Name: mirmachine: a one-stop shop for plant mirna annotation
Uploaded: 2021-05-01T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about mirMachine: A One-Stop Shop for Plant miRNA Annotation at JoVE.com

1. Dependencias e instalación de software
<ol><li>Instale dependencias de software desde su sitio de inicio o usando conda.<ol><li>Descargue e instale Perl, si aún no está instalado, desde su sitio de inicio (https://www.perl.org/get.html). NOTA: Los resultados representados se predijeron utilizando Perl v5.32.0.</li>
		<li>Descargue Blast+, un programa de alineación, desde su sitio principal (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279671/) como ejecutable y como código fuente. NOTA: Los resultados representa...

<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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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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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>

Nuestra línea de miARN, SUmir, se ha utilizado para la identificación de muchos miARN de plantas durante la última década. Aquí, desarrollamos una nueva tubería de identificación y anotación de miARN totalmente automatizada y disponible gratuitamente, mirMachine. Además, varias tuberías de identificación de miARN, incluida, entre otras, la tubería anterior, dependían del software UNAfold21, que se convirtió en un software comercial con el tiempo, aunque una vez estuvo disponible grat...

Los avances en las tecnologías de secuenciación de próxima generación han ampliado la comprensión de las estructuras de ARN y los elementos reguladores, revelando ARN no codificantes (ncRNA) funcionalmente importantes. Entre los diferentes tipos de ncRNAs, los microRNAs (miRNAs) constituyen una clase reguladora fundamental de pequeños RNAs con una longitud entre 19 y 24 nucleótidos en plantas 1,2. Desde el descubrimiento del primer miARN en el nematodo Caenorhabditis elegans3, la presencia y las funciones de los miARN se han estudiado ampliamente en genomas animales y vegetales, así comoen 4,5,6. Los miARN funcionan dirigiéndose a los ARNm para la escisión o la represión traslacional7. La evidencia acumulada también ha demostrado que los miARN están involucrados en una amplia gama de procesos biológicos en las plantas, incluyendo el crecimiento y el desarrollo8, la autobiogénesis9 y varias respuestas de estrés biótico y abiótico10.
En las plantas, los miARN se procesan inicialmente a partir de transcripciones primarias largas llamadas pri-miARN11. Estos pri-miRNAs generados por la ARN polimerasa II dentro del núcleo son transcripciones largas que forman una estructura imperfecta de pliegue hacia atrás12. Los pri-miRNAs luego se someten a un proceso de escisión para producir precursores endógenos de horquilla monocatenaria (ss) de miRNAs llamados pre-miRNAs11. El pre-miARN forma una estructura similar a una horquilla en la que una sola hebra se pliega en una estructura de doble cadena para extirpar un miARN dúplex (miARN / miARN *)13. La proteína tipo Dicer corta ambas hebras del dúplex miRNA/miRNA*, dejando voladizos de 2-nucleótidos 3'-14,15. El miARN dúplex está metilado dentro del núcleo, lo que protege el extremo 3' del miARN de la degradación y la actividad de uridilación16,17. Una helicasa desenrolla el miARN dúplex metilado después de la exportación y expone el miARN maduro al complejo de silenciamiento inducido por ARN (RISC) en el citosol18. Una hebra del dúplex es miARN maduro incorporado en RISC, mientras que la otra hebra, miARN*, se degrada. El complejo miRNA-RISC se une a la secuencia diana, lo que conduce a la degradación del ARNm en caso de complementariedad completa o a la represión traslacional en caso de complementariedad parcial13.
Con base en las características de expresión y biogénesis, se han descrito directrices para la anotación de miARN15,19. Con las directrices definidas, Lucas y Budak desarrollaron el pipeline SUmir para realizar una identificación in silico de miRNA basada en homología en plantas9. La canalización de SUmir estaba compuesta por dos scripts: SUmirFind y SUmirFold. SUmirFind realiza búsquedas de similitud contra conjuntos de datos de miARN conocidos a través de la herramienta de búsqueda básica de alineación local (BLAST) del Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI) con parámetros modificados para incluir aciertos con solo 2 o menos desajustes y para evitar el sesgo hacia golpes más cortos (blastn-short -ungapped -penalty -1 -reward 1). SUmirFold evalúa la estructura secundaria de las supuestas secuencias de miARN a partir de los resultados de BLAST20 utilizando UNAfold21. SUmirFold diferencia los miRNAs de los pequeños RNAs interferentes mediante la identificación de las características de la estructura de horquilla. Además, diferencia los miRNAs de otros ssRNAs como tRNA y rRNA por los parámetros, el índice mínimo de energía de pliegue > 0.67 y el contenido de GC de 24-71%. Esta tubería se ha actualizado recientemente agregando dos pasos adicionales para (i) aumentar la sensibilidad, (ii) aumentar la precisión de la anotación y (iii) proporcionar la distribución genómica de los genes de miARN predichos22. Dada la alta conservación de las secuencias de miARN de plantas23, esta tubería fue diseñada originalmente para la predicción de miARN basada en homología. Sin embargo, los nuevos miARN no pudieron identificarse con precisión con este análisis bioinformático, ya que dependía en gran medida de la conservación de secuencias de miARN entre especies estrechamente relacionadas.
Este documento presenta una nueva y totalmente automatizada tubería de miARN, mirMachine que 1) puede identificar miARN conocidos y nuevos con mayor precisión (por ejemplo, la tubería ahora utiliza predicciones novedosas de miARN basadas en sRNA-seq, así como la identificación de miARN basada en homología) y 2) está totalmente automatizado y disponible gratuitamente. Los resultados también han incluido las distribuciones genómicas de los miRNAs predichos. mirMachine se probó para predicciones basadas en homología y basadas en sRNA-seq en genomas de trigo y Arabidopsis . Aunque inicialmente se lanzó como software libre, UNAfold se convirtió en un software comercial en la última década. Con esta actualización, la herramienta de predicción de estructura secundaria se cambió de UNAfold a RNAfold para que mirMachine pueda estar disponible gratuitamente. Los usuarios ahora pueden ejecutar un script de envío corto para ejecutar la canalización mirMachine totalmente automatizada (se proporcionan ejemplos en 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

De los diferentes tipos de ARN no codificantes, los microARN (miARN) han estado en el centro de atención durante la última década. Como reguladores post-transcripcionales de la expresión génica, los miRNAs juegan un papel clave en varias vías celulares, incluyendo tanto el desarrollo como la respuesta al estrés biótico, como la sequía y las enfermedades. Tener secuencias genómicas de referencia de alta calidad permitió la identificación y anotación de miARN en varias especies de plantas, donde las secuencias de miARN están altamente conservadas. Como los procesos computacionales de identificación y anotación de miARN son en su mayoría procesos propensos a errores, las predicciones basadas en homología aumentan la precisión de la predicción. Desarrollamos y hemos mejorado la línea de anotación de miARN, SUmir, en la última década, que se ha utilizado para varios genomas de plantas desde entonces. 
Este estudio presenta una nueva tubería de miARN totalmente automatizada, mirMachine (miRNA Machine), (i) agregando un paso de filtrado adicional en las predicciones de la estructura secundaria, (ii) haciéndolo completamente automatizado, y (iii) introduciendo nuevas opciones para predecir miARN conocidos basados en homología o nuevos miARN basados en pequeñas lecturas de secuenciación de ARN utilizando la tubería anterior. La nueva tubería de miARN, mirMachine, se probó utilizando The Arabidopsis Information Resource, TAIR10, liberación del genoma de Arabidopsis y el genoma de referencia de trigo v2 del Consorcio Internacional de Secuenciación del Genoma del Genoma del Trigo (IWGSC).

La tubería de miARN, mirMachine, descrita anteriormente se aplicó a los datos de prueba para la evaluación rápida del rendimiento de la tubería. Solo los miARN vegetales de alta confianza depositados en miRBasa v22.1 se examinaron contra el cromosoma 5A del genoma RefSeq v224 del trigo IWGSC. mirMachine_find devolvió 312 aciertos para la lista no redundante de 189 miARN de alta confianza con un máximo de 1 desajuste permitido (Tabla 1). mirMachine_fold clasificado 49 de ell...

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mirMachine: A One-Stop Shop for Plant miRNA Annotation

Aquí, presentamos una nueva y totalmente automatizada tubería de miARN, mirMachine que 1) puede identificar miARN conocidos y novedosos con mayor precisión y 2) está totalmente automatizada y disponible gratuitamente. Los usuarios ahora pueden ejecutar un breve script de envío para ejecutar la canalización mirMachine totalmente automatizada.

mirMachine: Una ventanilla única para la anotación de miARN de plantas

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

La identificación computacional de micro ARN produce altas predicciones de falsos positivos. Con las actualizaciones recientes, mirMachine proporciona una alta sensibilidad y especificidad en predicciones conocidas y novedosas de micro ARN. MirMachine ha demostrado ser superior a los algoritmos de micro ARN más recientes en términos de sensibilidad y mirMachine ahora está totalmente automatizado y disponible gratuitamente para que todos puedan usarlo con las instrucciones proporcionadas.MirMachine puede predecir la distribución en todo el genoma de los micro ARN putativos sin limitación de los datos específicos de tejidos y condiciones. La disponibilidad de los datos preliminares antes del experimento de secuenciación de ARNms aceleraría el proceso de verificación de los importantes genes de microARN. Antes de configurar la máquina, descargue e instale las dependencias de software de los respectivos sitios de inicio utilizando los enlaces en el manuscrito de texto.Alternativamente, una forma más fácil y rápida de instalar las dependencias del software es usar la conducta utilizando los comandos proporcionados en el texto manuscrito. Descargue la última versión de los scripts mirMachine, el mero script de envío de máquinas desde GitHub. A continuación, establezca la ruta de los scripts en la pestaña de ruta.Asegúrese de que mirMachine y sus dependencias se hayan descargado correctamente ejecutando mirMachine en datos de prueba desde GitHub. Compruebe el estado del trabajo en la pantalla mediante el flujo de salida estándar. Una vez que aparezca todo el texto terminado, controle los archivos de salida.Controle las horquillas punto TBL punto salida archivos de salida TBL. Observe las secuencias de estrellas de miARN maduro y miARN en la segunda, tercera y sexta columnas. Encuentra la ubicación de los miARN predichos en los cromosomas al final de cada línea.A continuación, compruebe los archivos de registro para las salidas y advertencias del programa. Para la identificación basada en homología, ejecute mirMachine utilizando el script bash y verifique los ARNm predichos. Encuentre el archivo de salida para las secuencias más rápidas de miARN maduros y pre miARN, así como el archivo de salida para el archivo de registro de horquilla.Para una nueva identificación de miARN, preprocese los archivos sRNA-seq Fast Q en el formato FASTA adecuado. Recorte los adaptadores y elimine las lecturas de baja calidad como las que contienen N, ya que el preprocesamiento para las lecturas de sRNA-seq no forma parte de mirMachine. Elija una herramienta de recorte estable y parámetros de recorte para los datos enviados.Convierta el archivo FASTQ en un archivo FASTA como archivo de entrada. Si se proporciona un archivo de tabla de abundancia, utilice el script de modificación proporcionado con los scripts mirMachine para convertir el archivo de tabla en una entrada FASTA adecuada. A continuación, ejecute mirMachine utilizando el script bash.Compruebe los miRNAs predichos. Busque el archivo de salida para los ARNm previstos y las secuencias FASTA de miARN prem y el archivo de salida para el archivo de registro de horquilla. Establezca la opción dash DB en una base de datos de explosión para omitir la base de datos de referencia de construcción dentro de la canalización.Establezca la opción M del guión en el número de discrepancias permitidas y el guión N en el número de aciertos que se eliminarán después de la alineación. Cambie esto según la especie. Use el guión largo para evaluar las estructuras secundarias para la lista de sospechosos, y el guión para activar la nueva predicción de miARN basada en datos de sRNA-seq.Establezca la opción dash L max en la longitud máxima de las lecturas de S RNA-seq para incluir en la detección y la opción dash L min en la longitud mínima de las lecturas de sRNA-seq que debe tener en la selección. Utilice la opción RPM del guión para establecer el umbral de lecturas por millón. En el análisis representativo.Se muestra la distribución de las familias de ARNm del cromosoma cinco A del trigo IWGSC. El grupo de ARNm más representado fue miR9666 con 18 miARN identificados. Rendimiento de la mirMachine en especies de Arabidopsis thaliana y trigo en comparación con la miRDP2.Las comparaciones de la sensibilidad y los positivos número dos mostraron que mirMachine superó a miRDP2 en los datos de Arabidopsis. Para los datos de trigo, la predicción basada en la homología de mirMachine con evidencia de expresión proporcionó una mejor sensibilidad que miRDP2. Para ambos genomas, miRDP2 predijo un mayor número de verdaderos positivos que sRNAs-seq y las predicciones basadas en homología.Configurar la aplicación requerida podría ser una carga para el usuario sin experiencia. Seguir este video tutorial ayudaría. La visualización del proceso de instalación alentará a los investigadores no computacionales a entrar en la computación básica.Además, investigar los archivos de salida en el video definitivamente ayudará a los usuarios a interpretar sus resultados.

Research

JoVE Journal

Biology

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

Elección y no elección-Los ensayos para probar la resistencia de A. thaliana a insectos masticadores

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

Investigación

Biología

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

Virus-induced Gene Silencing VIGS in Nicotiana benthamiana and Tomato

Inducida por el virus de silenciamiento génico (VIGS) en Nicotiana benthamiana Y tomate

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

A β-glucuronidasa (GUS), basada en células de ensayo Muerte

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

Mediada por Agrobacterium inducida por el virus Gene ensayo silenciamiento en algodón

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

Anotación de la función de genes de plantas a través de la genómica, la metabolómica combinados e Informática

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

Agroinfiltration and PVX Agroinfection in Potato and Nicotiana benthamiana

Agroinfiltración y PVX Agroinfección en Papa y Nicotiana benthamiana

Agroinfiltration and PVX agroinfection are two efficient transient expression assays for functional analysis of candidate genes in plants. The most ...

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

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

Un nuevo enfoque para el análisis comparativo de Multiproteinas complejos basados ​​en<sup&gt; 15</sup&gt; N metabólico Etiquetado y cuantitativa de Espectrometría de Masas

The introduced protocol provides a tool for the analysis of multiprotein complexes in the thylakoid membrane, by revealing insights into complex ...

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

Una caída Cromosoma Aire seco Rápido Método de preparación adecuados para FISH en Plantas

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

De alto rendimiento CRISPR vector de la construcción y caracterización de las modificaciones del ADN mediante la generación de raíces peludas tomate

Targeted DNA mutations generated by vectors with clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)/Cas9 technology have proven useful for ...

Rapid Analysis of Circadian Phenotypes in Arabidopsis Protoplasts Transfected with a Luminescent Clock Reporter

Análisis rápido de los fenotipos circadianos en Arabidopsis protoplastos transfectadas con un reloj luminiscentes Reportero

The plant circadian clock allows the anticipation of daily changes to the environment. This anticipation aids the responses to temporally predictable ...