Name: novel sequence discovery by subtractive genomics
Uploaded: 2019-01-25T13:30:00
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Die Autoren erkennen Michelle Biederman, Alyssa Pedersen und Colin J. Saldanha für ihre Hilfe mit dem Zebrafinken Genomics Projekt in verschiedenen Stadien. Wir anerkennen auch Evgeny Bisk für computing-Cluster-System-Administration und NIH Grant 1K22CA184297 (zu J.R.B.) und NIH-NS-042767 (zu C.J.S).

1. de Novo montieren beginnend Sequenz
Hinweis: Alle Next-Generation-Sequenz (NGS) Daten können verwendet werden, solange eine Baugruppe aus diesen Daten hergestellt werden kann. Geeignete Eingabedaten enthält Illumina, PacBio, oder Oxford Nanopore montierten in einer Fasta-Datei liest. Für Konkretheit, dieser Abschnitt beschreibt eine Illumina-basierte transkriptomischen-Assembly für die Zebrafinken-Studie führten wir7; Beachten Sie jedoch, dass die Besonde...

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	<li>Barh, D., 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=A+Novel+Comparative+Genomics+Analysis+for+Common+Drug+and+Vaccine+Targets+in+Corynebacterium+pseudotuberculosis+and+other+CMN+Group+of+Human+Pathogens.">A Novel Comparative Genomics Analysis for Common Drug and Vaccine Targets in Corynebacterium pseudotuberculosis and other CMN Group of Human Pathogens.</a> Chemical Biology &amp; Drug Design. 78 (1), 73-84 (2011).</li><li>Sarangi, A. 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Während subtraktiven Genomics mächtig ist, ist es kein Cookie-Cutter-Ansatz, Anpassung an mehreren wichtigen Schritte und sorgfältige Auswahl von Referenz-Sequenzen und Proben. Wenn die Abfrageassembly von schlechter Qualität ist, könnte Filterung Schritte nur Montage Artefakte isolieren. Daher ist es wichtig, die de Novo Assemblierung über eine entsprechende Validierung-Protokoll für das jeweilige Projekt gründlich zu überprüfen. RNA-Seq sind Leitlinien vorgesehen auf der Trinity Website<sup class="xr...

Der Zweck dieser Methode ist, eine neuartige Ziel (T) genomischen Sequenz, entweder DNA oder RNA, aus einer genomischen Kontext oder Referenz (R) (Abbildung 1) zu identifizieren. Die Methode ist besonders hilfreich, wenn das Ziel nicht physisch getrennt werden, oder es teuer wäre, dies zu tun. Nur wenige Organismen haben Genome für die Subtraktion, perfekt beendet, so dass eine entscheidende Neuerung unserer Methode ist die Kombination aus Rechenleistung und Bank-Methoden in einem Zyklus Forscher um Zielsequenzen zu isolieren, wenn der Verweis nicht perfekt ist, oder ein Entwurf Genom von einem Modellorganismus. Am Ende eines Zyklus wird qPCR Tests verwendet, um festzustellen, ob weitere Subtraktion benötigt wird. Eine validierte Kandidat T-Sequenz zeigt statistisch höhere Erkennung in bekannten T-positiven Proben von qPCR.
Inkarnationen des Verfahrens wurden in Entdeckung neuer bakterielle Drug Targets, die keinen Host homologe1,2,3,4 und Identifikation von neuartigen Viren von infizierten Rechnern umgesetzt 5,6. Zusätzlich zur Identifikation von T kann die Methode verbessern R: wir vor kurzem die Methode verwendet, um 936 fehlenden Gene aus dem Zebrafinken Bezug Genom und aus eine Keimbahn-nur Chromosom (T)7ein neues Gen zu identifizieren. Subtraktive Genomics ist besonders wertvoll, wenn T extrem abweichend von bekannten Sequenzen sein dürfte, oder wenn die Identität des T ist im großen und ganzen nicht definiert, wie in der Zebrafinken Keimbahn eingeschränkt Chromosom7.
Durch die Forderung nicht positive Identifizierung T im Voraus, ist ein entscheidender Vorteil der subtraktiven Genomik, dass es Objektive. In einer aktuellen Studie untersuchten Readhead Et Al. die Beziehung zwischen Alzheimer und virale Fülle in vier Regionen des Gehirns. Für virale Identifizierung erstellt Readhead Et Al. eine Datenbank von 515 Viren8, stark einschränken die virale Agents, die ihre Studie identifizieren konnten. Subtraktive Genomics hätte genutzt werden können, die gesunden und Alzheimer Genome zu vergleichen um mögliche neuartige Viren, verbunden mit der Krankheit, unabhängig von ihrer Ähnlichkeit mit bekannten Infektionserreger zu isolieren. Zwar gibt es 263 Menschen gezielt Viren bekannte, wurde es geschätzt, dass etwa 1,67 Millionen unentdeckte viral Arten existieren, mit 631.000-827.000 von ihnen haben ein Potenzial, Menschen9zu infizieren.
Isolation von neuartigen Viren ist ein Bereich, in dem subtraktiven Genomics ist besonders effektiv, aber einige Studien können keine strenge Methode benötigen. Studien zur Identifizierung neuartige Viren unvoreingenommene Hochdurchsatz-Sequenzierung gefolgt von reverse Transkription und sequenziert für virale Sequenzen5 oder Anreicherung von viralen Nukleinsäuren verwendet haben, zu extrahieren und umkehren transkribieren beispielsweise virale Sequenzen 6. während dieser Studien de Novo Sequenzierung und Montage beschäftigt, Subtraktion wurde nicht verwendet, weil die Zielsequenzen Blast positiv identifiziert wurden. Wenn die Viren wurden völlig neuartige und nicht in Zusammenhang stehen (oder weitläufig verwandten) zu anderen Viren subtraktiven Genomics gewesen wäre eine nützliche Technik. Der Vorteil der subtraktiven Genomik ist Sequenzen, die völlig neu sind können gewonnen werden. Wenn der Organismus Genom bekannt ist, kann es keine viralen Sequenzen verlassen, abgezogen werden. Zum Beispiel in unseren veröffentlichten Studie isoliert wir eine neuartige virale Sequenz von Zebrafinken durch subtraktive Genomics, aber es nicht unsere ursprüngliche Absicht7 war.
Subtraktive Genomics hat auch bei der Identifizierung von bakterieller Impfstoff Ziele, motiviert durch den dramatischen Anstieg der Resistenz gegen Antibiotika1,2,3,4bewährt. Zur Minimierung des Risikos der Autoimmunreaktion eingegrenzt Forscher die potentiellen Impfstoff Ziele durch Subtraktion alle Proteine, die homologe im menschlichen Wirt haben. Eine besondere Untersuchung, Corynebacterium Pseudotuberculosis, betrachten durchgeführt Subtraktion von Wirbeltieren Host Genomen von mehreren bakteriellen Genome um sicherzustellen, dass mögliche Drogeziele Proteine in der Hosts führt zu Nebenwirkungen nicht beeinträchtigen würde 1. grundlegende Arbeitsabläufe dieser Studien ist zum download des bakterielle Proteoms, lebenswichtige Proteine bestimmen, redundante Proteine zu entfernen, verwenden BLASTp, die wesentlichen Proteine zu isolieren und BLASTp gegen Gastgeber Proteom, um Proteine mit Host homologe zu entfernen 1 , 2 , 3 , 4. In diesem Fall subtraktiven Genomics sicherzustellen, dass die Impfstoffe entwickelt keiner Ziel-Host1,2,3,4auswirken werden.
Wir subtraktiven Genomics, das erste Protein-kodierenden gen auf Chromosom Keimbahn eingeschränkt (GRC) (in diesem Fall, T), zu identifizieren, die in Germlines gefunden wird aber keine somatischen Gewebe beider Geschlechter10. Vor dieser Studie war die nur genomische Informationen, die über das DRK bekannt war eine sich wiederholende Region11. De Novo Assemblierung wurde RNA aus dem Eierstock und Teste Gewebe (R + T) von Erwachsenen Zebrafinken sequenziert aufgeführt. Die rechnerische Beseitigung von Sequenzen erfolgte mittels veröffentlichten somatische (Muskel) Genom-Sequenz (R1)12, seine rohe (Sanger) zu lesen, Daten (R2) und eine somatische (Gehirn) Transkriptom (R3)13. Die sequentielle Verwendung von drei Referenzen wurde durch die qPCR Tests bei Schritt 5 eines jeden Zyklus (Abb. 2A), zeigen, dass zusätzliche Filterung erforderlich war getrieben. Das entdeckte α-SNAP-gen wurde durch qPCR von DNA und RNA, und Klonierung und Sequenzierung bestätigt. Wir zeigen in unserem Beispiel, dass diese Methode flexibel ist: Es ist nicht abhängig von passenden Nukleinsäuren (DNA Vs RNA) und die Subtraktion mit Referenzen (R), die aus Baugruppen oder roh liest bestehen durchgeführt werden kann.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:499px;" width="498">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Accustart II Taq DNA Polymerase</td>
			<td style="width:65px;">Quanta Bio</td>
			<td align="right" style="width:52px;">95141</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Blasic Local Alignment Search Tool (BLAST)</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq/wiki/Transcriptome-Assembly-Quality-Assessment</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Bowtie 2</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://www.python.org/download/releases/2.7/</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">BWA-MEM v. 0.7.12</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://github.com/BenLangmead/bowtie2</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Geneious</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">PEAR v. 0.9.6</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>http://www.mybiosoftware.com/reptile-1-1-short-read-error-correction.html</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Personal Computer</td>
			<td style="width:65px;">Biomatters</td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>http://www.geneious.com/</td>
		</tr>
		<tr height="31">
			<td height="31" style="height:31px;width:215px;">PowerSYBR qPCR mix</td>
			<td style="width:65px;">ThermoFisher</td>
			<td align="right" style="width:52px;">4367659</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Python v. 2.7</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://sco.h-its.org/exelixis/web/software/pear/</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Reptile v.1.1</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://alurulab.cc.gatech.edu/reptile</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:46px;width:215px;">Stratagene Mx3005P</td>
			<td style="width:65px;">Agilent Technologies</td>
			<td align="right" style="width:52px;">401456</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">TransDecoder v. 3.0.1</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://sourceforge.net/projects/bio-bwa/files/</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:215px;">Trinity v. 2.4.0</td>
			<td style="width:65px;"></td>
			<td style="width:52px;"></td>
			<td>https://github.com/TransDecoder/TransDecoder/wiki</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

novel sequence discovery by subtractive genomics

Subtraktive Genomics kann verwendet werden, in jede Forschung, wo das Ziel ist, identifizieren die Sequenz eines Gens, Protein oder allgemeine Region, die in einem größeren genomische Kontext eingebettet ist. Subtraktive Genomics ermöglicht ein Forscher, eine Ziel-Sequenz von Interesse (T) durch umfassende Sequenzierung und Subtraktion bekannte genetische Elemente (Referenz, R) zu isolieren. Die Methode kann verwendet werden, um neuartige Sequenzen wie Mitochondrien, Chloroplasten, Viren zu identifizieren, oder Keimbahn eingeschränkt Chromosomen, und ist besonders nützlich, wenn T von R. beginnend mit umfassenden genomischen Daten (R + T), die Methode leicht isoliert werden kann verwendet grundlegende lokale Alignment Search Tool (BLAST) gegen eine Referenzsequenz oder Sequenzen, um den passenden bekannten Reihenfolgen (R), hinterlässt das Ziel (T) zu entfernen. Für die Subtraktion funktioniert am besten soll R ein relativ vollständigen Entwurf, der T. fehlt Seit Sequenzen nach Subtraktion werden durch quantitative Polymerase Chain Reaction (qPCR) getestet muss R nicht vollständig für die Methode funktioniert. Hier verbinden wir rechnergestützte Schritte mit experimentellen Schritte in einem Zyklus, der iteriert werden kann, je nach Bedarf, nacheinander entfernen mehrere Referenz-Sequenzen und verfeinern die Suche nach T. Der Vorteil der subtraktiven Genomik ist eine völlig neuartiges Zielsequenz selbst in Fällen identifiziert werden kann, in denen körperliche Reinigung schwierig, teuer oder unmöglich ist. Ein Nachteil der Methode ist eine geeignete Referenz für die Subtraktion Suche und Erlangung eines T-Positive und negative Proben zu Testzwecken qPCR. Wir beschreiben unsere Implementierung der Methode zur Identifizierung des ersten Gens aus der Keimbahn eingeschränkt Chromosom von Zebrafinken. In diesem Fall drei Verweise (R), nacheinander entfernt über drei Zyklen beteiligt rechnerische Filterung: eine unvollständige genomische Montage, genomische Rohdaten und transkriptomischen Daten.

Nach dem Ausführen von BLAST, haben die Ausgabe-Datei eine Liste der Sequenzen aus der Abfrage, die der Datenbank entspricht. Nach Python Subtraktion wird eine Reihe von verglichen Sequenzen erhalten und von qPCR getestet. Die Ergebnisse dieser und nächsten Schritte werden nachfolgend erläutert.
Negatives Ergebnis. Es gibt zwei mögliche negative Ergebnisse, die nach der Explosion, die Referenzsequenz gesehen...

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Novel Sequence Discovery by Subtractive Genomics

Neue Sequenz Entdeckung durch subtraktive Genomics

Dieses Protokoll soll verwenden eine Kombination aus Rechenleistung und Bank-Forschung, um neue Sequenzen zu finden, die leicht von einer Co reinigende Sequenz, die nur teilweise bekannt sein kann nicht getrennt werden können.

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 ...

Unser Protokoll ist von Bedeutung, weil es verwendet werden kann, um genomische Sequenzen zu identifizieren, die nicht von mitreinigenden Sequenzen isoliert werden können, die selbst nur teilweise bekannt sein können. Die Hauptvorteile dieser Technik ist, dass es kostengünstig ist, mit meist freier Software, die heruntergeladen werden kann, sowie flexibel. Sie können es auf viele biologische Fragen anwenden.Mögliche Anwendungen sind die Identifizierung bakterieller Impfstoffziele und die Identifizierung von Viren, deren Sequenzen sich extrem von bekannten Mikroben unterscheiden. Diese Methode kann auf jedes System angewendet werden, in dem das Unbekannte nicht experimentell getrennt werden kann, solange die Referenzsequenz ohne das genomische Ziel verfügbar ist. Diese Technik erfordert einige Versuch und Fehler, so Geduld ist wichtig.Möglicherweise müssen Sie Probleme haben, die Programme zu schießen. Sie können Andere Programme als die hier beschriebenen verwenden. Verwenden Sie die Bedienungsanleitungen so weit wie möglich.Eine visuelle Demonstration dieser Methode ist hilfreich, da die Rechenarbeit von einem grundlegenden Verständnis der Struktur der Befehlszeilenprogrammierung abhängt. Verwenden Sie zunächst Trimmomatic 0.32, um Beleuchtungsadapter und Basen niedriger Qualität zu entfernen. Verwenden Sie Birnenversion 0.9.11, um qualitativ hochwertige zusammengeführte Lesevorgänge aus trimmomatischen Ausgabe-gekoppelten Lesevorgängen mit Standardparametern zu erstellen.Verwenden Sie dann Reptile Version 1.1, um fehlerbehaftet die durch Pear erzeugten Lesevorgänge zu korrigieren. Verwenden Sie schließlich Trinity Version 2.4.0 im Standardmodus, um die korrigierten Sequenzen zusammenzustellen. Verwenden Sie für strangspezifische Bibliotheken den Parameter SS_lib_type.Die Ausgabe ist eine FASTA-Datei, die in einem neuen Verzeichnis namens trinity_output abgelegt wird. Erstellen Sie eine BLAST-Datenbank der Referenzsequenz nucleotide_reference. fasta an der Befehlszeile.BLAST stimmte mit der Abfrage überein, die mit der Referenzdatenbank zusammengestellt wurde. Verwenden Sie BLAST_results, um eine Ausgabedatei zu erhalten. txt Um eine tabellarische Ausgabe zu generieren, die für Diesequenzverarbeitungsschritte mit Python-Skripten erforderlich ist, verwenden Sie outfmt 6 Für eine erhöhte Stringenz verwenden Sie Proteinsequenzen aus der Baugruppe als BLAST-Abfrage mit übersetztem Nukleotid BLAST, das eine sechsseitige Übersetzung der Nukleotiddatenbank durchführt.Um Proteinsequenzen für die Abfrage zu erhalten, führen Sie den TransDecoder aus. Long0rfs-Befehl, um die längsten geöffneten Leserahmen aus zusammengesetzten Abfragesequenzen zu identifizieren. Führen Sie nun tblastn aus.Stellen Sie bei Bedarf sicher, dass der richtige genetische Code für den untersuchten Organismus mit dem db_gencode mit entsprechender Codeoption ausgewählt wird. Wenn eine hochwertige Proteinreferenz verfügbar ist, verwenden Sie Protein-Protein-Matching mit Blastp anstelle von tblastn Machen Sie eine BLAST-Datenbank der Proteinreferenz. Stellen Sie sicher, dass Sie das Ergebnis als Datei für die Nachverarbeitung speichern, und verwenden Sie die Tabellarische Ausgabe, um sicherzustellen, dass die Python-Skripts sie korrekt analysieren können.Verwenden Sie nun das subtraktive Python-Skript, um übereinstimmende Sequenzen zu entfernen. Um die Lesevorgänge der Assembly zuzuordnen, verwenden Sie BWA-MEM Version 0.7.12 oder bowtie 2, um die heruntergeladenen Rohlesevorgänge der Abfrageassembly zuzuordnen. Indexierung zunächst die Assembly, und ordnen Sie dann die Lesevorgänge zu.Die Ausgabe wird SAM-Format sein. Führen Sie das Python-Skript removeUnmapped aus. py mit der SAM-Datei als Eingabe.Dadurch werden die Namen von Abfragesequenzen ohne übereinstimmende Lesevorgänge identifiziert und in einer neuen Textdatei gespeichert. Die Ausgabe des vorherigen Schritts ist eine Liste von Sequenznamen in einer txt-Datei. Extrahieren Sie eine FASTA-Datei mit diesen Sequenzen.Die Ausgabe ist eine Fasta-Datei. Verwenden Sie Genius, um optimale Primersequenzen manuell zu bestimmen. Markieren Sie eine Kandidatensequenz von 21 bis 28 Basispaaren für die Vorwärtsgrundierung, wodurch Durchläufe von vier oder mehr einer Basis vermieden werden.Versuchen Sie, eine Region mit einer ziemlich gleichmäßigen Kombination aller Basispaare anzuvisieren. Ein einzelnes G oder C an drei Prime End ist von Vorteil und hilft, die Grundierung zu verankern. Klicken Sie auf die Registerkarte Statistik auf der rechten Seite des Bildschirms, um die geschätzte Schmelztemperatur dieser Sequenz anzuzeigen, wenn die Kandidatenregion hervorgehoben ist.Ziel für eine Schmelztemperatur zwischen 55 und 60 Grad Celsius, unter Vermeidung von Wiederholungen, und lange Läufe von G C.Wählen Sie eine umgekehrte Grundierung in der gleichen Weise, gelegen 150 bis 250 Base-Paare drei Primzahl der vorderen Grundierung. Während die Grundierungslängen nicht übereinstimmen müssen, sollte die vorhergesagte Schmelztemperatur so nah wie möglich an der der vorderen Grundierung liegen. Achten Sie darauf, die Sequenz umzukehren, indem Sie mit der rechten Maustaste in Genius klicken, während eine Sequenz in einer Menüoption hervorgehoben wird.Eine alternative Methode besteht darin, die Primer Design-Funktion zu verwenden, die sich in der oberen Symbolleiste im Sequenzfenster befindet. Fügen Sie die Region ein, um sie unter Zielregion zu verstärken. Geben Sie unter der Registerkarte Eigenschaften die gewünschte Größe, Schmelztemperatur und prozentweise G C ein, und klicken Sie dann auf OK, um Primer generieren zu lassen.Um die quantitative PCR-Validierung der verbleibenden Sequenz durchzuführen, bereiten Sie zunächst ein Reaktionsgemisch für jede Vorlage in dreifacher Ausfertigung vor, mit unserem SYBR Green Master Mix, Vorwärts- und Rückwärtsprimern und Wasser, für ein Gesamtvolumen von 25 Mikrolitern. Führen Sie ein qPCR-Programm aus, das über die zuvor validierte Temperatur und Verlängerungszeit informiert ist. Endgültige Denaturierungskurven sollten mindestens beim ersten Einsatz der Primer in qPCR erzeugt werden, um die Amplifikation eines einzelnen DNA-Produkts zu validieren.Messen Sie die qPCR SYBR Green Signale relativ zu Actin von Ct Für alle Fälle berechnen Sie den Durchschnitt und die Standardabweichung von zwei zum Ct relativ zu Actin. Führen Sie endpunkt-Gelelektrophorese durch, um die korrekte Produktgrößenerkennung durch qPCR zu bestätigen. Hier laufen 25 Mikroliter des qPCR-Produkts gemischt mit fünf Mikrolitern 6X Glitterol Farbstoff auf einem 2%TAE Agarose Gel bei 200 Volt für 20 Minuten.Wenn Ihr qPCR zeigt, dass Sie die Zielsequenzen nicht identifiziert haben, wiederholen Sie den gesamten Zyklus mit einer neuen Referenz, die aus einer Online-Datenbank abgerufen werden kann. Das subtraktive Projekt begann in diesem Fall mit der Sequenzierung der RNA aus keimgefüttertem Gewebe von männlichen und weiblichen erwachsenen Zebrafinken. Letztlich wurden 935 somatische Gene identifiziert, die zuvor nicht in der gesamten Genom-Anmerkung enthalten waren.Nach der Computerfilterung kann die quantitative PCR zu einem negativen Ergebnis führen, bei dem es keinen Unterschied in der Detektion zwischen Vogelgeweben gab. Umgekehrt wird ein positives Ergebnis, das die Identifizierung einer Wahren Zielsequenz darstellt, bestätigt, wenn die genomische DNA qPCR im Interessedesgewebe im Vergleich zur Referenz eine statistisch größere Detektion zeigt. Hier wurde das Alpha-Snap-Gen als Keimbahn-beschränkt validiert, weil es im somatischen Gewebe im Vergleich zur Teste-DNA erschöpft war, wo es vorhanden war, dass die Werte, die Actin entsprechen.Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, die richtigen Eingaben während jeder der Rechenschritte zu verwenden. Möglicherweise müssen Sie die Zyklussubtraktion mehrmals durchlaufen, um die Zielsequenz oder Sequenzen zu erhalten. Eine Vielzahl von phylogenetischen, strukturellen und funktionellen Analysen können an den entdeckten Genen durchgeführt werden.Diese zusätzlichen Methoden geben Einblick in die evolutionären und funktionellen Rollen der Gene. Wir identifizierten das erste Gen auf einem keimlinienbeschränkten Singvogelchromosom, das das Interesse an diesem überraschenden genomischen Element erweiterte. Nachfolgende Arbeiten zeigten ähnliche Chromosomen bei vielen Singvogelarten, die viele zusätzliche Gene enthielten.

Research

JoVE Journal

Genetics

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

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In - vitro - Transkriptionsassays und ihre Anwendung in der Drug Discovery

In vitro transcription assays have been developed and widely used for many years to study the molecular mechanisms involved in transcription. This process ...

Forschung

Genetik

Novel RNA-Binding Proteins Isolation by the RaPID Methodology

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RNA-binding proteins (RBPs) play important roles in every aspect of RNA metabolism and regulation. Their identification is a major challenge in modern ...

Conjugative Mating Assays for Sequence-specific Analysis of Transfer Proteins Involved in Bacterial Conjugation

Konjugative Mating Assays für sequenzspezifische Analyse der Übertragung beteiligten Proteine ​​in bakteriellen Konjugation

The transfer of genetic material by bacterial conjugation is a process that takes place via complexes formed by specific transfer proteins. In Escherichia ...

Determination of the Optimal Chromosomal Location(s) for a DNA Element in Escherichia coli Using a Novel Transposon-mediated Approach

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The optimal chromosomal position(s) of a given DNA element was/were determined by transposon-mediated random insertion followed by fitness selection. In ...

High Fat Diet Feeding and High Throughput Triacylglyceride Assay in Drosophila Melanogaster

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Fettreiche Ernährung Fütterung und Hochdurchsatz Triacylglyceride Assay in Drosophila Melanogaster

Heart disease is the number one cause of human death worldwide. Numerous studies have shown strong connections between obesity and cardiac malfunction in ...

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RNAs are emerging as important biomarkers and therapeutic targets. Thus, there is great potential in developing chemical probes and therapeutic ligands ...

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We have adapted the yeast 2-hybrid assay to simultaneously uncover dozens of transient and static protein interactions within a single screen utilizing ...

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Sequencing in remote locations and resource-poor settings presents unique challenges. Nanopore sequencing can be successfully used under such conditions, ...

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Navigieren in MARRVEL, einem webbasierten Tool, das Informationen zur Humangenomik und Modellgenetik integriert

Through whole-exome/genome sequencing, human geneticists identify rare variants that segregate with disease phenotypes. To assess if a specific variant is ...

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