Name: a bioinformatics pipeline to accurately and efficiently analyze the microrna transcriptomes in plants
Uploaded: 2020-01-21T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Bioinformatics Pipeline to Accurately and Efficiently Analyze the MicroRNA Transcriptomes in Plants at JoVE.com

इस काम को बीजिंग कृषि और वानिकी विज्ञान अकादमी (KJCX201917, KJCX20180425, और KJCX20180204) द्वारा चीन के XY और राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (31621001) को एलएल के लिए समर्थन दिया गया है ।

1. स्थापना और परीक्षण
<ol><li>आवश्यक निर्भरता डाउनलोड करें: बोटाई222 और आरएनएफोल्ड23. संकलित पैकेजों की सिफारिश की जाती है।<ol>
<li>अपने घर साइट<a href="http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml" target="_blank">(http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml...

<ol>
	<li>Ghildiyal, M., Zamore, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Small+silencing+RNAs:+an+expanding+universe.">Small silencing RNAs: an expanding universe.</a> Nature Reviews Genetics. 10 (2), 94-108 (2009).</li><li>Bartel, D. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MicroRNAs:+target+recognition+and+regulatory+functions.">MicroRNAs: target recognition and regulatory functions.</a> Cell. 136 (2), 215-233 (2009).</li><li>Moran, Y., Agron, M., Praher, D., Technau, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+evolutionary+origin+of+plant+and+animal+microRNAs.">The evolutionary origin of plant and animal microRNAs.</a> Nature Ecology Evolution. 1 (3), 27 (2017).</li><li>Xie, Z., 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=Expression+of+Arabidopsis+MIRNA+genes.">Expression of Arabidopsis MIRNA genes.</a> Plant Physiology. 138 (4), 2145-2154 (2005).</li><li>Zhao, X., Zhang, H., Li, 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+and+analysis+of+the+proximal+promoters+of+microRNA+genes+in+Arabidopsis.">Identification and analysis of the proximal promoters of microRNA genes in Arabidopsis.</a> Genomics. 101 (3), 187-194 (2013).</li><li>Bologna, N. G., Mateos, J. L., Bresso, E. G., Palatnik, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+loop-to-base+processing+mechanism+underlies+the+biogenesis+of+plant+microRNAs+miR319+and+miR159.">A loop-to-base processing mechanism underlies the biogenesis of plant microRNAs miR319 and miR159.</a> EMBO JOURNAL. 28 (23), 3646-3656 (2009).</li><li>Rogers, K., Chen, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biogenesis,+turnover,+and+mode+of+action+of+plant+microRNAs.">Biogenesis, turnover, and mode of action of plant microRNAs.</a> Plant Cell. 25 (7), 2383-2399 (2013).</li><li>Voinnet, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Origin,+biogenesis,+and+activity+of+plant+microRNAs.">Origin, biogenesis, and activity of plant microRNAs.</a> Cell. 136 (4), 669-687 (2009).</li><li>Iwakawa, H. O., Tomari, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Functions+of+MicroRNAs:+mRNA+Decay+and+Translational+Repression.">The Functions of MicroRNAs: mRNA Decay and Translational Repression.</a> Trends in Cell Biology. 25 (11), 651-665 (2015).</li><li>Lee, R. C., Feinbaum, R. L., Ambros, V. <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+heterochronic+gene+lin-4+encodes+small+RNAs+with+antisense+complementarity+to+lin-14.">The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14.</a> Cell. 75 (5), 843-854 (1993).</li><li>Wightman, B., Ha, I., 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=Posttranscriptional+regulation+of+the+heterochronic+gene+lin-14+by+lin-4+mediates+temporal+pattern+formation+in+C.+elegans.">Posttranscriptional regulation of the heterochronic gene lin-14 by lin-4 mediates temporal pattern formation in C. elegans.</a> Cell. 75 (5), 855-862 (1993).</li><li>Friedlander, M. 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=Discovering+microRNAs+from+deep+sequencing+data+using+miRDeep.">Discovering microRNAs from deep sequencing data using miRDeep.</a> Nature Biotechnology. 26 (4), 407-415 (2008).</li><li>Yang, X., Li, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRDeep-P:+a+computational+tool+for+analyzing+the+microRNA+transcriptome+in+plants.">miRDeep-P: a computational tool for analyzing the microRNA transcriptome in plants.</a> Bioinformatics. 27 (18), 2614-2615 (2011).</li><li>Meyers, B. 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=Criteria+for+annotation+of+plant+MicroRNAs.">Criteria for annotation of plant MicroRNAs.</a> Plant Cell. 20 (12), 3186-3190 (2008).</li><li>Yang, X., Zhang, H., Li, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+analysis+of+gene-level+microRNA+expression+in+Arabidopsis+using+deep+sequencing+data.">Global analysis of gene-level microRNA expression in Arabidopsis using deep sequencing data.</a> Genomics. 98 (1), 40-46 (2011).</li><li>Kuang, Z., Wang, Y., Li, L., Yang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRDeep-P2:+accurate+and+fast+analysis+of+the+microRNA+transcriptome+in+plants.">miRDeep-P2: accurate and fast analysis of the microRNA transcriptome in plants.</a> Bioinformatics. , (2018).</li><li>Kozomara, A., Birgaoanu, M., Griffiths-Jones, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRBase:+from+microRNA+sequences+to+function.">miRBase: from microRNA sequences to function.</a> Nucleic Acids Research. 47 (1), 155-162 (2019).</li><li>Griffiths-Jones, S., Saini, H. K., van Dongen, S., Enright, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRBase:+tools+for+microRNA+genomics.">miRBase: tools for microRNA genomics.</a> Nucleic Acids Research. 36, 154-158 (2008).</li><li>Axtell, M. J., Meyers, B. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Revisiting+Criteria+for+Plant+MicroRNA+Annotation+in+the+Era+of+Big+Data.">Revisiting Criteria for Plant MicroRNA Annotation in the Era of Big Data.</a> Plant Cell. 30 (2), 272-284 (2018).</li><li>Taylor, R. S., Tarver, J. E., Hiscock, S. J., Donoghue, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolutionary+history+of+plant+microRNAs.">Evolutionary history of plant microRNAs.</a> Trends in Plant Science. 19 (3), 175-182 (2014).</li><li>Kozomara, A., Griffiths-Jones, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRBase:+annotating+high+confidence+microRNAs+using+deep+sequencing+data.">miRBase: annotating high confidence microRNAs using deep sequencing data.</a> Nucleic Acids Research. 42, 68-73 (2014).</li><li>Langmead, B., 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=Fast+gapped-read+alignment+with+Bowtie+2.">Fast gapped-read alignment with Bowtie 2.</a> Nature Methods. 9 (4), 357-359 (2012).</li><li>Lorenz, 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=ViennaRNA+Package+2.0.">ViennaRNA Package 2.0.</a> Algorithms for Molecular Biology. 6, 26 (2011).</li><li>Langmead, B., Trapnell, C., Pop, M., 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=Ultrafast+and+memory-efficient+alignment+of+short+DNA+sequences+to+the+human+genome.">Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome.</a> Genome Biology. 10 (3), 25 (2009).</li><li>An, J., Lai, J., Sajjanhar, A., Lehman, M. L., Nelson, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRPlant:+an+integrated+tool+for+identification+of+plant+miRNA+from+RNA+sequencing+data.">miRPlant: an integrated tool for identification of plant miRNA from RNA sequencing data.</a> BMC Bioinformatics. 15, 275 (2014).</li><li>Lei, J., Sun, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miR-PREFeR:+an+accurate,+fast+and+easy-to-use+plant+miRNA+prediction+tool+using+small+RNA-Seq+data.">miR-PREFeR: an accurate, fast and easy-to-use plant miRNA prediction tool using small RNA-Seq data.</a> Bioinformatics. 30 (19), 2837-2839 (2014).</li><li>Evers, M., Huttner, M., Dueck, A., Meister, G., Engelmann, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=miRA:+adaptable+novel+miRNA+identification+in+plants+using+small+RNA+sequencing+data.">miRA: adaptable novel miRNA identification in plants using small RNA sequencing data.</a> BMC Bioinformatics. 16, 370 (2015).</li><li>Mathelier, A., Carbone, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MIReNA:+finding+microRNAs+with+high+accuracy+and+no+learning+at+genome+scale+and+from+deep+sequencing+data.">MIReNA: finding microRNAs with high accuracy and no learning at genome scale and from deep sequencing data.</a> Bioinformatics. 26 (18), 2226-2234 (2010).</li><li>Zhu, Q. H., 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+diverse+set+of+microRNAs+and+microRNA-like+small+RNAs+in+developing+rice+grains.">A diverse set of microRNAs and microRNA-like small RNAs in developing rice grains.</a> Genome Research. 18 (9), 1456-1465 (2008).</li><li>Fahlgren, N., 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=MicroRNA+gene+evolution+in+Arabidopsis+lyrata+and+Arabidopsis+thaliana.">MicroRNA gene evolution in Arabidopsis lyrata and Arabidopsis thaliana.</a> Plant Cell. 22 (4), 1074-1089 (2010).</li><li>Fromm, 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=A+Uniform+System+for+the+Annotation+of+Vertebrate+microRNA+Genes+and+the+Evolution+of+the+Human+microRNAome.">A Uniform System for the Annotation of Vertebrate microRNA Genes and the Evolution of the Human microRNAome.</a> Annual Review of Genetics. 49, 213-242 (2015).</li><li>Blevins, T., 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=Identification+of+Pol+IV+and+RDR2-dependent+precursors+of+24+nt+siRNAs+guiding+de+novo+DNA+methylation+in+Arabidopsis.">Identification of Pol IV and RDR2-dependent precursors of 24 nt siRNAs guiding de novo DNA methylation in Arabidopsis.</a> Elife. 4, 09591 (2015).</li><li>Zhai, 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=A+One+Precursor+One+siRNA+Model+for+Pol+IV-Dependent+siRNA+Biogenesis.">A One Precursor One siRNA Model for Pol IV-Dependent siRNA Biogenesis.</a> Cell. 163 (2), 445-455 (2015).</li><li>Werner, S., Wollmann, H., Schneeberger, K., Weigel, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structure+determinants+for+accurate+processing+of+miR172a+in+Arabidopsis+thaliana.">Structure determinants for accurate processing of miR172a in Arabidopsis thaliana.</a> Current Biology. 20 (1), 42-48 (2010).</li><li>Mateos, J. L., Bologna, N. G., Chorostecki, U., Palatnik, J. F. <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+microRNA+processing+determinants+by+random+mutagenesis+of+Arabidopsis+MIR172a+precursor.">Identification of microRNA processing determinants by random mutagenesis of Arabidopsis MIR172a precursor.</a> Current Biology. 20 (1), 49-54 (2010).</li><li>Vitsios, D. 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=Mirnovo:+genome-free+prediction+of+microRNAs+from+small+RNA+sequencing+data+and+single-cells+using+decision+forests.">Mirnovo: genome-free prediction of microRNAs from small RNA sequencing data and single-cells using decision forests.</a> Nucleic Acids Research. 45 (21), 177 (2017).</li></ol>

एनजीएस के आगमन के साथ,29,30विभिन्न प्रजातियों में एसआरएनए अनुक्रमण डेटा की बढ़ती मात्रा से बड़ी संख्या में मिरना लोकी की पहचान की गई है। केंद्रीकृत सामुदायिक डेटाबेस एमआईआरबेस<sup cla...

जीव विज्ञान में पिछले दो दशकों में सबसे रोमांचक खोजों में से एक जीनोम1के विविध कार्यों को विनियमित करने में एसआरएनए प्रजातियों की वृद्धि की भूमिका है । विशेष रूप से, miRNAs यूकेरियोट्स में 20 से 24-एनटी एसआरएनए का एक महत्वपूर्ण वर्ग है, और मुख्य रूप से जीवन चक्र विकास चरणों के साथ-साथ प्रोत्साहन और तनाव प्रतिक्रियाओंमें 2,3के रूप में प्रमुख जीन नियामकों के रूप में पोस्ट-ट्रांसक्रिप्शनल स्तर पर कार्य करता है। पौधों में, miRNAs प्रि-मिरना सजाने वाले प्राथमिक प्रतिलिपियों से उत्पन्न होता है, जो आम तौर पर आरएनए पॉलीमरेज II द्वारा व्यक्तिगत प्रतिलेखन इकाइयों4,5के रूप में लिखित होते हैं। विकासवादी रूप से संरक्षित सेलुलर मशीनरी (जानवरों में ड्रोशा रनासे III, पौधों में डीआईईआर की तरह), पीआरआई-मिरना को तत्काल मिरना अग्रदूत, प्री-मिर्ना में उत्पादित किया जाता है, जिसमें इंट्रा-मॉलिक्यूलर स्टेम-लूप संरचनाओं6,7बनाने वाले दृश्य होते हैं। इसके बाद प्री-मिनास को डबल-फंसे इंटरमीडिएट में संसाधित किया जाता है, अर्थात् मिरना डुप्लेक्स, जिसमें कार्यात्मक स्ट्रैंड, परिपक्व मिरना और कम बार-बार कार्यात्मक साथी, मिरना *2,8शामिल हैं। आरएनए-प्रेरित चुप्पी परिसर (आरआईएससी) में लोड होने के बाद, परिपक्व miRNAs अनुक्रम पूरकता के आधार पर अपने एमआरएनए लक्ष्यों को पहचान सकता है, जिसके परिणामस्वरूप एक नकारात्मक नियामक कार्य2,8हो सकता है। miRNAs या तो उनके लक्ष्य टेप अस्थिर या लक्ष्य अनुवाद को रोकने सकता है लेकिन पूर्व तरीकेसे8,9पौधों में प्रभुत्व है .
सूत्रकृमि कैनोरहाब्डिटिस एलिगेंस10,11में पहली मिरना की आकस्मिक खोज के बाद से, विशेष रूप से एनजीएस विधि की उपलब्धता के बाद, मिरना पहचान और इसके कार्यात्मक विश्लेषण के लिए बहुत शोध किया गया है। एनजीएस विधि के व्यापक अनुप्रयोग ने कम्प्यूटेशनल उपकरणों के उपयोग को बहुत बढ़ावा दिया है जिन्हें मिरना की अनूठी विशेषता पर कब्जा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जैसे अग्रदूतों की स्टेम-लूप संरचना और अनुक्रम के उनके तरजीही संचय परिपक्व मिरना और मिरना * पर पढ़ता है। नतीजतन, शोधकर्ताओं ने विविध प्रजातियों में miRNAs की पहचान करने में उल्लेखनीय सफलता हासिल की है । पहले वर्णित संभावना मॉडल12के आधार पर, हमने एमआईआरदीप-पी13विकसित किया, जो एनजीएस डेटा से पौधे के एमआईआरएनए की खोज के लिए पहला कम्प्यूटेशनल उपकरण था। मिरदीप-पी विशेष रूप से अधिक चर अग्रदूत लंबाई और बड़े पैरालॉगस परिवारों13,14,15विशेषता डिकोडिंग संयंत्र miRNAs की चुनौतियों को जीतने के उद्देश्य से किया गया था . इसकी रिहाई के बाद, इस कार्यक्रम को हजारों बार डाउनलोड किया गया है और 40 से अधिक पौधों की प्रजातियों16में मिरना ट्रांसक्रिप्टोम को एनोटेट करने के लिए उपयोग किया जाता है। एमआईआरदीप-पी जैसे एनजीएस-आधारित उपकरणों द्वारा चालित, सार्वजनिक मिरना भंडार एमआईआरबेस17में पंजीकृत एमआईआरएनए की संख्या में नाटकीय वृद्धि हुई है, जहां 200818में केवल ~ 500 मिरना आइटम (रिलीज 2.0) की तुलना में 38,000 से अधिक मिरना आइटम वर्तमान में होस्ट किए गए हैं (रिलीज 22.1)।
हालांकि, संयंत्र मिरना एनोटेशन से दो नई चुनौतियां पैदा हुई हैं । सबसे पहले, झूठे-सकारात्मक के उच्च अनुपात ने निम्नलिखित कारणों से पौधे मिरना एनोटेशन16,19 की गुणवत्ता को भारी प्रभावित किया है: 1) एनजीएस एसआरएनए पुस्तकालयों से एंडोजेनस शॉर्ट इंटरफैंटिंग आरएनए (siRNAs) की बाढ़ गलती से एक कठोर मिरना एनोटेशन मानदंडों की कमी के कारण मिना के रूप में एनोटेट की गई थी; 2) एक प्राथमिकताओं miRNA जानकारी के बिना प्रजातियों के लिए, झूठी सकारात्मक NGS डेटा के आधार पर भविष्यवाणी को खत्म करने के लिए मुश्किल हैं । एक उदाहरण के रूप में miRBase का उपयोग करना, टेलर एट अल20 सार्वजनिक भंडार 21 (रिलीज21) में संयंत्र miRNA प्रविष्टियों के एक तिहाई पाया सबूत का समर्थन करने के लिए ठोस कमी रह गई थी और यहां तक कि संयंत्र miRNA परिवारों के तीन चौथाई संदिग्ध थे । दूसरा, यह बड़े और जटिल जीनोम16के साथ संयंत्र miRNAs की भविष्यवाणी के लिए एक अत्यंत समय लेने वाली प्रक्रिया बन जाता है । इन चुनौतियों से उबरने के लिए, हमने एक नई फ़िल्टरिंग रणनीति जोड़कर, स्कोरिंग एल्गोरिदम की ओवरहालिंग और संयंत्र मिरना एनोटेशन के लिए नए मानदंडों को एकीकृत करके एमआईआरदीप-पी को अपडेट किया, और नया संस्करण miRDP2 जारी किया। इसके अलावा, हमने धीरे-धीरे जीनोम आकार बढ़ाने के साथ एनजीएस एसआरएनए डेटासेट का उपयोग करके miRDP2 का परीक्षण किया: अरबीडोप्सिस, चावल, टमाटर, मक्का और गेहूं। अन्य पांच व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और इसके पुराने संस्करण की तुलना में, miRDP2 ने इन एसआरएनए डेटा को पार्स किया और बेहतर सटीकता और संवेदनशीलता के साथ तेजी से मिरना ट्रांसक्रिप्टोम का विश्लेषण किया।
miRDP2 पैकेज की सामग्री miRDP2 पैकेज में छह प्रलेखित पर्ल स्क्रिप्ट शामिल हैं जिन्हें तैयार बैश स्क्रिप्ट द्वारा क्रमिक रूप से चलाया जाना चाहिए। छह लिपियों में से तीन(convert_bowtie_to_blast.pl, filter_alignments.pl,और excise_candidate.pl)एमआईआरदीप-पी से विरासत में मिली हैं । अन्य लिपियों को मूल संस्करण से संशोधित किया जाता है। छह लिपियों के कार्यनिम्नलिखित में वर्णित हैं:
preprocess_reads.pl फिल्टर इनपुट पढ़ता है, पढ़ता है कि बहुत लंबे या बहुत कम कर रहे है (<19 nt या >25 nt), और Rfam ncRNA दृश्यों के साथ सहसंबद्ध पढ़ता है, साथ ही साथ RPM के साथ पढ़ता है (प्रति मिलियन प्रति पढ़ता है) 5 से भी कम है । स्क्रिप्ट तो पुनः प्राप्त ज्ञात miRNA परिपक्व दृश्यों से सहसंबद्ध पढ़ता है । इनपुट फाइलें फास्टा/FASTQ प्रारूप में मूल पढ़ता है और miRNA और NCRNA दृश्यों के लिए मैपिंग पढ़ता है के bowtie2 उत्पादन कर रहे हैं ।
आरपीएम की गणना का फार्मूला निम्नलिखित के रूप में है:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59864/59864equ01.jpg">
convert_bowtie_to_blast.pl ब्लास्ट-पार्स्ड फॉर्मेट में बोटाई फॉर्मेट को बदलता है । ब्लास्ट-पार्स्ड फॉर्मेट एक कस्टम टैबुलर अलग प्रारूप है जो मानक एनसीबीआई ब्लासआउटपुट प्रारूप से प्राप्त होता है।
filter_alignments.pl गहरी अनुक्रमण के संरेखण को फ़िल्टर करता है जो जीनोम में पढ़ता है। यह आंशिक संरेखण के साथ-साथ बहु-गठबंधन रीड (उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट आवृत्ति कटऑफ) को फ़िल्टर करता है। मूल इनपुट ब्लास्ट-पार्स्ड फॉर्मेट में फाइल है ।
excise_candidate.pl दिशानिर्देशों के रूप में गठबंधन पढ़ता है का उपयोग करके एक संदर्भ अनुक्रम से संभावित अग्रदूत दृश्यों में कटौती करता है। मूल इनपुट ब्लास्ट-पार्स्ड फॉर्मेट में एक फाइल और फास्टा फाइल है । आउटपुट फास्टा प्रारूप में सभी संभावित अग्रदूत दृश्य हैं।
mod-miRDP.pl दो इनपुट फाइल, सिग्नेचर फाइल और स्ट्रक्चर फाइल की जरूरत है, जिसे प्लांट स्पेसिफिक पैरामीटर्स के साथ स्कोरिंग सिस्टम को बदलकर कोर एमआईआरदीप-पी एल्गोरिदम से संशोधित किया जाता है । इनपुट फाइलडॉट-ब्रैकेट अग्रदूत संरचना फ़ाइल हैं और वितरण हस्ताक्षर फ़ाइल पढ़ता है।
मॉड-rm_redundant_meet_plant.पीएल को तीन इनपुट फाइलों की आवश्यकता है: mod-miRDP.pl द्वारा उत्पन्न chromosome_length, अग्रदूत और original_prediction। यह दो आउटपुट फाइलें उत्पन्न करता है, गैर-बेमानी भविष्यवाणी की गई फ़ाइल और नए अद्यतन संयंत्र मिरना मानदंडों द्वारा फ़िल्टर की गई फाइल की भविष्यवाणी की गई है। आउटपुट फ़ाइल के प्रारूप पर विवरण धारा 1.4 में वर्णित है।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer/computing node</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Perl is required; at least 8 GB RAM and 100 GB storage are recommended</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a bioinformatics pipeline to accurately and efficiently analyze the microrna transcriptomes in plants

माइक्रोआरएनए (एमआईआरएनए) 20 से 24-न्यूक्लियोटाइड (एनटी) एंडोजेनस स्मॉल आरएनए (एसआरएनसीए) बड़े पैमाने पर पौधों और जानवरों में मौजूद होते हैं जो पोस्ट-ट्रांसक्रिप्शनल स्तर पर जीन अभिव्यक्ति को विनियमित करने में शक्तिशाली भूमिका निभाते हैं। अगली पीढ़ी अनुक्रमण (एनजीएस) विधियों द्वारा srna पुस्तकालयों अनुक्रमण व्यापक रूप से पिछले दशक में miRNA टेपोम की पहचान करने और विश्लेषण करने के लिए नियोजित किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप मिरना खोज की तेजी से वृद्धि हुई है । हालांकि, अनुक्रमित एसआरएनए पुस्तकालयों की बढ़ती गहराई के साथ-साथ पौधों के जीनोम के आकार और जटिलता के कारण पौधे मिरना एनोटेशन में दो प्रमुख चुनौतियां उत्पन्न होती हैं। सबसे पहले, एसआरए के कई अन्य प्रकार, विशेष रूप से, एसआरएएन पुस्तकालयों से कम हस्तक्षेप करने वाले आरएनए (सिनास) को कई कम्प्यूटेशनल टूल द्वारा गलत तरीके से miRNAs के रूप में एनोटेट किया जाता है। दूसरा, यह बड़े और जटिल जीनोम के साथ पौधों की प्रजातियों में मिरना ट्रांसक्रिप्टोम का विश्लेषण करने के लिए एक अत्यंत समय लेने वाली प्रक्रिया बन जाती है। इन चुनौतियों से उबरने के लिए, हमने हाल ही में एक नई फ़िल्टरिंग रणनीति को नियोजित करके, स्कोरिंग एल्गोरिदम की ओवरहालिंग और नए अद्यतन संयंत्र मिरना को शामिल करके एमआईआरदीप-पी (मिरना ट्रांसक्रिप्टोम विश्लेषण के लिए एक लोकप्रिय उपकरण) को एमआईआरदीप-पी (मिरना ट्रांसक्रिप्टोम विश्लेषण के लिए एक लोकप्रिय उपकरण) को अपग्रेड किया एनोटेशन मापदंड। हमने अरबीडोप्सिस, चावल, टमाटर, मक्का और गेहूं सहित जीनोमिक जटिलता बढ़ाने के साथ पांच प्रतिनिधि पौधों में अनुक्रमित एसआरएनए आबादी के खिलाफ miRDP2 का परीक्षण किया । परिणामों से संकेत मिलता है कि miRDP2 ने इन कार्यों को बहुत उच्च दक्षता के साथ संसाधित किया। इसके अलावा, miRDP2 ने संवेदनशीलता और सटीकता के बारे में अन्य भविष्यवाणी उपकरणों को बेहतर प्रदर्शन किया। एक साथ लिया, हमारे परिणाम संयंत्र miRNA टेपोम का विश्लेषण करने के लिए एक तेज और सटीक उपकरण के रूप में miRDP2 प्रदर्शित करते हैं, इसलिए समुदाय को पौधों में बेहतर एनोटेट miRNAs की मदद करने में एक उपयोगी उपकरण।

मिरना एनोटेशन पाइपलाइन, miRDP2, यहां वर्णित 5 पौधों की प्रजातियों से 10 सार्वजनिक एसआरएनए-सीक्यू पुस्तकालयों पर लागू होती है, जिसमें धीरे-धीरे बढ़ी हुई जीनोम लंबाई होती है, जिसमें अरबीडोप्सिस थैलियाना, <em...

Watch this Scientific Journal Video about A Bioinformatics Pipeline to Accurately and Efficiently Analyze the MicroRNA Transcriptomes in Plants at JoVE.com

A Bioinformatics Pipeline to Accurately and Efficiently Analyze the MicroRNA Transcriptomes in Plants

अद्यतन संयंत्र मिरना मानदंड और एक ओवरहाल ्ड एल्गोरिदम के साथ एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स पाइपलाइन, अर्थात् एमआईआरदीप-पी 2 (एमआईआरपी2), पौधों में माइक्रोआरएनए ट्रांसक्रिप्टोम का सही और कुशलता से विश्लेषण कर सकती है, विशेष रूप से जटिल और बड़े जीनोम वाली प्रजातियों के लिए।

पौधों में माइक्रोआरएनए ट्रांसक्रिप्टोम का सटीक और कुशलता पूर्वक विश्लेषण करने के लिए एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स पाइपलाइन

MicroRNAs (miRNAs) are 20- to 24-nucleotide (nt) endogenous small RNAs (sRNAs) extensively existing in plants and animals that play potent roles in ...

miRDeep2 का उपयोग पौधे माइक्रोआरएनए की सही पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो पौधों के विकास में महत्वपूर्ण ट्रांसक्रिप्शनल नियामक हैं और पर्यावरणीय चुनौतियों का जवाब देने के लिए महत्वपूर्ण हैं। miRDeep2 के लिए एक स्पष्ट रूप से कम रनिंग टाइम की आवश्यकता होती है और विशेष रूप से एक बड़े जीनोम वाले पौधों में माइक्रोआरएनए की भविष्यवाणी करने के लिए संवेदनशीलता और सटीकता दोनों में एक उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। झूठी सकारात्मक और लंबे प्रसंस्करण समय संयंत्र माइक्रोआरएनए एनोटेशन में चुनौतियां हैं।एक नई फील्डिंग रणनीति जोड़कर, स्कोरिंग एल्गोरिदम की ओवरहालिंग और कड़े मानदंडों को एकीकृत करके, miRDeep2 इन मुद्दों को दूर कर सकता है । जीनोम के विविध कार्य को विनियमित करने में माइक्रोआरएनए की भूमिका की खोज के लिए उच्च आत्मविश्वास माइक्रोआरएनए एनोटेशन मौलिक है। कदम-दर-कदम मार्गदर्शन पहली बार माइक्रोआरएनए एनोटेटर के लिए मददगार हो सकता है।अनुभवी शोधकर्ताओं के लिए, विधि अन्य उपकरणों पर miRDeep2 का उपयोग करने के फायदे और लाभों को समझने के लिए उपयोगी है। miRDeep2 पैकेज स्थापित करने के लिए, miRDeep2 वेबपेज पर नेविगेट करें और टारबॉल फ़ाइलें लाएं। फिर डाउनलोड की गई फ़ाइल की सभी सामग्री को एक फ़ोल्डर में निकालें और फ़ोल्डर पथ को पथ पर सेट करें।miRDeep2 पाइपलाइन का परीक्षण करने के लिए, परीक्षण डेटा और एक स्वरूपित जीएसएम अनुक्रमण फ़ाइल और एक अरबीडोप्सिस थैलियाना जीनोम फ़ाइल युक्त अपेक्षित आउटपुट डाउनलोड करें और सभी डाउनलोड की गई फाइलों को वर्तमान कार्य निर्देशिका में ले जाएं। संकुचित टार्बॉल फ़ाइलों को निकालने के बाद, अरबीडोप्सिस जीनोम संदर्भ सूचकांक और नॉनकोडिंग आरएनए संदर्भ सूचकांक का निर्माण करें। सभी मध्यवर्ती फाइलों और परिणामों वाले user_selected_folder में एक फ़ोल्डर स्वचालित रूप से उत्पन्न हो जाएगा।इसके बाद एमआइआरदीप2 पाइपलाइन को टेस्ट डेटा का इस्तेमाल करते हुए चलाया जा सकता है । टेस्टिंग आउटफिट्स चेक करने के लिए टैब डी लिमिटेड आउटपुट फाइल देखें। भविष्यवाणी की microRNAs के अंतिम उत्पादन कॉलम है कि गुणसूत्र आईडी, कतरा दिशा, प्रतिनिधि आईडी, अग्रदूत आईडी, परिपक्व miRNA स्थान, अग्रदूत स्थान, परिपक्व अनुक्रम और अग्रदूत अनुक्रम का संकेत मिलता है शामिल होंगे ।फिर progress_log फ़ाइल की जांच करें जो तैयार चरणों और script_log और script_err फ़ाइलों के बारे में जानकारी प्रदान करता है जिसमें प्रोग्राम आउटपुट और चेतावनियां होती हैं। पाइपलाइन चलाने से पहले, यह सुनिश्चित करने के लिए कि इनपुट पढ़ता है उचित प्रारूप में पूर्वप्रसंस्करण कर रहे हैं, गहरी अनुक्रमण के पांच और तीन प्रमुख सिरों से एडाप्टर को हटाएं और यह सुनिश्चित करें कि सभी फास्ट ए आइडेंटिटर अद्वितीय हैं। प्रत्येक अनुक्रम पहचानकर्ता को एक अंडरस्कोर एक्स और एक पूर्णांक के साथ समाप्त होना चाहिए जो सटीक अनुक्रम की कॉपी संख्या को दर्शाता है जिसे गहरे अनुक्रमण डेटासेट में प्राप्त किया गया था।अद्वितीय फास्ट एक पहचानकर्ता सुनिश्चित करने के लिए, एक संदर्भ सूचकांक बनाने ID.To में एक रनिंग नंबर शामिल करें, यदि ब्याज की प्रजातियों के जीनोम दृश्यों को अनुक्रमित किया गया है, तो iGenomes वेबसाइट से बोटाई 2 इंडेक्स फाइलें डाउनलोड करें। इसके बाद, अन्य नॉनकोडिंग आरएनए टुकड़ों से शोर दृश्यों को फ़िल्टर करने के लिए राइबोसोमल आरएनए, ट्रांसफर आरएनए, छोटे परमाणु आरएनए और छोटे न्यूक्लियोलर आरएनए सहित आरएनए फैम से मुख्य नॉनकोडिंग आरएनए इंडेक्स का निर्माण करें। डीप सीक्वेंसिंग डेटा से नए माइक्रोआरएनए का पता लगाने के लिए miRDeep2 का उपयोग करने के लिए, विश्लेषण पाइपलाइन शुरू करने के लिए पैकेज में बैश स्क्रिप्ट चलाएं।एक पढ़ने वाले विभिन्न स्थानों की संख्या को मैप किया जा सकता है, बोटाई 2 चलाने के लिए बेमेल संख्या और प्रति मिलियन रीड्स की दहलीज को आवश्यक रूप में संशोधित किया जा सकता है। miRDeep2 आउटपुट की जांच करने के लिए, स्वचालित रूप से उत्पन्न output_folder में डेटा देखें। इस प्रतिनिधि विश्लेषण में, miRDeep2 माइक्रोआरएनए एनोटेशन पाइपलाइन को पांच पौधों की प्रजातियों से 10 सार्वजनिक एसआरएनए अनुक्रम पुस्तकालयों पर लागू किया गया था, जिसमें धीरे-धीरे जीनोम आकार में वृद्धि हुई थी जैसा कि संकेत दिया गया था।प्रत्येक प्रजाति के लिए, विभिन्न ऊतकों से दो प्रतिनिधि छोटे आरएनए पुस्तकालयों और उनके सूचकांक जीनोम दृश्यों को दो इनपुट के रूप में संसाधित किया जाता है। पिछले तरीकों का उपयोग करना, जीनोम प्रसंस्करण १०० घंटे से अधिक लग सकता है या कई बार जीनोम की लंबाई के कारण विश्लेषण के बीच में रोक होगा । MiRDeep2, हालांकि, मिनट से घंटों तक स्पष्ट रूप से कम समय अवधि में इन भविष्यवाणी प्रक्रियाओं को खत्म करता है।इस परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले दो अनुक्रमित अरबीडोप्सिस छोटे आरएनए के लिए, miRDeep2 ने अन्य उपकरणों की तुलना में संवेदनशीलता और सटीकता दोनों में बेहतर प्रदर्शन किया। कृपया सुनिश्चित करें कि कार्यक्रम के लिए इनपुट इंडेक्स सही है। उदाहरण के लिए, केवल बोटाई इंडेक्स के साथ बोटाई का उपयोग करें और बड़े जीनोम के लिए एक बड़े सूचकांक विकल्प का उपयोग करें।परिणामस्वरूप माइक्रोआरएनए के लक्ष्यों को अनुक्रमण डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी की जा सकती है जो माइक्रोआरएनए फ़ंक्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। चूंकि miRDeep2 का उपयोग एक विशिष्ट पौधों की प्रजातियों में अधिकांश माइक्रोआरएनए की सटीक और संवेदनशीलता से पहचानने के लिए किया जा सकता है, इसलिए पूरे माइक्रोआरएनए फ़ंक्शन की भूमिका का अध्ययन किया जा सकता है।

Research

JoVE Journal

Genetics

Peptide-derived Method to Transport Genes and Proteins Across Cellular and Organellar Barriers in Plants

पेप्टाइड व्युत्पन्न विधि पौधों में सेलुलर के उस पार जीन और प्रोटीन और Organellar बाधाओं को परिवहन करने के लिए

The capacity to introduce exogenous proteins and express (or down-regulate) specific genes in plants provides a powerful tool for fundamental research as ...

Detection of Copy Number Alterations Using Single Cell Sequencing

नकल संख्या बदलाव की जांच सिंगल सेल अनुक्रमण का उपयोग

Detection of genomic changes at single cell resolution is important for characterizing genetic heterogeneity and evolution in normal tissues, cancers, and ...

Systemic Delivery of MicroRNA Using Recombinant Adeno-associated Virus Serotype 9 to Treat Neuromuscular Diseases in Rodents

रिकॉमबिनेंट Adeno-एसोसिएटेड वायरस सीरोटाइप 9 का उपयोग कर MicroRNA की प्रणालीगत डिलिवरी कुतर में Neuromuscular रोगों का इलाज

RNA interference via the endogenous miRNA pathway regulates gene expression by controlling protein synthesis through post-transcriptional gene silencing. ...

An Optogenetic Method to Control and Analyze Gene Expression Patterns in Cell-to-cell Interactions

एक Optogenetic विधि को नियंत्रित करने और सेल में जीन अभिव्यक्ति पैटर्न का विश्लेषण करने वाली सेल बातचीत

Cells should respond properly to temporally changing environments, which are influenced by various factors from surrounding cells. The Notch signaling ...

Targeted Next-generation Sequencing and Bioinformatics Pipeline to Evaluate Genetic Determinants of Constitutional Disease

संवैधानिक रोग के आनुवंशिक निर्धारकों का मूल्यांकन करने के लिए लक्षित अगली पीढ़ी के अनुक्रमण और Bioinformatics पाइपलाइन

Next-generation sequencing (NGS) is quickly revolutionizing how research into the genetic determinants of constitutional disease is performed. The ...

A Rapid and Facile Pipeline for Generating Genomic Point Mutants in C. elegans Using CRISPR/Cas9 Ribonucleoproteins

A Rapid and Facile Pipeline for Generating Genomic Point Mutants in C. elegans Using CRISPR/Cas9 Ribonucleoproteins

C. एलिगेंस में जीनोमिक पॉइंट म्यूटेंट पैदा करने के लिए एक रैपिड और सतही पाइपलाइन का उपयोग CRISPR/Cas9 Ribonucleoproteins

The clustered regularly interspersed palindromic repeats (CRISPR)-CRISPR-associated protein 9 (Cas9) prokaryotic adaptive immune defense system has been ...

Isolation, Characterization and MicroRNA-based Genetic Modification of Human Dental Follicle Stem Cells

अलगाव, लक्षण वर्णन और मानव दंत कूप स्टेम सेल के MicroRNA आधारित आनुवंशिक संशोधन

To date, several stem cell types at different developmental stages are in the focus for the treatment of degenerative diseases. Yet, certain aspects, such ...

Using In Vitro and In-cell SHAPE to Investigate Small Molecule Induced Pre-mRNA Structural Changes

इन विट्रो और में-सेल आकार छोटे अणु प्रेरित पूर्व mRNA संरचनात्मक परिवर्तन की जांच करने के लिए का उपयोग करना

In the process of drug development of RNA-targeting small molecules, elucidating the structural changes upon their interactions with target RNA sequences ...

Characterizing Histone Post-translational Modification Alterations in Yeast Neurodegenerative Proteinopathy Models

विशेषता हिस्one पोस्ट-translational में संशोधन परिवर्तन खमीर न्यूरोडेजेनेरेटिव प्रोटिनोपैथी मॉडल

Neurodegenerative diseases, such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and Parkinson&#39;s disease (PD), cause the loss of hundreds of thousands of lives ...

Enhanced Yeast One-hybrid Screens To Identify Transcription Factor Binding To Human DNA Sequences

बढ़ाया खमीर एक संकर स्क्रीन मानव डीएनए दृश्यों के लिए प्रतिलेखन कारक की पहचान करने के लिए

Identifying the sets of transcription factors (TFs) that regulate each human gene is a daunting task that requires integrating numerous experimental and ...