Sıralama cihazı kapağını geriye doğru çevirerek ve hazırlama portu kapağını saat yönünde kaydırarak ve hazırlama portunu görselleştirerek kalite kontrol edilmiş akış hücresini hazırlamaya ve yüklemeye başlayın. Hava kabarcıklarını gidermek için bir P 1000 pipeti 200 mikrolitreye ayarlayın ve pipet ucunu hazırlama portuna dikey olarak yerleştirin. Pipet ucuna giren küçük bir hacim görünene kadar tekerleği çevirin.
Kabarcıkların oluşmasını önlemek için 800 mikrolitre önceden hazırlanmış akış hücresi hazırlama karışımını hazırlama portu aracılığıyla akış hücresine yükleyin. Numune portu kapağını kaldırın ve kalan astar karışımından 200 mikrolitreyi astarlama portu aracılığıyla akış hücresine yükleyin. Yükleme boncuklarının karıştırılmasını sağlamak için, kitaplık ana karışımını pipetleme yoluyla yeniden süspanse edin ve damla damla numune portu üzerinden akış hücresine 75 mikrolitre yükleyin.
S'yi yerine takınamp kapağı, pung'un s'ye girmesini sağlayarak yavaşça s'ye sahiptir.ampport. Doldurma portunu kapatın ve sıralama cihazı kapağını değiştirin. Canlı temel arama için Rampart'ı kullanın.
Arctic RabV ortamını kullanın ve Rampart çıktısı için oluşturulan dizinde çalışın. Ardından, gerekli yollara gitmek için Rampart komutunu yazın. İlk olarak, Rampart'a özgü şema protokolü ve yol olarak adlandırılan bir sonraki taban, çalışma için mino fastq geçiş çıkış klasörü.
Bir tarayıcı penceresi açın ve URL kutusunda yerel ana bilgisayar 3000'e gidin. Sonuçlar ekranda görünmeden önce yeterli verinin çağrılmasını bekleyin. İlk üç panel, tüm çalışma için özet grafikleri gösterir.
Birinci çizim, indeks referans genomundaki nükleotid konumu başına her barkod için eşlenen okumaların kapsama derinliğini gösterir. İkinci çizim, zaman içinde tüm barkodlardan eşlenen okumaları gösterir ve üçüncü çizim, barkod başına eşlenen okumaları gösterir. Alt paneller, barkod başına çizim satırlarını gösterir.
Solda, indeks referans genomundaki nükleotid konumu başına eşlenmiş okumaların kapsama derinliği gösterilmektedir. Eşlenen okumaların uzunluk dağılımı ortadadır. Zaman içinde eşlenmiş okumaların 10x, 100x ve 1000x kapsamını elde eden indeks referans genomundaki nükleotid konumlarının oranı sağ köşede görülür.
Konsensüs dizilerinin köken ataması için MadDog'u kullanın. En son sürümle çalıştığınızdan emin olmak için MadDog deposunu GitHub'dan çekin. Önceden oluşturulmuş yerel MadDog deposu içinde bir klasör oluşturun.
Klasörün içine, konsensüs dizilerini içeren fastA dosyasını ekleyin. Ayrıca, klasöre bir meta veri dosyası ekleyin. Bu dosyanın kimlik, ülke, yıl ve atama adlı dört sütunlu bir CSV olduğundan emin olun.
En son sürümle çalıştığınızdan emin olmak için MadDog deposunu GitHub'dan çekin. Komut satırı arabiriminde, conda ortamını bir conda activate MADDOG komutuyla etkinleştirin. Komut satırı arayüzünde MadDog depo klasörüne gidin.
İlk olarak, olası anormallikleri denetlemek için dizilerde köken ataması gerçekleştirin ve sh atamasını çalıştırarak daha uzun köken belirleme adımını çalıştırmanın uygun olup olmadığını belirleyin. sh komutunu kullanın. İstendiğinde, deponun çekildiğini ve MadDog'un en son sürümüyle çalıştığını onaylamak için Y girin.
İstendiğinde, MadDog deposuna fastA dosyasını içeren klasör adını girin. Köken ataması tamamlandığında, klasördeki çıkış dosyasını denetleyin. Çıktı beklendiği gibiyse ve aynı kökene birden çok dizi atanmışsa, köken atamasını çalıştırın.
Köken atamasını çalıştırırken, yeni oluşturulan atama çıktı dosyasını silin. MadDog depo klasörünün içindeki terminalde sh designation.sh komutunu çalıştırın. İstendiğinde, deponun çekildiğini ve işin MadDog'un en güncel sürümüyle yapıldığını belirtmek için Y girin.
İstendiğinde, fastA dosyasını ve meta verileri içeren MadDog depo klasörüne klasör adını girin. Kuduz virüsü RABV için örnekten yorumlamaya kadar olan iş akışı, Tanzanya, Kenya, Nijerya ve Filipinler gibi endemik ülkelerde farklı laboratuvar koşullarında başarıyla kullanıldı. Rampart kullanılarak yapılan canlı temel çağrı, gerçek zamanlı okuma oluşturma ve örnek başına kapsama yüzdesini gösterdi.
Ortaya çıkan RABV dizilerini derlemek ve yorumlamak için kullanılan bir soy sınıflandırma ve isimlendirme sistemi olan MadDog, MadDog atamasını takiben yerel soyların daha yüksek çözünürlüklü sınıflandırmasını gösterdi.
