mirMachine:植物miRNAアノテーションのワンストップショップ

マイクロRNAの計算同定により、高い偽陽性予測が得られます。最近のアップデートにより、mirMachineは既知および新規のマイクロRNA予測において高い感度と特異性を提供します。MirMachineは、感度の点で最新のマイクロRNAアルゴリズムよりも優れていることが証明されており、mirMachineは完全に自動化され、自由に利用できるため、誰もが指示を受けて使用できます。

MirMachineは、組織や条件に特異的なデータを制限することなく、推定マイクロRNAのゲノムワイドな分布を予測することができます。msRNAシーケンシング実験の前に予備データが入手できれば、重要なマイクロRNA遺伝子の検証プロセスがスピードアップします。マシンをセットアップする前に、テキスト原稿のリンクを使用して、それぞれのホームサイトからソフトウェアの依存関係をダウンロードしてインストールします。

あるいは、ソフトウェアの依存関係をインストールするためのより簡単で迅速な方法は、テキスト原稿で提供されているコマンドを使用して行動を使用することです。最新バージョンの mirMachine スクリプトを単なるマシン送信スクリプトからダウンロードします。次に、スクリプトのパスを[パス]タブに設定します。

GitHub のテスト データで mirMachine を実行して、mirMachine とその依存関係が正しくダウンロードされていることを確認します。画面上のジョブの状態を標準出力ストリームで確認します。完成したテキストがすべて表示されたら、出力ファイルを制御します。

ヘアピンドットTBLドットアウトドットTBL出力ファイルを制御します。成熟したmiRNAプレmiRNAと、2列目、3列目、6列目のmiRNAスター配列に注目してください。各系統の末端にある染色体上の予測されたmiRNAの位置を見つけます。

次に、ログファイルでプログラムの出力と警告を確認します。相同性ベースの同定のために、bashスクリプトを使用してmirMachineを実行し、予測されたmRNAを確認します。成熟したmiRNAとpre miRNAの最速配列の出力ファイル、およびヘアピンログファイルの出力ファイルを見つけます。

新規miRNAを同定するには、sRNA-seq Fast Qファイルを適切なFASTAフォーマットに前処理します。アダプターをトリミングし、sRNA-seqリードの前処理としてNを含むような低品質のリードを削除します mirMachine の一部ではありません。送信されたデータの安定したトリミングツールとトリミングパラメータを選択します。

FASTQファイルを入力ファイルとしてFASTAファイルに変換します。アバンダンステーブルファイルが提供されている場合は、mirMachineスクリプトで提供される変更スクリプトを使用して、テーブルファイルを適切なFASTA入力に変換します。次に、bash スクリプトを使用して mirMachine を実行します。

予測されたmiRNAを確認してください。予測されたmRNAおよびprem miRNA FASTA配列の出力ファイルと、ヘアピンログファイルの出力ファイルを見つけます。dash DB オプションをブラスト データベースに設定して、パイプライン内の参照データベースの構築をスキップします。

ダッシュ M オプションを許容される不一致の数に設定し、ダッシュ N をアライメント後に除去するヒット数に設定します。種に基づいてこれを変更してください。ダッシュロングを使用して容疑者リストの二次構造を評価し、ダッシュを使用してsRNA-seqデータに基づく新規miRNA予測を活性化します。

ダッシュLmaxオプションをスクリーニングに含めるS RNA-seqリードの最大長に設定し、ダッシュL最小オプションをスクリーニングに含めるsRNA-seqリードの最小長に設定します。dash RPM オプションを使用して、100 万回あたりの読み取り数のしきい値を設定します。代表的な分析で。

IWGSCコムギの5番染色体A由来のmRNAファミリーの分布を表示した。mRNAの最も高い代表グループはmiR9666で、18個のmiRNAが同定されました。シロイヌナズナおよびコムギ種に対するmirMachineの性能をmiRDP2と比較した。

感度と2番目の陽性を比較すると、シロイヌナズナのデータでmirMachineがmiRDP2を上回っていることが示されました。小麦データについては、発現証拠を用いたmiMachine相同性ベースの予測により、miRDP2よりも優れた感度が得られました。両方のゲノムについて、miRDP2はsRNA-seqおよび相同性に基づく予測よりも多くの真陽性を予測した。

必要なアプリケーションのセットアップは、経験の浅いユーザーにとっては負担になる可能性があります。このビデオチュートリアルに従うと役立ちます。インストールプロセスを視覚化することで、非計算研究者が基本的なコンピューティングに入るようになります。

さらに、ビデオの出力ファイルを調査することは、ユーザーが結果を解釈するのに間違いなく役立ちます。