Name: transcriptomic analysis of c. elegans rna sequencing data through the tuxedo suite on the galaxy project
Uploaded: 2017-04-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 19 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project at JoVE.com

Yazarlar Galaxy ve DAVID geliştirilen ve dolayısıyla bilimsel topluluk için NGS yaygın erişilebilir yaptık laboratuarlar, grup ve bireylere minnettarlıklarını ifade etmek istiyorum. Bizim biyoinformatik eğitim sırasında Pittsburgh Üniversitesi&#39;nde meslektaşları tarafından sağlanan yardım ve öneri kabul edilmektedir. Bu çalışma ödülü (AG-NS-0879-12) ve Ulusal Sağlık Enstitüleri AG&#39;ye (R01AG051659) hibe Yaşlanma bir Ellison Tıp Vakfı Yeni Scholar tarafından desteklendi.

<ol>
	<li>Venter, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+sequence+of+the+human+genome.">The sequence of the human genome.</a> Science. 291 (5507), 1304-1351 (2001).</li><li>Lander, E. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Initial+sequencing+and+analysis+of+the+human+genome.">Initial sequencing and analysis of the human genome.</a> Nature. 409 (6822), 860-921 (2001).</li><li>Afgan, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Galaxy+platform+for+accessible,+reproducible+and+collaborative+biomedical+analyses:+2016+update.">The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update.</a> Nucleic Acids Res. 44 (W1), W3-W10 (2016).</li><li>Trapnell, C., Pachter, L., Salzberg, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TopHat:+discovering+splice+junctions+with+RNA-Seq.">TopHat: discovering splice junctions with RNA-Seq.</a> Bioinformatics. 25 (9), 1105-1111 (2009).</li><li>Trapnell, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcript+assembly+and+quantification+by+RNA-Seq+reveals+unannotated+transcripts+and+isoform+switching+during+cell+differentiation.">Transcript assembly and quantification by RNA-Seq reveals unannotated transcripts and isoform switching during cell differentiation.</a> Nat Biotechnol. 28 (5), 511-515 (2010).</li><li>Roberts, A., Trapnell, C., Donaghey, J., Rinn, J. L., Pachter, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improving+RNA-Seq+expression+estimates+by+correcting+for+fragment+bias.">Improving RNA-Seq expression estimates by correcting for fragment bias.</a> Genome Biol. 12 (3), R22 (2011).</li><li>Roberts, A., Pimentel, H., Trapnell, C., Pachter, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+novel+transcripts+in+annotated+genomes+using+RNA-Seq.">Identification of novel transcripts in annotated genomes using RNA-Seq.</a> Bioinformatics. 27 (17), 2325-2329 (2011).</li><li>Trapnell, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+gene+and+transcript+expression+analysis+of+RNA-seq+experiments+with+TopHat+and+Cufflinks.">Differential gene and transcript expression analysis of RNA-seq experiments with TopHat and Cufflinks.</a> Nat Protoc. 7 (3), 562-578 (2012).</li><li>Trapnell, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+analysis+of+gene+regulation+at+transcript+resolution+with+RNA-seq.">Differential analysis of gene regulation at transcript resolution with RNA-seq.</a> Nat Biotechnol. 31 (1), 46-53 (2013).</li><li>Huang da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+and+integrative+analysis+of+large+gene+lists+using+DAVID+bioinformatics+resources.">Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources.</a> Nat Protoc. 4 (1), 44-57 (2009).</li><li>Giardine, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Galaxy:+a+platform+for+interactive+large-scale+genome+analysis.">Galaxy: a platform for interactive large-scale genome analysis.</a> Genome Res. 15 (10), 1451-1455 (2005).</li><li>Han, Y., Gao, S., Muegge, K., Zhang, W., Zhou, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advanced+Applications+of+RNA+Sequencing+and+Challenges.">Advanced Applications of RNA Sequencing and Challenges.</a> Bioinform Biol Insights. 9 (1), 29-46 (2015).</li><li>Mardis, E. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Next-generation+sequencing+platforms.">Next-generation sequencing platforms.</a> Annu Rev Anal Chem (Palo Alto Calif). 6, 287-303 (2013).</li><li>Yang, I. S., Kim, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Whole+Transcriptome+Sequencing+Data:+Workflow+and+Software.">Analysis of Whole Transcriptome Sequencing Data: Workflow and Software.</a> Genomics Inform. 13 (4), 119-125 (2015).</li><li>Khatri, P., Draghici, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ontological+analysis+of+gene+expression+data:+current+tools,+limitations,+and+open+problems.">Ontological analysis of gene expression data: current tools, limitations, and open problems.</a> Bioinformatics. 21 (18), 3587-3595 (2005).</li><li>Huang da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioinformatics+enrichment+tools:+paths+toward+the+comprehensive+functional+analysis+of+large+gene+lists.">Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists.</a> Nucleic Acids Res. 37 (1), 1-13 (2009).</li><li>Shaye, D. D., Greenwald, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OrthoList:+a+compendium+of+C.+elegans+genes+with+human+orthologs.">OrthoList: a compendium of C. elegans genes with human orthologs.</a> PLoS One. 6 (5), e20085 (2011).</li><li>Consortium, C. e. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genome+sequence+of+the+nematode+C.+elegans:+a+platform+for+investigating+biology.">Genome sequence of the nematode C. elegans: a platform for investigating biology.</a> Science. 282 (5396), 2012-2018 (1998).</li><li>Agarwal, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+and+calibration+of+transcriptome+data+from+RNA-Seq+and+tiling+arrays.">Comparison and calibration of transcriptome data from RNA-Seq and tiling arrays.</a> BMC Genomics. 11, 383 (2010).</li><li>Mortazavi, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scaffolding+a+Caenorhabditis+nematode+genome+with+RNA-seq.">Scaffolding a Caenorhabditis nematode genome with RNA-seq.</a> Genome Res. 20 (12), 1740-1747 (2010).</li><li>Bohnert, R., Ratsch, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=rQuant.web:+a+tool+for+RNA-Seq-based+transcript+quantitation.">rQuant.web: a tool for RNA-Seq-based transcript quantitation.</a> Nucleic Acids Res. 38, W348-W351 (2010).</li><li>Lamm, A. T., Stadler, M. R., Zhang, H., Gent, J. I., Fire, A. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+RNA-seq+using+single-strand,+double-strand,+and+CircLigase-based+capture+yields+a+refined+and+extended+description+of+the+C.+elegans+transcriptome.">Multimodal RNA-seq using single-strand, double-strand, and CircLigase-based capture yields a refined and extended description of the C. elegans transcriptome.</a> Genome Res. 21 (2), 265-275 (2011).</li><li>Amrit, F. R., Ratnappan, R., Keith, S. A., Ghazi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+C.+elegans+lifespan+assay+toolkit.">The C. elegans lifespan assay toolkit.</a> Methods. 68 (3), 465-475 (2014).</li><li>Hsin, H., Kenyon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Signals+from+the+reproductive+system+regulate+the+lifespan+of+C.+elegans.">Signals from the reproductive system regulate the lifespan of C. elegans.</a> Nature. 399 (6734), 362-366 (1999).</li><li>Alper, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Caenorhabditis+elegans+germ+line+regulates+distinct+signaling+pathways+to+control+lifespan+and+innate+immunity.">The Caenorhabditis elegans germ line regulates distinct signaling pathways to control lifespan and innate immunity.</a> J Biol Chem. 285 (3), 1822-1828 (2010).</li><li>Steinbaugh, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lipid-mediated+regulation+of+SKN-1/Nrf+in+response+to+germ+cell+absence.">Lipid-mediated regulation of SKN-1/Nrf in response to germ cell absence.</a> Elife. 4, (2015).</li><li>Lapierre, L. R., Gelino, S., Melendez, A., Hansen, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Autophagy+and+lipid+metabolism+coordinately+modulate+life+span+in+germline-less.">Autophagy and lipid metabolism coordinately modulate life span in germline-less.</a> C. elegans. Curr Biol. 21 (18), 1507-1514 (2011).</li><li>Rourke, E. J., Soukas, A. A., Carr, C. E., Ruvkun, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=C.+elegans+major+fats+are+stored+in+vesicles+distinct+from+lysosome-related+organelles.">C. elegans major fats are stored in vesicles distinct from lysosome-related organelles.</a> Cell Metab. 10 (5), 430-435 (2009).</li><li>Ghazi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcriptional+networks+that+mediate+signals+from+reproductive+tissues+to+influence+lifespan.">Transcriptional networks that mediate signals from reproductive tissues to influence lifespan.</a> Genesis. 51 (1), 1-15 (2013).</li><li>Ghazi, A., Henis-Korenblit, S., Kenyon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+transcription+elongation+factor+that+links+signals+from+the+reproductive+system+to+lifespan+extension+in+Caenorhabditis+elegans.">A transcription elongation factor that links signals from the reproductive system to lifespan extension in Caenorhabditis elegans.</a> PLoS Genet. 5 (9), e1000639 (2009).</li><li>Amrit, F. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=DAF-16+and+TCER-1+Facilitate+Adaptation+to+Germline+Loss+by+Restoring+Lipid+Homeostasis+and+Repressing+Reproductive+Physiology+in+C.+elegans.">DAF-16 and TCER-1 Facilitate Adaptation to Germline Loss by Restoring Lipid Homeostasis and Repressing Reproductive Physiology in C. elegans.</a> PLoS Genet. 12 (2), e1005788 (2016).</li><li>Wang, M. C., O'Rourke, E. J., Ruvkun, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fat+metabolism+links+germline+stem+cells+and+longevity+in+C.+elegans.">Fat metabolism links germline stem cells and longevity in C. elegans.</a> Science. 322 (5903), 957-960 (2008).</li><li>McCormick, M., Chen, K., Ramaswamy, P., Kenyon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+genes+that+extend+Caenorhabditis+elegans'+lifespan+in+response+to+reproductive+signals.">New genes that extend Caenorhabditis elegans' lifespan in response to reproductive signals.</a> Aging Cell. 11 (2), 192-202 (2012).</li><li>Kartashov, A. V., Barski, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BioWardrobe:+an+integrated+platform+for+analysis+of+epigenomics+and+transcriptomics+data.">BioWardrobe: an integrated platform for analysis of epigenomics and transcriptomics data.</a> Genome Biol. 16, 158 (2015).</li><li>Goncalves, A., Tikhonov, A., Brazma, A., Kapushesky, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+pipeline+for+RNA-seq+data+processing+and+quality+assessment.">A pipeline for RNA-seq data processing and quality assessment.</a> Bioinformatics. 27 (6), 867-869 (2011).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Modern Biyolojide Galaxy Sıralama Platformu Önemi Galaxy Projesi işlemek ve hızlı ve verimli bir şekilde yüksek verim sıralama verilerini analiz etmek için biyoinformatik eğitim olmadan biyologları yardımcı etkili olmuştur. Bir kez bu halka mevcut bir platform yalın, güvenli ve kolay bir süreç NGS verilerini analiz etmek için karmaşık biyoinformatik algoritmaları çalıştıran yaptı, bir Herkül görev olarak kabul. Apart biyoinformatik araçları geniş bir yelpazede ev...

İnsan genom dizilimi gerçekleştirilen ilk, Fred Sanger en dideoksinükleotid-sıralama yöntemi ile gerçekleştirilen 10 yıl sürdü ve tahminen 3 milyar $ 1, 2 mal oldu. Ancak, kurulduğu günden bu yana on az fazla bir süre, Yeni Nesil Sekanslama (NGS) teknolojisi sayesinde iki hafta içinde bütün insan genom diziliminin ve 1.000 $ ABD için kıldı. genom dizileme projeleri hızla olağan hale gelmiştir olarak maliyetinde keskin azalmalar ile birlikte inanılmaz verimlilik ile sıralama-veri toplama hızları artan izin Yeni NGS aletleri, düşünülemez yollarla Modern biyoloji devrim. Buna ek olarak, bu gelişmeler, örneğin RNA-zincirlenmesi (RNA-Seq), genom epigenetik değişiklikler çalışmanın, DNA-protein etkileşimleri yoluyla gen ekspresyon analizi gibi diğer birçok alanda ilerleme harekete geçirdi ve insan ana mikrobik çeşitliliğin taranması için kullanılabilmektedir. RNA Se NGS tabanlıÖzellikle q mümkün kapsamlı doğruluk ve hassasiyetle haritası transcriptomes belirlemek ve kıldı ve ifade profilleme için seçim yöntemi olarak mikro dizi teknolojisi yerini aldı. mikro-dizi teknolojisi kapsamlı kullanılmış olsa da, bu tür çapraz melezleme ve güvenilir bir şekilde ölçülebilen sentezleme değişiklikleri sınırlı aralığı olarak önceden varolan bilinen genomik bilgi dizileri ve diğer sakıncaları dayanmasýna ile sınırlıdır. RNA seq, diğer taraftan, nedeniyle açık DNA eşleme doğaya düşük arka plan gürültüsünü üretirken bilinen ve bilinmeyen transkriptlerini algılamak için kullanılabilir. RNA-Seq, maya gibi model organizmalar tarafından sunulan sayısız genetik araçları, sinekler birlikte, solucan, balık ve fareler, birçok önemli son biyomedikal keşifler temeli olarak hizmet etmiştir. Ancak, depolama sınırlamaları, işleme ve hepsinden önemlisi, m dahil daha geniş bir bilimsel topluluk erişilemez NGS yapmak önemli zorluklar ortadadır,<html> sekanslama verilerine büyük hacimlerde eaningful biyoinformatik analizi. sekans teknolojilerini ve üstel veri birikimi hızlı ilerlemeler araştırmacıları, erişmek analiz etmek ve bu bilgileri anlamak sağlayacak hesaplama platformları için büyük bir ihtiyaç yaratmıştır. Erken sistemleri bilgisayar programlama bilgisine üzerine ağır bağımlı idi, oysa sigara programcılar erişebilir ve sofistike analizler izin vermedi verileri görselleştirmek için izin Böyle NCBI&#39;da olarak genom tarayıcılar. Web tabanlı, açık erişim platformu, Galaxy ( <a href="https://galaxyproject.org/" target="_blank">https://galaxyproject.org/</a> ), bu boşluğu doldurdu ve NGS verileri işleyebilir ve bir spektrum gerçekleştirmek için araştırmacılar sağlar değerli boru hattı olduğu kanıtlanmıştır basit-to-kompleksi biyoinformatik analiz eder. Galaxy Anton Nekrutenko (Penn State Üniversitesi) ve James Taylor laboratuarları tarafından, başlangıçta kuruldu ve korunur (Johns Hopkins Üniversitesi)f &quot;&gt; 3. Galaxy. Bunu bir RNA-Seq çalışmaya dahil tüm adımları içeren sayısız biyoinformatik ihtiyaçları için bir &#39;tek adres&#39; yapma hesaplamalı görevleri geniş bir yelpazede sunmaktadır sunucularında veya her iki veri işleme gerçekleştirmek için eriştikleri Itallows yerel olarak kendi makinelerinde. Veriler ve iş akışları çoğaltılabilir ve paylaşılabilir. Çevrimiçi öğreticiler, yardım bölümü ve bir wiki sayfalık ( <a href="https://wiki.galaxyproject.org/Support" target="_blank">https://wiki.galaxyproject.org/Support</a> Galaxy Projesi adanmış) tutarlı destek sağlar. Ancak, ilk kez kullananlar için, özellikle hiçbir biyoinformatik eğitimi olanlar, boru hattı zor görünebilir ve kendi kendine öğrenme ve alışma süreci zaman alıcı olabilir. Buna ek olarak, biyolojik sistem inceledi ve deney ve metotların özelliklerini, etkilerini kullanılan bir kaç aşamada analitik kararlar ve bu talimat olmadan gezinmek için zor olabilir. Genel RN<html> A-Seq Galaxy iş akışı, veri yükleme ve RNA-Seq veri analizi 10 farklı aşamaları için gerekli olan çeşitli araçların bir oluşum Tuxedo Suite 4, 5, 6, 7, 8, 9, kullanılarak analiz sureti ile, ardından kalite kontrol oluşmaktadır 11, 12, 13, 14. Tipik bir RNA Sekans deney, deney bölümünde (örnek hazırlama, mRNA izolasyonu ve cDNA kütüphane hazırlanması) oluşur, NGS ve biyoenformatik veri analizi. Bu bölümlerin ve Galaxy boru hattında yer alan adımların bir bakış, Şekil 1&#39;de gösterilmiştir. 3fig1.jpg&quot;/&gt; Şekil 1: bir RNA-Seq Workflow&#39;un bakış. Her iki sonsuz suşları (sırasıyla A ve B, turuncu, yeşil hatları ve oklar) gen ekspresyon profillerini karşılaştırmak için bir RNA Sekans deneyde yer alan deney ve bilgisayar adımların Çizim. Galaxy kullanılan farklı modüller kırmızı belirtilen protokolde gelen adımla kutularda gösterilmiştir. Çeşitli işlemlerin çıkışları mavi gösterilen dosya biçimleri ile gri olarak yazılır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55473/55473fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın.</a> Smokin Suite ilk aracı &#39;Tophat&#39; olarak adlandırılan bir hizalama programıdır. Bu NGS giriş küçük parçalara okur ve daha sonra bir referans genom onları eşler ayırır. Bu iki aşamalı işlem olup hizalaması aksi da farklı olabilir intronik bölgeleri kapsayan okur sağlarsrupted veya hesaba ve eşlenir cevapsız. Bu kapsama artırır ve yeni ekleme kavşakları belirlenmesini kolaylaştırır. Tophat çıktı iki dosyadan (genomik konumu içerir ekleme bağlantıları hakkında bilgiler içeren) bir YATAKLI dosyası ve (her okunmuş haritalama detayları ile) bir BAM dosyası olarak bildirilir. Daha sonra, BAM dosyası &#39;Kol Düğmeleri&#39; denilen Smokin Suite müteakip aracını kullanarak her bir numune içindeki tek tek dökümlerinin bolluğunu tahmin etmek için bir referans genom karşı hizalanır. Tam uzunlukta transkript parçalarını veya her gen için veri girişi mümkün olan tüm bağlantı varyantları yayılan &#39;transfrags&#39; rapor etmek hizalama tarayarak Kol Düğmeleri işlevlerini. Buna göre, bu dizilenmiş olan, her numune için (her gen için gen başına üretilen tüm transkriptlerin düzeneğini) bir &#39;transkriptom&#39; oluşturur. Bu kol düğmesi düzenekleri sonra çökmüş veya yeniden ile birlikte bir araya getirilirfark olmamas genom sonraki aracı, &#39;Cuffmerge&#39; kullanan alt diferansiyel analiz için tek bir açıklama dosyası üretmek için. Son olarak, son Cuffmerge çıktı dosyası (Şekil 1) için numunelerin her birinin TopHat çıkışları karşılaştırarak örnekler arasında &#39;Cuffdiff&#39; aracı ölçer farklı bir gen ifadesi. Kol Düğmeleri FPKM / RPKM kullanan transkript bolluklarını rapor değerleri (Fragments / eşlenen Milyon başına transkript Başına kilobaz okur okur). ve gen uzunluğu (sayımlar düzeylerini karşılaştırmak için bir genin uzunluğu için normalize edilmesi gerekir, böylece genlerin, farklı uzunluklara sahip (bir referans genom hizalamak numuneden okur ortalama sayısı) Bu değerler derinliği için ham NGS veri normalleþtirilmesi ), genler arasındaki. , FPKM kullanılır ise FPKM ve RPKM, esas olarak her bir okuma tek fragmana karşı gelen tek uçlu RNA SEK için kullanılan RPKM ile aynıdırEşleştirilmiş uç RNA Sekans, iki aynı fragmana karşı gelen okuyan olmaları gerçeğine dayanır olarak. Sonuç olarak, bu analizlerin sonuçları farklı olarak, test edilen koşullar ve / veya suşları arasında eksprese edilen genlerin bir listesidir. Başarılı Galaxy çalışma tamamlandıktan ve bir &#39;gen listesi&#39; oluşturulduktan sonra, bir sonraki mantıklı adım veri setlerinden anlamlı bilgiyi anlamak için analizler daha biyoinformatik gerektirir. Birçok yazılım paketleri böyle DAVID 15 (Ek Açıklama, Görselleştirme ve Entegre keşif için Veritabanı) olarak genel kullanıma açık web tabanlı hesaplama paketleri de dahil olmak üzere, bu ihtiyacı karşılamak için ortaya çıkmıştır. DAVID Entegre biyolojik bilgi tabanı yüklenen gen listesini karşılaştırarak ve gen listesiyle ilişkili biyolojik açıklamaları ortaya koyarak yüksek verimli çalışmalar elde büyük gen listelerine biyolojik anlam atama kolaylaştırır. Bu örneğin Zenginleştirme Analizi, ardından bir ide testlerherhangi bir biyolojik işlem ya da gen sınıfı istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde gen liste (ler) de daha fazla temsil ise ntify. Çünkü geniş, entegre bilgi-tabanı ve içinde zenginleştirilmiş biyolojik temaları tespit etmek için araştırmacılar sağlayan güçlü analitik algoritmaların birleşiminden popüler bir seçim haline gelmiştir genomik kaynaklı &#39;gen listeler&#39; 10, 16. Ek avantajlar herhangi sıralama platformu ve son derece kullanıcı dostu bir arayüz üzerinde oluşturulan gen listelerini işlemek için yeteneğini içerir. Nematod Caenorhabditis elegans da, küçük boyutu, saydam gövdesinin basit, vücut planı, kültür kolaylığı ve genetik ve moleküler diseksiyon büyük amenability gibi birçok avantajlar bilinen genetik bir model sistem vardır. Solucanlar bilinen insan homologları 17,% 40 korunmuş genlerin kadar içeren bir küçük, basit ve iyi açıklamalı genomu. Gerçekten de, C. elegansilk olarak, genom tamamen 18 dizilenmiştir metazoan, ve RNA-Dizi, bir organizmanın transkriptom 19, 20 eşleştirmek üzere kullanılmıştır ilk türün biriydi. Erken solucan çalışmaları teknolojisi 21, 22 gelişmesine katkıda yüksek verimli RNA yakalama, kütüphane hazırlanması ve dizileme yanı sıra biyoinformatik boru hatları için farklı yöntemlerle deney içeriyordu. Son yıllarda, solucanlar RNA-Seq tabanlı deney olağan hale gelmiştir. Ama, geleneksel solucan biyologlar için RNA-Seq verilere ait hesaplama analizinde getirdiği zorluklar tekniğin daha ve daha iyi kullanımı için önemli bir engel teşkil etmektedirler. Bu makalede, C. elegans üretilen yüksek verimli RNA Seq verileri analiz etmek için Galaxy platformu kullanmak için bir protokol açıklar. Birçok birinci zamanlı ve küçük SCA içinle kullanıcıları, bir RNA-Seq deney üstlenmek en maliyet etkin ve basit yolu laboratuarda RNA izole etmek ve sıralama cDNA kütüphanelerinin hazırlanması ve NGS kendisi için ticari (veya in-house) NGS tesis yararlanmaktır. Dolayısıyla, ilk izole yer adımlar açıklanmaktadır, C. ölçümü ve kalite değerlendirmesi, RNA-Sek için RNA örnekleri elegans. Daha sonra, hizalama, montaj ve gen ekspresyonu ayırıcı miktar belirlemesi yapılmıştır sonrası dizileme kalite kontrolü için kontrol eder testleri ile başlayarak, NGS veri analizi Galaxy arayüzü kullanmak için adım adım talimatlar sağlar. Ayrıca, DAVID kullanılarak biyolojik zenginleştirme çalışmaları için Galaxy kaynaklanan gen listelerini incelemeye yön dahil ettik. Iş akışında bir son adım olarak, böyle NCBI Dizi Oku Arşivi (SRA) (kamu sunucularına üzerinde RNA-Seq verileri yüklemek için talimatlara sağlamak <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra" target="_blank">http: // w</a>ww.ncbi.nlm.nih.gov/sra) bilimsel topluluğun serbestçe erişilebilir hale getirmek için. Genel olarak, bu makale örneklerinin az sayıda çalışan ilk kez RNA-Seq deneyler yanı sıra sık kullanıcı üstlenen solucan biyologlar için kapsamlı ve yeterli bilgi verecektir tahmin ediyoruz.

<table><tbody><tr><td>RNase spray&amp;nbsp;</td><td>Fisher Scientific</td><td>21-402-178</td><td></td></tr><tr><td>Trizol&amp;nbsp;</td><td>Ambion</td><td>15596026</td><td></td></tr><tr><td>Sonicator</td><td>Sonics Vibra Cell&amp;nbsp;</td><td>VCX130</td><td></td></tr><tr><td>Centrifuge&amp;nbsp;</td><td>Eppendorf</td><td>5415C</td><td></td></tr><tr><td>chloroform&amp;nbsp;</td><td>Sigma Aldrich</td><td>288306</td><td></td></tr><tr><td>2-propanol&amp;nbsp;</td><td>Fisher Scientific</td><td>A416P-4</td><td></td></tr><tr><td>Ethanol</td><td>Decon Labs</td><td>2705HC</td><td></td></tr><tr><td>RNase-free water&amp;nbsp;</td><td>Fisher Scientific</td><td>BP561-1</td><td></td></tr><tr><td>Bioanalyzer&amp;nbsp;</td><td>Agilent</td><td>G2940CA</td><td></td></tr><tr><td>Mac/PC</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

transcriptomic analysis of c. elegans rna sequencing data through the tuxedo suite on the galaxy project

Yeni nesil dizileme (NGS) teknolojileri biyolojik soruşturmanın doğası devrim yaratmıştır. Bunlardan, RNA sıralaması (RNA-Seq) gen ekspresyon analizi ve transkriptom eşleme için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Ancak, RNA-Seq veri setlerini ele sofistike hesaplama uzmanlık gerektirir ve biyoloji araştırmacılar için doğal zorluklar doğurur. Bu darboğaz, bir Gen Ontoloji (GO) vadeli analiz paketi yardımcı olduğunu biyoinformatik becerileri olmayan kullanıcıların RNA-Seq verileri analiz etmeyi sağlar açık erişim Galaxy projesi ve Açıklama, Görselleştirme ve Tümleşik Discovery (DAVID) için Veritabanı yoluyla yumuşatılmıştır büyük veri kümelerinden biyolojik anlam türetmek. Ancak, ilk kez kullananlara ve biyoinformatik amatör, bu platformların ile kendi kendine öğrenme ve alışkanlık kazanma zaman alıcı ve zor olabilir. Biz C. elegans araştırmacılar solucan RNA izole etmek için yardımcı olacak basit bir iş akışını açıklar, bir RNA-Seq deney yapmakve Galaxy ve DAVID platformları kullanarak verileri analiz edin. Bu protokol, zenginleştirilmesi için taranabilir bir gen listesini oluşturmak için her aşamada parametreleri ile kullanıcı, ham NGS verileri, kalite kontrol denetimleri, hizalama ve farklı bir gen ifadesi analizi erişmek yönlendirmek için çeşitli Galaxy modüllerini kullanarak için adım adım yönergeler gen sınıfları veya David kullanmayı biyolojik prosesler. Genel olarak, C. örneklerinin az sayıda çalışan ilk kez RNA-Seq deneyler yanı sıra sık kullanıcı üstlenen araştırmacıları elegans bu makale bilgi verecektir tahmin ediyoruz.

C. elegans olarak germline kök hücreleri (GSC&#39;ler) ömrünü uzatır, ortadan kaldırılması gerilme direncini arttırır ve vücut yağ 24, 28 yükseltir. GSC &#39;lerin kaybı, lazer ablasyonu ile ya da GLP-1 gibi mutasyonlar ile ortaya ya transkripsiyon bir ağ 29 faktörleri aktivasyonu yoluyla ömrü uzatma neden olur. Böyle bir faktör, TCER-1, insan transkripsiyon ...

Watch this Scientific Journal Video about Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project at JoVE.com

Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

Galaxy ve DAVID biyoinformatik eğitim olmadan araştırmacılar analiz etmek ve RNA-Seq verileri yorumlamak için izin popüler araçlar olarak ortaya çıkmıştır. C. elegans araştırmacılar RNA-Seq deneyler, erişimi gerçekleştirmek ve Galaxy kullanarak veri kümesi işlemek ve DAVID kullanarak gen listelerinden anlamlı biyolojik bilgi elde etmek için biz bir protokol açıklar.

arasında Transkriptomik Analizi<em&gt; C</em&gt;.<em&gt; elegans</emGalaxy Projesi Smokin Suite sayesinde&gt; RNA Sıralama Veri

Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized the nature of biological investigation. Of these, RNA Sequencing (RNA-Seq) has emerged ...

transcriptomic-analysis-c-elegans-rna-sequencing-data-through-tuxedo

Research

JoVE Journal

Genetics

Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

17.3K Görüntüleme.  University of Pittsburgh School of Medicine, Children's Hospital of Pittsburgh.  Galaxy ve DAVID biyoinformatik eğitim olmadan araştırmacılar analiz etmek ve RNA-Seq verileri yorumlamak için izin popüler araçlar olarak ortaya çıkmıştır. C. elegans araştırmacılar RNA-Seq deneyler, erişimi gerçekleştirmek ve Galaxy kullanarak veri kümesi işlemek ve DAVID kullanarak gen listelerinden anlamlı biyolojik bilgi elde etmek için biz bir protokol açıklar. 

Video: Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

Measuring mRNA Levels Over Time During the Yeast S. cerevisiae Hypoxic Response

Complex changes in gene expression typically mediate a large portion of a cellular response. Each gene may change expression with unique kinetics as the gene is regulated by the particular timing of one of many stimuli, signaling pathways or secondary effects. In order to capture the entire gene expression response to hypoxia in the yeast S. cerevisiae, RNA-seq analysis was used to monitor the mRNA levels of all genes at specific times after exposure to hypoxia. Hypoxia was established by growing cells in ~100% N2 gas. Importantly, unlike other hypoxic studies, ergosterol and unsaturated fatty acids were not added to the media because these metabolites affect gene expression. Time points were chosen in the range of 0 - 4 h after hypoxia because that period captures the major changes in gene expression. At each time point, mid-log hypoxic cells were quickly filtered and frozen, limiting exposure to O2 and concomitant changes in gene expression. Total RNA was extracted from cells and used to enrich for mRNA, which was then converted to cDNA. From this cDNA, multiplex libraries were created and eight or more samples were sequenced in one lane of a next-generation sequencer. A post-sequencing pipeline is described, which includes quality base trimming, read mapping and determining the number of reads per gene. DESeq2 within the R statistical environment was used to identify genes that change significantly at any one of the hypoxic time points. Analysis of three biological replicates revealed high reproducibility, genes of differing kinetics and a large number of expected O2-regulated genes. These methods can be used to study how the cells of various organisms respond to hypoxia over time and adapted to study gene expression during other cellular responses.

Measuring mRNA Levels Over Time During the Yeast S. cerevisiae Hypoxic Response

Here, we present a protocol using RNA-seq to monitor mRNA levels over time during the hypoxic response of S. cerevisiae cells. This method can be adapted to analyze gene expression during any cellular response.

Maya S. cerevisiae hipoksik yanıt sırasında zamanla mRNA düzeyleri ölçme

Complex changes in gene expression typically mediate a large portion of a cellular response. Each gene may change expression with unique kinetics as the ...

Genetik

Defining Gene Functions in Tumorigenesis by Ex vivo Ablation of Floxed Alleles in Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Cells

The development of new drugs that precisely target key proteins in human cancers is fundamentally altering cancer therapeutics. However, before these drugs can be used, their target proteins must be validated as therapeutic targets in specific cancer types. This validation is often performed by knocking out the gene encoding the candidate therapeutic target in a genetically engineered mouse (GEM) model of cancer and determining what effect this has on tumor growth. Unfortunately, technical issues such as embryonic lethality in conventional knockouts and mosaicism in conditional knockouts often limit this approach. To overcome these limitations, an approach to ablating a floxed embryonic lethal gene of interest in short-term cultures of malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNSTs) generated in a GEM model was developed.
This paper describes how to establish a mouse model with the appropriate genotype, derive short-term tumor cultures from these animals, and then ablate the floxed embryonic lethal gene using an adenoviral vector that expresses Cre recombinase and enhanced green fluorescent protein (eGFP). Purification of cells transduced with adenovirus using fluorescence-activated cell sorting (FACS) and the quantification of the effects that gene ablation exerts on cellular proliferation, viability, the transcriptome, and orthotopic allograft growth is then detailed. These methodologies provide an effective and generalizable approach to identifying and validating therapeutic targets in vitro and in vivo. These approaches also provide a renewable source of low-passage tumor-derived cells with reduced in vitro growth artifacts. This allows the biological role of the targeted gene to be studied in diverse biologic processes such as migration, invasion, metastasis, and intercellular communication mediated by the secretome.

Defining Gene Functions in Tumorigenesis by Ex vivo Ablation of Floxed Alleles in Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor Cells

Here, we present a protocol for performing gene knockouts that are embryonic lethal in vivo in genetically engineered mouse model-derived tumors and then assessing the effect that the knockout has on tumor growth, proliferation, survival, migration, invasion, and the transcriptome in vitro and in vivo.

Malign Periferik Sinir Kılıfı Tümör Hücrelerinde Floks Alellerinin Ex vivo Ablasyonu ile Tümörigenezde Gen Fonksiyonlarının Tanımlanması

The development of new drugs that precisely target key proteins in human cancers is fundamentally altering cancer therapeutics. However, before these ...

Kanser Araştırmaları

Caenorhabditis elegans'ta Epigenetik Kalıtım ve ChIP

Analysis of Transgenerational Epigenetic Inheritance in C. elegans Using a Fluorescent Reporter and Chromatin Immunoprecipitation (ChIP)

Transgenerational epigenetic inheritance (TEI) allows the transmission of information through the germline without changing the genome sequence, through factors such as non-coding RNAs and chromatin modifications. The phenomenon of RNA interference (RNAi) inheritance in the nematode Caenorhabditis elegans is an effective model to investigate TEI that takes advantage of this model organism's short life cycle, self-propagation, and transparency. In RNAi inheritance, exposure of animals to RNAi leads to gene silencing and altered chromatin signatures at the target locus that persist for multiple generations in the absence of the initial trigger. This protocol describes the analysis of RNAi inheritance in C. elegans using a germline-expressed nuclear green fluorescent protein (GFP) reporter. Reporter silencing is initiated by feeding the animals bacteria expressing double-stranded RNA targeting GFP. At each generation, animals are passaged to maintain synchronized development, and reporter gene silencing is determined by microscopy. At select generations, populations are collected and processed for chromatin immunoprecipitation (ChIP)-quantitative polymerase chain reaction (qPCR) to measure histone modification enrichment at the GFP reporter locus. This protocol for studying RNAi inheritance can be easily modified and combined with other analyses to further investigate TEI factors in small RNA and chromatin pathways.

Yazar Spotlight: C. elegans'ta RNAi Kalıtım ve ChIP 

This protocol describes an RNA interference and ChIP assay to study the epigenetic inheritance of RNAi-induced silencing and associated chromatin modifications in C. elegans.

Nesiller Arası Epigenetik Kalıtımın Analizi C. elegans Floresan Raportör ve Kromatin İmmünopresipitasyon (ChIP) Kullanılarak

Transgenerational epigenetic inheritance (TEI) allows the transmission of information through the germline without changing the genome sequence, through ...

RNA-Seq Analysis of Differential Gene Expression in Electroporated Chick Embryonic Spinal Cord

In ovo electroporation of the chick neural tube is a fast and inexpensive method for identification of gene function during neural development. Genome wide analysis of differentially expressed transcripts after such an experimental manipulation has the potential to uncover an almost complete picture of the downstream effects caused by the transfected construct. This work describes a simple method for comparing transcriptomes from samples of transfected embryonic spinal cords comprising all steps between electroporation and identification of differentially expressed transcripts. The first stage consists of guidelines for electroporation and instructions for dissection of transfected spinal cord halves from HH23 embryos in ribonuclease-free environment and extraction of high-quality RNA samples suitable for transcriptome sequencing. The next stage is that of bioinformatic analysis with general guidelines for filtering and comparison of RNA-Seq datasets in the Galaxy public server, which eliminates the need of a local computational structure for small to medium scale experiments. The representative results show that the dissection methods generate high quality RNA samples and that the transcriptomes obtained from two control samples are essentially the same, an important requirement for detection of differential expression genes in experimental samples. Furthermore, one example is provided where experimental overexpression of a DNA construct can be visually verified after comparison with control samples. The application of this method may be a powerful tool to facilitate new discoveries on the function of neural factors involved in spinal cord early development.

This video shows the basic steps for performing whole transcriptome analysis on dissected chick embryonic spinal cord samples after transfection with in ovo electroporation.

Electroporated Chick Embriyonik Omurilik Diferansiyel Gen İfade RNA Sıra Analizi

In ovo electroporation of the chick neural tube is a fast and inexpensive method for identification of gene function during neural development. Genome ...

Nörobilim

Determining Genetic Expression Profiles in C. elegans Using Microarray and Real-time PCR

Synapses are composed of a presynaptic active zone in the signaling cell and a postsynaptic terminal in the target cell. In the case of chemical synapses, messages are carried by neurotransmitters released from presynaptic terminals and received by receptors on postsynaptic cells. Our previous research in Caenorhabditis elegans has shown that VSM-1 negatively regulates exocytosis. Additionally, analysis of synapses in vsm-1 mutants showed that animals lacking a fully functional VSM-1 have increased synaptic connectivity. Based on these preliminary findings, we hypothesized that C. elegans VSM-1 may play a crucial role in synaptogenesis. To test this hypothesis, double-labeled microarray analysis was performed, and gene expression profiles were determined. First, total RNA was isolated, reversely transcribed to cDNA, and hybridized to the DNA microarrays. Then, in-silico analysis of fluorescent probe hybridization revealed significant induction of many genes coding for members of the major sperm protein family (MSP) in mutants with enhanced synaptogenesis. MSPs are the major component of sperm in C. elegans and appear to signal nematode oocyte maturation and ovulation . In fruit flies, Chai and colleagues 1 demonstrated that MSP-like molecules regulate presynaptic bouton number and size at the neuromuscular junction. Moreover, analysis performed by Tsuda and coworkers 2 suggested that MSPs may act as ligands for Eph receptors and trigger receptor tyrosine kinase signaling cascades. Lastly, real time PCR analysis corroborated that the gene coding for MSP-32 is induced in vsm-1(ok1468) mutants. Taken together, research performed by our laboratory has shown that vsm-1 mutants have a significant increase in synaptic density, which could be mediated by MSP-32 signaling.

Determining Genetic Expression Profiles in C. elegans Using Microarray and Real-time PCR

Microarray analysis was conducted to determine genetic expression profiles in C. elegans, and real-time PCR was used to validate and quantify microarray data.

Genetik İfade Profilleri Belirlenmesi C. elegans Mikroarray ve Real-time PCR

Synapses are composed of a presynaptic active zone in the signaling cell and a postsynaptic terminal in the target cell. In the case of chemical synapses, ...

Biyoloji

Quantitative and Automated High-throughput Genome-wide RNAi Screens in C. elegans

RNA interference is a powerful method to understand gene function, especially when conducted at a whole-genome scale and in a quantitative context. In C. elegans, gene function can be knocked down simply and efficiently by feeding worms with bacteria expressing a dsRNA corresponding to a specific gene 1. While the creation of libraries of RNAi clones covering most of the C. elegans genome 2,3 opened the way for true functional genomic studies (see for example 4-7), most established methods are laborious. Moy and colleagues have developed semi-automated protocols that facilitate genome-wide screens 8. The approach relies on microscopic imaging and image analysis. 
	Here we describe an alternative protocol for a high-throughput genome-wide screen, based on robotic handling of bacterial RNAi clones, quantitative analysis using the COPAS Biosort (Union Biometrica (UBI)), and an integrated software: the MBioLIMS (Laboratory Information Management System from Modul-Bio) a technology that provides increased throughput for data management and sample tracking. The method allows screens to be conducted on solid medium plates. This is particularly important for some studies, such as those addressing host-pathogen interactions in C. elegans, since certain microbes do not efficiently infect worms in liquid culture.
	We show how the method can be used to quantify the importance of genes in anti-fungal innate immunity in C. elegans. In this case, the approach relies on the use of a transgenic strain carrying an epidermal infection-inducible fluorescent reporter gene, with GFP under the control of the promoter of the antimicrobial peptide gene nlp 29 and a red fluorescent reporter that is expressed constitutively in the epidermis. The latter provides an internal control for the functional integrity of the epidermis and nonspecific transgene silencing9. When control worms are infected by the fungus they fluoresce green. Knocking down by RNAi a gene required for nlp 29 expression results in diminished fluorescence after infection. Currently, this protocol allows more than 3,000 RNAi clones to be tested and analyzed per week, opening the possibility of screening the entire genome in less than 2 months.

Quantitative and Automated High-throughput Genome-wide RNAi Screens in C. elegans

We describe a protocol using C. elegans and RNAi feeding libraries that allows automated measurement of multiple parameters such as fluorescence, size and opacity of individual worms in a population. We give one example of a screen to identify genes involved in anti-fungal innate immunity in C. elegans.

Nicel ve Otomatik Yüksek throughput Genom çapında RNAi Ekranlar C. elegans</em

RNA interference is a powerful method to understand gene function, especially when conducted at a whole-genome scale and in a quantitative context. In C. ...

Identification of Key Factors Regulating Self-renewal and Differentiation in EML Hematopoietic Precursor Cells by RNA-sequencing Analysis

Hematopoietic stem cells (HSCs) are used clinically for transplantation treatment to rebuild a patient&#39;s hematopoietic system in many diseases such as leukemia and lymphoma. Elucidating the mechanisms controlling HSCs self-renewal and differentiation is important for application of HSCs for research and clinical uses. However, it is not possible to obtain large quantity of HSCs due to their inability to proliferate in vitro. To overcome this hurdle, we used a mouse bone marrow derived cell line, the EML (Erythroid, Myeloid, and Lymphocytic) cell line, as a model system for this study.
RNA-sequencing (RNA-Seq) has been increasingly used to replace microarray for gene expression studies. We report here a detailed method of using RNA-Seq technology to investigate the potential key factors in regulation of EML cell self-renewal and differentiation. The protocol provided in this paper is divided into three parts. The first part explains how to culture EML cells and separate Lin-CD34+ and Lin-CD34- cells. The second part of the protocol offers detailed procedures for total RNA preparation and the subsequent library construction for high-throughput sequencing. The last part describes the method for RNA-Seq data analysis and explains how to use the data to identify differentially expressed transcription factors between Lin-CD34+ and Lin-CD34- cells. The most significantly differentially expressed transcription factors were identified to be the potential key regulators controlling EML cell self-renewal and differentiation. In the discussion section of this paper, we highlight the key steps for successful performance of this experiment.
In summary, this paper offers a method of using RNA-Seq technology to identify potential regulators of self-renewal and differentiation in EML cells. The key factors identified are subjected to downstream functional analysis in vitro and in vivo.

RNA-sequencing and bioinformatics analyses were used to identify significantly and differentially expressed transcription factors in Lin-CD34+ and Lin-CD34- subpopulations of mouse EMLcells. These transcription factors might play important roles in determining the switch between self-renewing Lin-CD34+ and partially differentiated Lin-CD34- cells.

RNA dizileme Analizi ile EML Hematopoetik Öncü Hücreler Self-yenileme ve farklılaşma Düzenlenmesi Anahtar Faktörler belirlenmesi

Hematopoietic stem cells (HSCs) are used clinically for transplantation treatment to rebuild a patient&#39;s hematopoietic system in many diseases such as ...

Targeted RNA Sequencing Assay to Characterize Gene Expression and Genomic Alterations

RNA sequencing (RNAseq) is a versatile method that can be utilized to detect and characterize gene expression, mutations, gene fusions, and noncoding RNAs. Standard RNAseq requires 30 - 100 million sequencing reads and can include multiple RNA products such as mRNA and noncoding RNAs. We demonstrate how targeted RNAseq (capture) permits a focused study on selected RNA products using a desktop sequencer. RNAseq capture can characterize unannotated, low, or transiently expressed transcripts that may otherwise be missed using traditional RNAseq methods. Here we describe the extraction of RNA from cell lines, ribosomal RNA depletion, cDNA synthesis, preparation of barcoded libraries, hybridization and capture of targeted transcripts and multiplex sequencing on a desktop sequencer. We also outline the computational analysis pipeline, which includes quality control assessment, alignment, fusion detection, gene expression quantification and identification of single nucleotide variants. This assay allows for targeted transcript sequencing to characterize gene expression, gene fusions, and mutations.

We describe a targeted RNA sequencing-based method that includes preparation of indexed cDNA libraries, hybridization and capture with custom probes and data analysis to interrogate selected transcripts for gene expression, mutations, and gene fusions. Targeted RNAseq permits cost-effective, rapid evaluation of selected transcripts on a desktop sequencer.

RNA Sıralama Deneyi Gen İfade ve Genomik değişiklikleri tanımlamak için hedeflenen

RNA sequencing (RNAseq) is a versatile method that can be utilized to detect and characterize gene expression, mutations, gene fusions, and noncoding ...

arasında Transkriptomik Analizi

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Maya S. cerevisiae hipoksik yanıt sırasında zamanla mRNA düzeyleri ölçme

Malign Periferik Sinir Kılıfı Tümör Hücrelerinde Floks Alellerinin Ex vivo Ablasyonu ile Tümörigenezde Gen Fonksiyonlarının Tanımlanması

Nesiller Arası Epigenetik Kalıtımın Analizi C. elegans Floresan Raportör ve Kromatin İmmünopresipitasyon (ChIP) Kullanılarak

Nesiller Arası Epigenetik Kalıtımın Analizi C. elegans Floresan Raportör ve Kromatin İmmünopresipitasyon (ChIP) Kullanılarak

Nesiller Arası Epigenetik Kalıtımın Analizi C. elegans Floresan Raportör ve Kromatin İmmünopresipitasyon (ChIP) Kullanılarak

Electroporated Chick Embriyonik Omurilik Diferansiyel Gen İfade RNA Sıra Analizi

Genetik İfade Profilleri Belirlenmesi C. elegans Mikroarray ve Real-time PCR

Nicel ve Otomatik Yüksek throughput Genom çapında RNAi Ekranlar C. elegans

RNA dizileme Analizi ile EML Hematopoetik Öncü Hücreler Self-yenileme ve farklılaşma Düzenlenmesi Anahtar Faktörler belirlenmesi

RNA Sıralama Deneyi Gen İfade ve Genomik değişiklikleri tanımlamak için hedeflenen