Name: novel sequence discovery by subtractive genomics
Uploaded: 2019-01-25T13:30:00
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著者は、さまざまな段階でキンカチョウ ゲノミクス プロジェクト援助のミシェル ビーダーマン、アリッサ ペダーセン、コリン J. サルダーニャを認めます。我々 はまたコンピューティング クラスターのシステム管理と NIH グラント 1K22CA184297 (J.R.B.) に、NIH NS 042767 (C.J.S) のエフゲニー ・ Bisk を認めます。

1 de novo組み立て開始シーケンス。
注: 次世代シーケンス (NGS) データはすべて使用できます、アセンブリは、それらのデータから製造できる限り。オックスフォード ナノポア読み込み fasta ファイルへの組み込みやイルミナ、PacBio が適切な入力データに含まれています。具体性について、このセクションは、イルミナ基づくトランスクリプトーム アセンブリを説明し...

<ol>
	<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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N., Butler, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+polymerase+chain+reaction.">Quantitative polymerase chain reaction.</a> Methods in Molecular Biology. 362, 349-362 (2007).</li><li>Hunt, M., Kikuchi, T., Sanders, M., Newbold, C., Berriman, M., Otto, T. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=REAPR+citation:+REAPR:+a+universal+tool+for+genome+assembly+evaluation.">REAPR citation: REAPR: a universal tool for genome assembly evaluation.</a> Genome Biology. 14 (5), (2013).</li><li>Meyer, M., 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+mitochondrial+genome+sequence+of+a+hominin+from+Sima+de+los+Huesos.">A mitochondrial genome sequence of a hominin from Sima de los Huesos.</a> Nature. 505 (7483), 403-406 (2013).</li><li>Gunnarsd&#243;ttir, E. 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C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pulsed-field+gel+electrophoresis.">Pulsed-field gel electrophoresis.</a> Nature Protocols. 2 (3), 677-684 (2007).</li></ol>

減法ゲノミクスは強力なクッキー カッターのアプローチは、いくつかのキーの手順、および参照シーケンスとテスト サンプルの慎重な選択でカスタマイズすることではありません。クエリ アセンブリは、質の悪いは、フィルター処理の手順は、アセンブリのアイテムを分離する可能性がありますのみ。したがって、特定のプロジェクトを適切な検証プロトコルを使用してde novoアセン...

このメソッドの目的は、新規ターゲット (T) ゲノム配列、DNA または RNA のゲノムのコンテキスト、または参照 (R) (図 1) からを識別するためにです。メソッドは、対象を物理的に分けることができない、またはそれはこれを行うに高価になる場合に最適です。いくつかの有機体だけ完全に終えた減算、ゲノム手法の重要な技術革新は計算の組み合わせと参照が完璧ではない場合、ターゲット シーケンスを隔離して研究者を有効にするサイクルまたは下書きにベンチ メソッド非モデル生物のゲノム。サイクルの終わりに、qPCR テストがより減算が必要かどうかを判断する使用されます。検証候補 T シーケンス qPCR で知られている T 陽性検体で統計的に大きい検出が表示されます。
ホスト同族体1,2,3、4を持っていない新規の細菌の創薬ターゲットの発見と感染したホストから新規ウイルスの同定法の化身が実装されています。5,6。T の識別に加えて、メソッドは r: 我々 は最近キンカチョウ参照ゲノムから 936 行方不明の遺伝子と生殖だけ染色体 (T)7からの新しい遺伝子を識別するメソッドを使用を向上できます。減法混色のゲノムは、T は非常に知られていたシーケンスから発散する可能性が高いとき、または T の id はキンカチョウ生殖制限染色体7のように、広義に特に有用です。
あらかじめ T の肯定的な同定を必要としない、減法のゲノム解析の主な利点は、バイアスです。最近の調査でリードヘッドらはアルツハイマー病と 4 つの脳領域でウイルス量との関係を検討しました。ウイルス同定のリードヘッドらは 515 ウイルス8、彼らの研究を識別することができるウイルス エージェントを厳しく制限のデータベースを作成しました。減法のゲノムが既知の病原に類似性にかかわらず、病と関連付けられる可能な新規ウイルスを分離するために健康とアルツハイマー病のゲノムを比較する使用されている可能性があります。263 の知られている人間を対象としたウイルス、約 167 万の未知ウイルス種存在人間9に感染する可能性を有するそれらの 631,000 827,000 と推定されています。
新規ウイルスの分離が減法エリア ゲノミクスは特に効果的で、いくつかの研究がこのような厳格なメソッドは必要ありません。たとえば、新規ウイルスの識別が抽出し、逆にウイルス シーケンス5の逆のトランスクリプションおよび BLASTx 続いて公平な高スループット シーケンスまたはウイルス核酸の充実を使用している研究を書き写すウイルス シーケンス6. 正しくこれらの研究は、 de novoシーケンスとアセンブリを採用、減算はターゲット シーケンスはブラストを積極的に識別されたので使用されませんでした。場合は、ウイルスが完全に小説と関連していない (または遠縁) 他のウイルスに役に立つテクニックの減法ゲノミクスとされています。減法混色のゲノミクスの利点は、完全に新しいシーケンスを得られることです。生物のゲノムが既知の場合任意のウイルスのシーケンスを残してを減算することができます。たとえば、私たちの出版された調査で7私たちの元の意図ではなかったが減法ゲノミクスによるキンカチョウから新規ウイルス シーケンスを分離しました。
減法混色のゲノムも抗生物質耐性1,2,3,4の劇的な上昇によって動機付けられて、細菌ワクチンのターゲットを識別するために便利な証明しています。自己免疫の反作用の危険性を最小限に抑えるために研究者は人間のホストで同族体を持つ蛋白質を差し引くことによって潜在的なワクチンのターゲットを絞り込みます。コリネバクテリウム類結節症、見て 1 つの特定の研究は可能な薬剤ターゲットが副作用につながるホストの蛋白質に影響を与えないことを確認するいくつかの細菌ゲノムから脊椎動物のホストのゲノムの減算を実行1これらの研究の基本的な仕事の流れは、細菌のプロテオームをダウンロード、の重要な蛋白質を確認、削除冗長なタンパク質、必須タンパク質を分離する BLASTp、BLASTp ホスト プロテオームに対してを使用してホストの同族体のタンパク質を削除。1,2,3,4します。 この場合、減法ゲノミクスは、ワクチン開発はホスト1,2,3,4オフのターゲットの任意の効果を持っていないことを確認します。
生殖制限染色体 (GRC) (この場合は T) の germlines にある最初の蛋白質コーディングの遺伝子を識別するために減法のゲノムを使用しましたが、両方のない体細胞組織男女10。この研究の前に、GRC について知られていたゲノムだけの情報は反復領域11だったDe novoアセンブリは、RNA から大人のキンカチョウと卵巣の組織 (R + T) からシーケンスで実行されました。発行体 (筋肉) ゲノム シーケンス (R1)12を使用してシーケンスの計算除去を行った、その raw (サンガー) 読むデータ (R2)、体 (脳) トランスクリプトーム (R3)13。3 つの参照の連続使用は、追加のフィルター処理が必要なことを示す (図 2A)、各サイクルのステップ 5 でテスト qPCR によって駆動されました。検出された α スナップ遺伝子は、DNA と RNA とクローニングおよびシーケンスから qPCR を通じて確認しました。例では、このメソッドは柔軟性を示す: それが核酸 (DNA 対 RNA) を一致するのに依存しないと参照 (R) を構成するアセンブリまたは raw 読み取りとその減算を実行できます。

<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

減法混色のゲノムは、遺伝子、蛋白質、またはゲノムの文脈に埋め込まれている一般的な地域のシーケンスを特定すること任意の研究で使用できます。減法ゲノミクスにより包括的な配列と既知の遺伝的要素 (参照、R) を引き算することによって (T) の興味のターゲット シーケンスを分離する研究者です。メソッドは、ミトコンドリア、葉緑体、ウイルスなど新規シーケンスを識別する使用ことができますまたは生殖細胞、染色体の制限し T は r. で始まるされる包括的なゲノムのデータ (R + T) メソッドから簡単に分離することはできません、特に便利参照シーケンス、シーケンスに対して基本的なローカル配置検索ツール (ブラスト) を使用して、ターゲット (T) を残して対応する知られていたシーケンス (R) を削除します。最高の仕事に減算、R は、隆が欠落している比較的完全なドラフトをする必要があります。減算を量的なポリメラーゼの連鎖反応 (qPCR) をテストした後、残りのシーケンスから R を完了メソッドを使用する必要はありません。順番に複数の参照シーケンスを削除して、T の検索を絞り込む、必要に応じて反復することができますサイクルに実験手順の計算手順のリンクここ減法混色のゲノミクスの利点は、物理的な精製が困難、不可能、または高価な場合でも完全に新しいターゲット シーケンスを識別できることです。メソッドの欠点は減算のための適切な参照を見つけると T 陽性を得る負の qPCR のテスト用のサンプルと。キンカチョウの生殖制限染色体から最初の遺伝子の同定における法の実装について述べる.その場合、3 つの参照 (R)、以上 3 つのサイクルを順番に削除が関与して計算フィルタ リング: 不完全なゲノムのアセンブリ、生データをゲノム、トランスクリプトーム データ。

ブラストを実行した後、出力ファイルは、データベースに一致するクエリのシーケンスの一覧が。Python 減算後一致しないシーケンスの数を得、・ qPCR によってテストされます。この結果と次の手順を以下に示します。
負の結果。リファレンス ・ シーケンスに爆発後見ることができる 2 つの可能な否定的な結...

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Novel Sequence Discovery by Subtractive Genomics

減法混色のゲノム解析による新規シーケンスの発見

このプロトコルの目的は、ベンチの研究と計算の組み合わせを使用して、可能性がありますのみ部分的に知られている共同浄化のシーケンスから容易に分離できない新規シーケンスを検索することです。

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 ...

我々のプロトコルは、自己が部分的にしか知られていない可能性がある共精製配列から分離できないゲノム配列を同定するために使用することができるので、重要である。この技術の主な利点は、それは、柔軟性だけでなく、ダウンロードすることができる主にフリーソフトウェアを使用して、安価であるということです。多くの生物学的な質問に適用することができます。潜在的な用途には、細菌ワクチン標的の同定と、既知の微生物と配列が非常に異なるウイルスの同定が含まれる。この方法は、ゲノムターゲットを含まない参照配列が利用可能である限り、未知のシステムを実験的に分離できない任意のシステムに適用することができる。このテクニックは試行錯誤を要するので、忍耐は重要です。プログラムを撮影するのに問題が発生する場合があります。ここで説明するプログラムとは異なるプログラムを使用することができます。可能な限りユーザーマニュアルを使用してください。この方法の視覚的なデモンストレーションは、計算作業はコマンド ライン プログラミングの構造の基本的な理解に依存するため、役立ちます。まず、Trimmomatic 0.32 を使用して、イルミナ アダプタと低品質ベースを取り除く。Pear バージョン 0.9.11 を使用して、デフォルトのパラメータを使用して、トリミング出力ペアの読み込みから高品質のマージ読み込み値を作成します。その後、Reptile バージョン 1.1 を使用して、Pear を介して生成された読み取りを誤って修正します。最後に、トリニティバージョン2.4.0をデフォルトモードで使用して、修正されたシーケンスを組み立てます。ストランド固有のライブラリの場合は、SS_lib_type パラメータを使用します。出力は、TRINITY_OUTPUTと呼ばれる新しいディレクトリに置かれるFASTAファイルです。参照シーケンスの BLAST データベースをnucleotide_referenceします。コマンド ラインで fasta を指定します。BLAST は、参照データベースにアセンブルされたクエリと一致しました。出力ファイルを取得するには、BLAST_resultsを使用します。txt Pythonスクリプトでのサブシーケンス処理ステップに必要な表形式出力を生成するには、outfmt6を使用してストリンジェンシーを増加させるために、ヌクレオチドデータベースの6ウェイ翻訳を行う翻訳ヌクレオチドBLASTを用いたBLASTクエリとしてアセンブリからのタンパク質配列を使用する。クエリのタンパク質配列を取得するには、TransDecoder を実行します。long0rfs コマンドは、組み立てられたクエリ シーケンスから最長のオープン読み取りフレームを識別します。今、tblastnを実行します。必要に応じて、適切なコードオプションを使用して研究されている生物に正しい遺伝コードが選択されていることを確認db_gencode。高品質のタンパク質参照が利用可能な場合は、tblastnではなくブラストと一致するタンパク質タンパク質を使用するタンパク質参照のBLASTデータベースを作成します。結果を下流処理用のファイルとして保存し、表形式の出力を使用して Python スクリプトが正しく解析できるようにします。次に、一致するシーケンスを削除するには、減算 Python スクリプトを使用します。読み取りをアセンブリにマップするには、BWA-MEM バージョン 0.7.12 またはボウタイ 2 を使用して、ダウンロードした生読み取りをクエリ アセンブリにマップします。まず、アセンブリにインデックスを付け、次に読み取りをマップします。出力は SAM 形式になります。Python スクリプトを実行してマップ解除します。入力として SAM ファイルを使用して py.これにより、一致する読み取りなしでクエリ シーケンスの名前が識別され、新しいテキスト ファイルに保存されます。前の手順の出力は、txt ファイル内のシーケンス名のリストです。これらのシーケンスを使用して FASTA ファイルを抽出します。出力は、fasta ファイルになります。Genius を使用して、最適なプライマー シーケンスを手動で決定します。前方プライマーの 21 ~ 28 の基本ペアの候補シーケンスをハイライト表示し、4 つ以上のベースの実行を回避します。すべての基本ペアのかなり均一な組み合わせでリージョンをターゲットにしてみてください。3つのプライムエンドで単一のGまたはCが有益であり、プライマーを固定するのに役立ちます。画面の右側にある[統計]タブをクリックすると、候補領域がハイライト表示されるシーケンスの推定融解温度が表示されます。55〜60°Cの融解温度を目指し、繰り返しを避けながら、G C.のロングランは、前方プライマーの3つのプライムに位置する150〜250塩基対に位置し、同じ方法で逆プライマーを選択します。プライマーの長さが一致する必要はありませんが、予測される融解温度は、フォワードプライマーの温度にできるだけ近いはずです。シーケンスがメニューオプションでハイライトされている間にGeniusを右クリックして、シーケンスを元に戻してください。別の方法として、シーケンスウィンドウの上部のツールバーにある「プライマーデザイン」機能を使用する方法もあります。ターゲット領域の下に増幅する領域を挿入します。[特性]タブで、必要なサイズ、融解温度、パーセントGCを挿入し、[OK]をクリックしてプライマーを生成します。残りのシーケンスの定量PCR検証を実行するには、まず、SYBRグリーンマスターミックス、フォワードプライマーとリバースプライマー、および水を使用して、25マイクロリットルの合計容量に対して、三重化中の各テンプレートの反応混合物を調製します。以前に検証された温度と延長時間によって通知されたqPCRプログラムを実行します。最終変性曲線は、少なくともプライマーが単一のDNA産物の増幅を検証するためにqPCRで初めて使用される場合に生成されるべきである。Ctによるアクチンに対するqPCR SYBRグリーン信号を測定する すべての場合について、アクチンに対するCtに対する2つの平均と標準偏差を計算します。エンドポイントゲル電気泳動を行い、qPCRによる正しい製品サイズ検出を確認する。ここでは、200ボルトで200ボルトの200ボルトのアガロースゲルに6Xグリッタール染料の5マイクロリットルと混合qPCR製品の25マイクロリットルを実行します。qPCR でターゲットシーケンスが特定されていない場合は、オンライン データベースから取得できる新しい参照でサイクル全体を繰り返します。この場合の減算プロジェクトは、男性と女性の成人シマウマフィンチの胚芽が並ぶ組織からRNAをシーケンシングすることから始まった。最終的に、これまで全ゲノムアノテーションに含まれていなかった935個の体細胞遺伝子が同定された。計算フィルタリングの後、定量PCRは、鳥組織間の検出に違いがなかった負の結果をもたらす可能性があります。逆に、ゲノムDNAqPCRが参照に対して、関心のある組織において統計的に大きな検出を示す場合、真の標的配列の同定を表す陽性の結果が確認される。ここで、αスナップ遺伝子は、アクチンと同等のレベルが存在する精巣DNAに対して体細胞組織で枯渇したため、生殖細胞系に制限されていることが検証された。各計算手順で正しい入力を使用することが重要です。ターゲットシーケンスを取得するために、サイクル減算を複数回実行する必要があります。発見された遺伝子に対して、様々な系統学的、構造的、および機能的な分析を行うことができます。これらの追加の方法は、遺伝子の進化的および機能的役割に関する洞察を与える。生殖細胞系に制限されたソングバード染色体の最初の遺伝子を同定し、この驚くべきゲノム要素への関心を広げた。その後の研究は、多くの追加の遺伝子を含む多くのソングバード種で同様の染色体を示した。

Research

JoVE Journal

Genetics

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

in vitro転写アッセイおよび創薬への応用

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

Novel RNA-Binding Proteins Isolation by the RaPID Methodology

急速な手法による新規RNA結合タンパク質の単離

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

細菌接合に関与する転写タンパク質の配列特異的分析のための接合交配アッセイ

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

Determination of the Optimal Chromosomal Locations for a DNA Element in Escherichia coli Using a Novel Transposon-mediated Approach

新規トランスポゾンを介したアプローチを使用してエシェリヒア属大腸菌DNA 要素の最適な染色体の場所の決定

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

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

高脂肪食給餌とキイロショウジョウバエの高スループット Triacylglyceride 試金

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

Sequence-specific and Selective Recognition of Double-stranded RNAs over Single-stranded RNAs by Chemically Modified Peptide Nucleic Acids

一本鎖 Rna の二重鎖 Rna の特定のシーケンスで選択的な認識化学修飾ペプチド核酸

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

Informatic Analysis of Sequence Data from Batch Yeast 2-Hybrid Screens

バッチ酵母 2 ハイブリッド スクリーンからシーケンス データの情報解析

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

Sequencing of mRNA from Whole Blood using Nanopore Sequencing

ナノポアシーケンシングを用いた全血からの mRNA の配列決定

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

Navigating MARRVEL, a Web-Based Tool that Integrates Human Genomics and Model Organism Genetics Information

人間のゲノムとモデル生物遺伝学情報を統合するWebベースのツール、MARRVELのナビゲート

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

Exploring Sequence Space to Identify Binding Sites for Regulatory RNA-Binding Proteins

調節RNA結合タンパク質の結合部位を同定するための配列空間の探索

Gene regulation plays an important role in all cells. Transcriptional, post-transcriptional (or RNA processing), translational, and post-translational ...