zu veranschaulichen. In der Zwischenzeit spezifische Details werden in der Ausgabedatei (siehe Abbildung 3) vorgestellt. In dieser Datei sind alle Nukleotidsequenz Segmente, die Content-reich oder arm-Kriterien und deren Koordinaten entsprechen einem Benutzer zur Verfügung, wie eine Liste nach ihren aufeinanderfolgenden Positionen entlang der Eingabedatei. </li><li> Nach Abschluss der MRI-Analyse für die gesuchte Sequenz kann ein Benutzer ein neues Verfahren in der Web-Seite zu starten, indem Sie Änderungen von Parametern und / oder Eingabe-Dateien. Zum Beispiel, um die zuvor generierten Stichprobe Nr. 1 mit der gleichen MRT-Parameter zu untersuchen, der Benutzer muss nur die Datei ändern, um Option zu analysieren und die Option &quot;userfile_rand1_4&quot;-Datei, und drücken Sie dann die Datei analysieren Taste erneut. Eine neue Datei und grafische Darstellung wird die alte ersetzen. Die Ergebnisse und Zahlen aller Untersuchungen unter jeder &quot;Sitzung Label&quot; (GMRI Identifier) ​​werden gespeichert und stehen für zwei Wochen aus der letzten Aktivität. Um die Ergebnisse speichern / Bildnahmen permanent, sollte der Benutzer wählen Sie den &quot;Download Dateien&quot; (obere Reihe) und laden Sie die gesamte Sitzung oder einzelne Dateien, wie gebraucht. </li><li> Mit dieser MRI Analyzer Web-Seite kann ein Benutzer-Studie <ul><li> (G + C)-reiche und (A + T)-reichen Regionen </li><li> Purin-(A + G)-reiche und Pyrimidin (C + T)-reichen Regionen </li><li> Keto (G + T)-reiche und Aminosäuren (A + C)-reichen Regionen </li><li> A-reiche und A-armen Regionen </li><li> G-reiche und G-armen Regionen </li><li> T-reich und T-armen Regionen </li><li> C-reiche und C-armen Regionen </li></ul></li><li> Die neueste Version von Genomic MRI hat eine neue Option für das Studium Regionen reich an Purin (R) / Pyrimidin-(Y) Wechsel Muster, die Z-DNA Konformation bilden könnten. Derzeit ist diese Option zur Verfügung unter dem Link &quot;Z-DNA&quot; und es funktioniert auf der gleichen Grundlage wie die anderen erwähnten MRI Regionen. Ein Anwender muss zuerst obere und untere Schwellenwerte für die Anzahl der (RY + YR) überlappenden Dinukleotide in der Scan-Fenster. Das Programm erzeugt eine ähnliche grafische Ausgabe und eine Datei von DNA-Segmenten bereichert und durch abwechselnde Purine und Pyrimidine erschöpft. Der vermeintliche Z-DNA-Regionen müssen stark von wechselnden R / Y-Basen angereichert werden (siehe Review F &amp; F 2011). </li></ol> 6. Zusätzliche Programme innerhalb der genomischen MRI-Paket (optional). Das Genomic MRI Ressource hat auch zwei erweiterte Optionen für die Erzeugung von sehr spezifischen zufälligen Sequenzen. Sie sind durch das &quot;MRI Generator&quot; und &quot;CDS Generator&quot; Registerkarten in der oberen Reihe zur Verfügung. <ol><li> MRI-Generator erstellt randomisierten Sequenzen mit dem gleichen Oligonukleotid Zusammensetzung wie die Eingabedatei (ähnlich wie SRI-Generator). Doch darüber hinaus imitieren randomisierten Sequenzen einer bestimmten MRI-Muster durch den Anwender vorgegeben. Innerhalb dieser Web-Seite eines Benutzers sollte aus einem Listenfeld einen besonderen MRI Muster nachgeahmt werden. Die Liste enthält alle Muster, die in dieser Sitzung wurden von MRI-Analysator (zB &quot;userfile_GC_50_35 .. 15&quot;) untersucht. Ein zufälliger Reihenfolge mit dieser Option generiert haben die gleiche Zusammensetzung wie das Oligonukleotid ausgewählt Eingabedatei und auch die gleiche GC-reich und die Armen Muster wie in &quot;userfile_GC_50_35 .. 15&quot; gesehen. </li><li> CDS-Generator ist für die Randomisierung von Protein kodierenden Sequenzen verwendet. Es bewahrt die gleiche Aminosäuresequenz wie das von den vom Benutzer angegebenen Eingang codiert. Neben dem Programm bleibt die gleiche Codon und di-Codon Verzerrungen, wie in der vom Benutzer gewählten Eingang Tabelle angegeben. Die Online-Version des CDS-Generator akzeptiert auch eine Proteinsequenz als Eingang. Alle anderen Optionen für das Programm sind nur über Stand-alone-Perl-Skripte zum Download zur Verfügung von der Hauptstraße Genomic MRI Webseite angeboten. </li></ol> 7. Repräsentative Ergebnisse Dieses Protokoll ermöglicht es einem Benutzer, kompositorische Inhomogenität der Nukleotid-Sequenzen zu untersuchen. Wichtig ist, es unterstützt auch die Erzeugung einer Vielzahl von randomisierten Sequenzen mit einem Oligonucleotid Zusammensetzung annähert, dass der Eingangs-Sequenzen. In der Regel werden genomischen Sequenzen von komplexen Eukaryonten nicht in der Zusammensetzung homogen, sondern bilden vielmehr ein komplexes Mosaik aus Sequenzabschnitte durch bestimmte Nukleotide angereichert (z. B. Purin-reiche, (G + T)-reiche, (A + T)-reiche, etc.). Diese Muster bei Mid-Range-Skala (3-10 bp) visualisiert werden durch die grafische Ausgabe des MRI-Analyzer, inhaltsreichen Segmente ausgewählt zeigt als obere blaue Spitzen-und Content-armer als untere rote Spitzen (siehe Abbildungen 1 und 2). Typischerweise ist die Anzahl der Inhalte-reich und content-armen Regionen in einer natürlichen Reihenfolge (Abbildung 1) in der Größenordnung von Mal höher als die Zahl der die gleichen Typen von Regionen in entsprechenden randomisierten Sequenzen (Abbildung 2) mit dem gleichen Oligonukleotid Zusammensetzung. Diese Sequenzabschnitte mit Mid-Range-Inhomogenität in Nukleotid-Zusammensetzung kann von Interesse für den Benutzer sein. Sie sind aus dem Genomic MRI Ausgabedateien für weitere Untersuchungen. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig1.jpg" alt="Abbildung 1" /> Abbildung 1. Ein Beispiel für die MRI-Analysator grafische Ausgabe von Schritt 5.7. Die Ergebnisse wurden anhand einer Stichprobe von 44 menschlichen Introns erhalten worden. Blaue Balken repräsentieren Positionen der GC-reichen Regionen entlang dieser Introns. Rote Balken repräsentieren GC-armen (oder AT-reiche) MRI Regionen. Die y-Achse enthält obere und untere Grenzwerte für die gegebene Art des Inhalts. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig2.jpg" alt="Abbildung 2" /> Abbildung 2. MRI-Analysator-Ausgang für den zufälligen Sequenz &quot;userfile.rand1_4&quot;. Die grafischecal Darstellung der MRI innerhalb einer zufällig generierten Sequenz mit dem SRI-Generator Programm. <img src="/files/ftp_upload/2663/2663fig3.jpg" alt="Abbildung 3" /> Abbildung 3. Ein Beispiel für den Beginn einer Textausgabe Datei von MRI-Analysator. Alle Content-reiche und die Inhalte der Armen-Sequenzen durch das Programm erkannt werden in der letzten (vierten) Spalte dargestellt. Ihre relativen Positionen, in die Anzahl der Fenster gemessen werden, sind in der ersten Spalte angezeigt. Die zweiten und dritten Spalte sind Indikatoren für Content-reiche und Content-armen Regionen bzw..

<ol>
	<li>Bechtel, J. M., Wittenschlaeger, T., Dwyer, T., Song, J., Arunachalam, S., Ramakrishnan, S. K., Shepard, S., Fedorov, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genomic+mid-range+inhomogeneity+correlates+with+an+abundance+of+RNA+secondary+structures.">Genomic mid-range inhomogeneity correlates with an abundance of RNA secondary structures.</a> BMC Genomics. 9, 284-284 (2008).</li><li>Prakash, A., Shepard, S., Mileyeva-Biebesheimer, O., He, J., Hart, B., Chen, M., Amarachiniha, S., Bechtel, J., Fedorov, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+forces+shaping+human+genomic+sequence+at+mid-range+scales.">Molecular forces shaping human genomic sequence at mid-range scales.</a> BMC Genomics. 10, 513-513 (2009).</li><li>Fedorov, A., Fedorova, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+3:+An+Intricate+Mosaic+of+Genomic+Patterns+at+Mid-range+Scale.">Chapter 3: An Intricate Mosaic of Genomic Patterns at Mid-range Scale.</a> Advances in Genomic Sequence Analysis and Pattern Discovery. , 65-91 (2010).</li><li>Shepard, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+4:+Binary-abstracted+Markov+models+and+their+application+to+sequence+classificatio.">Chapter 4: Binary-abstracted Markov models and their application to sequence classificatio.</a> The characterization and utilization of middle-range sequence patterns within human genome [dissertation]. , 57-157 (2010).</li></ol>

Regionen mit inhomogener Nukleotid-Zusammensetzung bei Mid-Range-Skalen (3-10 Nukleotide) sind überreich in den Genomen von komplexen Eukaryonten und kann überall gefunden werden (intergenischen Regionen, Introns, untranslatierten Regionen der Exons, repetitive Elemente). Diese Regionen sind häufig mit ungewöhnlichen DNA-Konformationen zugeordnet. Zum Beispiel neigen purine-/pyrimidine-rich Sequenzen DNA Triplexen (H-DNA) bilden; Sequenzen mit alternierenden Purin / Pyrimidin-Basen sind mit Z-DNA Konformation verbunden sind; (G + C)-reichen Regionen weisen strukturelle Anomalien in B- DNA und könnte anfällig für Backbone-Spaltung; (A + T)-reiche Regionen bilden könnte eine ungewöhnliche Struktur - eine DNA Abwickeln Element; etc. (Bewertung von Fedorov &amp; Fedorova 2010). Einige dieser Mid-Range-Mustern (zB (G + T)-reiche Regionen) sind kaum untersucht und warten noch auf gründliche Erforschung und Anerkennung. Das Hauptziel unserer Genomic MRI Web-Ressource für Benutzer in der Identifizierung dieser MRI Regionen für ihre weitere experimentelle Analyse und für die Erforschung ihrer möglichen Funktionen helfen. Die Kenntnis der MRI Regionen könnten in einbezogen werden und zur Verbesserung der neuen Generation von Gen-Vorhersage-Programmen (Shepard 2010) und unser Verständnis des Genoms Funktionen und Eigenschaften.

<ul><li> Computer mit Internet </li><li> Dateien mit Nukleotidsequenzen zur Prüfung. </li></ul>

genomic mri - a public resource for studying sequence patterns within genomic dna

Nicht-codierende genomische Regionen in komplexen Eukaryonten, einschließlich intergenischen Bereichen, Introns und nicht übersetzte Segmente des Exons, sind zutiefst nicht-zufällige in ihrer Nukleotid-Zusammensetzung und bestehen aus einem komplexen Mosaik von Sequenz-Muster. Diese Muster sind so genannte Mid-Range Inhomogenität (MRI)-Regionen - Sequenzen 3-10 Nukleotiden Länge, die von einer bestimmten Basis oder eine Kombination von Basen angereichert sind (z. B. (G + T)-reiche, Purin-reiche, etc. ). MRI Regionen mit ungewöhnlichen (non-B-Form) DNA-Strukturen, die oft in der Regulation der Genexpression, Rekombination und andere genetische Prozesse (Fedorova &amp; Fedorov 2010) beteiligt sind, verbunden. Die Existenz einer starken Fixierung Bias innerhalb MRI Regionen gegen Mutationen, die zur Verringerung ihrer Reihenfolge Inhomogenität unterstützt zusätzlich die Funktionalität und die Bedeutung dieser genomischen Sequenzen (Prakash et al. 2009) neigen. Hier zeigen wir eine frei verfügbare Internet-Ressource - die Genomic MRI-Programm-Paket - (. Bechtel et al 2008) für computergestützte Analyse von genomischen Sequenzen entworfen, um zu finden und zu charakterisieren verschiedene MRT-Muster in ihnen. Dieses Paket erlaubt die Erzeugung von randomisierten Sequenzen mit verschiedenen Eigenschaften und das Niveau der Korrespondenz, die die natürliche Eingabe-DNA-Sequenzen. Das Hauptziel dieser Ressource ist, die Prüfung der weiten Gebieten der nicht-kodierenden DNA, die noch kaum erforscht und warten auf gründliche Erforschung und Anerkennung zu erleichtern.

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Genomic MRI - a Public Resource for Studying Sequence Patterns within Genomic DNA

Wir präsentieren eine öffentliche Computational Website für die Analyse von genomischen Sequenzen. Es erkennt DNA-Sequenz-Muster mit verschiedenen nicht-zufällige Nukleotid Kompositionen. Diese Ressource erzeugt auch randomisierte Sequenzen mit verschiedenen Ebenen der Komplexität.

Genomic MRI - eine öffentliche Ressource für ein Studium Sequence Patterns in genomischer DNA

Non-coding genomic regions in complex eukaryotes, including intergenic areas, introns, and untranslated segments of exons, are profoundly non-random in ...

genomic-mri-public-resource-for-studying-sequence-patterns-within

Research

JoVE Journal

Biology

10.2K Aufrufe.  University of Toledo Health Science Campus. Wir präsentieren eine öffentliche Computational Website für die Analyse von genomischen Sequenzen. Es erkennt DNA-Sequenz-Muster mit verschiedenen nicht-zufällige Nukleotid Kompositionen. Diese Ressource erzeugt auch randomisierte Sequenzen mit verschiedenen Ebenen der Komplexität.

Serie: Genomic MRI - a Public Resource for Studying Sequence Patterns within Genomic DNA

Metagenomic Analysis of Silage

Metagenomics is defined as the direct analysis of deoxyribonucleic acid (DNA) purified from environmental samples and enables taxonomic identification of the microbial communities present within them. Two main metagenomic approaches exist; sequencing the 16S rRNA gene coding region, which exhibits sufficient variation between taxa for identification, and shotgun sequencing, in which genomes of the organisms that are present in the sample are analyzed and ascribed to "operational taxonomic units"; species, genera or families depending on the extent of sequencing coverage. 
In this study, shotgun sequencing was used to analyze the microbial community present in cattle silage and, coupled with a range of bioinformatics tools to quality check and filter the DNA sequence reads, perform taxonomic classification of the microbial populations present within the sampled silage, and achieve functional annotation of the sequences. These methods were employed to identify potentially harmful bacteria that existed within the silage, an indication of silage spoilage. If spoiled silage is not remediated, then upon ingestion it could be potentially fatal to the livestock.

Metagenomics was used to investigate the microbiome of silage cattle feed. Analysis was performed by shotgun sequencing. This approach was used to characterize the composition of the microbial community within the cattle feed.

Metagenomanalyse von Silage

Metagenomics is defined as the direct analysis of deoxyribonucleic acid (DNA) purified from environmental samples and enables taxonomic identification of ...

Forschung

Genetik

High-resolution Melting PCR for Complement Receptor 1 Length Polymorphism Genotyping: An Innovative Tool for Alzheimer's Disease Gene Susceptibility Assessment

Complement receptor 1 (CR1), a transmembrane glycoprotein that plays a key role in the innate immune system, is expressed on many cell types, but especially on red blood cells (RBCs). As a receptor for the complement components C3b and C4b, CR1 regulates the activation of the complement cascade and promotes the phagocytosis of immune complexes and cellular debris, as well as the amyloid-beta (A&#946;) peptide in Alzheimer's disease (AD). Several studies have confirmed AD-associated single nucleotide polymorphisms (SNPs), as well as a copy-number variation (CNV) in the CR1 gene. Here, we describe an innovative method for determining the length polymorphism of the CR1 receptor. The receptor includes three domains, called long homologous repeats (LHR)-LHR-A, LHR-C, and LHR-D-and an n domain, LHR-B, where n is an integer between 0 and 3. Using a single pair of specific primers, the genetic material is used to amplify a first fragment of the LHR-B domain (the variant amplicon B) and a second fragment of the LHR-C domain (the invariant amplicon). The variant amplicon B and the invariant amplicon display differences at five nucleotides outside of the hybridization areas of said primers. The numbers of variant amplicons B and of invariant amplicons is deduced using a quantitative tool (high-resolution melting (HRM) curves), and the ratio of the variant amplicon B to the invariant amplicon differs according to the CR1 length polymorphism. This method provides several advantages over the canonical phenotype method, as it does not require fresh material and is cheaper, faster, and therefore applicable to larger populations. Thus, the use of this method should be helpful to better understand the role of CR1 isoforms in the pathogenesis of diseases such as AD.

Here, we describe an innovative method to determine complement receptor 1 (CR1) length polymorphisms for use in several applications, particularly the assessment of susceptibility to diseases such as Alzheimer&#39;s disease (AD). This method could be useful to better understand the role of CR1 isoforms in the pathogenesis of AD.

Hochauflösende Schmelz-PCR für Komplement-Rezeptor 1 Länge Polymorphismus Genotypisierung: Ein innovatives Werkzeug für die Alzheimer-Krankheit Gen-Anfälligkeits-Assessment

Complement receptor 1 (CR1), a transmembrane glycoprotein that plays a key role in the innate immune system, is expressed on many cell types, but ...

Multiple-mouse Neuroanatomical Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and evaluating mouse models of human disease. MRI is an excellent modality for investigating genetically altered animals. It is capable of whole brain coverage, can be used in vivo, and provides multiple contrast mechanisms for investigating different aspects of neuranatomy and physiology. The advent of high-field scanners along with the ability to scan multiple mice simultaneously allows for rapid phenotyping of novel mutations.
Effective mouse MRI studies require attention to many aspects of experiment design. In this article, we will describe general methods to acquire quality images for mouse phenotyping using a system that images mice concurrently in shielded transmit/receive radio frequency (RF) coils in a common magnet (Bock et al., 2003). We focus particularly on anatomical phenotyping, an important and accessible application that has shown a high potential for impact in many mouse models at our imaging centre. Before we can provide the detailed steps to acquire such images, there are important practical considerations for both in vivo brain imaging (Dazai et al., 2004) and ex vivo brain imaging (Spring et al., 2007) that should be noted. These are discussed below.

Magnetic resonance imaging (MRI) has become an increasingly popular tool for examining the phenotype of genetically altered mice. This article illustrates the methods necessary to achieve high-throughput phenotyping of genetically altered mice using multiple-mouse MRI.

Multiple-Maus Neuroanatomische Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and ...

Neurowissenschaften

Novel Sequence Discovery by Subtractive Genomics

Subtractive genomics can be used in any research where the goal is to identify the sequence of a gene, protein, or general region that is embedded in a larger genomic context. Subtractive genomics enables a researcher to isolate a target sequence of interest (T) by comprehensive sequencing and subtracting out known genetic elements (reference, R). The method can be used to identify novel sequences such as mitochondria, chloroplasts, viruses, or germline restricted chromosomes, and is particularly useful when T cannot be easily isolated from R. Beginning with the comprehensive genomic data (R + T), the method uses Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) against a reference sequence, or sequences, to remove the matching known sequences (R), leaving behind the target (T). For subtraction to work best, R should be a relatively complete draft that is missing T. Since sequences remaining after subtraction are tested through quantitative Polymerase Chain Reaction (qPCR), R does not need to be complete for the method to work. Here we link computational steps with experimental steps into a cycle that can be iterated as needed, sequentially removing multiple reference sequences and refining the search for T. The advantage of subtractive genomics is that a completely novel target sequence can be identified even in cases in which physical purification is difficult, impossible, or expensive. A drawback of the method is finding a suitable reference for subtraction and obtaining T-positive and negative samples for qPCR testing. We describe our implementation of the method in the identification of the first gene from the germline-restricted chromosome of zebra finch. In that case computational filtering involved three references (R), sequentially removed over three cycles: an incomplete genomic assembly, raw genomic data, and transcriptomic data.

The purpose of this protocol is to use a combination of computational and bench research to find novel sequences that cannot be easily separated from a co-purifying sequence, which may be only partially known.

Neue Sequenz Entdeckung durch subtraktive Genomics

Subtractive genomics can be used in any research where the goal is to identify the sequence of a gene, protein, or general region that is embedded in a ...

Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and other functional genomic data are very limited. GeNemo is the first online search tool that accomplishes this goal. Users input their functional genomic data in the Browser Extensible Data (BED), Peaks, and bigWig formats, and may search for data in any of the three formats. Users may specify which types of datasets to search against, choosing from a variety of online datasets, with the Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) representing different epigenomic marks, transcriptional factor binding sites, and chromatin hypersensitivities or accessibilities in specific cell types, and developmental stages or species (mouse or human). GeNemo returns a list of genomic regions with matching patterns to the input data, which may be viewed in the browser as well as downloaded in the BED file format. The upgraded GeNemo has improved graphical display, has more robust interface, and is no longer prone to errors due to changes in the University of California, Santa Cruz (UCSC) genome browser. Troubleshooting steps for common problems are discussed. As the amount of functional genomic data is expanding exponentially, there is a critical need to develop and refine new bioinformatic tools such as GeNemo for data analyses and interpretation.

Unlike DNA sequence data, epigenomic data are not readily subjected to text-based searches. Presented here are the procedures to use an upgraded version of GeNemo, a web-based bioinformatics tool, to conduct pattern-based searches for similarities in epigenomic data comparing available online databases including Encyclopedia of DNA Elements with user&#39;s data.

Pattern-basierte Suche nach epigenomischen Daten mit GeNemo

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and ...

Biotechnik

gDNA Enrichment by a Transposase-based Technology for NGS Analysis of the Whole Sequence of BRCA1, BRCA2, and 9 Genes Involved in DNA Damage Repair

The widespread use of Next Generation Sequencing has opened up new avenues for cancer research and diagnosis. NGS will bring huge amounts of new data on cancer, and especially cancer genetics. Current knowledge and future discoveries will make it necessary to study a huge number of genes that could be involved in a genetic predisposition to cancer. In this regard, we developed a Nextera design to study 11 complete genes involved in DNA damage repair. This protocol was developed to safely study 11 genes (ATM, BARD1, BRCA1, BRCA2, BRIP1, CHEK2, PALB2, RAD50, RAD51C, RAD80, and TP53) from promoter to 3&#39;-UTR in 24 patients simultaneously. This protocol, based on transposase technology and gDNA enrichment, gives a great advantage in terms of time for the genetic diagnosis thanks to sample multiplexing. This protocol can be safely used with blood gDNA.

gDNA Enrichment by a Transposase-based Technology for NGS Analysis of the Whole Sequence of BRCA1, BRCA2, and 9 Genes Involved in DNA Damage Repair

gDNA enrichment for NGS sequencing is an easy and powerful tool for the study of constitutional mutations. In this article, we present the procedure to analyse simply the complete sequence of 11 genes involved in DNA damage repair.

gDNA Enrichment durch eine Transposase-basierte Technologie für NGS-Analyse der gesamten Sequenz von<em&gt; BRCA1</em&gt;,<em&gt; BRCA2</em&gt; Und 9 Gene in der DNA-Reparatur beteiligt Schäden

The widespread use of Next Generation Sequencing has opened up new avenues for cancer research and diagnosis. NGS will bring huge amounts of new data on ...

Biologie

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay (EMSA) and DNA-affinity Precipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical disease or phenotype. For many diseases and traits, most variants are non-coding, and are thus likely to act by impacting subtle, comparatively hard to predict mechanisms controlling gene expression. Here, we describe a general strategic approach to prioritize non-coding variants, and screen them for their function. This approach involves computational prioritization using functional genomic databases followed by experimental analysis of differential binding of transcription factors (TFs) to risk and non-risk alleles. For both electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genetic variants, a synthetic DNA oligonucleotide (oligo) is used to identify factors in the nuclear lysate of disease or phenotype-relevant cells. For EMSA, the oligonucleotides with or without bound nuclear factors (often TFs) are analyzed by non-denaturing electrophoresis on a tris-borate-EDTA (TBE) polyacrylamide gel. For DAPA, the oligonucleotides are bound to a magnetic column and the nuclear factors that specifically bind the DNA sequence are eluted and analyzed through mass spectrometry or with a reducing sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) followed by Western blot analysis. This general approach can be widely used to study the function of non-coding genetic variants associated with any disease, trait, or phenotype.

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay EMSA and DNA-affinity Precipitation Assay DAPA

We present a strategic plan and protocol for identifying non-coding genetic variants affecting transcription factor (TF) DNA binding. A detailed experimental protocol is provided for electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genotype-dependent TF DNA binding.

Screening für Funktionelle nichtkodierenden genetischen Varianten Mit elektrophoretische Mobilitäts-Shift-Assay (EMSA) und DNA-Affinitätspräzipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical ...

Genotyping Single Nucleotide Polymorphisms in the Mitochondrial Genome by Pyrosequencing

Mutations in the mitochondrial genome (mtDNA) have been associated with maternally inherited genetic diseases. However, interest in mtDNA polymorphisms has increased in recent years due to the recently developed ability to produce models by mtDNA mutagenesis and a new appreciation of the association between mitochondrial genetic aberrations and common age-related diseases such as cancer, diabetes, and dementia. Pyrosequencing is a sequencing-by-synthesis technique that is widely employed across the mitochondrial field for routine genotyping experiments. Its relative affordability when compared to massive parallel sequencing methods and ease of implementation make it an invaluable technique in the field of mitochondrial genetics, allowing for the rapid quantification of heteroplasmy with increased flexibility. Despite the practicality of this method, its implementation as a means of mtDNA genotyping requires the observation of certain guidelines, specifically to avoid certain biases of biological or technical origin. This protocol outlines the necessary steps and precautions in designing and implementing pyrosequencing assays for use in the context of heteroplasmy measurement.

Pyrosequencing assays enable the robust and rapid genotyping of mitochondrial DNA single nucleotide polymorphisms in heteroplasmic cells or tissues.

Genotypisierung von Einzelnukleotid-Polymorphismen im mitochondrialen Genom durch Pyrosequenzierung

Mutations in the mitochondrial genome (mtDNA) have been associated with maternally inherited genetic diseases. However, interest in mtDNA polymorphisms ...

Medizin

An Overview of Genetics and Disease

Many human diseases are associated with mutations or variations in genetic sequences. Some of these genetic variants are heritable, passed down from generation to generation, while others arise sporadically during an organism&#8217;s life and cause diseases such as cancer. Researchers are trying to identify and characterize these genetic alterations in the hopes of improving diagnosis and therapeutic options for patients.In this video, we will examine the history of genetic disease research, and explore key questions asked by medical geneticists. Various tools used to identify the genetic basis of diseases are then discussed, including genotyping techniques and genome-wide association studies (GWAS). Finally, several current examples of medical genetics research are presented.

Medical Genetics Research: History and Modern Techniques

Genetik und Krankheiten im Überblick

Many human diseases are associated with mutations or variations in genetic sequences. Some of these genetic variants are heritable, passed down from ...

Lehre

JoVE Science Education

Fortgeschrittene Biologie

Grundlagen der Genetik

High-Resolution Melting PCR to Determine Sequence Variations in Mutant DNA Sequences

Source: Kisserli, A., et al. <a href="https://app.jove.com/v/56012">High-resolution Melting PCR for Complement Receptor 1 Length Polymorphism Genotyping: An Innovative Tool for Alzheimer&#39;s Disease Gene Susceptibility Assessment.</a> J. Vis. Exp. (2017).
In this video, we describe a high-resolution melting PCR technique to determine the length polymorphism of DNA fragments of varying sequence lengths, based on melting temperature analysis.

Hochauflösende Schmelz-PCR zur Bestimmung von Sequenzvariationen in mutierten DNA-Sequenzen

Source: Kisserli, A., et al. High-resolution Melting PCR for Complement Receptor 1 Length Polymorphism Genotyping: An Innovative Tool for Alzheimer&#39;s ...