Name: mirmachine: a one-stop shop for plant mirna annotation
Uploaded: 2021-05-01T13:30:00
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1. Softwareabhängigkeiten und Installation
<ol><li>Installieren Sie Softwareabhängigkeiten von ihrer Home-Site oder mit conda.<ol><li>Laden Sie Perl herunter und installieren Sie es, falls es nicht bereits installiert ist, von seiner Homepage (https://www.perl.org/get.html). HINWEIS: Die dargestellten Ergebnisse wurden mit Perl v5.32.0 vorhergesagt.</li>
		<li>Laden Sie Blast+, ein Ausrichtungsprogramm, von seiner Homepage (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279671/) als ausführbare Datei und als Quellcode her...

<ol>
	<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>Budak, H., Akpinar, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+miRNAs:+biogenesis,+organization+and+origins.">Plant miRNAs: biogenesis, organization and origins.</a> Functional &amp; Integrative Genomics. 15 (5), 523-531 (2015).</li><li>Lee, R. C., Feinbaum, R. 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S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+evolution+of+noncoding+RNAs:+Lack+of+conservation+does+not+mean+lack+of+function.">Rapid evolution of noncoding RNAs: Lack of conservation does not mean lack of function.</a> Trends in Genetics. 22 (1), 1-5 (2006).</li><li>Guleria, P., Mahajan, M., Bhardwaj, J., Yadav, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+small+RNAs:+biogenesis,+mode+of+action+and+their+roles+in+abiotic+stresses.">Plant small RNAs: biogenesis, mode of action and their roles in abiotic stresses.</a> Genomics, Proteomics and Bioinformatics. 9 (6), 183-199 (2011).</li><li>Jones-Rhoades, M. W., Bartel, D. 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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:+Genomics,+biogenesis,+mechanism,+and+function.">MicroRNAs: Genomics, biogenesis, mechanism, and function.</a> Cell. 116 (2), 281-297 (2004).</li><li>Lee, Y., 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+nuclear+RNase+III+Drosha+initiates+microRNA+processing.">The nuclear RNase III Drosha initiates microRNA processing.</a> Nature. 425 (6956), 415-419 (2003).</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>Sanei, M., 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=Mechanisms+of+microRNA+turnover.">Mechanisms of microRNA turnover.</a> Current Opinion in Plant Biology. 27, 199-206 (2015).</li><li>Li, J., Yang, Z., Yu, B., Liu, J., 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=Methylation+protects+miRNAs+and+siRNAs+from+a+3&#8242;-end+uridylation+activity+in+Arabidopsis.">Methylation protects miRNAs and siRNAs from a 3&#8242;-end uridylation activity in Arabidopsis.</a> Current Biology. 15 (16), 1501-1507 (2005).</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>Axtell, M. 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(155), e59864 (2020).</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>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 (1), 26 (2011).</li><li>Wicker, 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=Impact+of+transposable+elements+on+genome+structure+and+evolution+in+bread+wheat.">Impact of transposable elements on genome structure and evolution in bread wheat.</a> Genome Biology. 19 (1), 103 (2018).</li><li>Flavell, R. 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A., Liu, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanism+of+siRNA+production+from+repetitive+DNA.">Mechanism of siRNA production from repetitive DNA.</a> Genes and Development. 29 (5), 526-537 (2015).</li><li>Lam, J. K. W., Chow, M. Y. T., Zhang, Y., Leung, S. W. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=siRNA+versus+miRNA+as+therapeutics+for+gene+silencing.">siRNA versus miRNA as therapeutics for gene silencing.</a> Molecular Therapy. Nucleic Acids. 4 (9), 252 (2015).</li><li>Bartel, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MicroRNAs+directing+siRNA+biogenesis.">MicroRNAs directing siRNA biogenesis.</a> Nature Structural and Molecular Biology. 12 (7), 569-571 (2005).</li><li>Meng, Y., Shao, C., Wang, H., Chen, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Are+all+the+miRBase-registered+microRNAs+true?+A+structure-+and+expression-based+re-examination+in+plants.">Are all the miRBase-registered microRNAs true? A structure- and expression-based re-examination in plants.</a> RNA Biology. 9 (3), 249-253 (2012).</li><li>Berezikov, 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=Evolutionary+flux+of+canonical+microRNAs+and+mirtrons+in+Drosophila.">Evolutionary flux of canonical microRNAs and mirtrons in Drosophila.</a> Nature Genetics. 42 (1), 6-9 (2010).</li></ol>

Unsere miRNA-Pipeline SUmir wurde in den letzten zehn Jahren für die Identifizierung vieler pflanzlicher miRNAs verwendet. Hier haben wir eine neue, vollautomatische und frei verfügbare miRNA-Identifikations- und Annotationspipeline entwickelt, mirMachine. Darüber hinaus war eine Reihe von miRNA-Identifikationspipelines, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die vorherige Pipeline, von der UNAfold-Software21 abhängig, die im Laufe der Zeit zu einer kommerziellen Software wurde, obwohl si...

Fortschritte bei Sequenzierungstechnologien der nächsten Generation haben das Verständnis von RNA-Strukturen und regulatorischen Elementen erweitert und funktionell wichtige nicht-kodierende RNAs (ncRNAs) aufgedeckt. Unter den verschiedenen Arten von ncRNAs stellen microRNAs (miRNAs) eine grundlegende regulatorische Klasse kleiner RNAs mit einer Länge zwischen 19 und 24 Nukleotiden in Pflanzendar 1,2. Seit der Entdeckung der ersten miRNA im Fadenwurm Caenorhabditis elegans3 wurden das Vorhandensein und die Funktionen von miRNAs auch in tierischen und pflanzlichen Genomen umfassend untersucht 4,5,6. miRNAs funktionieren, indem sie mRNAs zur Spaltung oder translationalen Repression anvisieren7. Zunehmende Beweise haben auch gezeigt, dass miRNAs an einer Vielzahl biologischer Prozesse in Pflanzen beteiligt sind, einschließlich Wachstum und Entwicklung8, Selbstbiogenese9 und mehrere biotische und abiotische Stressreaktionen10.
In Pflanzen werden miRNAs zunächst aus langen primären Transkripten, sogenannten pri-miRNAs11, verarbeitet. Diese pri-miRNAs, die durch RNA-Polymerase II im Zellkern erzeugt werden, sind lange Transkripte, die eine unvollkommene Foldback-Strukturbilden 12. Die pri-miRNAs durchlaufen später einen Spaltungsprozess, um endogene einzelsträngige (ss) Haarnadelvorläufer von miRNAs, sogenannte prä-miRNAs11, herzustellen. Die prä-miRNA bildet eine Haarnadel-ähnliche Struktur, in der sich ein einzelner Strang zu einer doppelsträngigen Struktur faltet, um einen miRNA-Duplex (miRNA/miRNA*)13 herauszuschneiden. Dicer-ähnliches Protein schneidet beide Stränge des miRNA/miRNA*-Duplex, so dass 2-Nukleotid-3'-Überhänge14,15 übrig bleiben. Der miRNA-Duplex ist innerhalb des Zellkerns methyliert, was das 3'-Ende der miRNA vor Abbau und Uridylierungsaktivitätschützt 16,17. Eine Helikase wickelt den methylierten miRNA-Duplex nach dem Export ab und setzt die reife miRNA dem RNA-induzierten Silencing-Komplex (RISC) im Zytosol18 aus. Ein Strang des Duplex ist reife miRNA, die in RISC eingebaut ist, während der andere Strang, miRNA*, abgebaut wird. Der miRNA-RISC-Komplex bindet an die Zielsequenz, was entweder zum mRNA-Abbau bei vollständiger Komplementarität oder zur translationalen Repression bei partieller Komplementarität führt13.
Basierend auf den Expressions- und Biogenesemerkmalen wurden Richtlinien für die miRNA-Annotation beschrieben15,19. Mit den definierten Richtlinien entwickelten Lucas und Budak die SUmir-Pipeline, um eine homologiebasierte in silico miRNA-Identifizierung in Pflanzendurchzuführen 9. Die SUmir-Pipeline bestand aus zwei Skripten: SUmirFind und SUmirFold. SUmirFind führt Ähnlichkeitssuchen mit bekannten miRNA-Datensätzen durch das Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) des National Center for Biotechnology Information (NCBI) mit modifizierten Parametern durch, um Treffer mit nur 2 oder weniger Diskrepanzen einzubeziehen und Verzerrungen in Richtung kürzerer Treffer zu vermeiden (blastn-short -ungapped -penalty -1 -reward 1). SUmirFold wertet die Sekundärstruktur der mutmaßlichen miRNA-Sequenzen aus BLAST20-Ergebnissen mit UNAfold21 aus. SUmirFold unterscheidet miRNAs von kleinen interferierenden RNAs durch die Identifizierung der Eigenschaften der Haarnadelstruktur. Darüber hinaus unterscheidet es miRNAs von anderen ssRNAs wie tRNA und rRNA durch die Parameter, minimalen Faltenenergieindex > 0,67 und GC-Gehalt von 24-71%. Diese Pipeline wurde kürzlich aktualisiert, indem zwei zusätzliche Schritte hinzugefügt wurden, um (i) die Sensitivität zu erhöhen, (ii) die Annotationsgenauigkeit zu erhöhen und (iii) die genomische Verteilung der vorhergesagten miRNA-Genebereitzustellen 22. Angesichts der hohen Erhaltung pflanzlicher miRNA-Sequenzen23 wurde diese Pipeline ursprünglich für die homologiebasierte miRNA-Vorhersage entwickelt. Neuartige miRNAs konnten jedoch mit dieser bioinformatischen Analyse nicht genau identifiziert werden, da sie stark auf der Sequenzkonservierung von miRNAs zwischen eng verwandten Spezies beruhte.
Dieser Artikel stellt eine neue und vollautomatische miRNA-Pipeline vor, mirMachine, die 1) bekannte und neuartige miRNAs genauer identifizieren kann (zum Beispiel verwendet die Pipeline jetzt sRNA-seq-basierte neuartige miRNA-Vorhersagen sowie homologiebasierte miRNA-Identifizierung) und 2) vollständig automatisiert und frei verfügbar ist. Die Ergebnisse umfassten auch die genomischen Verteilungen der vorhergesagten miRNAs. mirMachine wurde sowohl für homologiebasierte als auch für sRNA-seq-basierte Vorhersagen in Weizen- und Arabidopsis-Genomen getestet. Obwohl ursprünglich als freie Software veröffentlicht, wurde UNAfold in den letzten zehn Jahren zu einer kommerziellen Software. Mit diesem Upgrade wurde das Sekundärstrukturvorhersagetool von UNAfold auf RNAfold umgestellt, so dass mirMachine frei verfügbar sein kann. Benutzer können nun ein kurzes Einreichungsskript ausführen, um die vollautomatische mirMachine-Pipeline auszuführen (Beispiele finden Sie unter https://github.com/hbusra/mirMachine.git).

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279671/</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Blast+</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>https://github.com/hbusra/mirMachine.git</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>mirMachine submission script</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>https://www.perl.org/get.html</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Perl</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>https://www.tbi.univie.ac.at/RNA/</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>RNAfold</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Arabidopsis TAIR10</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Triticum aestivum (wheat, IWGSC RefSeq v2)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

mirmachine: a one-stop shop for plant mirna annotation

Von verschiedenen Arten von nicht-kodierenden RNAs standen microRNAs (miRNAs) in den letzten zehn Jahren wohl im Rampenlicht. Als posttranskriptionelle Regulatoren der Genexpression spielen miRNAs eine Schlüsselrolle in verschiedenen zellulären Signalwegen, einschließlich der Entwicklung und Reaktion auf a/biotischen Stress wie Dürre und Krankheiten. Qualitativ hochwertige Referenzgenomsequenzen ermöglichten die Identifizierung und Annotation von miRNAs in mehreren Pflanzenarten, bei denen miRNA-Sequenzen hochkonserviert sind. Da computergestützte miRNA-Identifikations- und Annotationsprozesse meist fehleranfällige Prozesse sind, erhöhen homologiebasierte Vorhersagen die Vorhersagegenauigkeit. Wir haben in den letzten zehn Jahren die miRNA-Annotationspipeline SUmir entwickelt und verbessert, die seitdem für mehrere Pflanzengenome verwendet wurde. 
Diese Studie stellt eine vollautomatische, neue miRNA-Pipeline, mirMachine (miRNA Machine), vor, indem (i) ein zusätzlicher Filterschritt zu den Sekundärstrukturvorhersagen hinzugefügt wird, (ii) sie vollständig automatisiert wird und (iii) neue Optionen eingeführt werden, um entweder bekannte miRNA basierend auf Homologie oder neuartige miRNAs basierend auf kleinen RNA-Sequenzierungslesevorgängen unter Verwendung der vorherigen Pipeline vorherzusagen. Die neue miRNA-Pipeline, mirMachine, wurde mit The Arabidopsis Information Resource, TAIR10, der Veröffentlichung des Arabidopsis-Genoms und dem Weizenreferenzgenom v2 des International Wheat Genome Sequencing Consortium (IWGSC) getestet.

Die oben beschriebene miRNA-Pipeline mirMachine wurde zur schnellen Bewertung der Leistungsfähigkeit der Pipeline auf die Testdaten angewendet. Nur die an miRBase v22.1 deponierten hochzuverlässigen pflanzlichen miRNAs wurden gegen das Chromosom 5A des IWGSC-Weizen-RefSeq-Genoms v224 gescreent. mirMachine_find ergab 312 Treffer für die nicht redundante Liste von 189 hochzuverlässigen miRNAs mit maximal 1 zulässigen Mismatch (Tabelle 1). mirMachine_fold klassifizierten 49 von ...

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mirMachine: A One-Stop Shop for Plant miRNA Annotation

Hier stellen wir eine neue und vollautomatische miRNA-Pipeline vor, mirMachine, die 1) bekannte und neuartige miRNAs genauer identifizieren kann und 2) vollautomatisch und frei verfügbar ist. Benutzer können nun ein kurzes Einreichungsskript ausführen, um die vollautomatische mirMachine-Pipeline auszuführen.

mirMachine: Ein One-Stop-Shop für pflanzliche miRNA-Annotation

Of different types of noncoding RNAs, microRNAs (miRNAs) have arguably been in the spotlight over the last decade. As post-transcriptional regulators of ...

Die computergestützte Identifizierung von Mikro-RNAs liefert hohe falsch positive Vorhersagen. Mit den jüngsten Updates bietet mirMachine eine hohe Sensitivität und Spezifität in bekannten und neuartigen Mikro-RNA-Vorhersagen. MirMachine hat sich in Bezug auf die Empfindlichkeit als den neuesten Mikro-RNA-Algorithmen überlegen erwiesen und mirMachine ist jetzt voll automatisiert und frei verfügbar, so dass jeder es mit Anweisungen verwenden kann.MirMachine kann die genomweite Verteilung der mutmaßlichen Mikro-RNAs vorhersagen, ohne die Daten spezifisch für Gewebe und Bedingungen einzuschränken. Die Verfügbarkeit der vorläufigen Daten vor dem msRNA-Sequenzierungsexperiment würde den Verifikationsprozess für die wichtigen Mikro-RNA-Gene beschleunigen. Bevor Sie die Maschine einrichten, laden Sie Softwareabhängigkeiten von den jeweiligen Home-Sites über die Links im Textmanuskript herunter und installieren Sie sie.Alternativ ist eine einfachere und schnellere Möglichkeit, die Softwareabhängigkeiten zu installieren, die Verwendung von conduct mit den im Textmanuskript bereitgestellten Befehlen. Laden Sie die neueste Version der mirMachine-Skripte herunter, das reine Maschineneinreichungsskript von GitHub. Legen Sie dann den Skriptpfad auf der Registerkarte Pfad fest.Stellen Sie sicher, dass die mirMachine und ihre Abhängigkeiten korrekt heruntergeladen wurden, indem Sie die mirMachine für Testdaten von GitHub ausführen. Überprüfen Sie den Auftragsstatus auf dem Bildschirm anhand des Standardausgabestreams. Sobald der fertige Text angezeigt wird, steuern Sie die Ausgabedateien.Steuern Sie die Hairpins dot TBL dot out dot TBL Ausgabedateien. Beachten Sie die reife miRNA pre miRNA und die miRNAs Sternsequenzen in der zweiten, dritten und sechsten Spalte. Finden Sie die Position der vorhergesagten miRNAs auf den Chromosomen am Ende jeder Zeile.Überprüfen Sie dann die Protokolldateien auf die Programmausgaben und Warnungen. Für die homologiebasierte Identifizierung führen Sie die mirMachine mit dem Bash-Skript aus und überprüfen Sie die vorhergesagten mRNAs. Suchen Sie die Ausgabedatei für die reifen miRNAs und prä-miRNA-schnellsten Sequenzen sowie die Ausgabedatei für die Haarnadel-Protokolldatei.Für die neuartige miRNA-Identifizierung werden die sRNA-seq Fast Q-Dateien in das richtige FASTA-Format vorverarbeitet. Trimmen Sie die Adapter und entfernen Sie Lesevorgänge mit niedriger Qualität, wie sie N enthalten, da die Vorverarbeitung für die sRNA-seq-Lesevorgänge nicht Teil von mirMachine ist. Wählen Sie ein stabiles Trimmwerkzeug und Trimmparameter für die übermittelten Daten.Konvertieren Sie die FASTQ-Datei in FASTA-Datei als Eingabedatei. Wenn eine Fülltabellendatei bereitgestellt wird, verwenden Sie das mit den mirMachine-Skripten bereitgestellte Änderungsskript, um die Tabellendatei in eine ordnungsgemäße FASTA-Eingabe zu konvertieren. Führen Sie dann die mirMachine mit dem Bash-Skript aus.Überprüfen Sie die vorhergesagten miRNAs. Suchen Sie die Ausgabedatei für die vorhergesagten mRNAs und prem miRNA FASTA-Sequenzen und die Ausgabedatei für die Haarnadel-Protokolldatei. Setzen Sie die Dash-DB-Option auf eine Blast-Datenbank, um die Gebäudereferenzdatenbank innerhalb der Pipeline zu überspringen.Setzen Sie die Option Strich M auf die Anzahl der zulässigen Abweichungen und den Strich N auf die Anzahl der Treffer, die nach der Ausrichtung eliminiert werden sollen. Ändern Sie dies basierend auf der Art. Verwenden Sie den Bindestrich long, um die sekundären Strukturen für die verdächtige Liste zu bewerten, und den Bindestrich, um die neuartige miRNA-Vorhersage basierend auf sRNA-seq-Daten zu aktivieren.Setzen Sie die Option dash L max auf die maximale Länge der S-RNA-seq-Lesevorgänge, die in das Screening einbezogen werden sollen, und die Option dash L min auf die minimale Länge der sRNA-seq-Lesevorgänge, die im Screening enthalten sein sollen. Verwenden Sie die Option Dash RPM, um den Schwellenwert für Lesevorgänge pro Million festzulegen. In der repräsentativen Analyse.Die Verteilung der mRNA-Familien von den Chromosomen fünf A des IWGSC-Weizens wird dargestellt. Die am höchsten vertretene Gruppe von mRNAs war miR9666 mit 18 identifizierten miRNAs. Leistung der mirMachine bei Arabidopsis thaliana und Weizenarten im Vergleich zur miRDP2.Vergleiche der Sensitivität und der Nummer zwei der positiven Ergebnisse zeigten, dass mirMachine miRDP2 auf den Arabidopsis-Daten übertraf. Für die Weizendaten lieferte die auf mirMachine Homologie basierende Vorhersage mit Expressionsnachweisen eine bessere Sensitivität als miRDP2. Für beide Genome prognostizierte miRDP2 eine höhere Anzahl von True Positives als sRNAs-seq und homologiebasierte Vorhersagen.Das Einrichten der erforderlichen Anwendung könnte für den unerfahrenen Benutzer mühsam sein. Das Folgen dieses Video-Tutorials würde helfen. Die Visualisierung des Installationsprozesses wird die nicht computergestützten Forscher ermutigen, in einige grundlegende Berechnungen einzusteigen.Darüber hinaus wird die Untersuchung der Ausgabedateien im Video den Benutzern definitiv helfen, ihre Ergebnisse zu interpretieren.

Research

JoVE Journal

Biology

Choice and No-Choice Assays for Testing the Resistance of A. thaliana to Chewing Insects

Auswahl und No-Choice Tests zur Prüfung der Beständigkeit von A. thaliana zu Fraßinsekten

Larvae of the small white cabbage butterfly are a pest in agricultural settings. This caterpillar species feeds from plants in the cabbage family, which ...

Forschung

Biologie

Virus-induced Gene Silencing (VIGS) in Nicotiana benthamiana and Tomato

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RNA interference (RNAi) is a highly specific gene-silencing phenomenon triggered by dsRNA1. This silencing mechanism uses two major classes of RNA ...

A &#946;-glucuronidase (GUS) Based Cell Death Assay

A ÃƒÅ½Ã‚Â²-glucuronidase GUS Based Cell Death Assay

Eine β-Glucuronidase (GUS) Basierend Cell Death Assay

We have developed a novel transient plant expression system that simultaneously expresses the reporter gene, &beta;-glucuronidase (GUS), with putative ...

Agrobacterium-Mediated Virus-Induced Gene Silencing Assay In Cotton

Agrobacterium-vermittelte Virus-induced gene silencing Assay In Cotton

Cotton (Gossypium hirsutum) is one of the most important crops worldwide. Considerable efforts have been made on molecular breeding of new varieties.  The ...

Annotation of Plant Gene Function via Combined Genomics, Metabolomics and Informatics

Annotation of Plant Gene-Funktion über Kombinierte Genomics, Metabolomik und Informatik

Given the ever expanding number of model plant species for which complete genome sequences are available and the abundance of bio-resources such as ...

Agroinfiltration and PVX Agroinfection in Potato and Nicotiana benthamiana

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A New Approach for the Comparative Analysis of Multiprotein Complexes Based on 15N Metabolic Labeling and Quantitative Mass Spectrometry

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A Fast Air-dry Dropping Chromosome Preparation Method Suitable for FISH in Plants

Eine schnelle Klima trockenen Dropping Chromosom Herstellungsverfahren Geeignet für FISH in Pflanzen

Preparation of chromosome spreads is a prerequisite for the successful performance of fluorescence in situ hybridization (FISH). Preparation of high ...

High-throughput CRISPR Vector Construction and Characterization of DNA Modifications by Generation of Tomato Hairy Roots

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