Name: novel sequence discovery by subtractive genomics
Uploaded: 2019-01-25T13:30:00
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저자 미셸 Biederman, Alyssa 페데르센, 그리고 콜린 J. Saldanha 얼룩말 피리 새 류 게놈 프로젝트와 다양 한 단계에서 그들의 지원에 대 한 인정합니다. 우리는 또한 컴퓨팅 클러스터 시스템 관리 및 NIH 그랜트 1K22CA184297 (J.R.B.)를 및 NIH NS 042767 (C.J.S)를 위한 Evgeny Bisk를 인정 합니다.

1. 노 보 드 조립 시작 시퀀스
참고: 다음-세대 시퀀스 (NGS) 데이터 사용할 수 있습니다로 그 데이터에서 어셈블리를 생성할 수 있다. 적합 한 입력된 데이터 포함 Illumina, PacBio, 또는 옥스포드 Nanopore 읽습니다 fasta 파일에 조립. Concreteness에 대 한 설명 Illumina 기반 transcriptomic 어셈블리 얼룩말 피리 새 류 연구에 우리 수행7. 그러나 구체적인 프로젝트에 의?...

<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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D., Li, M., Bauchet, M., Finstermeier, K., Stoneking, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-throughput+sequencing+of+complete+human+mtDNA+genomes+from+the+Philippines.">High-throughput sequencing of complete human mtDNA genomes from the Philippines.</a> Genome Research. 21 (1), 1-11 (2010).</li><li>King, J. 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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>

빼기 유전체학 강력한 동안, 몇 가지 주요 단계, 및 참조 시퀀스 및 테스트 샘플의 주의 깊은 선택에서 사용자 지정을 요구 하는 쿠키 커터 접근 아니다. 쿼리 어셈블리 품질의 경우 필터링 단계 어셈블리 유물만 격리 수 있습니다. 따라서, 그것은 철저 하 게 노 보 드 어셈블리를 특정 프로젝트에 적절 한 유효성 검사 프로토콜을 사용 하 여 유효성을 검사 하는 것이 중요입니다. RNA-seq, 트리?...

이 방법의 목적은 소설 대상 (T) 게놈 시퀀스, DNA 또는 RNA 게놈 컨텍스트나 참조 (R) (그림 1)에서 식별 하는 것입니다. 대상 물리적으로 분리 될 수 없다, 또는 그것은 그렇게 비싼 것 하는 경우 메서드를 사용 하면 가장 유용 합니다. 약간 유기 체만 완벽 하 게 마친 게놈 빼기, 그래서 우리의 방법의 주요 혁신은 때 참조 완벽 하지 않습니다, 대상 시퀀스를 분리 하는 연구원을 활성화 주기 또는 초안에 계산의 조합 방법과 벤치 비 모델 유기 체에서의 게놈 사이클의 끝에, 정량 시험 더 빼기가 필요한 지 여부를 결정 하는 데 사용 됩니다. 검증 된 후보 T 시퀀스 정량으로 알려진된 T-양성 샘플에 통계적으로 더 큰 감지를 표시 됩니다.
호스트 homologs,12,,34 가 없는 새로운 세균 약물 목표의 발견에 감염 된 호스트 에서에서 새로운 바이러스의 식별 방법의 화신 구현 되었습니다. 5,6. T의 식별, 뿐만 아니라 방법 연구: 우리는 최근 얼룩말 피리 새 류 참조 게놈에서 936 누락 된 유전자와 생식 전용 염색체 (T)7에서 새로운 유전자를 식별 하는 방법을 사용을 개선할 수 있습니다. T는 매우 알려진된 시퀀스에서 분기 될 가능성이 있거나 T의 정체성은 얼룩말 피리 새 류 생식 제한 염색체7에서 광범위 하 게 정의 된 빼기 유전체학은 특히 중요 합니다.
여 하지 미리 T의 긍정적인 식별, 빼기 유전체학의 주요 장점은 그것이 편견입니다. 최근 연구에서 Readhead 외. 알 츠 하이 머 병 및 4 개의 두뇌 영역에서 바이러스 성 풍부 사이 관계를 검사합니다. 바이러스 성 식별을 위해 Readhead 그 외 여러분 515 바이러스8, 그들의 연구를 식별할 수 있는 바이러스 성 대리인을 가혹 하 게 제한 하는 데이터베이스를 만들었습니다. 빼기 게놈 수 사용 되었습니다 건강 한와 츠의 게놈을 비교 하 알려진된 전염 성 요원 그들의 유사성에 질병와 관련 된 가능한 새로운 바이러스를 분리 하기 위하여. 263 알려진된 인간을 대상으로 바이러스 그러나 그것 추정 되었다는 대략 1.67 백만 알려지지 않은 바이러스 종이 존재, 인간9감염 가능성이 그들의 631,000 827,000와 함께.
새로운 바이러스의 고립은 빼기 있는 지역 유전체학은 특히 효과적입니다 하지만 일부 연구 엄격한 방법 필요 하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 연구 식별 소설 바이러스 추출 하 고 반전 반전 녹음 방송 BLASTx 바이러스 시퀀스5 에 이어서 편견된 높은 처리량 시퀀싱 또는 바이러스 성 핵 산의 풍부 사용 바이러스 시퀀스 녹음 6. 이러한 연구 고용 드 노 보 시퀀싱 및 어셈블리, 빼기는 대상 시퀀스 폭발을 통해 긍정적으로 확인 되었습니다 있기 때문에 사용 되지 않았습니다. 만약 바이러스 완전히 소설과 관련이 없는 (또는 먼 관련) 다른 바이러스를 빼기 유전체학 되었을 것 이다 유용한 기술. 빼기 유전체학의 혜택은 완전히 새로운 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 생물의 게놈은 알려져 경우 그것은 어떤 바이러스 시퀀스를 떠나 밖으로 공제 수 있습니다. 예를 들어 우리의 출판된 연구에서 우리는 우리의 원래 의도7아니었지만 빼기 유전체학을 통해 얼룩말 피리 새 류에서 소설 바이러스 시퀀스 고립.
빼기 유전체학 또한 세균 백신 대상, 극적인 상승 항생제 저항1,2,,34에 의해 동기의 식별에 유용한 입증 했다. 면역 반응의 위험을 최소화 하기 위해 연구팀은 인간의 호스트에서 homologs 있는 어떤 단백질을 빼서 잠재적인 백신 대상 좁혀. Corynebacterium pseudotuberculosis, 보고 한 특정 연구 가능한 약물 목표 부작용을 선도 하는 호스트에 있는 단백질에는 영향을 미치지 것을 보장 하기 위해 여러 가지 세균성 게놈에서 척추 호스트 게놈의 빼기 수행 1. 세균성 프로테옴 다운로드, 중요 한 단백질 결정, 중복 단백질 제거 호스트 homologs와 어떤 단백질을 제거 하려면 호스트 프로테옴에 대 한 필수적인 단백질을 분리 하는 BLASTp 및 BLASTp를 사용 하는 것입니다 이러한 연구의 기본 작업 흐름 1 , 2 , 3 , 4.이 경우 빼기 게놈 확인 백신 개발 호스트1,2,,34에서 어떤 대상에서 효과 없을 것 이다.
우리는 생식 제한 염색체 (강선) (이 경우, T)에 germlines에서 발견 되는 첫 번째 단백질 코딩 유전자를 식별 하기 위해 빼기 게놈을 사용 하지만 하지 체세포 조직 둘 다의 남녀10. 이 연구를 하기 전에 그리스에 대 한 알려진 유일한 게놈 정보 반복 지역11했다. 드 노 보 어셈블리 성인 얼룩말 피리 새 류에서 난소와 버 조직 (R + T)에서 시퀀싱 하는 RNA에서 수행 되었다. 시퀀스의 계산 제거 게시 된 체세포 (근육) 게놈 시퀀스 (R1)12를 사용 하 여 수행 되었다, 그것의 원시 (생어) 읽을 데이터 (R2), 그리고 체세포 (뇌) transcriptome (R3)13. 3 참조의 연속 사용을 필요로 했다 추가 필터링을 보여주는 각 주기는그림 2(A)의 단계 5에서 테스트 하는 정량에 의해 주도 되었다. 검색 된 α-스냅 유전자 DNA와 RNA, 그리고 복제 및 시퀀싱에서 정량 통해 확인 됐다. 우리는 우리의 예제에서는이 메서드는 유연에 표시: 그것은 일치 하는 핵 산 (DNA vs RNA)에 의존 하 고 그 빼기 어셈블리 또는 원시 읽기로 구성 된 참조 (R) 수행할 수 있습니다.

<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

빼기 게놈 유전자, 단백질, 또는 일반 지역 큰 게놈 맥락에 포함 되는 시퀀스를 식별 하는 목표는 어떤 연구에 사용할 수 있습니다. 빼기 유전체학 포괄적인 시퀀싱 및 알려진 유전 요소 (참조, R) 빼서 (T)의 대상 시퀀스를 분리 하는 연구원을 수 있습니다. 미토 콘 드리 아, 엽록체, 바이러스, 소설 시퀀스를 식별 하는 메서드를 사용할 수 있습니다 또는 생식 염색체, 제한 및 T R. 포괄적인 게놈 데이터 (R + T) 메서드를 사용 하면 시작에서 쉽게 분리 될 수 없을 때 특히 유용 일치 알려진된 시퀀스 (R), 대상 (T) 뒤에 남겨두고 제거 참조 시퀀스 또는 시퀀스에 대 한 기본적인 현지 줄 맞춤 검색 도구 (폭발)을 사용 합니다. 가장 잘 작동 하도록 빼기, R t. 없는 비교적 완전 한 초안 이어야 합니다. 빼기를 통해 정량적 중 합 효소 연쇄 반응 (정량) 테스트 후 나머지 시퀀스 이후 R 않습니다 필요가 없습니다 작동 방법에 대 한 완전 한 수 없습니다. 순차적으로 여러 참조 시퀀스를 제거 하 고 t.에 대 한 검색을 정제 실험 단계 필요에 따라 반복 수 사이클로 계산 단계 여기 링크 빼기 유전체학의 장점은 실제 정화는 어려운, 불가능 한, 또는 비싼 경우에도 완전히 소설 대상 시퀀스를 확인할 수 있습니다. 방법의 단점은 빼기에 대 한 적절 한 참조를 찾는 이며 T-긍정을 얻는 정량 테스트용 샘플을 제외 하 고. 얼룩말 피리 새 류의 생식 제한 염색체에서 첫 번째 유전자의 식별에서 방법의 우리의 구현을 설명합니다. 이 경우 3 참조 (R), 3 주기를 순차적으로 제거 관련 전산 필터링: 불완전 한 게놈 집합, 원시 게놈 데이터 및 transcriptomic 데이터.

폭발을 실행 한 후 출력 파일 데이터베이스를 일치 하는 쿼리에서 시퀀스의 목록을 해야한다. Python 빼기 후 일치 하지 않는 시퀀스 수, 고 정량에 의해 테스트 됩니다. 이 결과 및 다음 단계를 아래에 설명 되어 있습니다.
결과 부정. 폭발 후 참조 시퀀스를 볼 수 있는 두 가지 가능한 부정적인 결과 있다. 폭발 결과,...

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Novel Sequence Discovery by Subtractive Genomics

빼기 게놈에 의해 소설 시퀀스 검색

이 프로토콜의 목적은 계산의 조합 및 벤치 연구를 사용 하 여 부분적 으로만 알려져 있을 수 있습니다 공동 정화 시퀀스에서 쉽게 분리 될 수 없는 새로운 시퀀스를 찾을 것입니다.

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 ...

우리의 프로토콜은 공동 정화 시퀀스에서 분리 될 수없는 게놈 서열을 식별하는 데 사용할 수 있기 때문에 중요합니다. 이 기술의 주요 장점은 유연뿐만 아니라 다운로드 할 수있는 주로 무료 소프트웨어를 사용하여 저렴하다는 것입니다. 당신은 많은 생물학적 질문에 적용 할 수 있습니다.잠재적인 응용 프로그램은 세균백신 표적을 식별하고 서열이 알려진 미생물과 매우 다른 바이러스를 식별하는 것을 포함합니다. 이 방법은 유전체 표적없이 기준 서열을 사용할 수 있는 한 알 수 없는 것을 실험적으로 분리할 수 없는 모든 시스템에 적용될 수 있다. 이 기술은 몇 가지 시행 착오를 소요, 그래서 인내심이 중요하다.프로그램을 촬영하는 데 문제가 있을 수 있습니다. 여기에서 설명하는 프로그램과 다른 프로그램을 사용할 수 있습니다. 가능한 한 사용자 설명서를 사용합니다.이 메서드의 시각적 데모는 계산 작업이 명령줄 프로그래밍의 구조화 방식에 대한 기본적인 이해에 따라 달라지므로 유용합니다. 먼저 Trimmomatic 0.32를 사용하여 일루미나 어댑터와 저품질 베이스를 제거합니다. Pear 버전 0.9.11을 사용하여 기본 매개 변수를 사용하여 트리모틱 출력 쌍 읽기에서 고품질 병합 된 읽기를 만듭니다.그런 다음 파충류 버전 1.1을 사용하여 배를 통해 생성된 읽기를 수정합니다. 마지막으로 트리니티 버전 2.4.0을 기본 모드에서 사용하여 수정된 시퀀스를 조립합니다. 가닥 특정 라이브러리의 경우 SS_lib_type 매개 변수를 사용합니다.출력은 trinity_output 라는 새 디렉토리에 배치될 FASTA 파일입니다. 참조 시퀀스의 BLAST 데이터베이스를 nucleotide_reference 합니다. 명령줄에서 fasta.BLAST는 참조 데이터베이스에 조립된 쿼리와 일치합니다. 출력 파일을 얻으려면 BLAST_results 사용합니다. txt 파이썬 스크립트와 하위 시퀀스 처리 단계에 필요한 표 출력을 생성하려면, outfmt 6 증가 문자열을 사용, 뉴클레오티드 데이터베이스의 6 방향 번역을 수행하는 번역 뉴클레오티드 BLAST와 함께 BLAST 쿼리로 어셈블리에서 단백질 서열을 사용합니다.쿼리에 대한 단백질 서열을 얻으려면 TransDecoder을 실행합니다. Long0rfs 명령은 조립된 쿼리 시퀀스에서 가장 긴 열린 읽기 프레임을 식별합니다. 이제 트블라스트를 실행합니다.필요한 경우 적절한 코드 옵션을 사용하여 db_gencode 연구중인 유기체에 대해 올바른 유전 코드를 선택했는지 확인하십시오. 고품질 단백질 기준을 사용할 수 있는 경우, 단백질 기준의 BLAST 데이터베이스를 만드는 트래스트보다는 블래스트와 일치하는 단백질 단백질을 사용하십시오. 결과를 다운스트림 처리를 위한 파일로 저장하고 표 출력을 사용하여 Python 스크립트가 올바르게 구문 분석할 수 있는지 확인합니다.이제 감산 파이썬 스크립트를 사용하여 일치하는 시퀀스를 제거합니다. 판독을 어셈블리에 매핑하려면 BWA-MEM 버전 0.7.12 또는 bowtie 2를 사용하여 다운로드한 원시 읽기를 쿼리 어셈블리에 매핑합니다. 먼저 어셈블리를 색인한 다음 읽기를 매핑합니다.출력은 SAM 형식입니다. 파이썬 스크립트제거를 실행합니다. PY는 SAM 파일을 입력으로 사용합니다.이렇게 하면 일치하는 읽기 없이 쿼리 시퀀스의 이름을 식별하고 새 텍스트 파일에 저장합니다. 이전 단계의 출력은 txt 파일의 시퀀스 이름 목록입니다. 이러한 시퀀스를 통해 FASTA 파일을 추출합니다.출력은 fasta 파일이 됩니다. Genius를 사용하여 최적의 프라이머 시퀀스를 수동으로 결정합니다. 포워드 프라이머에 대해 21~28개의 베이스 쌍의 후보 순서를 강조하여 4개 이상의 베이스의 런을 피하십시오.모든 기본 쌍의 상당히 균일한 조합으로 영역을 대상으로 시도합니다. 프라임 엔드 3개에서 하나의 G 또는 C가 유익하여 프라이머를 고정하는 데 도움이 됩니다. 화면 오른쪽에 있는 통계 탭을 클릭하여 후보 영역이 강조 표시될 때 해당 시퀀스의 예상 용융 온도를 확인합니다.반복을 피하면서 섭씨 55도에서 60도 사이의 용융 온도를 목표로 하고, G C.의 긴 달리기는 150~250개의 기본 쌍이 포워드 프라이머의 3개의 프라임에 위치하여 동일한 방식으로 역프라이머를 선택합니다. 프라이머 길이가 일치할 필요는 없지만 예측된 용융 온도는 전방 프라이머의 온도에 최대한 가까워야 합니다. 메뉴 옵션에서 시퀀스가 강조 표시된 동안 Genius를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 시퀀스를 다시 클릭해야 합니다.다른 방법은 시퀀스 창의 상단 도구 모음에 있는 프라이머 디자인 함수를 사용하는 것입니다. 대상 영역 아래에 증폭하려면 영역을 삽입합니다. 특성 탭에서 원하는 크기, 용융 온도 및 %G C를 삽입한 다음 확인을 클릭하여 프라이머가 생성됩니다.나머지 서열의 정량적인 PCR 유효성 검사를 수행하기 위해 먼저 SYBR 그린 마스터 믹스, 전방 및 역 프라이머 및 물과 함께 트리플리케이트의 각 템플릿에 대한 반응 혼합물을 준비하여 총 25 마이크로리터의 부피를 준비합니다. 이전에 검증된 온도 및 확장 시간으로 정보를 받은 qPCR 프로그램을 실행합니다. 최종 데칭 곡선은 단일 DNA 생성물의 증폭을 검증하기 위해 프라이머가 qPCR에 사용될 때 적어도 처음 생성되어야 한다.모든 경우 Ct에 의해 Actin에 비해 qPCR SYBR 녹색 신호를 측정하고 액틴에 비해 Ct에 대한 평균 및 2의 표준 편차를 계산합니다. qPCR에 의해 올바른 제품 크기 검출을 확인하기 위해 엔드포인트 젤 전기 포전을 수행합니다. 여기서, 200볼트에서 200볼트에 2%의 TAE 아가로즈 젤에 6X 글리터올 염료 5개와 혼합된 qPCR 제품의 25마이크로리터를 200볼트로 실행한다.qPCR에서 대상 시퀀스를 식별하지 않은 것으로 표시되면 온라인 데이터베이스에서 가져올 수 있는 새 참조로 전체 주기를 반복합니다. 이 경우 감산 프로젝트는 남성과 여성 성인 얼룩말 핀치의 세균 이늘어선 조직에서 RNA를 시퀀싱하는 것으로 시작되었습니다. 궁극적으로, 이전에 전체 게놈 별표에 포함되지 않은 935개의 체혈 유전자가 확인되었다.계산 필터링 후 양적 PCR은 조류 조직 전반에 걸쳐 검출에 차이가 없는 부정적인 결과를 얻을 수 있습니다. 반대로, 게놈 DNA qPCR이 참조에 비해 관심 있는 조직에서 통계적으로 더 큰 검출을 보여 주면 진정한 표적 서열의 식별을 나타내는 양성 결과가 확인된다. 여기서, 알파 스냅 유전자는 Actin에 상응하는 수준이 존재하는 고환 DNA에 비해 체세포 조직에서 고갈되었기 때문에 세균성 제한으로 검증되었다.각 계산 단계에서 올바른 입력을 사용하는 것이 중요합니다. 대상 서열 또는 시퀀스를 얻기 위해 주기 뺄셈을 여러 번 거쳐야 할 수 있습니다. 다양한 물리유전학, 구조적 및 기능적 분석은 발견된 유전자에서 수행될 수 있다.이 추가 방법은 유전자의 진화적이고 기능적인 역할에 대한 통찰력을 제공합니다. 우리는 이 놀라운 게놈 요소에 대한 관심을 넓힌 생식선 제한 송버드 염색체에 첫번째 유전자를 확인했습니다. 후속 작업은 많은 추가 유전자를 포함하는 많은 송버드 종에서 유사한 염색체를 보여주었습니다.

Research

JoVE Journal

Genetics

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

시험 관내 전사 분석 실험 및 약물 발견에의 응용

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

연구

유전학

Novel RNA-Binding Proteins Isolation by the RaPID Methodology

빠른 방법론에 의해 소설 RNA 결합 단백질 분리

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

접합에 참여 전송 단백질의 서열 별 분석을위한 공역 결합 분석 실험

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

소설 Transposon 중재 방식을 사용 하 여 대장균 의 DNA 요소에 대 한 최적의 염색체 위치 결정

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

높은 지방 다이어트 먹이 초파리 Melanogaster 의 높은 처리량 Triacylglyceride 분석 결과

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

시퀀스 및 선택적 인식 하 여 단일 가닥 RNAs에 더블-좌초 RNAs의 화학적 펩 티 드 핵 산 수정

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

일괄 처리 효 모 2 잡종 스크린에서 시퀀스 데이터의 informatic 분석

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

나노 포어 시퀀싱을 사용 하 여 전 혈에서 mRNA의 시퀀싱

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

인간 유전체학 및 모델 유기체 유전학 정보를 통합하는 웹 기반 도구인 MARRVEL 탐색

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

규제 RNA 결합 단백질에 대한 결합 부위를 식별하기 위한 서열 공간 탐색

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