Informacija

Kako označiti modele gena SwitchGear?

Kako označiti modele gena SwitchGear?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Prema ovoj stranici (http://switchgeargenomics.com/wp-content/uploads/2009/02/switchdb_technote1.pdf), modeli gena SwitchGear mogu biti označeni napomenom NCBI-a povezane s pristupnim brojevima Refseq-a, ali nisam mogao pronaći takve informacije na ovoj stranici (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/), koja je navedena na gornjoj stranici u pdf -u ...

Kako mogu označiti modele gena SwitchGear?


Velika zbirka i bilješka modela gena za datulje (Phoenix dactylifera, L.)

Datulja (Phoenix dactylifera L.), poznat po plodovima bogatim šećerom (datulje), a ljudi ga uzgajaju od 4.000 godina prije Krista, ekonomski je važan usjev na Bliskom istoku, u sjevernoj Africi i sve više na drugim mjestima gdje su pogodne klime. Unatoč dugoj povijesti ljudskog uzgoja, razumijevanje P. dactylifera genetika i molekularna biologija prilično su ograničene, ometane nedostatkom kvalitetnih osnovnih podataka iz genomike i transkriptomike. Ovdje izvještavamo o velikim naporima u generiranju modela gena (sastavljene oznake označenih sekvenci ili EST-a i mapirane na skup genoma) za P. dactylifera, koristeći dugo čitanu platformu za pirosekvencioniranje (Roche/454 GS FLX Titanium) u velikoj pokrivenosti. Izgradili smo četrnaest biblioteka cDNA iz različitih P. dactylifera tkiva (sorta Khalas) i stekli 15,778,993 sirovih očitanja sekvenciranja —oko milijun čitanja sekvenciranja po biblioteci —i združene sekvence su sastavljene u 67 651 ne-redundantnih kontiga i 301 978 singletona. Označili smo 52.725 contigova na temelju baza podataka postrojenja i 45 contigs na temelju funkcionalnih domena koje se odnose na bazu podataka Pfam. Od označenih kontiga dodijelili smo GO (Gene Ontology) pojmove 36.086 kontiga i KEGG puteve do 7.032 kontiga. Naša usporedna analiza pokazala je da je 70,6  % (47,930), 69,4  % (47,089), 68,4  % (46,441), te 69,3  % (47,048) od P. dactylifera modeli gena dijele se s rižom, sirkom, Arabidopsis, odnosno vinove loze. Također smo dodijelili naše genske modele genima za održavanje i specifičnim za tkivo na temelju njihove specifičnosti za tkivo.

Dodatni elektronički materijal

Mrežna inačica ovog članka (doi: 10.1007/s11103-012-9924-z) sadrži dodatni materijal koji je dostupan ovlaštenim korisnicima.


Uvod

Fagi, virusi koji inficiraju bakterije, predstavljaju jedinstvene izazove za bioinformatiku. Postoji ograničenje koliko se DNK može zapakirati u kapsidu, pa su stoga geni faga općenito kratki, obično u rasponu 20–100 kb. Po potrebi, njihovi genomi su kompaktni: geni faga su kraći od njihovih bakterijskih homologa koji se često zajedno transkribiraju, a susjedni otvoreni okviri čitanja (ORF) često se preklapaju (Kang et al., 2017.). U nekoliko slučajeva, geni faga su kodirani jedan u drugom (Cahill et al., Ljeto 2017 et al., 2007.). Nasuprot tome, bakterijski geni općenito su duži, odvojeni međugenim razmaknicama i često mijenjaju niti (Kang et al., 2017.). Ne postoje bioinformatički alati posebno osmišljeni za identifikaciju gena u genomima faga, pa se tipično koriste algoritmi dizajnirani za identifikaciju bakterijskih gena (McNair et al., 2018.). Na primjer, iz 31 fagnog genoma objavljenog između 14. listopada 2016. i 1. kolovoza 2018., gene u deset genoma faga identificirali su softverom GeneMark (GeneMark/GeneMarkS/GeneMark.hmm), gene u 10 fagnih genoma identificirao je RAST , geni u 7 faznih genoma po Glimmeru, po 3 fazna genoma po Geneiousu, NCBI ORF Finder, PHAST (koji koristi Glimmer kao genski pozivatelj Arndt et al., 2016.), PROKKA (koja koristi Prodigal kao zadani genski pozivatelj Seemann, 2014.), 2 genoma faga pomoću Prodigala i 1 fag genoma od MetaVir -a, RASTtk -a, SerialClonera ili SnapGene -a (Dodatna tablica S1 napominje da je u mnogim publikacijama korišteno nekoliko različitih alata za identifikaciju gena u genomima faga). Svaki od ovih algoritama oslanja se na informacije koje nisu dostupne i proračune koji nisu mogući s kratkim genomima. Na primjer, ne postoje konzervirani geni u genomima faga koji se mogu koristiti za izgradnju univerzalnih setova za obuku (Rohwer i Edwards, 2002), manje gena znači da su statistike koje se koriste za identifikaciju početnih kodona manje točne (Wu et al., 2003.), a budući da mnogi geni faga ili proteini koje kodiraju nemaju homologa u bazama podataka, pretraživanja sličnosti su nepouzdana (Roux et al., 2015.). Postoje alternativni pristupi pozivanju gena, kao što je upotreba pozicijske frekvencije nukleotida (Besemer i Borodovsky, 1999.) ili multivarijantna entropija korištenja aminokiselina koju koristi Glimmer (Ouyang et al., 2004), ali oni su dizajnirani za potpune bakterijske genome i nisu optimizirani za upotrebu s genomima faga.

Ovdje uvodimo novu metodu za identifikaciju gena koja je posebno osmišljena za fagomske genome. Donosimo nekoliko pretpostavki na temelju proučavanja stotina genoma faga. Prvo smo primijetili da budući da fagi imaju fizička ograničenja veličine genoma, oni sadrže minimalnu nekodirajuću DNK. Drugo, pokazali smo da su geni faga obično na istom lancu DNK, vjerojatno zato što su ko-transkribirani (Akhter, 2012 Kang et al., 2017.). Na temelju ovih zapažanja, osmislili smo potpuno nov pristup identifikaciji fagnih gena, postavljajući otvorene okvire za čitanje kako bismo smanjili nekodirajuće baze DNA i promjenu niti. Genom faga tretiramo kao mrežu puteva u kojima su ORF povoljniji, a preklapanja i praznine manje povoljni. Ovaj problem s ponderiranim grafom riješili smo pomoću Bellman-Ford algoritma (Bellman, 1958. Ford, 1956.), a optimizacijom parametara za fage genoma u mogućnosti smo poboljšati algoritme predviđanja fagnih gena. U nedostatku popratnih podataka koji bi potvrdili naša nova predviđanja, okrenuli smo se pretraživanju sličnosti sekvenci velikog volumena kako bismo istražili predviđene proteine. Regije genoma koje kodiraju proteine ​​vjerojatnije će se očuvati na razini aminokiselina nego regije koje kodiraju regulatorna područja, područja replikacije, mjesta integracije i druge, informacijske komponente fagoma genoma na temelju DNA (Badger i Olsen, 1999. ). Ta su pretraživanja pokazala da bi predviđeni fag geni mogli kodirati nove proteine ​​koje su propustili postojeći pozivatelji gena dizajnirani za označavanje bakterijskih genoma.


Rezultati

Ovaj odjeljak ukratko objašnjava osnovne operacije Web Apolla za uvoz podataka, uređivanje i izvoz modela gena za kodiranje proteina. Dodatno opisujemo dodatne značajke koje podržavaju označavanje korekcija na skupinama genoma niže kvalitete, uvoz i vizualizaciju podataka transkriptoma te suradnju u stvarnom vremenu.

Oznaka gena za kodiranje proteina

Kako bi označili gen, kustosi obično postupaju tako što: (1) lociraju područje interesa (2) pregledavaju sva dostupna predviđanja gena i biološke dokaze usklađene s regijom (3) stvaraju model gena (4) ako je potrebno, mijenjajući te modele gena korištenjem funkcija uređivanja (5) koje potvrđuju točnost bilješke uspoređujući rezultirajuću napomenu s dostupnim homolozima i (6) osiguravajući da su dodane ispravne konvencije o imenovanju i relevantni komentari, uz korištenje dostupne literature prema potrebi.

Uvoz genomskih podataka: Koristeći posrednički softver na strani poslužitelja, sustav može učitavati podatkovne zapise iz različitih izvora, uključujući bazu podataka genoma UCSC [23], baze podataka Chado [24], Ensembl DAS [25] i GenBank XML [26]. U našem nedavnom iskustvu, međutim, najčešći izvori genomskih informacija su laboratoriji samih istraživača, pa smo pažnju usmjerili na izravno učitavanje datoteka genomskih podataka. Sustav prihvaća rezultate računalnih genomskih analiza u standardnim, široko korištenim formatima datoteka GFF3 (Generic File Format, a zapravo standard za dijeljenje rezultata analize), SAM (Sequence Alignment/Map, prihvaćeni standard za učinkovito predstavljanje poravnanja u nizu velike propusnosti [27]), BAM (binarna verzija SAM -a) i BigWig (binarni indeks datoteka u obliku "wiggle") pohranu gustih, kontinuiranih podataka [28]). Početni poslužitelj za organizam obično se puni podacima koristeći kombinirani izlaz iz cjelovitog cjevovoda za analizu genoma, poput MAKER -a [29]. U suradnji s programerima MAKER -a implementirana je značajka koja dinamički stvara web poslužitelj Web Apollo kao posljednji korak u pokretanju MAKER -a. Osim toga, korisnici mogu povećati rezultate cjevovoda drugim podacima, bilo tijekom početne instalacije i procesa konfiguracije (u tom slučaju se pohranjuju na poslužitelju), ili učitavajući ih dinamički iz lokalne datoteke ili URL -a tijekom sesije. Alternativa URL -u omogućuje skupini korisnika da dijele svoje podatke bez potrebe dodavanja na središnji poslužitelj, na primjer za dijeljenje i prikaz rezultata iz procesa Galaxy [30].

Lociranje područja interesa: Zbog izrazito fragmentirane prirode skupova genoma niske pokrivenosti sa stotinama ili tisućama skela, odabir interesnog kromosomskog područja nije uvijek jednostavan zadatak. Kako bi pomogli u pronalaženju područja od interesa, korisnici mogu upotrijebiti alat 'Slijed pretraživanja', koji postavlja upit o sastavljenom genomu s genom ili kromosomskom regijom od interesa pomoću BLAT pretraživanja (Alat za poravnavanje sličan BLAST-u [31]). Ova je značajka implementirana pomoću plug-in arhitekture, dopuštajući podršku za druge alate za pretraživanje osim BLAT-a s manjim dodacima izvornom kodu. BLAT može ukazati na više potencijalnih regija koje sadrže niz upita kada su prisutni paralozi i/ili kada je gen od interesa podijeljen na dva ili više genomskih fragmenata. Ovo pretraživanje daje popis regija koje korisnik može izabrati jednostavnim klikom na red regije za prikaz te regije u pregledniku.

Kao primjer, slika 2 prikazuje malu regiju skele od pčela (Apis mellifera) sklop genoma. Svaki vodoravni trag predstavlja određenu vrstu podataka, različito prikazanih kao grafikoni, 'toplinske karte' ili kao diskretne značajke ovisno o vrsti podataka i preferencijama korisnika. Zbirke podataka preuzete sa poslužitelja ili ih je učitao korisnik samo su za čitanje i koriste se kao dokazi za podršku ili opovrgavanje pojedinačnih modela gena.

Primjer sučelja Web Apollo. Krećući se odozgo prema dolje ove primjere pjesama s pčela (Apis mellifera) prikaz genoma: (A) Modele gena u tijeku interaktivno uređuje korisnik. (B) Službeni set gena konzorcija medonosnih pčela. (C) Transkripti iz baze podataka NCBI RefSeq. (D) Izlaz iz MAKER -a. (E) Rezultat iz različitih programa predviđanja gena. (F, I, J) Kontigovi generirani iz RNA-seq podataka za: pčele dojilje, testise i jajnike. (G) Karta obuhvaćanja iz RNA-seq podataka sestara pčela. (H) RNA-Seq podaci pčela-stočara prikazani su kao 'toplinska karta'. Imajte na umu da se niti jedno od predviđanja gena ne slaže u pogledu granica intron-egzona u (E), što ilustrira zašto je potreban ručni pregled. Web Apollo daje biolozima mogućnost ručnog rješavanja nesuglasica i stvaranja točnijeg skupa predviđanja gena za poboljšanje uzvodnih analiza cjevovoda u sljedećim serijama, kao i pružanje pouzdanijeg supstrata za nizvodne analize.

Stvaranje modela gena: Kustosi započinju postupak ručnog označavanja odabirom i povlačenjem najprikladnijih računalnih rezultata u područje 'Napomene koje stvaraju korisnici', zapisnu 'bijelu ploču' na kojoj se mogu mijenjati prijepisi i pojedinačni egzoni. Alternativno, postoji i mogućnost automatskog promicanja jednog od skupova računskih predviđanja. Zbog suvišnosti dostupnih dokaza za visoko izražene transkripte i tečnog rasta dostupnih dokaza, izričito smo odlučili ne uključiti nikakve metapodatke koji navode tragove dokaza korištene za stvaranje bilješke. Prvi bi uzrokovao balon snimljene metapodatke, a drugi bi iznimno otežao održavanje integriteta podataka. Prema našem iskustvu, učinkovitije je pratiti datume. Ako je sama napomena datirana (kako za stvaranje tako i za izmjenu) kao i dokazi, onda je to jednostavna operacija za usporedbu ovih i označavanje odstupanja. Također je važno optimalno koristiti dostupnu površinu zaslona, ​​osobito s povećanjem količine informacija. U tu svrhu dodali smo mogućnost ograničavanja prikaza na jednu niti i zaključavanje uređene ploče s bijele ploče na mjesto tako da bude vidljiva bez obzira na to da li se korisnik pomiče okomito.

Modifikacija modela gena: Osnovnim operacijama uređivanja, poput brisanja, spajanja, razdvajanja ili dupliciranja prijepisa ili njegovog dijela, možete pristupiti iz skočnog izbornika dostupnog za svaku značajku desnim klikom miša. Da bi promijenili granice egzona, korisnici klikom odabiru predmetni ekson i povlače bilo koji od rubova. Apollo olakšava ispravno određivanje granica egzona isticanjem podudarnih rubova po bilješkama i dokaznim tragovima, bojenjem CDS napomena i obilježja dokaza prema njihovom okviru za čitanje (to jest, okvir svakog egzona označen je njegovom bojom, a time i svim značajkama s sukobljenim okvirima prikazuje u drugoj boji) i označavanjem nekanonskih spojnih mjesta u napomenama korisnika. Rezultirajuća proteinska sekvenca može se koristiti za određivanje biološke vjerodostojnosti genskog modela ispitivanjem visoko kuriranih proteinskih baza podataka. Zahtjevi za uređivanje različitih korisnika stižu na poslužitelj jedan po jedan (zbog mreže) i obrađuju se prema njihovom redoslijedu dolaska. Jedinica operacije uključuje sva dodatna uređivanja koja su svojstvena izvornoj operaciji, to jest, ako se ekson izbriše ili skrati, tada se mijenjaju i roditeljski transkript i roditeljski gen. Drugi zahtjev za uređivanje ili će prebrisati prvo uređivanje, koje će prvi korisnik moći vidjeti odmah, ili u vrlo rijetkim slučajevima kontradiktornog uređivanja (na primjer, prvi korisnik briše ekson, a zatim zahtjev za promjenom granica drugog korisnika) drugi će korisnik primiti upozorenje i pogrešku, a napomena će ostati uređena od strane prvog korisnika. Sve operacije izvedene u zapisu "Napomene koje je izradio korisnik" bilježe se u povijest i mogu se poništiti ili ponoviti s opcijama "Poništi" i "Ponovi".

Izvoz podataka: Kako bi proveli daljnje analize, korisnici mogu izvesti svoje bilješke u nizove u obliku FASTA-e, datoteke GFF3 ili ih snimiti u Chado bazu podataka.

Promjene sekvence

Tijekom razvoja Web Apolla naišli smo na scenarij među novijim projektima genoma koji se radikalno razlikovao od našeg prethodnog iskustva s velikim centrima za sekvenciranje i MOD -ovima. Centri i MOD -ovi povijesno su se usredotočili na sastavljanje referentnih genoma s dubokom pokrivenošću Sangerovim sekvenciranjem što je rezultiralo punim kromosomskim sklopovima. Nasuprot tome, noviji projekti često se sastavljaju iz tehnologije slijedeće generacije (NGS) koja generira kraća čitanja s većom stopom pogrešaka, što rezultira sklopovima koji nisu samo više fragmentirani, već sadrže i relativno veći broj pogrešaka u genomskom slijedu [32 ]. Na primjer, neke pogreške uvele su indekse u nizu kodiranja, ometajući okvir čitanja. Biolozi su trebali označiti značajke na genomu, ali kako bi se stvorila točna oznaka transkripta, bilo je potrebno i ispravljanje ovih sumnjivih grešaka u sekvenciranju i sastavljanju, što je postalo vrlo traženo obilježje. Kustosi sada mogu ispraviti sumnje u pogreške sastavljanja koristeći Apollovu sposobnost izvođenja umetanja, brisanja i zamjene genomskih nizova (slika 3). Ove promjene redoslijeda ne mijenjaju osnovni referentni sklop pohranjen na poslužitelju, već se održavaju kao bilješke pa se potencijalno mogu ugraditi u sljedeće sklopove radi inkrementalnih poboljšanja. U kontekstu Apolla, ove bilješke o genomskom slijedu stvaraju temeljni virtualni slijed koji je ugrađen pri izračunavanju mRNA i proteinskih sekvenci za te bilješke. Rezultirajuće sekvence mogu se izvesti kako je dolje opisano u odjeljku Metode.

Primjer operacija uređivanja izmjena redoslijeda. Na gornjoj ploči prikazana je oznaka prijepisa (plavom bojom) označena narančastom ikonom usklika koja pokazuje da odabrani spoj intron-egzon ne slijedi kanonski uzorak mjesta spajanja, odnosno da ima 'GT' odmah 3 'spoja. U drugom panelu kustos je ispitao ovo pitanje i utvrdio da je baza pogrešno pozvana u skupštini te je stoga dodao napomenu o zamjeni (prikazano žutom bojom), zamjenjujući 'T' sa 'C'. Ova promjena odmah pokreće uklanjanje nekanonske ikone upozorenja, jer zamjenom spojni spoj sada ima kanonski 'GT'. U trećoj ploči kustos je stvorio napomenu za umetanje sekvence (prikazano zelenom bojom) uzvodno od spoja, što dovodi do stop kodona koji skraćuje CDS. Na posljednjoj ploči stvorena je oznaka brisanja sekvence (prikazana crvenom bojom) koja uzrokuje pomak okvira za transkript bilješke i rezultira poništavanjem skraćivanja CDS -a.

Vizualizacija transkripcije specifične za stadij i tip stanice

Koristeći nove tehnologije sekvenciranja, istraživači su u mogućnosti snimiti snimke cjelokupnog sadržaja RNK uzoraka iz određenih tipova stanica, određenog tkiva, u određenim razvojnim fazama ili pod bilo kojim drugim specifičnim uvjetima okoliša. Ove tehnike preciznije mjere razine ekspresije i nude bolje mogućnosti za identifikaciju zamjenskih transkripata od prethodnih metoda [33], pružajući bitne informacije za temeljito označavanje strukture gena. Kako bi se steklo razumijevanje razina izražavanja, Web Apollo nudi više načina za vizualizaciju transkripcijskih podataka, kao grafikone pokrivenosti, kao 'toplinske karte' i kao poravnanja. Grafikoni razina ekspresije u cijelom genomu mogu se izrađivati ​​iz podataka učitanih u BigWig formatu. Alternativno se broj očitavanja po bazi može izračunati pomoću neobrađenih podataka o sekvenci (FASTQ, SFF itd.) Ili pomoću podataka o poravnanju iz BAM datoteka. Podaci o izrazu mogu se također prikazati kao grafikoni "toplinske karte" (slika 2, trag H) u kojima regije s ocjenama iznad zadanog praga dobivaju progresivno svjetliju nijansu plave, a ocjene ispod tog praga postupno postaju sve intenzivnije crvene. Prikaz poravnatih očitavanja (BAM) uključuje poravnanja po osnovi za svako čitanje, ako su za čitanje navedena polja MD ili CIGAR. Kao što je prikazano na slici 4, Web Apollo može prikazati visokopropusne RNA podatke o sekvenciranju iz datoteka u bilo kojem od ovih formata, bilo s poslužitelja ili iz podatkovnih datoteka koje su prenijeli korisnici putem web preglednika.

RNA-Seq dokazi podržavaju alternativne izoforme. U ovom primjeru iz genoma goveda (Bos taurus) RNA-Seq podaci pohranjeni su kao BAM datoteka i dinamički učitani. Pojedinačna poravnana čitanja prikazana su tirkizno. Primjer naglašava važnost korištenja dubokog sekvenciranja RNA za kuraciju. Vidljive su dvije različite varijante spajanja: jedna je vidljiva na stazi Dog Ensembl, a druga je vidljiva na stazi Mouse Ensembl. Podaci RNA-Seq podataka jasno pokazuju dokaze da su obje varijante prisutne u govedu. Podudaranje rubova (crvenom bojom) naglašava skladnost u granicama egzona između različitih pjesama.

Suradnja u stvarnom vremenu

Osim što podržava rad pojedinca, Web Apollo dopušta grupama istraživača da dijele svoje bilješke te da zajednički dodaju, brišu i revidiraju bilješke. Suradnja je omogućena upravljanjem poslužitelja korisničkim prijavama, autentifikacijom i uređivanjem autorizacijskih dopuštenja. Aplikacija je dovoljno fleksibilna da podržava članove grupe koji rade istodobno ili u različito vrijeme. Više korisnika može raditi istovremeno na istoj regiji dok razgovaraju o svom radu u prozorima za chat ili koriste IP usluge Voice-over (na primjer, Skype, Google Hangout, Vidyo itd.). Sve promjene napravljene u jednom klijentu odmah se guraju i vidljive su svim ostalim klijentima. Alternativno, korisnici mogu raditi asinkrono, nadzirući promjene koje se događaju u njihovoj odsutnosti. To je moguće jer mehanizam koji podržava funkcije 'Poništi' i 'Ponovi' podržava i grafičko pregledavanje povijesti uređivanja napomene (slika 5). Svaka se revizija prati, datira i potpisuje kako bi suradnici mogli vizualno pregledati promjene i identificirati korisnike koji su ih izvršili. Korisnici mogu dodati onoliko detalja koliko je potrebno u prilog svakoj napomeni u obliku komentara. Komentari se mogu birati iz unaprijed definiranog skupa, dodavati ih kao slobodan tekst i/ili kao unakrsne reference na povezane resurse (na primjer, funkcionalni pojmovi ontologije gena (GO)).

Operacija praćenja i uređivanja povijesti. Dva prozora povijesti pokazuju kako se prijepis mijenjao između operacija uređivanja. Svaki unos Povijest prikazuje operaciju uređivanja, korisnika koji je izvršio uređivanje i datum. Gornji prozor prikazuje transkript nakon spajanja dva egzona, a donji prikazuje transkript nakon brisanja egzona. Korisnici mogu kliknuti na različite unose povijesti, koji će prikazati kako je transkript izgledao u tom trenutku.

Usvajanje zajednice: U tri mjeseca od objavljivanja u prosincu 2012., 18 poslužitelja (Tablica 1) postavljeno je za osam različitih skupina oznaka, neki uz pomoć naše grupe, a drugi neovisno.


Kako označiti modele gena SwitchGear? - Biologija

Međunarodna inicijativa za genom slatkog krumpira (ISPGI) sa zadovoljstvom je dostupna I. trifida i I. triloba sekvence genoma za upotrebu u javnim i privatnim istraživačkim zajednicama kao resurs za olakšavanje otkrića biologije biljaka i programa uzgoja biljaka.

Rad "Genomski nizovi dva diploidna divlja srodnika uzgojenog slatkog krumpira otkrivaju mete za genetsko poboljšanje" koji opisuje sekvenciranje i analizu I. trifida i I. triloba genomske sekvence objavljene su u časopisu Nature Communications. (https://doi.org/10.1038/s41467-018-06983-8). Podaci u nastavku također se arhiviraju u digitalnom spremištu Dryad (https://doi.org/10.5061/dryad.b9m61cg).

The I. trifida i I. triloba sekvenciranje genoma prvenstveno podržava Bill & Melinda Gates Foundation kroz projekt GT4SP (Genomski alati za poboljšanje slatkog krumpira).

Zhangjun Fei (Institut Boyce Thompson/Cornell) sekvencirao je i sastavio dva diploida Ipomoea vrsta: Ipomoea trifida (NSP306) i Ipomoea triloba (NSP323). Skupove genoma zabilježili su Robin Buell i njezina grupa na Sveučilištu Michigan State.

Podaci o pseudomolekulama verzije 3, oznaka i podaci o ekspresiji gena RNA-seq dostupni su za preuzimanje u nastavku. Oznaka genoma može se vidjeti i u pregledniku genoma JBrowse. Preglednik također nudi zapise koji prikazuju poravnanja dokaza, RNA-seq pokrivenost, pretpostavljena ponavljanja i SNP pozive. BLAST poslužitelj je također dostupan za pretraživanje vaših sekvenci prema napomenama i sklopovima verzije 3.

Datoteke napomena i JBrowse veze u nastavku su v3 napomene zasnovane na pseudomolekulama (sklop v3).

Datum izlaska: 17. travnja 2017 .:

JBrowse Genome preglednik

BLAST poslužitelj

Skupovi genoma

    - FASTA format
    - FASTA format
    Genomski sklopovi teško su maskirani pomoću RepeatMaskera i biblioteke ponavljanja specifične za vrstu:

      - FASTA format
      - FASTA format

    Oznaka genoma

    Oznaka genoma temelji se na verziji 2 Ipomoea trifida (NSP306) i Ipomoea triloba Sklopovi (NSP323). Zabilješka je prenesena na v3 pseudomolekule i dodijeljena su imena konačnih lokusa.

      Ipomoea trifida (NSP306) Oznaka genoma - Skup modela gena visokog povjerenja

        - Nukleotidne sekvence transkripcijskih sekvenci modela gena visoke pouzdanosti (cDNA). - Nukleotidne sekvence modela gena visokog povjerenja koje kodiraju sekvence (CDS). - Aminokiselinske sekvence koje odgovaraju kodirajućim sekvencama modela gena visokog povjerenja - Oznaka modela gena visokog povjerenja u GFF3 formatu - Putativna funkcionalna oznaka modela gena visokog povjerenja - Popis reprezentativnih modela gena visokog povjerenja (najduži CDS)

        - Nukleotidne sekvence transkripcijskih sekvenci modela gena visoke pouzdanosti (cDNA). - Nukleotidne sekvence modela gena visokog povjerenja koje kodiraju sekvence (CDS). - Aminokiselinske sekvence koje odgovaraju kodirajućim sekvencama modela gena visokog povjerenja - Oznaka modela gena visokog povjerenja u GFF3 formatu - Putativna funkcionalna bilješka modela gena visokog povjerenja - Popis reprezentativnih modela gena visokog povjerenja (najduži CDS)

        - Nukleotidne sekvence transkripcijskih sekvenci radnog modela modela (cDNA). - Nukleotidne sekvence radnog gena koji kodiraju sekvence (CDS). - Aminokiselinske sekvence koje odgovaraju radnom modelu gena koji kodira sekvence - Oznaka radnog gena u GFF3 formatu

        - Nukleotidne sekvence transkripcijskih sekvenci radnog modela modela (cDNA). - Nukleotidne sekvence radnog gena koji kodiraju sekvence (CDS). - Aminokiselinske sekvence koje odgovaraju radnim modelom gena koji kodiraju sekvence - Oznaka radnog gena u GFF3 formatu

      Podaci o ekspresiji gena RNA-seq

      I. trifida i I. triloba Knjižnice RNA-seq preslikane su u načinu čitanja s uparenim i jednolančanim knjižnicama u njihove odgovarajuće sastave genoma verzije 3 koristeći Tophat (v2.1.0). Ekspresija gena za modele gena visokog povjerenja verzije 3 izračunata je kao FPKM pomoću manžeta (v2.2.1).

        - FPKM vrijednosti v3 modela gena visoke pouzdanosti za 8 I. trifida Biblioteke RNA-seq (kalus_cvijet, kalus_stabljika, cvijet, cvjetni pupoljak, list, korijen1, korijen2, stabljika)
        - FPKM vrijednosti v3 modela gena visoke pouzdanosti za 6 I. triloba Biblioteke RNA-seq (cvijet, cvjetni pupoljak, list, korijen1, korijen2, stabljika)
        - FPKM vrijednosti v3 modela gena visoke pouzdanosti za 15 I. trifida biblioteke RNA-seq abiotskog i biotičkog stresa. Knjižnice su opisane na radnom listu "Ključ knjižnice".
        - FPKM vrijednosti v3 modela gena visoke pouzdanosti za 15 I. triloba biblioteke RNA-seq abiotskog i biotičkog stresa. Knjižnice su opisane na radnom listu "Ključ knjižnice".

      Kontakt:

      Dr. C. Robin Buell, Državno sveučilište Michigan - [email protected]

      Ova je stranica testirana na IE 10+, Chromeu, Safariju i Firefoxu.

      Sredstva su osigurana nagradama Zaklade Bill & amp Melinda Gates. Sva mišljenja, nalazi i zaključci ili preporuke izraženi u ovom materijalu pripadaju autorima i ne odražavaju nužno stajalište Zaklade Bill & amp; Melinda Gates.

      Web predložak omogućio Design By Darren. Fotografije ljubaznošću Wikimedia Commons.


      Zadovoljstvo nam je najaviti izdanje 7 pseudomolekula riže i oznaka genoma. Službeni datum objavljivanja ove verzije bio je 31. listopada 2011.

      Izdanje 7 veliko je ažuriranje od izdanja 6.1. Pseudomolekule riže rekonstruirane su pomoću optimalne BAC putanje popločavanja koja je uključivala uporabu BAC-optičke karte i ispravljanje pogrešaka temeljne BAC sekvence pomoću očitanja sekvenciranja sljedeće generacije iz riže Nipponbare. Ovaj napor, u suradnji s istraživačima u Istraživačkom centru za agrogenomiku pri Nacionalnom institutu za agrobiološke znanosti, Tsukuba, Japan i Bazu podataka projekta označavanja riže (RAP-DB), predstavlja konačni i jedinstveni skup pseudomolekula (Os-Nipponbare-Reference- IRGSP-1.0). Postoji 12 kromosoma, jedna pseudomolekula koja predstavlja neaskodirane klonove BAC -a, jedna pseudomolekula koja predstavlja neslikane sekvence Syngenta plus dva organelarna genoma. Imajte na umu da iako MSU projekt označavanja genoma riže i Međunarodna baza podataka projekta označavanja riže (RAP-DB) imaju različite napore, ovi paralelni napori označavanja koriste isti niz pseudomolekula.

      U izdanju 7, bilo je 373,245,519 bp nepreklapajuće sekvence genoma riže iz 12 rižinih kromosoma. Geni koji su identificirani iz izdanja 6.1 ponovno su mapirani i preneseni u oslobađanje 7. Taj je postupak rezultirao identifikacijom 55 986 gena (lokusa), od kojih je 6 457 imalo 10 352 dodatne alternativne spojne izoforme što je rezultiralo s ukupno 66 338 transkripata (ili modela gena) ) u genomu riže. Imajte na umu da su mali genski modeli (<150 aminokiselina) isključeni iz našeg skupa označenih gena.

      Modeli gena povezani s transpozibilnim elementima (povezani s TE) identificirani su pomoću dva pristupa: BLASTN pretraživanjem u bazi podataka ponavljanja MSU Oryza i identificiranjem modela gena koji sadrže domene Pfam povezane s TE. Ti su lokusi (16.941) i njihovi modeli (17.272) označeni na temelju domene Pfam ili nomenklature u MSU -u Oryza Ponovi bazu podataka. Paket-MULE identificirani su na svih 12 kromosoma. Oni su označeni kako je opisano u Hanada et al. 2009. Transduplicirani MULE -ovi koje su identificirali Juretić i sur. 2005. usklađene su s trenutnim pseudomolekulama. Imajte na umu da su Jiang Pack-MULE-ovi i transduplicirani MULE-i identificirani samo u pregledniku Genome, a ne u našoj funkcionalnoj bilješci. Također imajte na umu da iako su modeli lokusa i gena na ChrUn i ChrSy sada uključeni u naš službeni skup gena, ali im nisu dodijeljeni LOC_OsXXgXXXXX identifikatori. Ove dvije pseudomolekule sadrže 185 modela lokusa i gena.

      Imajte na umu da su ove pseudomolekule izgrađene od gotovog i nedovršenog slijeda i da većina modela gena nije ručno odabrana.


      Tablica modela pseudomolekula, lokusa i gena riže u izdanju 7

      Chr BAC/ PAC br. Duljina sekvence u pseudomolekuli (bp) Praznine Geni/Loci a Modeli gena a Preuzmite sekvence
      TE b Ne-TE c Ukupno d TE b Ne-TE c Ukupno d
      1 392 43,270,923 8 1,464 5,078 6,542 1,518 6,518 8,036 preuzimanje datoteka
      2 359 35,937,250 5 1,244 4,143 5,387 1,274 5,392 6,666 preuzimanje datoteka
      3 331 36,413,819 8 1,185 4,388 5,573 1,224 5,803 7,027 preuzimanje datoteka
      4 296 35,502,694 9 1,903 3,419 5,322 1,919 4,265 6,184 preuzimanje datoteka
      5 286 29,958,434 5 1,461 3,118 4,579 1,483 4,009 5,492 preuzimanje datoteka
      6 281 31,248,787 4 1,488 3,236 4,724 1,517 3,965 5,482 preuzimanje datoteka
      7 289 29,697,621 3 1,397 3,065 4,462 1,430 3,767 5,197 preuzimanje datoteka
      8 278 28,443,022 3 1,432 2,762 4,194 1,446 3,426 4,872 preuzimanje datoteka
      9 223 23,012,720 7 1,148 2,260 3,408 1,161 2,768 3,929 preuzimanje datoteka
      10 208 23,207,287 10 1,219 2,298 3,517 1,244 2,830 4,074 preuzimanje datoteka
      11 261 29,021,106 6 1,459 2,707 4,166 1,493 3,208 4,701 preuzimanje datoteka
      12 269 27,531,856 5 1,579 2,443 4,022 1,605 2,983 4,588 preuzimanje datoteka
      Ukupno e 3,184 373,245,519 73 16,979 39,102 56,081 17,314 49,119 66,433 preuzimanje datoteka

      a Isključujući modele malih gena (<50 aminokiselina).
      b TE: Geni i modeli gena koji se mogu prenositi. Proteom riže pretraživan je prema MSU Oryza ponovljenoj bazi podataka s TBLASTN-om i prema Pfam domenama povezanim s TE s hmmpfam. Geni i modeli gena s podudarnostima iznad graničnih vrijednosti označeni su kao modeli gena koji se odnose na TE. Međutim, geni koji su identificirani kao TE-povezani na temelju sličnosti Pfam-a, ali koji su označeni od strane Annotators Community (CA) kao ne-TE-funkcionalni geni klasificirani su kao ne-TE-povezani i dobivaju funkcionalnu oznaku koju pruža CA.
      c Non-TE: Ne-TE povezani modeli gena.
      d Na ChrSy -u postoji 89 lokusa i 89 modela. Na ChrUnu postoji 96 lokusa i 96 modela. Ovi lokusi i modeli nisu uključeni u zbroj glavnih pseudomolekula.
      e Imajte na umu da su ove pseudomolekule sada identične s pseudomolekulama IRGSP/RAP.


      Službeni skup genoma za Papilio glaucus v1.1 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Papilio glaucus v1.1 možete preuzeti ovdje.

      Službeni skup genoma za Lerema accius v1.1 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Lerema accius v1.1 možete preuzeti ovdje.

      Službeni skup genoma za Phoebis sennae v1.1 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Phoebis sennae v1.1 možete preuzeti ovdje.

      Službeni skup genoma za Calycopis cecrops v1.1 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Calycopis cecrops v1.1 možete preuzeti ovdje.

      Službeni skup genoma za Pieris rapae v2 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Pieris rapae v2 možete preuzeti ovdje.

      Službeni skup genoma za Achalarus lyciades v1 možete preuzeti ovdje.
      Službena oznaka gena za Achalarus lyciades v1 can be downloaded here.


      Sažetak

      The pig is one of the earliest domesticated animals in the history of human civilization and represents one of the most important livestock animals. The recent sequencing of the Sus scrofa genome was a major step toward the comprehensive understanding of porcine biology, evolution, and its utility as a promising large animal model for biomedical and xenotransplantation research. However, the functional and structural annotation of the Sus scrofa genome is far from complete. Here, we present mass spectrometry-based quantitative proteomics data of nine juvenile organs and six embryonic stages between 18 and 39 days after gestation. We found that the data provide evidence for and improve the annotation of 8176 protein-coding genes including 588 novel and 321 refined gene models. The analysis of tissue-specific proteins and the temporal expression profiles of embryonic proteins provides an initial functional characterization of expressed protein interaction networks and modules including as yet uncharacterized proteins. Comparative transcript and protein expression analysis to human organs reveal a moderate conservation of protein translation across species. We anticipate that this resource will facilitate basic and applied research on Sus scrofa as well as its porcine relatives.


      We have been funded by the National Science Foundation to annotate the rice genome. A summary of the project and its goals are listed below.

      Rice is a model species for the monocotyledonous plants and the cereals which are the greatest source of food for the world's population. While rice genome sequence is available through multiple sequencing projects, high quality, uniform annotation is required in order for genome sequence data to be fully utilized by researchers. The existence of a common gene set and uniform annotation allows researchers within the rice community to work from a common resource so that their results can be more easily interpreted by other scientists.

      The objective of this project has always been to provide high quality annotation for the rice genome. We generated, refined and updated gene models for the estimated 40,000-60,000 total rice genes, provided standardized annotation for each model, linked each model to functional annotation including expression data, gene ontologies, and tagged lines.

      We have provided a resource to extend the annotation of the rice genome to other plant species by providing comparative alignments to other plant species. We have provided training in bioinformatics to over 100 plant scientists, sharing our informatic expertise with a broader range of scientists. We have developed agricultural genomics lecture and teaching modules for educating high school students and teachers on the significance of agricultural genomics.

      This project is funded by the National Science Foundation Plant Genome Research Program # DBI-0321538 and DBI-0834043.


      Metode

      The annotation system as described here is a platform-independent specification.

      The OMP wiki [14] implementation of the annotation system is based on the open source Mediawiki software platform [28]. The OMP wiki is currently running on Mediawiki 1.31 using php7.2 and MySQL 5.7 with customized extensions to support biological wikis and ontology projects [29] and additional software extensions developed specifically to support OMP projects. The OMP wiki is currently a virtual host on a single Linux server at Texas A&M shared with other projects. Extension code is open source and available at our GitHub repository [30].

      The OMP and ECO ontologies are downloaded from our central repositories daily and parsed into a local mysql database, obo_archive, with a custom schema that incorporates version history for every ontology term.

      The annotation system within the wiki is controlled by a custom extension for the OMP project, which in turn builds on TableEdit [31], an extension for managing structured tabular data in MediaWiki, and TableEdit-based code modules developed for ontology wiki projects [29]. The template for the annotation form is defined by a page in the wiki, Template:OMP_annotation_table, which controls formatting and callbacks for the displays in Fig. 2a (viewing mode) and b (editing mode). The annotation editing form (Fig. 2b) uses obo_archive to look up current term names when a curator enters OMP or ECO ids.

      Each phenotype annotation is stored as a TableEdit row associated with a specific TableEdit table on a genotype page. Each genotype page also contains a TableEdit table with genotype information defined by a different TableEdit template: Template: Strain_info_table. To calculate possibly relevant differences in genotype and conditions, the extension uses the unique annotation id in the Relative to field to find the content of the conditions field in the reference annotation, and the genotype on the page where the reference annotation is stored. The genotype and conditions fields for the reference and dependent annotation are then tokenized with a regular expression and the differences are calculated by comparing arrays of unique tokens for each field.


      Gledaj video: 3000 KVA transformer start up (Lipanj 2022).


Komentari:

  1. Jorell

    As the expert, I can assist.

  2. Lindsay

    Sigurno. Slažem se s tobom.

  3. Ball

    Što ta riječ znači?

  4. Lancelot

    što je

  5. Dewitt

    Apsolutno s vama slaže se. In it something is also idea excellent, I support.

  6. Angell

    Što znači riječ?

  7. Tohopka

    Do not puzzle over it!



Napišite poruku