Məlumat

FASTA-da mtDNA ardıcıllığını FSTAT formatına necə çevirmək olar?

FASTA-da mtDNA ardıcıllığını FSTAT formatına necə çevirmək olar?


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.

Mən köpəkbalığı populyasiyasından nəzarət bölgəsi ardıcıllığı məlumatlarını almışam və dişilərin effektiv populyasiya ölçüsünü hesablamaq üçün bunu FASTA-dan FSTAT-a çevirmək axtarıram. İstifadə etmək istədiyim proqram yalnız FSTAT və ya Genepop fayllarını qəbul edir.

FASTA-nı FSTAT və ya hətta Genepop-a çevirmək mümkündürmü?


PGDSpider-ə baxın. Giriş və çıxış cədvəli bir çox başqaları arasında FASTA və FSTAT formatları arasında çevrilməni dəstəklədiyini göstərir.


Tez və çirkli bir şey istəyirsinizsə, FASTA-nı samtools faidx ilə sürətlə indeksləşdirə və sonra uzunluqlar sütununu əmr satırında R (digər dillər mövcuddur) vasitəsilə yerləşdirə bilərsiniz.

Bu, statistik xülasə çıxarır və Rplots.pdf adlı cari kataloqda histoqramdan ibarət PDF yaradır.

Nanoporələrin oxunuşları üçün statistik məlumatlar bir qaçışda mövcud ola bilən oxu uzunluqlarının böyük diapazonuna görə çətin olur. Mən tapdım ki, uzunluqları göstərməyin ən yaxşı yolu həm x oxunda (uzunluq), həm də y oxunda (artılaşdırılmış əsaslar və ya üstünlüklərdən asılı olaraq saylar) log miqyasından istifadə etməkdir.

Bunu etmək üçün öz skriptlərimi yazmışam: biri oxunma uzunluqlarını yaratmaq üçün, digəri isə müxtəlif yollarla uzunluq paylanmasını tərtib etmək üçün. Oxunma uzunluqlarını yaradan skript həm də əsas uzunluq xülasə statistikasını standart xətaya tökür:

Budur hazırlanmış qrafiklərdən bir neçəsi:

Bunları yaratmaq üçün skriptləri burada tapa bilərsiniz:

Biopython və matplotlib-dən istifadə, həqiqətən də, getmək üçün yol kimi görünür. Bu, həqiqətən, bu qrafiki əldə etmək üçün üç kod sətirinə qədər qaynayır:

Əlbəttə ki, siz bir neçə seçim ilə komanda xəttindən çağırıla bilən daha uzun skript etmək istəyə bilərsiniz. Siz mənimkilərdən istifadə edə bilərsiniz:

Bir neçə potensial yanaşma var. Misal üçün:

    Ruby əsaslı bioparçalar çərçivəsindən Biopython dərsliyində
  • bioawk və EMBOSS infoseq daxil olmaqla ardıcıllıq uzunluğu əldə etmək üçün müxtəlif həllər

Bunlardan hansının 10 GB fayldan istifadə edərək "sürətli və səmərəli" olduğuna gəlincə. əvvəlcədən demək çətindir. Onlardan bir neçəsini sınamalı və müqayisə etməli ola bilərsiniz.

bioawk bu cür tapşırıq üçün kifayət qədər səmərəli ola bilər.

-c fastx proqrama məlumatları fastq və ya fasta kimi təhlil etməyi bildirir. Bu, awk kodunda $name, $seq (və fastq formatında $qual) kimi qeydlərin müxtəlif hissələrinə giriş imkanı verir (bioawk awk-a əsaslanır, ona görə də siz awk-dan istədiyiniz dil xüsusiyyətlərindən istifadə edə bilərsiniz) .

Tək dırnaqlar arasında bir sıra <condition> <<action>>blokları gəlir.

Birincinin <condition> hissəsi yoxdur, yəni hər qeyd üçün icra olunur. Burada, "histo" adlandırdığım cədvəldəki uzunluqları yeniləyir. uzunluq awk-da əvvəlcədən təyin edilmiş funksiyadır.

İkinci blokda END şərti o deməkdir ki, biz bütün daxiletmələr işləndikdən sonra onun yerinə yetirilməsini istəyirik. Fəaliyyət hissəsi qeydə alınmış uzunluq dəyərləri üzərində dövrə vurmaqdan və onları əlaqəli sayla birlikdə çap etməkdən ibarətdir.

Nəticələri ədədi olaraq çeşidləmək üçün çıxış sort -n xəttinə ötürülür.

İş stansiyasımda yuxarıdakı kodun 1.2G fasta faylı üçün icrası 20 saniyə çəkdi.


Molekulyar biologiyada biz tez-tez işləyirik ardıcıllıqlar

  • DNT ardıcıllıqlar iki zəncirdən birində nukleotidləri təmsil etmək üçün 4 hərfdən istifadə edir
  • Zülal ardıcıllıqlar amin turşularını təmsil etmək üçün 20 hərfdən istifadə edir amin üçün karboksil terminal
  • Digər ardıcıllıqlar bəzən istifadə olunur:
    • RNT,
    • DNT qeyri-müəyyən nukleotidlərlə,
    • ilə amin turşusu ardıcıllığı dayan kodonlar

    FASTA-da mtDNA ardıcıllığını FSTAT formatına necə çevirmək olar? - Biologiya


    Xromatoqramlara baxın, redaktə edin və çevirin. Aşağı keyfiyyətli ucları avtomatik olaraq kəsin.

    DNT Xromatogram Explorer Lite, DNT ardıcıllığının təhlili və manipulyasiyasına həsr olunmuş Windows Explorer klonudur. İnteqrasiya edilmiş fayl tədqiqatçısından istifadə edərək qovluqları gəzərkən xromatoqramlara baxa bilərsiniz. Bir kliklə siz nümunələrinizin sonunda aşağı keyfiyyətli əsasları kəsə bilərsiniz.

    Chromatogram Explorer-in Lite versiyası pulsuz proqramdır.

    DNT Xromatogram Explorer proqramını işə salın və DNT nümunə fayllarınıza (xromatoqramlar) keçin.

    Həmin qovluqdakı bütün xromatoqramlar sağ paneldə göstəriləcək (aşağıdakı şəkilə baxın). SCF və ABI (ABI, AB, AB1, AB!) xromatoqram faylları dəstəklənir. Aşağı keyfiyyətli uclar tünd boz rəngdə göstərilir. Qeyri-xromatoqram fayllarına (FASTA, SEQ, TXT) baxmaq üçün onlara iki dəfə klikləyin.

    'Dönüştür' və ya 'Hamısını çevir' düyməsini basın və faylınız SCF və ya FASTA kimi yadda saxlanılacaq (seçdiyiniz kimi).

    DNT Xromatogram Explorer ilə siz avtomatik olaraq qovluqdakı bütün xromatoqramların aşağı keyfiyyətli uclarını kəsə bilərsiniz. Zəhmət olmasa bu qısa təlimata baxın.


    DNT Xromatogram Explorer digər pulsuz molekulyar biologiya alətləri ilə birlikdə kiçik bir paketdə çatdırılır.

    Bu paketi "quraşdırmaq" üçün sizə administrator hüquqları lazım deyil.

      bağlama
  • Paketdən çıxarmaq üçün üzərinə iki dəfə klikləyin
  • Təyinat qovluğunu göstərin (onu haradan açmaq lazımdır)
  • Təyinat qovluğuna gedin və istifadə etmək istədiyiniz proqramı iki dəfə vurun
  • DNT Xromatogram Explorer sisteminizdə sıfır fayl quraşdırır. Buna görə də, onu silmək lazım deyil. DNT Xromatogram Explorer-i silmək üçün sadəcə onu silin.


    Bu proqram aləti həqiqətən kiçikdir, ona görə də siz onu asanlıqla disket və ya USB flash çubuğa kopyalayıb özünüzlə apara və ya e-poçt vasitəsilə həmkarlarınıza göndərə bilərsiniz.

    DNT Xromatogram Explorer Windows 98-dən Windows 7-ə qədər Windows-un istənilən versiyasında, həmçinin Parallels və ya Bootcamp vasitəsilə Mac-da işləyə bilər. Sisteminizə əlavə kitabxanalar, yeniləmələr, DLL, Java və ya qeyd açarları quraşdırmır.

    Qovluqlarınızı gözdən keçirərkən nümunənin məzmununu göstərin

    Aşağı keyfiyyətli bölgələri vurğulayın

    Aşağı keyfiyyətli ucunu əl ilə kəsin

    Aşağı keyfiyyətli ucları avtomatik kəsin (toplu)

    Müxtəlif formatlar arasında çevirin

    FASTA, SEQ, TXT nümunələrinə baxın

    SCF, ABI, AB, AB!, AB1 nümunələrinə baxın

    Nümunənin xassələrinə və statistikasına baxın

    Xromatoqramlardan əsasları çıxarın (buferə kopyalayın)

    Fayl əməliyyatlarını yerinə yetirin (nümunələri kopyalayın/silsin/köçürün)

    Qovluqdakı bütün xromatoqram fayllarını göstərin

    Bütün nümunələri bir qovluğa çevirin

    Faylı açmaq üçün onu iki dəfə vurun

    Rəyiniz bizim üçün vacibdir!

    Oxşar bioinformatika alətləri bu paketə daxildir

    DNT Xromatogram Explorer, DNT ardıcıllığının təhlili və manipulyasiyasına həsr olunmuş Windows Explorer klonudur. İnteqrasiya edilmiş fayl tədqiqatçısından istifadə edərək qovluqları gəzərkən xromatoqramlara baxa bilərsiniz. Bir kliklə siz nümunələrinizin sonunda aşağı keyfiyyətli əsasları kəsə bilərsiniz.

    Hər şey Fasta Dönüştürücü müəyyən nümunələri (SCF, ABI, FASTA, multiFasta, GBK, multiGBK, SEQ, TXT) FASTA formatına çevirir. Versiya 3.0 ilə başlayan protein FASTA faylları da dəstəklənir.


    MATERİALLAR VƏ METODLAR

    HaploGrep 2 veb server ilə REST API vasitəsilə əlaqə saxlayan veb proqramdır. Beləliklə, bütün intensiv hesablama işləri birbaşa serverdə yerinə yetirilir. Haploqrup təsnifatının özü Phylotree-də hər bir mövqeyə uyğun gələn və variantın mutasiya sabitliyini əks etdirən əvvəlcədən hesablanmış filogenetik çəkilərə əsaslanır. Yenilənmiş təsnifat alqoritmində çəkilər indi qeyri-xətti şəkildə 1-dən 10-a qədər ölçülür (bax: Əlavə Cədvəl S1). Beləliklə, Phylotree-də nadir hallarda rast gəlinən variantlar əvvəlki versiyada olduğu kimi artıq həmin haploqruplar üzrə təsnifata təsir etməyəcək. Məlumat idxal edildikdən sonra haploqrup təsnifatı avtomatik olaraq işə salınır. Kod daxilindəki optimallaşdırmalar HaploGrep 1 ilə müqayisədə 20 qat sürətlənməyə gətirib çıxardı. Nümunə başına yalnız 50 ən yüksək reytinqli haploqrupu saxlamaqla yaddaş istehlakı əhəmiyyətli dərəcədə azaldıla bilər.

    Bundan əlavə, mtDNA haploqrup təsnifatı üçün yeni fərqlilik ölçüləri təqdim edildi. Artıq tətbiq edilmiş Kulczynski məsafəsinə (1) əlavə olaraq, Jaccard indeksi, Hamming məsafəsi və Kimura 2-parametrli məsafə daxil edilmişdir (24) (performans müqayisəsi üçün Əlavə Cədvəl S2 və 3-ə baxın). Əlavə əsas təkmilləşdirmələrə süni rekombinasiyanın yoxlanılması (25) və sistematik artefaktların və nadir və ya potensial fantom mutasiyaların yoxlanılması daxildir (26). Süni rekombinasiyanı aşkar etmək üçün biz iki fərqli strategiya tətbiq edirik: Konq tərəfindən təklif olunan birinci strategiya və b. (27), nəticədə ən yaxşı haploqrupa təyin edilməmiş qalan variantları hesablayır və bu variantların başqa haploqrupa təyin oluna biləcəyini yoxlayır. Bu addım üçün mutasiya qaynar nöqtələri (məsələn, 315.1C və ya 16519) xaric edilir. İkinci rekombinasiya strategiyası polimeraza zəncirvari reaksiya məhsullarının (amplikonların) fraqmentlərinin xüsusi yerləşdirilməsi haqqında əvvəlcədən bilikləri nəzərdə tutur. Əldə olan bu məlumatla fraqment diapazonlarına nisbətən profilləri müqayisə edən yoxlama aparıla bilər. İstifadəçi tərəfindən müəyyən edilmiş fraqmentlər yaradılır və profillər müvafiq olaraq bölünür. Hər iki haploqrup fraqmentinin məsafəsi beş filogenetik qovşaqdan çox olarsa, nümunə potensial çirklənmiş kimi siyahıya alınır.


    Bəzi Genomatix alətləri, məs. Gene2Promoter və ya GPD ardıcıllıqların çıxarılmasına imkan verir. Genomatix ardıcıllıq məlumatını şərh etmək üçün aşağıdakı sintaksisdən istifadə edir: hər bir məlumat elementi açar söz, ardınca "=" və dəyər ilə işarələnir. Bu məlumat elementləri boru simvolu "|" ilə ayrılır.
    Açar sözlər aşağıdakılardır:

    yer The Genomatix Lokus İd, "GXL_" sətirindən sonra rəqəmdən ibarətdir.
    sim The gen simvolu. Bu (vergüllə ayrılmış) siyahı ola bilər.
    geneid The NCBI Gen İd. Bu (vergüllə ayrılmış) siyahı ola bilər.
    acc A unikal identifikator ardıcıllığı üçün. məs. Genomatix promotor bölgələri üçün Genomatix Promoter İd-si bu sahədə verilmişdir.
    taksi Orqanizmin Takson İd
    spesifikasiya The orqanizmin adı
    chr The xromosom orqanizm daxilində.
    ctg The NCBI contig xromosom daxilində.
    küç Strand, (+) məna üçün, (-) antisens ip üçün.
    başlamaq Başlanğıc mövqeyi ardıcıllığın (contig ilə müqayisədə).
    son Son mövqe ardıcıllığın (contig ilə müqayisədə).
    len Uzunluq baza cütlərindəki ardıcıllığın.
    tss A (vergüllə ayrılmış siyahı) UTR-start/TSS mövqe(ləri). Bir neçə TSS/UTR başlanğıcı varsa, bu o deməkdir ki, bir neçə transkript eyni promouteri paylaşır (məsələn, onlar birləşmə variantları olduqda). Vəzifələr promouter bölgəsinə nisbətəndir.
    prob A (vergüllə ayrılmış siyahı) Affymetrix Zond İd(ləri).
    vahid A (vergüllə ayrılmış siyahı) UniGene Klaster İd(ləri).
    homgroup üçün identifikator (rəqəm). homoloji qrup (yalnız promouter sıraları üçün mövcuddur). Orfoloji cəhətdən əlaqəli ardıcıllıqlar bu sahədə eyni qiymətə malikdir.
    promset Ardıcıllıq təşviqat bölgəsidirsə, promotor dəsti burada qeyd olunur.
    eldorado The Eldorado versiyası ardıcıllıq oradan çıxarılmışdır.
    təsvir The gen təsviri. Əgər bir neçə gen (yəni NCBI gen idləri) ardıcıllıqla əlaqələndirilirsə, bütün genlər üçün təsvirlər "" ilə ayrılaraq siyahıya alınır.
    comm A Şərh əlavə annotasiya üçün istifadə olunan sahə. Promotor ardıcıllığı üçün bu sahədə promouterlə əlaqəli transkriptlər haqqında məlumat var. Hər bir transkript üçün Genomatix Transkript İd-si, qoşulma nömrəsi, TSS mövqeyi və keyfiyyəti "/" ilə ayrılaraq siyahıya alınmışdır. Genomatix CompGen promouterləri üçün heç bir transkript təyin edilmir, bu halda "CompGen promouter" sətri işarələnir.

    Bu sintaksis hazırda yalnız FASTA və GenBank formatlarında ardıcıllıqlar üçün istifadə olunur.

    Nümunə (GenBank formatında promouter ardıcıllığı):


    Mücərrəd

    Oxşarlıq hesablama biologiyasında və bioinformatikada DNT ardıcıllığının təhlilinin əsas proseslərindən biridir. Təkamül əlaqələri, gen funksiyalarının təhlili, zülal strukturunun proqnozlaşdırılması və ardıcıllığın axtarışını araşdıran demək olar ki, bütün tədqiqatlarda oxşarlıq hesablamaları aparmaq lazımdır. Düzəlişsiz DNT ardıcıllığının oxşarlıq hesablamalarında əsas vəzifələrdən biri DNT ardıcıllığı üçün yeni riyazi deskriptorların hazırlanmasıdır. Bu yazıda biz faktura şəkillərinin oxşarlıq hesablamalarından istifadə edərək DNT ardıcıllığının oxşarlıq analizi tədqiqatlarına yeni bir yanaşma təqdim edirik. Rəqəmsal görüntü emal üsullarının bir hissəsi olan toxuma analizi üsulları, bu hesablamaların düzülməsiz DNT ardıcıllığı oxşarlıq analizi üsullarına uyğunlaşdırıla biləcəyi fərziyyəsi ilə burada istifadə olunur. Boz səviyyəli teksturalar DNT ardıcıllığında nukleotidlərə təyin edilmiş dəyərlərlə yaradılmışdır. Birinci dərəcəli statistikaya əsaslanan histoqrama əsaslanan faktura analizlərindən istifadə etməklə bu fakturalar arasında oxşarlıq hesablamaları aparılmışdır. Müxtəlif uzunluqlu 3 fərqli DNT məlumat dəsti üçün faktura xüsusiyyətləri əldə etdik və oxşarlıq matrislərini hesabladıq. Metodumuzun aşkar etdiyi filogenetik əlaqələr ağaclarımızın ardıcıl düzülməyə əsaslanan MEGA proqram təminatının nəticələrinə bənzədiyini göstərir. Tapıntılarımız göstərir ki, faktura analizi ölçüləri DNT ardıcıllığını xarakterizə etmək üçün istifadə edilə bilər.


    FASTA-da mtDNA ardıcıllığını FSTAT formatına necə çevirmək olar? - Biologiya

    RepeatMasker səpələnmiş təkrarlar və aşağı mürəkkəb DNT ardıcıllıqları üçün DNT sekanslarını ekranlaşdıran proqramdır. Proqramın çıxışı sorğu ardıcıllığında mövcud olan təkrarların təfərrüatlı annotasiyası, eləcə də bütün şərh edilmiş təkrarların maskalandığı sorğu ardıcıllığının dəyişdirilmiş versiyasıdır (defolt: Ns ilə əvəz edilmişdir). Orta hesabla, hazırda insan genomik DNT ardıcıllığının demək olar ki, 50%-i proqram tərəfindən maskalanacaq. RepeatMasker-də ardıcıllıq müqayisələri Phil Green tərəfindən hazırlanmış Smith-Waterman-Gotoh alqoritminin səmərəli tətbiqi olan cross_match proqramı tərəfindən həyata keçirilir.

    Daxiletmə formatı:

    Ardıcıllıqlar həm fasta formatında, həm də fayl kimi yapışdırıla və ya yüklənə bilər. Birdən çox fasta format ardıcıllığı bir anda yapışdırıla bilər və ya faylın içərisində ola bilər. Fasta formatı belə görünür:

    Təqdimat formasında yerli sistemdə (yəni Netscape brauzerinin işlədiyi yerdə) ardıcıllıq məlumatlarını ehtiva edən faylın tam yolu üçün mətn sahəsi var. "Browse düyməsinə basaraq. " düyməsinə basdıqda, yolu yazmadan faylı seçmək üçün fayl seçim qutusundan istifadə edə bilərsiniz. Brauzeri MacIntosh-da işlədərkən gözdən keçir düyməsi işləyir, lakin faylın adını daxil etmək olmur. Həm PC, həm də Mac-də ardıcıllıq faylı "yalnız mətn" kimi yadda saxlanmalıdır.

    Ölçü məhdudiyyətləri

    Çıxış/qaytarma formatı

    Proqram hər sorğu üçün üç və ya dörd çıxış faylı qaytarır. Birində bütün tanınmış kəsişmiş və ya sadə təkrarların maskalandığı təqdim edilmiş ardıcıllıq(lar) var. Maskalı sahələrdə hər bir baza N ilə əvəz olunur ki, qaytarılan ardıcıllıq orijinal ilə eyni uzunluqda olsun. Maskalı ardıcıllıqları şərh edən cədvəl, eləcə də sorğu ardıcıllığının təkrar məzmununu ümumiləşdirən cədvəl ekranınıza qaytarılacaq. İsteğe bağlı olaraq, sorğunun uyğun təkrarlarla düzülmələri olan fayl da qaytarılacaq.

    "html" qaytarma formatında (brauzer Mac və ya PC-də işlədikdə defolt) bütün çıxışlar bir faylda ekranınıza qaytarılır. "tar fayl" qaytarma formatında maskalanmış ardıcıllıq(lar) və düzülmələr sıxılmış fayllar kimi yadda saxlanıla bilər. "links" qaytarma formatı bu çıxış fayllarına keçidləri mətn formatında qaytarır (brauzerdə pis görünür, lakin kompüterinizdə saxlandıqda yaxşıdır).

    Seçimlər

    Düzəlişləri göstərin
    Yoxlandıqda, düzülmələr faylda (.aln ilə bitən) və ya ekrana qaytarılır. Düzəlişlər sorğu ardıcıllığında görünüş sırası ilə göstərilir.

    Sadə maska ​​etməyin. /Yalnız maska ​​sadədir.
    Sadə tandem təkrarları, polipurin və AT ilə zəngin bölgələr kimi aşağı mürəkkəblik bölgələri verilənlər bazası axtarışlarında saxta uyğunluqlara səbəb ola bilər. Varsayılan olaraq, onlar kəsişmiş təkrarlarla birlikdə maskalanırlar.
    "Sadə maska ​​etməyin seçimi ilə. " yalnız kəsişmiş təkrarlar maskalanır. Bu, məsələn, maskalı ardıcıllığın bir gen proqnozlaşdırma proqramına veriləcəyi zaman üstünlük verilə bilər.
    Alternativ olaraq "Yalnız maska ​​sadədir. ", yalnız bu aşağı mürəkkəblik bölgələrini maskalamaq olar, məsələn. yalnız ardıcıllıqla polimorfik sadə təkrarları tez tapmaqda maraqlı olduğunuz zaman.

    Yalnız Alus maskası
    Bu seçimi yoxlamaqla siz maskalanma və annotasiyanı (primat) Alu təkrarları ilə məhdudlaşdırırsınız. 7SL RNT (Alus-un əcdad ardıcıllığı), SVA (bir neçə Alu ardıcıllığı və LTR5 fraqmentini ehtiva edir) və LTR5 də maskalanır. Bu seçim yalnız primat DNT üçün işləyir.

    Xs ilə maska.
    Yoxlandıqda təkrar ardıcıllıqlar N əvəzinə X ilə əvəz olunur. Bu, maskalı sahələri orijinal ardıcıllıqla mövcud qeyri-müəyyən əsaslardan və ya digər Ns uzantılarından ayırmağa imkan verir. Bununla belə, BLAST axtarışlarını (və ola bilsin ki, digər proqramları) yerinə yetirərkən X-lər sorğudan silinir və qaytarılmış BLAST uyğunluqlarında ilkin ardıcıllıqla mütləq uyğun gəlməyən mövqe nömrələri olacaq.

    Sabit enli sütunlar
    1999-cu ilin aprelindən annotasiya cədvəlindəki sütun genişlikləri sütunda baş verən hər hansı sətirin maksimum uzunluğuna uyğunlaşdırılır, bu, uzun ardıcıllıq adlarını tam şəkildə yazmağa imkan verir. Əvvəllər sabit sütun eni cədvəli qaytarılmışdı, onu hələ də bu seçim düyməsini yoxlamaqla əldə etmək olar.

    Digər seçimlər

    Siz UNIX komanda xətti üslubunda daha az istifadə olunan variantları daxil edə bilərsiniz, məsələn: bu, proqramın yalnız annotasiya etməsinə və 20%-dən az ayrılmış təkrarları maskalamasına səbəb olacaq, təkrar konsensus ardıcıllığının oriyentasiyasında düzülmələri qaytaracaq və matrislərdən optimal istifadə etmək üçün istifadə edə bilərsiniz. 45% GC fon nukleotid paylanması.

    Seçim ilə -div təkrar nüsxənin konsensus ardıcıllığına maksimum fərqlilik səviyyəsini seçməklə maskalanma və annotasiyanı daha az ayrılmış (daha gənc) təkrarların alt çoxluğu ilə məhdudlaşdıra bilərsiniz. Bu seçim maskalanmanı primatlara xas olan təkrarlarla və ya ortoloji məməlilərin sonrakı müqayisəsində istifadə üçün başqa məməlilər sırası ilə məhdudlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Orta hesabla, bir-birinin ardınca səpələnmiş təkrarlar insanda 18% fərqlidir (

    siçanda 35%) məməlilər sıraları ayrıldığından onların konsensusundan irəli gəlir, buna görə də qabaqcıl seçimlər qutusuna '-div 18' yazmaq əksər primatların spesifik təkrarları ilə maskalanmağı məhdudlaşdırır. Qeyd edək ki, bu üsul olduqca kobuddur, əsasən eyni yaşdakı təkrarların pisləşmə diapazonu geniş olduğundan bir çox paylaşılan təkrarlar maskadan çıxa bilər və əksinə.

    Neytral mutasiya nümunələri lokusun GC zənginliyindən asılı olaraq əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir və biz bir sıra fon GC səviyyələrində konsensus ardıcıllığına uyğunlaşma üçün optimal xal matrislərini hesabladıq. Adətən, RepeatMasker G və C-dən ibarət ardıcıllığın faizini hesablayır və müvafiq matrislərdən istifadə edir. Bununla belə, sorğu 2000 bp-dən qısa olduqda və ya toplu fayl təhlil edildikdə proqram standart olaraq "orta" 43% GC matrislərindən istifadə edir. Qısa ardıcıllıqların lokusun GC səviyyəsini paylaşma ehtimalı azdır. Məsələn, CpG adaları və ekzonları ətrafdakı DNT-dən daha çox GC ilə zəngindir, halbuki LINE1 elementi adətən fondan daha AT zəngindir. Toplu iş faylında RepeatMasker eyni matrislərlə birlikdə bütün ardıcıllığı təhlil edir. Birləşdirilmiş bütün ardıcıllıqlardakı GC faizi AT zəngin ardıcıllıqlarda yüksək GC səviyyəli matrislərdən istifadə edən bəzi ardıcıllıq girişləri üçün uyğun olmaya bilər (və əksinə) saxta maskalanma ilə nəticələnə bilər.
    Bu davranışı iki yolla ləğv etmək olar:
    Seçim ilə -gc GC səviyyəsini müəyyən bir faizə təyin edə bilərsiniz, məsələn. '-gc 37' proqrama 37% GC fonuna uyğun matrislərdən istifadə etməyə imkan verir. Bu, məsələn, məlum GC səviyyəsinə malik bir lokusdan EST-lərin toplu faylı olduqda faydalı ola bilər.
    Alternativ olaraq, -gccalc seçim RepeatMasker-i qısa ardıcıllığın faktiki GC səviyyəsindən və ya ardıcıllıq dəstinin orta GC səviyyəsindən istifadə etməyə məcbur edir. Sonuncu ardıcıllıqlar, məsələn, ardıcıllıq layihəsində contigs və ya oxunuşlar ola bilər.

    RepeatMasker 2 kb üst-üstə düşən 60 kb fraqmentlərdə böyük ardıcıllığı şəffaf şəkildə fraqmentləşdirir. The - fraq seçim bu fraqmentlərin ölçüsünü dəyişməyə imkan verir. Ardıcıllıqların və ardıcıllıq partiyalarının ölçüsünün qeyri-məhdud olmasına imkan vermək üçün parçalanma həyata keçirildi. O, həmçinin, bir fraqmentin GC səviyyəsinə əsaslanaraq, əhəmiyyətli dərəcədə fərqli GC səviyyələri (izokorlar) dəstləri seçilən genomik ardıcıllıqla DNT bölgələrini ehtiva etdikdə təkrar aşkarlamanı təkmilləşdirə bilər. Parçalanmanın yeganə görünən effekti fraqmentlərin kənarlarında düzülmələrin çoxalda və/və ya kəsilə biləcəyi hizalanma fayllarındadır.

    Düzəlişlər sorğu ardıcıllığının oriyentasiyasında göstərilir. Seçim -inv təkrarların oriyentasiyasında düzülmələri qaytaracaq.

    Bütün təkrarların tapılması prosesində RepeatMasker tam uzunluqlu elementlərin əksəriyyətini, gənc LINE1 3' uclarını müvəqqəti olaraq kəsir və bunların mümkün olduğu hər hansı mümkün əsas köhnə təkrarı aşkar etmək üçün mükəmmələ yaxın sadə təkrarlar silinir (həm insan, həm də gəmiricilər üçün). elementlər daxil edilmiş və ya genişlənmişdir. Seçim -kəsmə defolt prosedurda yuxarıdakı silmə addımını atlayır. RepeatMasker ümumiyyətlə silmə addımı da daxil olmaqla daha həssasdır.

    Seçim olduqda -xsmall istifadə edildikdə, təkrar bölgələrin kiçik hərflə, təkrar olunmayan bölgələrin isə baş hərflərlə olduğu .masklı faylda ardıcıllıq qaytarılır.

    Seçim -kiçik bütün maskalanmış ardıcıllığın kiçik hərflərlə qaytarılmasına səbəb olur, təkrarlar "x" ilə əvəz olunur (və ya -x ilə birləşdirildikdə "x").

    DNT mənbəyi

    Keçidilmiş təkrarlar mənbənin köçürülə bilən elementinin fəaliyyət vaxtından asılı olaraq bir növ (qrup) üçün səciyyəvidir. İnsan DNT-sində müəyyən edilən təkrarların təxminən yarısı primatlara xasdır, yəni onlar təxminən 100 milyon il əvvəl eukaryotik şüalanmadan sonra güclənmişdir. Siçan DNT-sində müəyyən edilə bilən təkrarların əksəriyyəti gəmiricilərə xasdır, çünki gəmirici nəsillərində daha yüksək aktivlik və daha sürətli mutasiya nisbətləri var. RepeatMasker gəmirici və primat genomlarının təhlili üçün optimallaşdırılmış ayrıca protokollara malikdir. Digər məməlilərdə səpələnmiş təkrarlar hələ o qədər yaxşı kataloqlaşdırılmamışdır. Bunların arasında artiodaktil sorğuları RepeatMasker tərəfindən ən yaxşı şəkildə həll edilir, lakin digər sifarişlərə xas təkrarlar da mövcuddur.

    Müxtəlif növlərə aid sorğuların müqayisə edildiyi müxtəlif təkrar konsensus ardıcıllıqlarının sayı müxtəlif kitabxanaların nə qədər inkişaf etdiyi barədə təəssürat yaradır: Qeyd edək ki, gəmiricilərin və xüsusilə digər məməlilərin sorğularının müqayisə edildiyi ardıcıllıqların əksəriyyəti insan genomunda müəyyən edilmiş təkrarlardır. və məməlilərin radiasiyasından əvvəl olduğu düşünülürdü.

    Məməlilər kitabxanaları Repbase kitabxanalarının ciddi şəkildə manipulyasiya edilmiş və genişləndirilmiş versiyalarını təmsil etdiyi halda, qeyri-məməlilər kitabxanaları çox məhdud kurasiya ilə çıxarılmışdır. Onurğalılar (toyuq, Xenopus və s.) və otlar (qarğıdalı, düyü) kitabxanaları xüsusilə fetaldır. Bu ikisi üçün heç bir xülasə cədvəli qaytarılmır.

    Sürət və həssaslıq

    Orta hesabla, standart parametrlərlə, serverdən başqa heç kim istifadə etmirsə, 10 kb insan kosmidi təxminən 30-40 saniyə ərzində təhlil ediləcəkdir.
    Daha uzun ardıcıllıqlar üçün tələb olunan vaxt ardıcıllığın uzunluğu ilə çox xətti olaraq artır. 10 kb-dən qısa ardıcıllıqlar qeyri-mütənasib olaraq daha sürətli təhlil edilir. Bu qismən proqramla bağlıdır, məsələn. 400 bp (cəmi 80 kb) olan 200 insan ardıcıllığından ibarət toplu fayl 2 dəqiqə ərzində təhlil edilir, lakin biz eyni zamanda 10 kb-dən uzun ardıcıllıqlar üçün növbə sistemi tətbiq etdik və daha aşağı prioritet tələbini sorğu ardıcıllığı nə qədər uzun edir. Sürət, ardıcıllığın təkrar məzmunundan bir qədər asılıdır, təkrar sıx bölgələr, xüsusən də Alu ilə zəngin bölgələr daha sürətli təhlil edilir.

    Proqram üç sürət və ya həssaslıq səviyyəsində işlədilə bilər. Bu parametrlər arasındakı yeganə fərq cross_match proqramının ilkin (tam deyil) hashing addımında minimum uyğunluq və ya söz uzunluğudur (cross_match/phrap sənədlərinə baxın). "yavaş" ayarı təxminən 3 dəfə uzun çəkəcək və standart parametrdən 0-5% daha çox təkrarlanan DNT ardıcıllığını tapıb maskalayacaq. "quick" parametrləri defolt olaraq maskalanmış ardıcıllığın 5-10%-ni qaçırır, lakin 3-6 dəfə daha sürətli olacaq. Daha həssas parametrlərdə düzülmələr daha çox uzana və ya bir qədər daha dəqiq ola bilər.

    Həssas parametrlərdə RepeatMasker hazırda insan genomik DNT-sinin orta hesabla 47%-nin bir-birinə səpələnmiş təkrarlardan əldə edildiyini tapır. RepeatMasker digər proqramlarla müqayisədə çox həssasdır, baxmayaraq ki, bəziləri ilə müqayisədə daha kiçik verilənlər bazalarının istifadəsi səbəbindən əyri olur.

    Seçicilik və kodlaşdırma ardıcıllığına uyğunluq

    Qarışıq təkrarları maskalamaq üçün kəsilmiş Smith-Waterman balları mühafizəkardır, çünki bir qısa potensial maraqlı bölgənin maskalanması ümumiyyətlə tapmaq çətin olan bir sıra uyğunluğu maskalamamaqdan daha zərərlidir. Hər hansı yanlış uyğunluqlar varsa, onların xalları kəsilməyə yaxın olur, bu, əksər təkrarlar üçün 225, aşağı mürəkkəblikli LINE1 axtarışı üçün 300 və çox köhnə MIR, LINE2 və MER5 ardıcıllıqları üçün 180-dir.
    Randomize və ters çevrilmiş (lakin tamamlanmamış) DNT-də saxta uyğunluqların baş verməsi üçün sınaqdan keçirdik. Müxtəlif şərtləri yoxlamaq üçün GC səviyyəsində 36%-dən 54%-ə qədər dəyişən 150 ilə 400 kb-lik dörd DNT fraqmenti təhlil edildi. Smith Waterman hizalamaları üçün toxumları saxlamaq üçün 10 bp söz səviyyəsində təsadüfiləşdirmə aparıldı. Qeyd edək ki, ters çevrilmiş ardıcıllıqlar orijinal ardıcıllığın aşağı mürəkkəbliyini və sadə təkrar nümunələrini saxlayır. Hətta yanlış uyğunluqların çox olduğu həssas parametrlərdə belə, RepeatMasker-in bu versiyası təsadüfi və ya tərs ardıcıllıqda kəsişmiş təkrarlara heç bir (yanlış) uyğunluq olmadığını bildirdi. Təsadüfi sorğularda sadə təkrarlar bildirilməyib.

    RepeatMasker, həssas parametrlərdə insan mRNA-larında (7,200,000 bp) 4440 kodlaşdırma bölgəsindən ibarət partiyanı təhlil edərkən yalnız bir ehtimalla yanlış uyğunluğu (71 bp) qaytardı. Kodlaşdırma bölgələri annotasiyalara əsaslanaraq GenBank-dan toplanmış, tam ORF-lərin və təşəbbüskar metioninlərin olması üçün süzülmüş və az-çox lazımsız hala gətirilmişdir. Hər bir kodlaşdırma bölgəsi -gccalc seçimindən istifadə edərək ayrı-ayrılıqda təhlil edildikdə, 5 uyğunluq (414 bp, 0.006%) yanlış maskalanıb (standart sürətdə 156 bp, sürətli parametrlərdə 76 bp). Bu təhlildə hər bir ardıcıllıq hətta çox qısa ardıcıllıqlar üçün də faktiki GC səviyyəsi əsasında seçilmiş matrislərlə təhlil edildi, kodlaşdırma bölgələrinin toplu analizində isə "orta" 43% GC matrislərindən istifadə edildi.

    RepeatMasker verilənlər bazası axtarışlarında saxta uyğunluqların qarşısını almaq üçün ən çox istifadə olunur. Ümumiyyətlə, bu addım məməlilərin DNT ardıcıllığı ilə BLASTN və ya BLASTX ekvivalent axtarışları etməzdən əvvəl şiddətlə tövsiyə olunur.

    Ən çox görülən narahatlıq, əlbəttə ki, RepeatMasker kodlaşdırma bölgələrini maskalayırsa.
    Biz aşkar etdik ki, kodlaşdırma bölgələrində yanlış uyğunluqlar olduqca nadirdir, lakin təhlil edilən 4440 insan mRNA-sının (7.2 Mb) kodlaşdırma bölgələrində (LINE1 elementlərinin şərh edilmiş kodlaşdırma ardıcıllığı istisna olmaqla) 38 orijinal interpassed təkrar fraqmentini (4214 bp) müəyyən etdik. və endogen retroviruslar). Biz verilənlər bazasındakı homoloji və ya lazımsız qeydləri bağlamaq üçün tərcümə məhsullarını müqayisə edərək aşağı xalları olan uyğunluqları təsdiq etdik (təkrar uyğun gələn bölgələr həmişə tam olaraq yox idi). Bu halların əksəriyyətində ardıcıllıqlar düzgün qeyd edilməmiş və ya süni və ya təbii olaraq qüsurlu mRNA-ları (məsələn, təkrarın kiçik bir parçasından ibarət alternativ olaraq birləşdirilmiş ekzonlar) təmsil etdiyi görünür. Kodlaşdırma ardıcıllığı ilə kəsişmiş təkrarların həqiqi üst-üstə düşmələri adətən ORF-lərin terminal bölgələrini əhatə edir. Köçürülə bilən element əldə edilən bölgə həmin (qrup) növlərdəki zülal üçün unikal olduğundan, maskalanma verilənlər bazası axtarışlarına mane olmur.

    Bununla belə, bəzi ehtiyatlı şərhlərə ehtiyac var. Birincisi, bir neçə aktiv hüceyrə genləri köçürülə bilən elementlərdən əldə edilir. Məsələn, mən (DNT transpozon) transpozalardan əldə edilən insan genlərinin 7 nümunəsini müəyyən etdim. Bu genlər təkrar verilənlər bazasında (əlaqəli) DNT transpozonu ilə qismən maskalanacaq. Maskalı bölgədən kənarda EST və cDNA uyğunluğu sizi xəbərdar etməlidir.

    Həmçinin unutmayın ki, RepeatMasker kiçik RNT psevdogenlərini ekranlaşdırır və buna görə də aktiv kiçik RNT genlərini də maskalayacaq (düşünürəm ki, tRNT siyahısı tamamlanıb, onların çoxlu psevdogenlər yaratdığına dair bir əlamət tapmasam, snRNA əlavə etməyi dayandırdım). Kiçik RNT-lərə uyğunluqların sayı icmal cədvəlində verilmişdir (yaxın) dəqiq uyğunluqlar aktiv genlər ola bilər, baxmayaraq ki, verilənlər bazasında olmayan əlaqəli aktiv genlər fərqli uyğunluqlar göstərə bilər.

    Son bir xəbərdarlıq, transkriptlərin 3' UTR-nin intergenik bölgələr kimi bir-birinə səpələnmiş təkrarlarda sıx olması ilə əlaqədardır. Beləliklə, bir çox EST tamamilə təkrarlanan DNT kimi maskalanır. Tövsiyə edirəm ki, genomik ardıcıllığı EST verilənlər bazası ilə müqayisə edərkən və ya EST-ləri nukleotid axtarışlarında sorğu kimi istifadə edərkən, maskalanmamış ardıcıllıqla axtarış aparın, həmçinin dəqiq müəyyən etmək üçün 40 bp kimi uzun minimum uyğunluqdan (sözün uzunluğu/sözün ölçüsü) istifadə edin. uyğun gəlir və əksər fonlardan qaçın. Təəssüf ki, NCBI BLASTN proqramında istifadə edilə bilən maksimum söz uzunluğu 18-dir (görünür, yaddaş məhdudiyyətlərinə görə).

    Gen proqnozlaşdırma proqramları ilə birlikdə istifadə edin

    Maskalı ardıcıllıqdan genləri proqnozlaşdırmaq bir sıra problemlərlə üzləşir. Birincisi, aşağı mürəkkəblik bölgələrini maskalamaq olmaz, məsələn. kodlaşdırma bölgələrində trinukleotid təkrarlarının maskalanmasının qarşısını almaq üçün. Lakin hətta maskalı bir-birinə səpələnmiş təkrarlar olsa belə, gen proqnozlaşdırma proqramları eksonları düzgün müəyyən edə bilməz. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, bəzən kodlaşdırma bölgələrinin quyruq ucları dəyişdirilə bilən elementlərdən yarana bilər. Heç bir kodlaşdırma bölgəsi maskalanmasa belə, birləşmə yerləri təhlükə altına düşə bilər, məsələn. Akseptor birləşmə sahəsinin bir hissəsi olan polipirimidin bölgəsi təkrarlama daxilində ola bilər.

    Beləliklə, mən ümumiyyətlə maskalanmamış DNT-də (həmçinin) bir gen proqnozlaşdırma proqramını işə salmağı və proqnozlaşdırılan genləri və ekzonları RepeatMasker çıxışı ilə müqayisə etməyi tövsiyə edirəm. Bəzi gen proqnozlaşdırma proqramı müəyyən eksonları proqnozlardan kənarlaşdırmağa imkan verir (məsələn, çox vaxt LINE1 elementlərinin köhnə ORF-ləri və endogen retroviruslar genlərə daxil edilir). RepeatMasker-in genlərin proqnozlaşdırılması proqramlarına daxil edilməsi üçün bir neçə sahədə də iş aparılır, bu hallarda təkrarlara uyğunluqlar istifadə olunan digər parametrlərlə birlikdə ölçülür.

    Digər istifadələr

    Bir çox insanlar ardıcıllıq məlumatlarından primerlər və ya oliqo zondlar tərtib etməzdən əvvəl təkrarları maskalayırlar. Mənə tez-tez deyirdilər ki, RepeatMasker tərəfindən maskalanmayan bölgələrdən hazırlanmış primerlər/zondlar daha yaxşı müvəffəqiyyət nisbətinə malikdir. Burada diqqətli bir qeyd odur ki, maskalanmamış bölgələr mütləq genomda unikal deyildir (məsələn, bir çox aşağı nüsxə təkrarları hələ verilənlər bazasında yoxdur) və təcrübələr təkrarlara qarşı heç bir filtrasiya edilməmiş kimi aparılmalıdır.
    Düzəlişlər tamamilə maskalanmış ardıcıllıqlardan astarların dizaynına kömək edə bilər. Konsensusdan çox fərqlənən regionlar digərlərinə nisbətən daha az pis davranırlar.

    RepeatMasker bəzən böyük genomik ardıcıllıqların yığılması zamanı istifadə olunur. Bu prosedur, çox güman ki, çox Alu zəngin bölgələrdə ən faydalıdır, bu vəziyyətdə mən yalnız Alus-u maskalamağı məsləhət görürəm və bəlkə də maskalanmanı 15% -dən az olan Alus ilə məhdudlaşdırmağı məsləhət görürəm (-div 15).

    Nəticələri necə oxumaq olar

    Annotasiya faylında cross_match çıxış sətirləri var. O, sorğu ardıcıllığı ilə təkrar verilənlər bazasındakı və ya aşağı mürəkkəb DNT ilə ardıcıllıqların hər hansı biri arasında ən yaxşı uyğunluqları (müəyyən edilmiş minimum baldan yuxarı) sadalayır. The term "best matches" reflects that a match is not shown if its domain is over 80% contained within the domain of a higher scoring match, where the "domain" of a match is the region in the query sequence that is defined by the alignment start and stop. These domains have been masked in the returned masked sequence file. In the output, matches are ordered by query name, and for each query by position of the start of the alignment.

    This is a sequence in which a Tigger1 DNA transposon has integrated into a MER7 DNA transposon copy. Subsequently two Alus integrated in the Tigger1 sequence. The simple repeat is derived from the poly A of the Alu element. The first line is interpreted like this:


    An asterisk (*) in the final column (no example shown) indicates that there is a higher-scoring match whose domain partly (<80%) includes the domain of this match.

    Note that the SW score and divergence numbers for the three Tigger1 lines are identical. This is because the information is derived from a single alignment (the Alus were deleted from the query before the alignment with the Tigger element was performed). The program makes educated guesses about many fragments if they are derived from the same element (e.g. it knows that the MER7A fragments represent one insert). In a next version I can identify each element with a unique ID, if interest exists (this could help to represent repeats cleaner in graphic displays).

    Alignments

    Alignments are shown in order of appearance in the query sequence. These alignments may be most generally useful for designing PCR primers in a region full of repeats. It is possible to get primers that work in a whole genome, when the 3' end of it lies in a region of (even a common) repeat that is very different from the consensus. Alignments are shown in the orientation of the query sequence unless the option -inv is typed in in the option box.

    Here is an example of an alignment of a MIR spanning an Alu element deleted in an earlier step:

    In cross_match alignments the mismatches are indicated, where "-" indicates an insertion/deletion, "i" a transition (G<->A, C<->T) and "v" a transversion (all other substitutions). The position of the deleted Alu in the query is indicated with an "X".
    The lines in the annotation table describing this match appear as:

    Discrepancies between alignments and annotation

    Most discrepancies between alignments and annotation result from adjustments made to produce more legible annotation. This annotation also tends to be closer to the biological reality than the raw cross_match output. For example, adjustments often are necessary when a repeat is fragmented through deletions, insertions, or an inversion. Many subfamilies of repeats closely resemble each other, and when a repeat is fragmented these fragments can be assigned different subfamily names in the raw output. The program often can decide if fragments are derived from the same integrated transposable element and which subfamily name is appropriate (subsequently given to all fragments). This can result in discrepancies in the repeat name and matching positions in the consensus sequence (subfamily consensus sequences differ in length).

    Some other discrepancies are specific to LINE elements. These repeats do not appear as complete elements in the consensus database. This is mostly a result of the contrast in conservation over the length of its sequence during its evolution in the mammalian genome the

    3 kb ORF2 region of LINE1 has been very conserved, whereas the untranslated regions and ORF1 to a lesser degree have evolved very fast. Thus the 3' end or 5' end of an ancient LINE1 does not even remotely resemble that of the currently active LINE1, whereas the coding region for reverse transcriptase is closely related. Thus, many subfamilies have been defined for both the 5' and 3' UTRs (25 and 50, resp.) of LINE1 elements in human DNA, whereas only three ORF2 entries are present in the database. It is not only hard to extend all subfamilies from the beginning to the end, but it also appears that different 3' ends may have been associated with the same 3' ends, and vice versa. On top of that, including 50 full length (6.2-8 kb) LINE1 elements in the database would make the program very slow. LINE1 elements therefore are presented in the database in 3 (or more) pieces, and the program tries to put these pieces together as well as possible. As a result both the names of the repeats and position numbering in the consensus sequence are generally different in the alignments than in the output file. The LINE2 elements are likewise broken up in the databases, in 3' UTRs for different subfamilies and one ORF2 region.

    The 3' UTR of LINE1 subfamilies ranges from 500 bp to over 2000 bp (in L1MC/D3), and the length of the 5' UTR is even more variable, even between subfamilies that show strong similarity in the 3' UTR. To allow the LINE1 fragments to be put together, all position numbers in older LINE1 subfamilies are adjusted to the position of ORF2 (the conserved part of LINE1) in a complete L1PA2 element. Since some older elements have much longer 5' UTRs or ORF1-ORF2 linker regions than L1PA2, this sometimes results in the assignment of negative position numbers for the 5' end of LINEs.

    Finally, you may find large discrepancies in position numbering if an element includes tandem repeat units. For example, MER109 contains multiple

    300 bp repeat units this can lead to overlapping matches. In the output such matches are fused.

    The summary (.tbl) file

    The four main classes mentioned in this table are well defined (see my 1996 review in COGD) and form a good basis for a summary or visual presentation of the repeats in a locus. Among the subclasses, some uncertainty of classification remains it is especially hard to predict if an LTR is derived from an endogenous retrovirus or a non-autonomous LTR element. Also, not all subclasses are listed and the total for the classes is often higher than the sum of the sub classes. Note that the "MER" subclasses and the different MER interspersed repeats are not necessarily related to each other. The term MER (MEdium Reiterated repeats) was introduced for purely administrative purposes to give the beast a name. I named the MER1, MER2, and MER4 groups after the first member of each group that was identified as an interspersed repeat.

    The program tries very hard to find out which repeat fragments were derived from the same insertion event of a transposable element. The estimated number of events still tend to be an overestimate.

    The 'bases masked' number is calculated from the total number of Xs in the masked sequences (before these are changed to Ns or lower case letters). The other numbers are derived from the annotation (.out) file. Discrepancies between the 'bases masked' number and the sum of 'total interspersed repeats', small RNA, satellites and low complexity are generally very small. They are mostly accounted for by unmasked regions between flanking identical simple repeats, annotated as one stretch if fewer than 10 bases separate them, and fragments of repeats shorter than 10 bp which are not annotated but are masked.

    Low-complexity DNA and simple repeats

    Finding polymorphic simple repeats

    Although RepeatMasker does a good job in masking simple repeats to avoid spurious matches in database searches, it is not written to find and indicate all possibly polymorphic simple repeat sequences. Only di- to pentameric and some hexameric repeats are scanned for and simple repeats shorter than 20 bp are ignored. Combining the "Only mask simple.." button option with a "div" option (e.g. -div 10) will produce a list of simple repeats that are 90% or more perfect. However, this list may not be not complete e.g. two perfect 40 bp long (CA)n repeats interrupted by 10 Ts are aligned in one piece and may be reported as having > 10% divergence from the consensus. Of course most hexameric and longer unit repeats won't be reported either. A site dedicated to identifying polymorphic tandem repeats can be found at UTSW .

    Reference repeat databases

    The interspersed repeat databases screened by RepeatMasker are based on the repeat databases (Repbase Update) copyrighted by the Genetic Information Research Institute (G.I.R.I.). The Repbase Update database contains annotation of most repeats with respect to divergence level, affiliation, etc. The nomenclature of the interspersed repeats in the output of RepeatMasker is nearly identical to that of the reference database which in most cases corresponds to that in the literature.

    Scoring matrices

    We have calculated statistically optimal scoring matrices for the alignment of neutrally diverging (non-selected) sequences in human DNA to their original sequence. These matrices have been in use since the May 1998 release. The matrices were derived from alignments of DNA transposon fossils to their consensus sequences (Arian Smit, Arnie Kas & Phil Green, in preparation. ). A series of different matrices are used dependent on the divergence level (14-25%) of the repeats and the background GC level (35-53%, neutral mutation patterns differ significantly in different isochores).

    These matrices are (close to) optimal for human genomic sequences longer than 10 kb, for which length the GC level usually is representative of the isochore in which the sequence lives. However, the GC level of small fragments can diverge a lot from the surrounding (e.g. a fragment spanning a CpG island, a GC rich exon or an AT-rich LINE1 element) and RepeatMasker defaults to using matrices derived for a 43% GC background when a sequence is shorter than 2000 bp or when a batch file is submitted. When the appropriate background GC level is known, this can be entered with the -gc option.

    İstinad

    We haven't published a paper on RepeatMasker yet, unless you call this expanding help file a publication. We'd appreciate it if you could refer to the web site in your publications (A.F.A. Smit, R. Hubley & P. Green RepeatMasker at http://repeatmasker.org).

    Literature

    OVERVIEW
    Smit, A.F.A. (1996) Origin of interspersed repeats in the human genome. Curr. Rəy. Genet. Devel. 6 (6), 743-749.
    Smit, A.F.A. (1996) Structure and evolution of mammalian interspersed repeats. PhD dissertation, USC. (lots of otherwise unpublished information here, available under order number 9636751 at the UMI web site)

    SINE/Alu
    Schmid, C. W. (1996). Alu: structure, origin, evolution, significance, and function of one-tenth of human DNA. Prog Nucleic Acids Res Mol Biol 53, 283-319.
    Jurka, J. (1996) Origin and evolution of Alu repetitive elements. In " The impact of short interspersed elements (SINEs) on the host genome. Maraia, R.J., editor. Springer Verlag.
    Batzer, M. A., Deininger, P. L., Hellmann Blumberg, U., Jurka, J., Labuda, D., Rubin, C. M., Schmid, C. W., Zietkiewicz, E., and Zuckerkandl, E. (1996). Standardized nomenclature for Alu repeats. J Mol Evol 42, 3-6.

    SINE/MIR & LINE/L2
    Smit, A. F. A., and Riggs, A. D. (1995). MIRs are classic, tRNA-derived SINEs that amplified before the mammalian radiation. Nucleic Acids Res 23, 98-102.

    LINE/L1
    Smit, A. F. A., Toth, G., Riggs, A. D., Jurka, J., Ancestral mammalian-wide subfamilies of LINE-1 repetitive sequences. J Mol Biol 246, 401-417.

    LTR/MaLR
    Smit, A. F. A. (1993). Identification of a new, abundant superfamily of mammalian LTR-transposons. Nucleic Acids Res 21, 1863-72.

    LTR/Retroviral
    Wilkinson, D. A., Mager, D. L., and Leong, J. C. (1994). Endogenous Human Retroviruses. In The Retroviridae, J. A. Levy, ed. (New York: Plenum Press), pp. 465-535.

    DNA/all types
    Smit, A. F. A., and Riggs, A. D. (1996). Tiggers and other DNA transposon fossils in the human genome. Proc Natl Acad Sci USA 93, 1443-8.

    Improvements and new features

    June 1997

    The database of human/mammalian-wide repeats was expanded 2.5 fold. Among the new additions are the (long) internal sequences of endogenous retroviruses.

    Databases of repeats from other species than primates, rodents or artiodactyls can now be screened, although the program is not optimized to do so and the quality of the databases is not at the same level.

    Through optimization of the cross_match searches, the program more sensitive and selective, especially with regard to detection of low complexity sequences and old LINE1 elements.

    The RepeatMasker output is now processed by a second script to create annotation ready for database submission. Some of the more obvious improvements in the output are (i) overlapping matches are generally resolved, (ii) LINE1 fragments are annotated with position numbers as in a full L1 element, and (iii) when an Alu or LINE1 is fragmented information from both or all fragments is used to assign a subfamily name.

    Alignments are shown without interruption by other cross_match output and in the order of appearance in the query sequence.

    A summary table has been added which shows, among other things, the repeat composition of the query sequence.

    September 1997

    - major expansion of the rodent libraries and significant update of the human libraries as well, especially in LINE1 elements.
    - scripts modified to accommodate new entries in databases
    - simple repeats masking optimized by including pentamers and using a more stringent matrix
    - several bugs fixed (e.g. sequences without repeats are now counted)
    - table now displays the parameters used

    June 1998

    - the program is more robust and accepts most 'almost but not quite fasta' format files
    - large sequences are analyzed in fragments of 100 kb to reduce the memory requirements of the program. Similarly files with very many sequence entries are divided up. You shouldn't notice any of this in the output files.
    - matrices are used that are optimal for the divergence level of the repeats to which the query is compared and the background nucleotide composition.
    - another big update of the human repeat databases.
    - the small RNA sequences have been corrected and expanded (all tRNAs should be there now)
    - the summary table now lists the amount of small RNA (pseudo)genes, simple repeats and low complexity DNA identified
    - close to perfect simple repeats, full-length shorter interspersed repeats and young LINE1 3' ends are temporarily excised from the sequence (in both human and rodent analysis) to allow better detection of any underlying repeats.
    - the "Skip simple, low complexity region masking" really skips all simple repeats now
    - alignments are shown in the orientation of the query sequence
    - among many bugs fixed is one involving sequence names including a number between parentheses

    December 1998

    This version uses the 1998 cross_match release. The difference for RepeatMasker is mainly in the complexity adjusted length of the matches that function as kernels for Smith Waterman alignments and the matrix dependent adjustment of the score for complexity of the alignment.

    The full description ('>') lines are now retained in the masked file.

    The .out file table is returned with flexible length columns allowing the full length of long query sequence names to be displayed. Optionally, the old fixed width table can still be obtained.

    Simple repeat and satellite masking has been improved again their annotation has changed a bit, most notably they are now all listed in the orientation of the query sequence

    Several new options are available:
    - A mRNA/EST option prevents false masking due to inappropriate matrix choice and low complexity matches to LINE1 elements in short GC rich regions like coding regions.
    - You can limit the masking to Alus when masking primate DNA
    - You can limit the masking to younger repeats by setting a maximum allowed divergence to the consensus sequence
    - The sequences identified as repeats can be returned in lower case (rest in capitals) rather than masked out by Ns or Xs.
    - You can set the background GC level (determining which matrices are used) overriding the program's calculations.

    Among bugs fixed since May 1998 are those responsible for distorted output for sequences with names ending in .seq and for sequences without a header line. Also, sequence files from PCs and Mac with hidden carriage returns are handled appropriately.

    April 1999

    All the command line options are now available on the web site.

    The default return format of the annotation file is changed, hopefully in a way that does not interfere with any type of parsing the width of the columns is now adjusted to the longest entry in that column, allowing query names to be spelled out in full, and usually leading to narrower tables.

    Arabidopsis, Drosophila, and grass repeat libraries were added other repeat libraries were updated.

    Three measures were taken to eliminate the (few) false positives:
    - Use of the actual average GC level of sequences in a batch file may sometimes lead to false masking (or failure to mask) in sequences that diverge largely from the average. Thus, by default, all batch files are now analyzed with the innocuous 43% matrices.
    - one entry, responsible for 90% of false masking in GC rich regions, is deleted from the 'tough L1' library.
    - the matrix used for identification of the most diverged sequences in very GC rich regions, based on too little data and too much extrapolation, was 'too easy' on the mismatches and has been adjusted.
    Thanks to these measures the 'mrna' option is not necessary and has been removed.

    A bug is fixed that led to (wildly) improper annotation for some sequences fully consisting of repeats (all bases masked). A series of lesser bugs were taken care of. New bugs were introduced, probably.

    For further information and to obtain a local copy go to the RepeatMasker Download Page.

    Institute for Systems Biology
    This server is made possible by funding from the National Human Genome Research Institute (NHGRI grant # RO1 HG002939).


    İlkin şərtlər

    To use TopHat, you will need the following programs in your PATH:

    • bowtie2 and bowtie2-align (or bowtie)
    • bowtie2-inspect (or bowtie-inspect)
    • bowtie2-build (or bowtie-build)
    • samtools

    Because TopHat outputs and handles alignments in BAM format, you will need to download and install the SAM tools. You may want to take a look at the Getting started guide for more detailed installation instructions, including installation of SAM tools and Boost.

    You will also need Python version 2.6 or higher.


    How do you convert mtDNA sequences in FASTA to FSTAT format? - Biologiya

    For the latest version, navigate to:

    Exploratory phylodynamics of early EBOV epidemic in Sierra Leone

    In this practical, we will re-analyse whole-genome EBOV sequences collected over the course of the 2013-2015 Ebola virus epidemic in Western Africa. The data and analysis were first described here:

    Details of the original analysis of these data can be found here

    In the course of this practical you will learn how to

    • load and view EBOV sequence data
    • estimate a phylogeny using neighbour-joining and maximum likelihood algorithms
    • root a phylogeny using root-to-tip regression and estimate a molecular clock
    • estimate time-scale phylogenies
    • conduct non-parametric phylodynamic analyses an estimate the effective population size over the course of the epidemic
    • extract and analyze 'meta-data' associated with each sequence such as the time of sampling and country of origin
    • carry out ancestral state estimation to infer the likely location of lineages over the history fo the epidemic.

    You will carry out this analysis on a random subset of the available sequences and your results will be unique. Make a note of the main results of your analysis:

    1. Estimate the reproduction number in Siera Leone in mid-2014
    2. Estimate when the epidemic peaked
    3. Estimate when the epidemic originated in humans
    4. Estimate the country or origin of the epidemic

    For these analyses, we'll use the ape package for manipulating sequence and tree data, the phangorn package for estimating phylogenies and doing ancestral state estimation, the treedater package for estimating a molecular clock, and the skygrowth package for phylodynamic analysis.

    All of these packages are on CRAN and can be installed using install.packages(. ) except for skygrowth which must be installed from github.

    If necessary, install the packages using

    Now we load the package as follows:

    Install and load skygrowth with the following:

    Loading and exploring the data

    The original analysis by Dudas et al. was based on 1610 whole EBOV genomes. We will do a fast exploratory analysis of a random subsample of these sequences.

    Let's load the multiple sequence alignment and inspect it:

    Now we will create a unique sub-sample of these sequences. Since your results will be based on a different sample of sequences, your results will likely differ from what is presented here. You can try re-running your analysis with different subsamples and options.

    Choose a 'seed' for random number generation distinct from the 2014 value used here (for example, your CID number). Make a note of this number. Your results will be reproducible with this seed.

    It's always a good idea to visually check your alignment, which is easily done using an external tool like seaview. If you like, you can also do this from within R using packages such as msaR . Note installation and visualization will take some time so you may skip this step.

    This should open a browser window where you will something like the following:

    Let's compute genetic and evolutionary distances between sequences. This computes the raw number of character differences between each pair of sequences:

    Note the option pairwise.deletion=TRUE , which causes missing data to be handled on a pairwise basis as opposed to masking sites across the entire alignment. Let's make a histogram:

    There is a lot of variation in distances, with some pairs differing by less than two characters. This is due to the short time frame over which the epidemic spread and over which samples were collected.

    Evolutionary distances and a neighbour-joining tree

    First, we will compute an evolutionary distance matrix for phylogenetic analysis. We will use the F84 nucleotide substition model, which is similar to the HKY model that several published studies have found to work well for EBOV. This is different than computing the raw number of differences between sequences that we looked in the last section. The evolutionary model accounts for differential rates of substitution between different characters and also accounts for reverse-mutations and saturation.

    Using the pairwise.deletion option tells the distance calculation to ignore sites that are missing in one or both sequences when comparing two sequences, but sites which may be missing in other sequences are still used.

    Now computing a neighbor-joining tree is simple with the following command:

    Note that there is yox significance to the location of the root of this tree, and branch lengths show distances in units of substitions per site. We can plot an unrooted version with a scale bar:

    Maximum likelihood phylogeny

    First we convert the sequence data into a format recognized by phangorn :

    Then set the initial conditions for optimization:

    This tells the package to start from the neighbour-joining tree and estimate 4 categories of rate variation with an HKY substitution model and to estimate the proportion of sites in the alignment which are invariant.

    Now we can optimize the tree topology and substitution model parameters. These options specify which parameters should be optimized

    • optNni specifies that the tree topology will be optimized using nearest-neighbor interchange seearch
    • optBf specifies that the base frequencies (A,C,T or G) will be estimated
    • optQ specifies that the substitution rate parameters will be estimated
    • optGamma specifies that Gamma parameters for rate variation between sites will be estimated
    • optInv specifies that the proportion of sites which are invariant will be estimated

    Qeyd: This optimization can take a couple of minutes.

    Let's see to what extent the optimized tree has higher likelihood than the initial neighbor-joining tree:

    In the original analysis by Dudas et al., a more complex substitution model was used which accounted for differences in codon positions as well as in the non-coding regions.

    To fit a molecular clock, we must use information about the time of each sample. Let's load the date of sampling for sequence. Note that the label for each sequence includes metadata regarding the province and country of origin and the time of sampling.

    We load the sample times in numeric format using the following command:

    Note the distribution of samples through time:

    Most samples were collected in the latter half of 2014 when peak incidence occurred.

    Now we can construct a time-scaled phylogenetic tree so that branches are in units of years and nodes correspond to TMRCAs. Let's start by placing the root of the tree on a branch that is likely to have the MRCA of the sample. One way to do this is to use the rtt command, which uses root-to-tip regression this selects the root position to maximise the variance in evolutionary distance explained by the tree.

    Lets do our own root-to-tip regression using the rerooted tree. You should find an almost linear trend between when evolutionary divergence and time that the sample was taken. This will also give us a rough estimate of the molecular clock rate.

    Does this look approximately linear? The slope of a linear regression line will have units of substitutions per site per unit time and can serve as a fast estimator for the molecular clock rate.

    The molecular clock rate is the slope:

    Estimates based on the state-of-the-art Bayesian methods place the rate at around .00124 substitions per site per year.

    Estimating times of common ancestry

    To estimate a tree with branch lengths in units of time (and TMRCAs), we will use the recently-developed treedater R package which is based on

    The treedater algorithm requires as input a tree with branches in units of substitutions, the sample times for each tree tip, and the length of the sequences used to estimate the tree. This package can estimate the root position if given an unrooted phylogeny, or we can re-use the estimated root position found with rtt . We use treedater like this:

    Note that this provides an estimate of the clock rate, the variation in clock rates, and the time of common ancestry. Does your estimated TMRCA correspond to when this epidemic originated in humans? The first documented case in humans from this epidemic was in early December 2013.

    We can do an improved root-to-tip regression which also shows estimated dates at the interior of the tree using this command:

    By default treedater does not provide confidence intervals for estimated dates and rates, but we can do this quickly using a parametric bootstrap procedure. Qeyd: This will take a couple minutes to run.

    Does this confidence interval overlap with the earliest cases of EBOV in humans? This would be around 2013.95 in decimal format.

    Nonparametric phylodynamic estimation

    We will reconstruct the historical dynamics of effective population size, Ne(t), using the nonparametric skygrowth technique. For details, see

    This 'effective' size may correspond approximately to the number of infected hosts (although this assumption must be checked carefully ), and the growth rate of effective size can be used to estimate reproduction numbers.

    Because geographic structure can confound the relationship between Ne(t) and epidemic size, we will work with a subtree drawing only on lineages sampled from the best sampled country, Sierra Leone. The set of lineages with geocode 'SLE' can be found using

    Now we want to make a new tree where all lineages but these are 'pruned':

    Now we can estimate Ne(t) using Bayesian MCMC. QEYD This will take a couple minutes. While you wait, have a look at this figure and these data which show how many cases were reported to the WHO over time and in each country.

    Let's plot on the calendar time axis. According to WHO records, the peak number of cases in Sierra Leone (maximum number of cases per week) occurred on October 31, 2014. We include a vertical red line showing this time point.

    Does your estimated time of peak Ne match that date?

    We can also use these methods to get a rough idea of how the reproduction number changed through time, because the epidemic growth rate will sometimes be similar to the growth rate of Ne. If we assume that the EBOV infections last 21 days on average (including incubation and clinical phases) than we can say that hosts are removed at the annualized rate of approximately 365/21. Then we can visualize R(t) using this command:

    How does R(t) change through time? What was R(t) around the time the epidemic was growing rapidly in Sierra Leone (around 2014.5). Note that estimates may be very noisy and have large confidence intervals early on before rapid growth in Sierra Leone set in. How does this estimate of R(t) compare to other published values based on the early epidemic?

    Ancestral state estimation

    Here we will use parsimony to reconstruct the likely location of lineages using the rooted time-scaled phylogeny. The country of origin (Liberia, Guinea, and Sierra Leone) can be found in the 4th position of each taxon label:

    We can extract these geocodes using the strsplit command:

    We can tabulate how many sequences come from each country (Guinea, Liberia, and Siera Leone):

    Now we must put the geocodes in a phyDat format used in the phangorn package:

    Compute the ancestral states using

    And we can plot the states using the following:

    What country do you find at the root of the tree? The West African epidemic is though to have originated near Gueckedou, a town in Southern Guinea which is quite close to the borders of both Sierra Leone and Liberia. The proximity of the original outbreak to three international border is though to have compounded the epidemic. By the Summer of 2014 Ebola was circulating in all three countries.


    Videoya baxın: FTDNA Mitochondrial Journey (Iyul 2022).


Şərhlər:

  1. Megor

    Comrades soldiers, the song must be shouted so that the muscles on the ass tremble. Sleep faster - you need a pillow. Better to do and regret than to regret not doing. I didn’t love you as much as you moaned! ..

  2. Abdul-Sabur

    excuse me, i thought and deleted the message

  3. Sikyatavo

    Üzr istəyirəm, amma məncə, siz haqlı deyilsiniz. Mən əminəm. Mən mövqeyi müdafiə edə bilərəm.

  4. Deen

    Nüfuzlu baxımdan, cazibədardır

  5. Merla

    yaxşı seçim)

  6. Mazulabar

    I well understand it. I can help with the question decision.

  7. JoJogis

    təsdiq edirəm. Yuxarıda deyilənlərin hamısı ilə razıyam. Məsələni müzakirə etməyə çalışaq. Burada, ya da günortadan sonra.



Mesaj yazmaq