Информације

Da li je tačno reći da je sekvenca kodiranja deo sekvence egzona?

Da li je tačno reći da je sekvenca kodiranja deo sekvence egzona?


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.

Збуњују ме неке основне нејасноће. Преузео сам 5'УТР, ЦДС, 3'УТР и егзонске секвенце, одвојено од Биомарт -а за ген П4ХА2 (Хомо сапиенс) и нашао неко једноставно понављање секвенци (ССР) на њима. Иако постоји понављање к на секвенци егзона, он се није налазио на 5'УТР, 3'УТР и кодирајућој секвенци (или ЦДС) гена. Колико се сећам, секвенце егзона су исте са кодирајућом секвенцом, осим првог и последњег егзона, који су делови 5'УТР и 3'УТР, јесам ли у праву ?. Можете ли ми помоћи да откријем како је поменути догађај могућ? Хвала


Koliko se sećam, sekvence egzona su iste sa sekvencom kodiranja, osim prvog i poslednjeg egzona, koji su delovi 5'UTR i 3'UTR, respektivno, jesam li u pravu?

Не нужно. УТР се могу састојати од више егзона, а може постојати и егзон који се протеже са обе стране почетног кодона, односно део је 5'УТР -а и ЦДС -а. Слично, егзон може обухватити обе стране стоп кодона.

Razlog zašto niste u mogućnosti da mapirate svoj ponavljanje na bilo koji od regiona mRNK može biti taj što vaš ponavljanje pada u egzon koji obuhvata start/stop kodon. Понављање може обухватити ове веб локације. Morate da navedete dodatne detalje kao što su lokacija ponavljanja, veličina ponavljanja i koji egzon se mapira. Takođe navedite koju referentnu datoteku genoma koristite.


Кодирајући регион је онај део ДНК кодирајућег ланца који је преведен у производ. Ово је синоним за подручје егзона. 5' neprevedeni region i 3' netranslirani region su upravo to i iako mogu služiti nekoj malo razumljivoj funkciji u replikaciji, oni nisu prevedeni u protein. "кодни регион" није израз за који сам чуо да се широко користи, иако сам неофит као молекуларни биолог.


Da li je tačno reći da je sekvenca kodiranja deo sekvence egzona? - Биологија

AVGUST ima 2 obavezna argumenta. Датотека упита и врста. Datoteka upita sadrži DNK ulaznu sekvencu i mora biti u nekomprimovanom (višestrukom) fasta formatu, npr. датотека може изгледати овако:

Свако слово осим а, ц, г, т, А, Ц, Г и Т тумачи се као непозната основа. Цифре и размаци се занемарују. Број знакова по реду није ограничен.

Да бисте извршили аугустус, покрените следећу команду са одговарајућим параметрима.

Ako želite da izlaz bude preusmeren na datoteku (pogledajte i parametar outfile), možete koristiti operatore cevi, na primer:

ВРСТА је један од следећих идентификатора. Имена директорија под цонфиг/специес чине потпуну листу. Identifikatori u zagradama označavaju starije verzije za tu vrstu. 'куерифиленаме' је назив датотеке (укључујући релативну путању) до датотеке која садржи низове упита у формату фаста.

идентификатор врста
ljudski Хомо сапиенс
летјети Дросопхила меланогастер
arabidopsis Арабидопсис тхалиана
бругиа Бругиа малаии
аедес Aedes aegypti
триболијум Триболиум цастанеум
шистосом Schistosoma mansoni
тетрахимена Tetrahymena thermophila
galdieria Галдиериа сулпхурариа
kukuruza Зеа маис
токсоплазма Токопласма гондии
caenorhabditis Цаенорхабдитис елеганс
(елеганс) Цаенорхабдитис елеганс
aspergillus_fumigatus Аспергиллус фумигатус
aspergillus_nidulans Aspergillus nidulans
(анидуланс) Aspergillus nidulans
аспергиллус_оризае Аспергиллус оризае
аспергиллус_терреус Aspergillus terreus
botrytis_cinerea Ботритис цинереа
цандида_албицанс Candida albicans
candida_guilliermondii Цандида гуиллиермондии
цандида_тропицалис Candida tropicalis
цхаетомиум_глобосум Цхаетомиум глобосум
coccidioides_immitis Цоццидиоидес иммитис
цопринус Цопринус цинереус
цопринус_цинереус Цопринус цинереус
coyote_tobacco Ницотиана аттенуата
цриптоцоццус_неоформанс_гаттии Cryptococcus neoformans gattii
cryptococcus_neoformans_neoformans_B Cryptococcus neoformans neoformans
cryptococcus_neoformans_neoformans_JEC21 Cryptococcus neoformans neoformans
(kriptokok) Cryptococcus neoformans
дебариомицес_хансении Debaryomyces hansenii
encephalitozoon_cuniculi_GB Encephalitozoon cuniculi
еремотхециум_госсипии Еремотхециум госсипии
фусариум_граминеарум Фусариум граминеарум
(фусаријум) Фусариум граминеарум
histoplasma_capsulatum Хистопласма цапсулатум
(хистоплазма) Хистопласма цапсулатум
kluyveromyces_lactis Клуиверомицес лацтис
лаццариа_бицолор Лаццариа бицолор
лампреи Petromyzon marinus
леисхманиа_тарентолае Леисхманиа тарентолае
lodderomyces_elongisporus Лоддеромицес елонгиспорус
магнапортхе_грисеа Magnaporthe grisea
неуроспора_црасса Неуроспора црасса
(неуроспора) Неуроспора црасса
phanerochaete_chrysosporium Пханероцхаете цхрисоспориум
(пцхрисоспориум) Пханероцхаете цхрисоспориум
pichia_stipitis Пицхиа стипитис
рхизопус_оризае Rhizopus oryzae
саццхаромицес_церевисиае_С288Ц Саццхаромицес церевисиае
саццхаромицес_церевисиае_рм11-1а_1 Саццхаромицес церевисиае
(сахаромице) Саццхаромицес церевисиае
сцхизосаццхаромицес_помбе Сцхизосаццхаромицес помбе
тхермоанаеробацтер_тенгцонгенсис Thermoanaerobacter tengcongensis
trihinela Trichinella spiralis
устилаго_маидис Ustilago maydis
(устилаго) Ustilago maydis
yarrowia_lipolytica Yarrowia lipolytica
насониа Nasonia vitripennis
paradajz Соланум лицоперсицум
chlamydomonas Цхламидомонас реинхардтии
amfimedon Ампхимедон куеенсландица
пнеумоцистис Пнеумоцистис јировеции
pšenica Тритицум аестивум
пилетина Галлус галлус
zebrafish Данио рерио
Е_цоли_К12 Есцхерицхиа цоли
s_aureus Staphylococcus aureus
volvox Волвок цартери

--странд = оба, --странд = напред или --странд = назад извештај предвиђа гене на оба низа, само напред или само назад. podrazumevano je 'oba'

--генемодел = парцијално, --генемодел = интронлесс, --генемодел = комплетно, --генемодел = атлеастоне или --генемодел = тачно један парцијални: дозвољава предвиђање непотпуних гена на границама секвенце (подразумевано) интронлесс: предвидите само један егзон гени као код прокариота и неких еукариота потпуни: предвидите само комплетне гене атлеастоне: предвидите бар један комплетан ген тачно један: предвидите тачно један комплетан ген

--синглестранд = труе предвиђају гене независно на сваком ланцу, допуштају преклапање гена на супротним ланцима Ова опција је подразумевано искључена.

--хинтсфиле = хинтсфиленаме Када се користи ова опција, предвиђање с обзиром на наговештаје (спољне информације) је укључено. хинтсфиленаме садржи наговештаје у гфф формату.

--extrinsicCfgFile=cfgfilename Opciono. Ова датотека садржи списак коришћених извора за наговештаје и њихове бони и мали. Ако није наведено, користи се датотека "ектринсиц.цфг" у директоријуму конфигурације $ АУГУСТУС_ЦОНФИГ_ПАТХ.

--maxDNAPieceSize=n Ova vrednost specificira maksimalnu dužinu delova na koje je sekvenca isečena da bi se pokrenuo osnovni algoritam (Viterbi). Подразумевано је --макДНАПиецеСизе = 200000. АУГУСТУС покушава да постави границе ових делова у међугеничну регију, што се закључује прелиминарним предвиђањем. Параметри зависни од садржаја ГЦ бирају се за сваки комад ДНК ако је /Цонстант /децомп_нум_степс & гт 1 за ту врсту. Због тога ову вредност не би требало постављати на велике вредности, чак и ако имате довољно меморије.

--цодингсек = укључено/искључено Опције излаза. Оутпут предвиђена протеинска секвенца, интрони, почетни кодони, зауставни кодони. Ili koristite 'cds' pored 'početnog', 'internog', 'terminalnog' i 'jednog' egzona. ЦДС искључује стоп кодон (осим ако је стопЦодонЕкцлудедФромЦДС = фалсе) док терминал и појединачни егзон укључују стоп кодон.

--AUGUSTUS_CONFIG_PATH=putanja do konfiguracionog direktorijuma (ako nije navedena kao promenljiva okruženja)

--алтернативес-фром-евиденце = истинито/нетачно пријави алтернативне транскрипте када их предлажу наговештаји

--алтернативес-фром-самплинг = истинити/лажни извештаји алтернативних транскрипата генерисаних вероватноћним узорковањем

--maxtracks=n Za opis ovih parametara pogledajte odeljak 4 ispod.

--протеинпрофиле = филенаме Прочитајте профил протеина из датотеке филенаме. Pogledajte odeljak o PPX-u ispod.

--предицтионСтарт = А, --предицтионЕнд = Б А и Б дефинишу опсег секвенце за коју предвиђања треба пронаћи. Brže ako su vam potrebna predviđanja samo za mali deo.

--гфф3 = он/офф излаз у гфф3 формату

--УТР = укључивање/искључивање предвиђа непреведена подручја поред кодирајућег низа. Ово тренутно ради само за људе, галдиерију, токсоплазму и цаенорхабдитис.

--outfile=ime datoteke štampanje izlaza u ime datoteke umesto na standardni izlaz. Ovo je korisno za računarska okruženja, npr. послови сунцобрана, који не дозвољавају преусмеравање љуске.

--noInFrameStop=true/false Ne prijavljuje transkripte sa stop kodonima u okviru. У супротном би се могли појавити стоп кодони који обухватају интроне. Подразумевано: фалсе

--нопредицтион = труе/фалсе Ако је труе и улаз је у генбанк формату, не предвиђа се. Корисно за добијање означених протеинских секвенци.

--contentmodels=on/off Ako je 'off', modeli sadržaja su onemogućeni (sve emisije ujednačeno 1/4). Модели садржаја су марковски регион кодирајућег ланца (емипробс), почетни к-мерс у кодирајућем региону (Плс), интронски и међугенички регински марковски ланац. Ова опција је намењена посебним апликацијама које захтевају процену структуре гена само из модела сигнала, нпр. за предвиђање ефекта СНП -а или мутација на спајање. За сва типична предвиђања гена, ово би требало да буде тачно. Podrazumevano: uključeno

Излазни формат је гтф сличан општем формату функција (гфф), погледајте хттп://ввв.сангер.ац.ук/Софтваре/форматс/ГФФ/. Садржи једну линију по предвиђеном егзону. Primer:

Kolone (polja) sadrže:

AUGUSTUS takođe prihvata datoteke u formatu GENBANK sa komentarima kao ulaz. Ovo je potrebno za obuku. Takođe, kada predviđa na datoteci genbanke, AUGUSTUS upoređuje svoje predviđanje sa napomenom i štampa statistiku. Primer formata datoteke genbank koji prihvata AUGUSTUS:

Još jedan primer koji je važan za obuku UTR modela. Следећи генбанк фајл ће се тумачити као да има три гена. Jedan gen ('A') sa 5' i 3' UTR i dva pojedinačna UTR-a bez podudaranja kodirajuće sekvence. Gen 'B' se sastoji samo od 5'UTR, gen 'C' samo od 3' UTR.

УЗОРКОВАЊЕ: АЛТЕРНАТИВНИ ТРАНСКРИПТИ И ПОСТЕРИЈСКЕ ВЕРОВАТНОСТИ

Имајте на уму да за предвиђање алтернативног спајања постоји још једна метода описана у 5. доле.

Алтернативни преписи (из узорковања)

Када кажете на командној линији

ili uredite odgovarajući red u konfiguracionoj datoteci za vašu vrstu na alternative true onda AUGUSTUS može prijaviti više transkripata po genu. Ген се тада дефинише као скуп транскрипата, чије се кодирајуће секвенце (индиректно) преклапају. Broj alternativa koje AUGUSTUS izveštava za gen zavisi od toga koje su verovatne alternative. Ако је у том региону вероватно само један транскрипт, онда се пријављује и само један транскрипт. Понашање АУГУСТУС -а се може прилагодити параметрима

Постериорна вероватноћа сваког егзона и сваког интрона у транскрипту мора бити најмање 'минеконинтронпроб', иначе се транскрипт не пријављује. минеконинтронпроб = 0,1 је разумна вредност. Pored toga, geometrijska sredina verovatnoća svih egzona i introna mora biti najmanje 'minmeanexonintronprob'. минмеанеконинтронпроб = 0,4 је разумна вредност. Максималан број записа који се приказује у претраживачу генома је 'мактрацкс' (осим ако је мактрацкс = -1, онда је неограничен). U slučajevima kada se svi transkripti gena preklapaju na nekoj poziciji ovo je ujedno i maksimalan broj transkripata za taj gen. Препоручујем повећање параметра 'мактрацкс' ради побољшања осетљивости и постављање 'мактрацкс' на 1 и повећање минмеанеконинтронпроб и/или минеконинтронпроб у циљу побољшања специфичности.

АУГУСТУС извештава о задњим вероватноћама егзона, интрона, транскрипата и гена. Posteriorna verovatnoća egzona je uslovna verovatnoća da nasumična genska struktura ima neki egzon sa ovim koordinatama na ovom lancu s obzirom na ulaznu sekvencu. Не само да зависи од секвенце у опсегу самог егзона, попут резултата ексона, већ је, на пример, под утицајем могућности компатибилних суседних егзона. Intronski rezultat je sličan. Пријављена вероватноћа транскрипта је вероватноћа да је варијанта спајања потпуно иста као у датом транскрипту. Пријављена вероватноћа гена је вероватноћа да је НЕКА кодирајућа секвенца у пријављеном опсегу на пријављеном ланцу, без обзира на тачан транскрипт.

Постериорне вероватноће се процењују помоћу алгоритма узорковања. Параметар --сампле == н подешава број понављања узорковања. Што је већи 'н' то је процена тачнија, али обично није важно да је задња вероватноћа веома тачна. Сваких 30 понављања узорка траје отприлике исто време као и једна вожња без узорковања, нпр. --sample=60 traje oko 3 puta više vremena od --sample=0 (što je bilo standardno do verzije 1.6). Подразумевано је

Ако вам не требају задње вероватноће или алтернативни преписи, реците

Постоје 3 уобичајена сценарија за горе наведене параметре, у зависности од тога шта желите:

  1. Samo navedite najverovatniju strukturu gena kao u prethodnim verzijama. Нема постериорних вероватноћа, нема алтернатива:

Imajte na umu da je uzorkovanje pseudoslučajno i da se rezultati mogu razlikovati od mašine do mašine.

Verovatni model AVGUSTA može se posmatrati kao gruba aproksimacija stvarnosti. Последица тога је да су задње вероватноће за јаке егзоне (нпр. Оне које назива Витербијев алгоритам) веће од стварно измерених вредности прецизности (специфичности). На пример, код људи је само 94,5% егзона са предвиђеном задњом вероватноћом & гт = 98% (према подразумеваном узорку = 100) тачно. Pogledajte dokumente/CDS.sp. за више података и објашњење. Ako je cilj uzorkovanja da se proizvede raznolik, osetljiv (uključujući) skup genskih struktura, možete koristiti ovaj parametar

gde je t jedno od 0,1,2,3,4,5,6,7. Све вероватноће модела се затим узимају у степен (8-т)/8, тј. Т = 0 (подразумевано) не ради ништа. Što je veći t, uzorkovano je više alternativa. т = 3 је добар компромис између добијања високе осетљивости, али не и узорковања укупног броја егзона. За т = 3, 96,1% људских егзона са задњом вероватноћом & гт = 98% је тачно.

АУГУСТУС може дати назнаке о структури гена. Раније се ово такође називало АУГУСТУС+. Тренутно прихвата 16 врста савета:
start, stop, tss, tts, ass, dss, exonpart, exon, intronpart, intron, CDSpart, CDS, UTRpart, UTR, irpart, nonexonpart. Наговештаји морају бити ускладиштени у датотеци у гфф формату која садржи један наговештај по реду. Испод је пример хинтсфиле -а:

Polja moraju biti razdvojena tabulatorom. У првој колони (пољу) дат је назив секвенце. У овом случају наговештаји су заједно о две секвенце. Друго поље је назив програма који је произвео наговештај. Овде се занемарује. Трећа колона одређује врсту наговештаја. Четврта и пета колона наводе почетну и завршну позицију наговештаја. Pozicije počinju od 1. 6. kolona daje rezultat. 7. прамен. 8. okvir čitanja kako je definisano u GFF standardu. Девета колона садржи произвољне додатне информације, али мора садржати низ „извор = Кс“ где је Кс идентификатор извора наговештаја. Које су вредности за Кс могуће, наведено је у датотеци аугустус/цонфиг/ектринсиц.цфг, нпр. X=M, E ili P.

АУГУСТУС може следити наговештај, тј. Предвидети структуру гена која је компатибилна са њим, или АУГУСТУС може игнорисати наговештај, односно предвидети структуру гена која није компатибилна са њим. Verovatnoća da AVGUST ignoriše nagoveštaj je manja što su nagoveštaji ovog tipa pouzdaniji.

Испод у примеру за покретање АУГУСТУС -а помоћу опције --хинтсфиле:

Kao alternativu davanju opcije --extrinsicCfgFile možete zameniti augustus/config/extrinsic.cfg odgovarajućom datotekom, pošto se ova datoteka podrazumevano čita kada opcija --extrinsicCfgFile nije data.

Пожељнији начин коришћења поновљених информација је путем меког маскирања у коме су основе у поновљеним регионима мала слова (а, ц, г, т уместо А, Ц, Г, Т) у уносу. Трчање аугустус би могло изгледати овако:

тумачиће маскиране регионе као доказ против егзона (наговештаји ноннеконпартс са подразумеваним бонусом од 1,15). Ovo je malo preciznije od tvrdog maskiranja (sa N), koje gubi informacije. Na ljudskom augustusu je takođe više nego dvostruko brži sa softmasking=1 nego na tvrdo maskiranoj sekvenci.

Објашњење формата датотеке ектринсиц.цфг.

Gff/gtf datoteka koja sadrži nagoveštaje mora da sadrži negde u poslednjoj koloni unos source=?, gde ? је један од изворних знакова наведених у реду иза [СОУРЦЕС] изнад. Можете користити различите изворе када имате наговештаје различите поузданости исте врсте, нпр. наговештаји егзона из ЕСТ -а и наговести егзона из еволуционих информација о очувању.

У одељку [ОПШТЕ] друга колона уноса одређује бонус за поштовање наговештаја, а унос у трећој колони наводи малус (казну) за предвиђање функције која није подржана ниједним наговештајем. Bonus i malus su faktor koji se množi na posteriornu verovatnoću genskih struktura. Primer:

значи да, када АУГУСТУС тражи највероватнију структуру гена, свака структура гена која има ЦДС тачно онако како је дато у наговештају добија бонус фактор 1000. Такође, за сваки ЦДС који није подржан, вероватноћа да структура гена добије малус од 0,7. Повећајте бонус како би АУГУСТУС послушао више савета, смањите малус да АУГУСТУС предвиди неколико функција које нису подржане наговештајима. Малус помаже повећању специфичности, нпр. kada su egzoni koje je predvideo AUGUSTUS sumnjivi jer nema dokaza iz EST-ova, mRNK, baza podataka proteina, konzervacije sekvence, transmapiranih eksprimiranih sekvenci. Постављање малуса на 1,0 онемогућава те казне. Постављање бонуса на 1.0 онемогућава бони.

  • početak: početak prevoda (početni kodon), specificira interval koji sadrži početni kodon. Interval može biti veći od 3bp, u kom slučaju svaki ATG u intervalu dobija bonus. Najveći bonus se daje ATG-ima u sredini intervala, bonus bledi prema krajevima.
  • stop: prevod kraj (stop kodon), vidi 'start'
  • tss: lokacija za početak transkripcije, pogledajte 'start'
  • tts: lokacija za završetak transkripcije, pogledajte 'start'
  • магарац: место спајања прихватача (3 '), последња позиција интрона, само за приближно познато дупе може се одредити интервал
  • dss: mesto spajanja donatora (5'), prva pozicija introna, za samo približno poznat dss interval može biti specificiran
  • egzonpart: deo egzona u biološkom smislu. Бонус се односи само на егзоне који садрже интервал од наговештаја. Само преклапање значи да уопште нема бонуса. Малус се односи на сваку базу егзона. Стога је малус за егзон експоненцијалан у дужини егзона: малус = ексонпартмалус^дужина. Prema tome, malus treba da bude blizu 1, npr. 0,99.
  • egzon: egzon u biološkom smislu. Само егзони који тачно одговарају наговештају добијају бонус. Изузетак: Егзони који садрже почетни и зауставни кодон. Овај малус се односи на потпуни егзон независно од његове дужине.
  • интронпарт: интрони између кодирајућих и некодирајућих егзона. Bonus se odnosi na svaku introničku bazu u intervalu nagoveštaja.
  • интрон: Интрон добија бонус ако и само ако је тачно као у наговештају.
  • ЦДСпарт: део кодирајућег дела егзона. (CDS = sekvenca kodiranja)
  • ЦДС: кодирање дела егзона са тачним границама. За унутрашње егзоне гена са више егзона ово је идентично биолошким границама егзона. Za prvi i poslednji kodirajući egzon granice su granice kodnog niza (početak, zaustavljanje).
  • УТР: тачне границе УТР егзона или непреведеног дела делимично кодирајућег егзона.
  • UTRpart: Interval nagoveštaja mora biti uključen u UTR deo egzona.
  • ирпарт: Бонус се односи на сваку базу међугеничног региона. Ако је предвиђање УТР укључено (--УТР = укључено), тада се УТР сматра генетским. Ако изаберете супротно уобичајеном значењу, бонус ирпартс -а ће бити много мањи од 1 у конфигурацијској датотеци, можете присилити АУГУСТУС -а да не предвиђа међугеничну регију у наведеном интервалу. Ово је корисно ако желите да кажете АУГУСТУС -у да два удаљена егзона припадају истом гену, када АУГУСТУС тежи да подели тај ген на мање гене.
  • нонеконпарт: интергенична регија или интрон. Бонус се односи на врло не-егзонску базу која се преклапа са интервалом од наговештаја. Geometrijska je po dužini tog preklapanja, pa ga izaberite blizu 1,0. Ово је корисно као слаба врста маскирања, нпр. када је мало вероватно да ретропозициони ген садржи кодирајући регион, али не желите потпуно забранити егзоне.
  • genski deo: sve što nije intergenski region, tj. intron ili egzon ili UTR ako je primenjivo. Бонус се односи на сваку генетску базу која се преклапа са интервалом од наговештаја. Ovo se posebno može koristiti da bi Avgust predvideo jedan gen između pozicija a i b ako se eksperimentalno potvrdi da su a i b deo istog gena, npr. preko EST-ova iz istog klona. алиас: нонирпарт

Сви наговештаји типова дсс, интрон, екон, ЦДС, УТР који (имплицитно) указују на место спајања донатора омогућавају АУГУСТУС -у да предвиди место спајања донатора које има ГЦ уместо много чешћег ГТ -а. AUGUSTUS ne predviđa mesto spajanja donatora GC osim ako ne postoji nagoveštaj za to.

Почевши од колоне број 4 можете рећи АУГУСТУС -у како да измени бонус у зависности од извора наговештаја и резултата наговештаја. Ocena nagoveštaja je navedena u 6. koloni nagoveštaja gff/gtf. Ako se skor uopšte koristi, skor se ne koristi direktno preko neke formule za konverziju već razlikovanjem različitih klasa skorova, npr. низак резултат, средњи резултат, висок резултат. Format je sledeći: prvo navedete izvorni karakter, zatim broj klasa (recimo n), zatim odredite granice rezultata koje razdvajaju klase (n-1 pragovi), a zatim za svaku klasu rezultata navedete multiplikativni модификатор бонуса (н фактора).

значи за ручни наговештај постоји само једна класа бодова, бонус за ову врсту наговештаја помножен је са 10^100. Ово практично приморава АУГУСТУС -а да се повинује свим упутствима за употребу.

За трансМап наговештаје разликујте 2 класе. Они са резултатом испод 1,5 и са резултатом изнад 1,5. Bonus ako su nagoveštaji sa nižim rezultatom nepromenjen, a bonus nagoveštaja sa višim rezultatom se množi sa 5x10^29.

За савете ДИАЛИГН користите 8 класа бодова. Наговештаји ДИАЛИГН -а дају оцену, низ и информације о оквиру за читање за ЦДСпарт наговештаје. Niz i okvir za čitanje su često ispravni, ali ne dovoljno često da se na njih osloni. Да бих то објаснио, генерисао сам савете за свих 6 комбинација нити и оквира за читање, а затим користио 2к2к2 = 8 различитих класа оцена: Икс Икс Овај пример показује да резултати не морају бити монотони. Већи резултат не мора да значи и већи бонус. Они су само начин класификације наговештаја у категорије како желите. Конкретно, ефекат различитих извора можете постићи тако што ћете навести само један извор, а затим разликовати више класа бодова.

Алтернативни транскрипти / Алтернативно спајање (засновано на доказима)

AUGUSTUS može da predvidi alternativno spajanje ili - uopštenije - alternativne transkripte koje sugerišu dokazi dati u nagoveštajima. Метода је веома општа. Ali da damo primer: ako se dva EST poravnanja za istu genomsku oblast ne mogu objasniti jednim transkriptom, onda AUGUSTUS može predvideti gen sa dva različita oblika spajanja, jedan oblik spajanja kompatibilan sa svakim od EST poravnanja.

Сваком наговештају се може дати назив групе, навођењем 'гроуп = гоупнаме' или 'грп = гоупнаме' у последњој колони за наговештај у гфф датотеци. Ово би требало користити за груписање свих наговештаја који долазе од поравнања исте секвенце према геному. Na primer, ako se EST sa imenom est_xyz poravna sa genomom sa jednim razmakom koji sugeriše intron, onda bi nagoveštaji koji proističu iz tog poravnanja mogli izgledati ovako

Груписање говори АУГУСТУС -у да наговештаји припадају заједно. U idealnom slučaju, svi nagoveštaji grupe se poštuju predviđenim transkriptom ili se cela grupa nagoveštaja ignoriše kada se predviđa.

Наговештајима или групама наговештаја може се дати приоритет навођењем „приоритет = н“ или „при = н“ у последњој колони за наговештај у гфф датотеци. На пример

Kada su dva nagoveštaja ili grupe nagoveštaja protivrečne jedna drugoj, onda se nagoveštaji sa nižim brojem prioriteta ignorišu. Ово је посебно корисно ако је за геном доступно неколико извора натукница, гдје треба вјеровати једном извору када сте у недоумици. На пример, резус макака тренутно има неколико изворних ЕСТ -ова, али се људски ЕСТ често такође усклађују са резусом. Давање наговештаја из изворних ЕСТ -ова са већим приоритетом значи да АУГУСТУС користи само њих за гене уз подршку изворних ЕСТ -а и користи ванземаљска ЕСТ поравнања када наравна поравнања ЕСТ -а нису доступна за ген. Kada prioritet nije naveden, interno se postavlja na -1.

Kada se AUGUSTUS pokrene sa --alternatives-from-evidence=false, onda se svi nagoveštaji daju AUGUSTUS-u u isto vreme, bez obzira da li se mogu objasniti jednim transkriptom po genu. АУГУСТУС ће тада изабрати највероватнију варијанту транскрипта.

Kada se AUGUSTUS pokrene sa --alternatives-from-evidence=true, onda će AUGUSTUS predvideti alternativne transkripte na osnovu alternativa koje sugerišu. Ово може бити било који облик алтернативног спајања, укључујући угнежђене гене садржане у интронима других гена, преклапајуће се гене, алтернативне почетне превођења и варијације у УТР.

Побољшање предвиђања интеграцијом ЕСТ -а или података мРНА је прилично једноставно. Нека цдна.фа буде фаста датотека са ЕСТ -овима и/или мРНА -има. Ево листе команди које ће успети:

Objašnjenje i moguća poboljšanja

БЛАТ је брзи спајајући програм за поравнавање од Јим Кента. блат2хинтс.пл је скрипта из директоријума АУГУСТУС сцриптс. Датотека ектринсиц.МЕ.цфг наводи параметре за укључивање наговештаја. Можете ручно прилагодити неколико параметара за свој геном. Preporučujem da prilagodite bonuse i maluse u extrinsic.ME.cfg nakon vizuelne inspekcije predviđanja. На пример, ако изгледа као да АУГУСТУС покушава да уклопи превише лажних ЕСТ поравнања, смањите бонусе. Из искуства, неки ЕСТ -ови се често поравнавају на врло много места у геному. Većina tih podudaranja ne odgovara stvarnim strukturama gena koji kodiraju proteine. Zbog toga je bolje dodati još jedan korak nakon BLAT pokretanja. Команда

će filtrirati cDNK poravnanja i izvesti samo najvišu ocjenu spojenih poravnanja(a) za svaku cDNK. Zatim koristite filtriranu datoteku cdna.f.psl za kreiranje nagoveštaja. Program pslCDnaFilter je deo izvornog stabla Kent (ali ne u BLAT distribuciji).

Za integraciju RNA-Seq pogledajte dokumentaciju u doc/readme.rnaseq.html.

АУГУСТУС-ППКС: ПРЕДВИЂАЊА КОРИШЋЕЊЕМ ПРОТЕИНА ПРОТЕИНА

AUGUSTUS može da napravi svoje predviđanje na osnovu profila proteina koji se može generisati iz višestrukog poravnanja sekvenci. Profil proteina se prosleđuje AUGUSTUS-u navođenjem parametra --proteinprofile kao u sledećem primeru:

Профил се састоји од скупа матрица фреквенција специфичних за положај које моделирају конзервиране регионе у МСА, без брисања или уметања. Када је опремљен профилом, АУГУСТУС ће уложити додатне напоре да предвиди гене који су слични профилу, на пример чланове одређене породице протеина од интереса. Тачност предвиђања за ове гене се генерално повећава додатним подацима из протеинског модела, док се други гени предвиђају идентично верзији аб-инитио.

Креирање протеинских профила из вишеструких поравнања

Skripta msa2prfl.pl konvertuje višestruko poravnanje sekvenci dato u FASTA ili CLUSTAL formatu u proteinski profil, računajući frekvencije iz svih blokova od najmanje 6 kolona bez praznina u poravnanju. Минимална ширина блока може се промијенити параметром --видтх. Skripta blocks2prfl.pl konvertuje ravnu datoteku iz baze podataka BLOCKS u proteinski profil

Припрема основних поравнања

Велика поравнања можда неће бити представљена профилом блока, ако немају довољно колона без празнина. Затим се препоручује груписање секвенци према сличности или одбацивање секвенци из поравнања које не покривају већину блокова. Програм ПрепаАлигн то може учинити с МСА -ом у ФАСТА формату. Употреба:

Promenljive okruženja PA_FULL_COL_WEIGHT, PA_SKIP_COL_WEIGHT, PA_MINSIZE, PA_MIN_COL_COUNT kontrolišu ponašanje programa. За детаље погледајте изворну датотеку.

Формат улазне датотеке профила протеина

Odeljak „[ime]“, praćen imenom porodice. Наизменични одељци "[дист]" и "[блоцк]" сваки "[дист]" одељак садржи линију са минималним и максималним растојањем између блокова. може се навести као "*" за означавање неограничене удаљености.

Svaki odeljak „[blok]“ sadrži matricu frekvencija, jedan red u odeljku koji odgovara koloni u poravnanju. Сваки ред садржи 21 вредност раздвојену табулаторима, прва је индекс колоне у блоку (0,1,2.), Осталих 20 вредности су фреквенције (сабирање до 1), дате редоследом Г, Д, Е ,R,K,N,Q,S,T,A,V,L,I,F,Y,W,H,M,C,P

Примери протеинских профила налазе се у директоријуму екамплес/профиле/

Време рада АУГУСТУС-ППКС-а пропорционално је величини профила по правилу, фактор у поређењу са АУГУСТУС-ом је приближно број блокова у профилу. За велике профиле препоручује се ограничење предвиђања са --предицтионСтарт и --предицтионЕнд. На стандардним Интел машинама примећено је време рада од око једног сата за велики профил на подручју од 1 Мбпс. Да бисте одредили регионе у којима је профил релевантан, покрените фастБлоцкСеарцх (погледајте доле). Важни параметри за покретање АУГУСТУС-ППКС су:

  • /ProteinModel/allow_truncated: Omogućava pogotke profila u desno skraćenim genima (podrazumevano: da)
  • /ПротеинМодел/блоцк_тхресхолд_спец: Контролишите специфичност (подразумевано: спец = 4.0)
  • /ПротеинМодел/блоцк_тхресхолд_сенс: Контролишите осетљивост при одређивању погодака блока (подразумевано: сенс = 0,4)

Повећање . _sens i opadajući . _спец ће резултирати са више пронађених блок погодака (и вероватно више гена са погоцима профила), на рачун више лажно позитивних погодака. Kada se ne mogu ispuniti oba zahteva, blok se odbacuje iz profila koji se koristi za predviđanje. Specifičnost i osetljivost su date u jedinicama standardne devijacije od očekivanog rezultata bloka (procenti se mogu izračunati primenom funkcije Gausove distribucije, npr. podrazumevana vrednost od 2,5 odgovara procenjenoj specifičnosti od 99,3%: 7 FP pogodaka u 1000bps). Имајте на уму да је филтрирање погођених блокова углавном проблем перформанси, а мала је вероватноћа да лажно позитиван блок погодак утиче на предвиђање ако је његов резултат низак. Да бисте спречили одбацивање блокова са профила, смањите било који од параметара.

  • /ProteinModel/blockpart_threshold_spec: specifičnost za blok prefikse ili sufikse (4.5)
  • /ПротеинМодел/блоцкпарт_тхресхолд_сенс: осетљивост за блок префиксе или суфиксе (2.0)

Isto za slučaj da je blok isključen intronom.

  • /ProteinModel/weight:uticaj modela proteina na kombinovani rezultat, može se ponderisati (podrazumevano: 1, jednak doprinos) Veća vrednost će rezultirati više genskih struktura bliže modelu proteina ako postoje.

Ако је ген погодак профила, следеће линије се додају у излаз гфф:

  • karakteristika protein_match za svaki blok mapiran u DNK (ili deo bloka, ako je blok prekinut putem introna). Ако је наведено --гфф3 = он, циљни блок и локација протеина су дати у колони атрибута:

Брзо претраживање блокова за одређивање региона за предвиђање гена

Ако се дају профил протеина и геном, прелиминарно претраживање може се извршити помоћу програма фастБлоцкСеарцх. Он ће исписати локације поготка профила. Покретање АУГУСТУС-ППКС се тада може ограничити на регионе који садрже ове локације. Trebalo bi da se pokrene sa istim parametrima kao i AUGUSTUS-PPX. Осим тога, праг се може одредити параметром --цутофф који контролише број приказаних погодака профила.

Погоци профила које пронађе фастБлоцкСеарцх можда не садрже увек све блокове. In this case, it may improve the prediction to modify the profile with the following command

where 2,3,5 is to be replaced with the list of blocks to be deleted from the profile.

Please see the file README.autoAug for documentation for the automatic training script autoAug.pl. See also the file retraining.html. Here is some background:

AUGUSTUS uses parameters which are species specific like the Markov chain transition probability of coding and non-coding regions. These parameters can be trained on training sets of annotated genes in genbank format. They are stored in the config directory in 3 files containing the parameters for the exon-related, intron-related and intergenic-region-related parameters, e.g. human_exon_probs.pbl, human_intron_probs.pbl, human_igenic_probs.pbl. For each species there are also parameters like the order of the markov chain or the size of the window used for the splice site models. Let's call these meta parameters. These meta parameters are stored in a separate file, e.g. human_parameters.cfg. Which meta parameters work best depends on the species and on the training set, in particular on the size of the training set. Using the meta parameters of another species or for another training set is likely to result in poor prediction performance. The meta parameters are not documented sufficiently. However, when optimizing the meta parameters for a new species it helps to know their meaning. Please contact me in case you want me to do the training. The program 'etraining' reads the meta parameters from the .cfg file and a genbank file with annotated genes and writes the other species specific parameters into the 3 .pbl files.

'trainfilename' is the filename (including relative path) to the file in genbank format containing the training sequences. These can be multi-gene sequences and genes on the reverse strand. However, the genes must not overlap.


Uvod

Recent work has highlighted the essential contribution of non-coding regions in controlling gene expression, especially in complex mammalian genomes [1]. In particular, 3′-untranslated regions (3′UTRs) play a crucial role in mRNA metabolism, e.g., by controlling mRNA stability, translation efficiency, and localization, or even as scaffolds to control protein localization [2,3,4,5,6]. Moreover, 3′UTRs emerge as essential regulatory elements in biological processes such as immune cell activation and tumorigenesis. In these settings, alternative cleavage and polyadenylation produce mRNA isoforms with shorter 3′UTRs that, due to the loss of microRNA-mediated repression, display increased protein expression [5, 6]. In tumor cells, elevated protein expression upon shortening of 3′UTRs is used to activate oncogenes or repress tumor-suppressor genes without mutating the genetic sequence [5, 7]. While these studies describe regulatory roles for 3′UTRs that do not affect the sequence of the expressed protein, some 3′UTRs are longer than their coding regions and could therefore fulfill additional, unknown functions [8]. Indeed, Fire and colleagues suggested that failure of the ribosome to terminate at stop codons can lead to translation into the 3′UTR. This resulted in a C-terminal extension of the investigated protein, which led to its destabilization the authors suggest this to be a safety mechanism to quickly discard such aberrantly produced proteins [9]. Another report suggests that failure of ribosome recycling in yeast can result in re-initiation of translation after the canonical stop codon, leading to the expression of micropeptides [10, 11]. While these studies provide evidence for translation of short sequences from 3′UTRs, it remains unclear to what extent 3′UTRs can be expressed in mammals and if and how 3′UTR-encoded sequences are used in a regulated manner beyond a safety mechanism. Moreover, possible functionalities and a potential evolutionary conservation of 3′UTR-encoded amino acid sequences remain elusive.

Alternative splicing (AS) is a well-established mechanism that, through joining together different combinations of exons during mRNA maturation in over 90% of human multi-exon genes, multiplies the genome’s coding capacity and controls functionality at the molecular and the cellular level [12,13,14]. Deregulation of AS has been linked to various human diseases such as cancer and neurological disorders [15, 16], emphasizing its crucial regulatory function. So far, the analysis of AS has been almost exclusively directed towards frame-preserving splicing events, as frameshift-inducing AS is generally believed to induce nonsense-mediated mRNA decay (NMD) through generation of premature stop codons [17]. Thus, the coding information hidden in alternative reading frames and the potential regulatory function of isoforms encoded by these frames remain largely unexplored. In our work, we reasoned that transcripts resulting from frameshift-inducing AS of the penultimate exon escape NMD, as this leads to the usage of an alternative stop codon located in the last exon. Consistent with this idea, we have previously shown that frameshift-inducing AS of the penultimate U2af26 (U2AF1L4) exons 6 and 7 in mice allows regulated translation into the sequences supposedly representing the 3′UTR [18].

Here, we show that more than 10% of mouse and human genes contain splicing-accessible extended frames in their 3′UTR, and confirm translation in many cases using mass spectrometry of endogenous proteins. The resulting alternative C-termini control protein stability, likely through an elevated degree of protein disorder, and, in addition, show a strong enrichment for proline-rich protein-protein interaction motifs. Tissue- and development-specific AS of penultimate exons thus suggests dynamic control of protein levels and rewiring of interaction networks. Our data reveal that this mechanism is conserved across mammalian species, thus representing a general evolutionary strategy. Furthermore, as we demonstrate for a retinitis pigmentosa-causing mutation in the human phosphodiesterase PDE6G gene, misregulated translation into the 3′UTR is associated with the development of disease.


Multiple sequence alignment is a prerequisite for many evolutionary analyses. Multiple Alignment of Coding Sequences (MACSE) is a multiple sequence alignment program that explicitly accounts for the underlying codon structure of protein-coding nucleotide sequences. Its unique characteristic allows building reliable codon alignments even in the presence of frameshifts. This facilitates downstream analyses such as selection pressure estimation based on the ratio of nonsynonymous to synonymous substitutions. Here, we present MACSE v2, a major update with an improved version of the initial algorithm enriched with a complete toolkit to handle multiple alignments of protein-coding sequences. A graphical interface now provides user-friendly access to the different subprograms.

Multiple Alignment of Coding Sequences (MACSE) was the first automatic solution developed to align multiple protein-coding nucleotide sequences based on their amino acid translation while allowing for the occurrence of frameshifts ( Ranwez et al. 2011). Its key feature is to align DNA sequences at the nucleotide level, but with the possibility to include gap lengths that are not a multiple of three bases, that is, generating frameshifts, while scoring the resulting nucleotide alignments based on their amino acid translation. This allows one to produce nucleotide alignments that preserve the underlying codon structure while benefiting from the higher similarity of amino acid sequences. Since its first release in 2011, MACSE has been used in multiple contexts including comparative transcriptomic studies ( Lan and Pritchard 2016), pseudogene evolution ( Delsuc et al. 2015), genome-wide analyses of selection ( Assis et al. 2012), metabarcoding analyses ( Leray et al. 2013), and phylogenomic pipelines ( Bragg et al. 2016).

Here we present a major update of MACSE with an improved version enriched by a series of subprograms aimed at facilitating the production and handling of multiple alignments of protein-coding sequences. Altogether, the subprograms implemented in the new MACSE v2 release compose a powerful toolkit now easily accessible through a graphical user interface ( fig. 1).

The graphical user interface of MACSE v2 (лево) allows to select the desired subprogram, to browse the file system for choosing input FASTA files, and to set parameter values. It automatically generates the corresponding command line (bottom left). When the user selects a new subprogram or click on an option field, a brief help related to this program or option is displayed on the top of the interface (red arrows). An exemplar data set of 15 mitochondrial NADH dehydrogenase subunit 3 (nad3) gene sequences of turtles has been aligned by MACSE (parameters shown). The resulting alignment is displayed at the nucleotide (Горе десно), codon (средњи), and amino acid (bottom right) levels using SeaView v4.6.4 ( Gouy et al.2010). Exclamation marks (!) emphasize the frameshifts detected by MACSE, most of which corresponding to programmed frameshift mutations ( Russell and Beckenbach 2008).

The graphical user interface of MACSE v2 (лево) allows to select the desired subprogram, to browse the file system for choosing input FASTA files, and to set parameter values. It automatically generates the corresponding command line (bottom left). When the user selects a new subprogram or click on an option field, a brief help related to this program or option is displayed on the top of the interface (red arrows). An exemplar data set of 15 mitochondrial NADH dehydrogenase subunit 3 (nad3) gene sequences of turtles has been aligned by MACSE (parameters shown). The resulting alignment is displayed at the nucleotide (Горе десно), codon (средњи), and amino acid (bottom right) levels using SeaView v4.6.4 ( Gouy et al.2010). Exclamation marks (!) emphasize the frameshifts detected by MACSE, most of which corresponding to programmed frameshift mutations ( Russell and Beckenbach 2008).

The core alignment subprogram (alignSequences) has been improved in performance through a faster estimation of its objective function, namely the SP-score, thanks to recently derived optimal algorithmic solutions ( Ranwez 2016). Additional parameters have also been introduced to control the speed/extensiveness ratio of the heuristic search for an alignment optimizing the SP-score. MACSE v2 uses a progressive alignment strategy to obtain an initial draft of the multiple sequence alignment that is subsequently improved using the 2-cut refinement strategy. This widespread strategy, also used for instance by MUSCLE ( Edgar 2004), consists of partitioning the current solution into two subalignments that are subsequently realigned. The resulting alignment replaces the previous one if its SP-score is improved and the refinement process stops when no more improvements are found (see Ranwez et al. 2011 Ranwez 2016 for algorithmic details).

A tricky part of multiple sequence alignment is the choice of the elementary cost of each possible event. For instance, the relative costs of gap openings and gap extensions with respect to amino acid substitution strongly impact the final result and no efficient strategy as been found so far to select the ideal costs with respect to the sequences to be aligned ( Wheeler and Kececioglu 2007). MACSE requires additional costs for frameshifts and stop codons that are not easier to set than traditional gap-associated costs. We provide default values that have proved to be effective based on our experience. This is further discussed in the MACSE online documentation that provides guidelines for handling specific sequences such as pseudogenes or RNAseq contigs resulting from error prone long read sequencing technologies.

Тхе TrimNonHomologousFragments subprogram was developed to remove long sequence fragments that are unrelated to other sequences. Indeed, positioning long insertions in one or several sequences could drastically slow down and impede the alignment process. Moreover, long insertions may often prove finally useless since they are removed by alignment filtering tools in subsequent analyses. When a compatibility graph of maximum exact match (MEM) is constructed between two genomic sequences, they can be rapidly aligned after identification of the longest weighted path ( Hohl et al. 2002). We extended this approach to handle the translation of nucleotide sequences in the three possible coding frames using a compressed amino acid alphabet. This allows identifying and trimming long insertions present in only few sequences, as such regions are rarely part of long MEM paths.

Тхе enrichAlignment subprogram can be used to sequentially add new DNA sequences to an existing alignment. Its input parameters allow defining criteria that the additional sequences should fulfil to be actually incorporated into the final alignment. For instance, sequences can be automatically discarded when, once aligned, they would contain a stop codon, too many gaps, or more than a given number of frameshifts. The original alignment can either be sequentially enriched, or kept unchanged so that all sequences are compared with the same reference alignment. This latter option is especially useful for metabarcoding projects based on markers such as the mitochondrial Cytochrome Oxidase subunit I (cox1) gen. This typically involves enriching a reference alignment containing sequences from databases such as BOLD ( Ratnasingham and Hebert 2007) or MIDORI ( Machida et al. 2017) with thousands of newly generated sequences.

Тхе reportMaskAA2NT subprogram takes as input a nucleotide alignment and a filtered version of the corresponding amino acid alignment, for example, produced by HMMcleaner ( Philippe et al. 2017), and reports this filtering at the codon level. By default, it additionally filters out small sequence fragments mostly surrounded by gaps or filtered nucleotides. Other MACSE v2 subprograms allow performing useful alignment manipulations such as translating sequences using different genetic codes in the same alignment (translateNT2AA) restricting a coding alignment to a subset of sequences and/or sites (splitAlignment, trimAlignment) or refining an existing alignment using the 2-cut strategy to improve its SP-score (refineAlignment).

The command line interface is still key in most analyses that require running MACSE v2 in parallel on hundreds or thousands of data sets using a computing cluster. However, as the number of subprograms and options increased significantly, we now provide a user-friendly graphical interface. This should make it easier for new users to adopt MACSE v2 and hopefully broaden its usage and application scope.

MACSE v2 is Java software freely available under the CECILL license (GPL variant) at https://bioweb.supagro.inra.fr/macse/, last accessed August 22, 2018. MACSE v2 and OMM_MACSE, a pipeline strongly relying on the MACSE v2 toolkit that has been used to align the thousands of orthologous genes in the OrthoMAM database ( Douzery et al. 2014), are also available through dedicated web services at http://mbb.univ-montp2.fr/MBB/, last accessed August 22, 2018.


GDNA, mRNA and cDNA sequences of a gene? - (May/29/2005 )

Where and how to get the gDNA, mRNA and cDNA sequences of a gene? Any search tools?

Where and how to get the gDNA, mRNA and cDNA sequences of a gene? Any search tools?

Put in your favorite gene, click search, then you get all information you need. For example, put in FOS, you will get a list of FOS gene from different organisms, find the one from human, click on the link. Then, scroll down, you will find genomic sequences and mRNA sequences for the gene.

For your question, you will need to find genomic sequences in the gene record for your gDNA, NM_005252 (RefSeq) for mRNA, and other mRNA sequences as cDNA sequences.

If you want literature information, scroll up, you will have gene structure and literature reports.

Note that for mRNA sequence, you should probably use RefSeq, which is after curation of NCBI researchers. Other mRNAs listed are genbank sequences, most are from cDNA. If you want more of cDNA/EST, you will need to search through dbEST for a complete list of them related to YFG.

Second suggestion is to check out http://www.ensembl.org/ the resource is pretty much integrated the same way.

Thanks for your great answer!

I still have some questions regarding these search tools. Let us take for example the FOS gene for the human.
I came to this site:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.f. &list_uids=2353

I am now overwhelmed with all the infos and sequences in this site. Besides there are alot of socalled mRNA and genomic sequences which i don't know which one of them is the mRNA, gDNA and cDNA for the FOS gene.

1: Which link should i now click on to get the mRNA of the fos gene?

2. Which link should i now click on to get the cDNA of the fos gene?

3. Which link should i now click on to get the gDNA of the fos gene?

4. The sequence under "translation" is that the amino acid of a gene?

5. What kind of sequence (mRNA, gDNA or cDNA) is under "CDS" of a gene?

1: Which link should i now click on to get the mRNA of the fos gene?

I believe you need RefSeq of mRNA of the gene. There are two ways to do this on the page of fos gene:
first, use the gene structure map, this is the picture at the very begining of the fos gene entry showing the intron, exon, and 3'/5' UTR structure of the gene. Now, on left hand side of the picture, there is a NM_005252 link, click on it, javascript will popup a list with two entries: FASTA and GenBank. FASTA will give you the mRNA sequence, Genbank will give you the Genbank record of the mRNA.
second, you can use the links in the "NCBI Reference Sequences (RefSeq)" section, click on NM_005252, it will give you the same information.

2. Which link should i now click on to get the cDNA of the fos gene?

First, you should keep in mind, there are more than one cDNA sequence for this gene. Listed in the "Related Sequences" section of the record, you will see "genomic" and "mRNA" sequences, those "mRNA" sequences are actually cDNA sequences. The more complete view of all cDNA resources of a gene is to look into its UniGene link page, which is in the last section "Additional Links", click on UniGene Hs_25647, then in the "mRNA sequences (8)" section (8 sequences) you can see all the cDNAs associated with this gene, for example, full-length cDNA clone CS0DI066YO13 of Placenta Cot 25-normalized of Homo sapiens (human). As you can see, this resource is much more comprehensive because it provide tissue and disease information.

3. Which link should i now click on to get the gDNA of the fos gene?
In this case it should be the link of "Genomic V01512" under section "Related Sequences". All genomic sequences listed in that section are gDNA, but if you examine each record carefully, you will find most of them are partial, but this one "Genomic V01512" is complete. A trick to locate the complete gDNA CDS is to look in the section "NCBI Reference Sequences (RefSeq)", where you can find that RefSeq NM_005252 is built from source sequence V01512, which means that V01512 is probably the best covered sequene of this gene.

One thing you need to keep in mind is that the genbank record could come from an individual submission rather than from the whole genome sequence project. Therefore it might be specific to the tissue type or diseased type of that record (read carefully all information you can read). It might have SNP compare to genomic sequence of the gene built from whole genome sequencing project. To get the genomic of a gene in the whole genomic sequencing context, you should do things differently, which is use annotations on a NC or NT sequence of a gene to retrieve the gene sequence. There are much more to say on that end.

4. The sequence under "translation" is that the amino acid of a gene?

I didn't find "translation" in the gene page, I guess you opened one of the mRNA genbank record page, say, maybe you opened NM_005252 genbank record, in there, yes, the "translation" gives you the amino acid sequence.

5. What kind of sequence (mRNA, gDNA or cDNA) is under "CDS" of a gene?

This is rather a biology question than bioinformatics question. In biology point of view, coding sequence are portions of a gene that correspond to amino acid, but since is a part of a gene sequence, it should be DNA sequence in principle, however, bioinformatically, CDS as a joint of all exons can only be identified with mRNA and cDNA. Therefore, sequence-wise, CDS are same as mRNA and cDNA from start codon to stop codon, but CDS is actually an annotation term which must be combined with informations with information of intron and exon structure. You can find this within the genbank record of V01512.

Firstly, thank you alot for putting your time on me. I am grateful for that!

1: Which link should i now click on to get the mRNA of the fos gene?

I believe you need RefSeq of mRNA of the gene. There are two ways to do this on the page of fos gene:
first, use the gene structure map, this is the picture at the very begining of the fos gene entry showing the intron, exon, and 3'/5' UTR structure of the gene. Now, on left hand side of the picture, there is a NM_005252 link, click on it, javascript will popup a list with two entries: FASTA and GenBank. FASTA will give you the mRNA sequence, Genbank will give you the Genbank record of the mRNA. second, you can use the links in the "NCBI Reference Sequences (RefSeq)" section, click on NM_005252, it will give you the same information.

When I look for the mRNA of the human pituitary fos gene, do I have to make any other advanced search or does pituitary fos gene have the same mRNA sequence like any fos genes in other parts of the body, like no matter it is an intestine or pituitary fos gene?

2. Which link should i now click on to get the cDNA of the fos gene?

First, you should keep in mind, there are more than one cDNA sequence for this gene. Listed in the "Related Sequences" section of the record, you will see "genomic" and "mRNA" sequences, those "mRNA" sequences are actually cDNA sequences. The more complete view of all cDNA resources of a gene is to look into its UniGene link page, which is in the last section "Additional Links", click on UniGene Hs_25647, then in the "mRNA sequences (8)" section (8 sequences) you can see all the cDNAs associated with this gene, for example, full-length cDNA clone CS0DI066YO13 of Placenta Cot 25-normalized of Homo sapiens (human). As you can see, this resource is much more comprehensive because it provide tissue and disease information.

Why are there more than one cDNA sequence for this gene? For example I want to use cDNA of human pituitary Fos gene to design the primers, which one of these 8 cDNA sequences can I use as the template for designing?

So CDS of gDNA is the part where mRNA or cDNA come from? Can I use Blast to check for at which part of gDNA the mRNA comes from? For example I am going to find the exon-intron junctions of the pituitary fos gene, for doing this I have to compare the gDNA and cDNA sequences. Do you know which one of these gDNA is the gDNA of pituitary fos gene? Or does gDNA for human pituitary fos gene have the same sequence like in any parts of the body?

How can I see this? Is there any special labels for this?

I would like to know, since I have used for it. Do you mind telling me how to get the genomic of the human fos gene or another gene in the whole genomic sequencing context?

5. What kind of sequence (mRNA, gDNA or cDNA) is under "CDS" of a gene?

This is rather a biology question than bioinformatics question. In biology point of view, coding sequence are portions of a gene that correspond to amino acid, but since is a part of a gene sequence, it should be DNA sequence in principle, however, bioinformatically, CDS as a joint of all exons can only be identified with mRNA and cDNA. Therefore, sequence-wise, CDS are same as mRNA and cDNA from start codon to stop codon, but CDS is actually an annotation term which must be combined with informations with information of intron and exon structure. You can find this within the genbank record of V01512.

CDS: join (289..429,1183..1434,1866..1973,2088..2729)
The different sequences behind the “join” are they the exon sequences that will unite and make the mature mRNA?

Every human cell share the same genomic sequences, so gene sequence is the same no matter which part of the body. However, tissue-specific alternative splicing, alternative polyadenylation, and alternative transcription initiation are known mechanisms that contribute to the diversity of mRNA from the same gene. So the answer is no, you cannot assume the pituitary fos gene you are looking at have the same mRNA sequences comparing to those from the other part of a human body. You will need to read literature, and read the gene record that we discussed before for literature links and descriptions to get to know your gene better.

This is something in general to all biologists, you must be an expert to whatever you are studying, inside out, every details. Biologists will always debate with computer scientist and mathmatician, because in biology, you cannot assume YFG just have one form of mRNA, nor could you define a gene's behavior, you would have to keep an open mind and make hypothesis and do experiment or read other people's work to find it out.

Like I said before, in eukaryotes, alternative splicing, alternative polyadenylation, and alternative transcription initiation are known mechanisms that contribute to the diversity of mRNA from the same gene. So different group might study the same gene from different tissue or diseased states, and their cloned cDNA might thus have different sequences if there are tissue or disease specific regulation.

To design primers, depends on you goal, you should do it differently. If you know your isoform of mRNA/cDNA. Then you want to target to the specific exon in your isoform. If you don't know, want to fish for all isoforms, then design the primers target to the common sequence expressed in all isoforms. So, that being said, here is what I would do:
1. find out if the gene has evidence of alternative splicing or alternative polyadenylation. You can check out off the shelf database, such as ASD (alternative splicing database: http://www.ebi.ac.uk/asd/) and PolyA_DB (polyadenylation database: http://polya.umdnj.edu/). Or you can get all cDNAs of the gene, align them (use blast) to the genomic sequence, check if there are alternative splicing or alternative polyadenylation. Then find consititutive exons and alternative exons.

2. design primer according to your goal by targeting to either consititutive exons or alternative exons.

Once again, this is YFG, you got to know every detail about it.

This should be clear by now with the above two answers.

No, you just need to read the genbank id carefully see if it is part of the whole genome sequence effort or a BAC clone. You will need to read a bioinformatics book for this background information on human genomic sequencing project.

From the fos gene page, look at the gene picture at the top. Click on the NC_000014 link, this will give you the genomic sequence of the gene in a new page. Its a genbank format record, it tells you it displays the REGION: 74815284..74818666 of chromosome 14, which is where the gene is located, at the end you have the sequence. You can get the FASTA format sequence from the drop-down menu at the top of the page.

CDS: join (289..429,1183..1434,1866..1973,2088..2729)
The different sequences behind the “join” are they the exon sequences that will unite and make the mature mRNA?


Sadržaj

The structures of both eukaryotic and prokaryotic genes involve several nested sequence elements. Сваки елемент има посебну функцију у вишестепеном процесу експресије гена. The sequences and lengths of these elements vary, but the same general functions are present in most genes. [2] Although DNA is a double-stranded molecule, typically only one of the strands encodes information that the RNA polymerase reads to produce protein-coding mRNA or non-coding RNA. This 'sense' or 'coding' strand, runs in the 5' to 3' direction where the numbers refer to the carbon atoms of the backbone's ribose sugar. The open reading frame (ORF) of a gene is therefore usually represented as an arrow indicating the direction in which the sense strand is read. [7]

Regulatory sequences are located at the extremities of genes. These sequence regions can either be next to the transcribed region (the promoter) or separated by many kilobases (enhancers and silencers). [8] The promoter is located at the 5' end of the gene and is composed of a core promoter sequence and a proximal promoter sequence. The core promoter marks the start site for transcription by binding RNA polymerase and other proteins necessary for copying DNA to RNA. The proximal promoter region binds transcription factors that modify the affinity of the core promoter for RNA polymerase. [9] [10] Genes may be regulated by multiple enhancer and silencer sequences that further modify the activity of promoters by binding activator or repressor proteins. [11] [12] Enhancers and silencers may be distantly located from the gene, many thousands of base pairs away. The binding of different transcription factors, therefore, regulates the rate of transcription initiation at different times and in different cells. [13]

Regulatory elements can overlap one another, with a section of DNA able to interact with many competing activators and repressors as well as RNA polymerase. For example, some repressor proteins can bind to the core promoter to prevent polymerase binding. [14] For genes with multiple regulatory sequences, the rate of transcription is the product of all of the elements combined. [15] Binding of activators and repressors to multiple regulatory sequences has a cooperative effect on transcription initiation. [16]

Although all organisms use both transcriptional activators and repressors, eukaryotic genes are said to be 'default off', whereas prokaryotic genes are 'default on'. [5] The core promoter of eukaryotic genes typically requires additional activation by promoter elements for expression to occur. The core promoter of prokaryotic genes, conversely, is sufficient for strong expression and is regulated by repressors. [5]


Sequence variation

During the human chromosome 10 project we discovered 35,882 single nucleotide polymorphisms (SNPs) by sequence alignment in regions of clone overlaps. In total, we mapped 143,364 SNPs (dbSNP release 115) to the chromosome 10 sequence. Supplementary Fig. S1 shows the density plots for randomly discovered 24 and all SNPs across the chromosome.

There are 5,864 (4.1%) exonic and 65,973 (46%) intronic SNPs. Of the 1,821 SNPs in coding exons 984 are non-synonymous. MSMB has the most polymorphic coding region with 43 SNPs kb -1 it encodes a protein with inhibin-like activity and its expression is decreased in prostate cancer 25 .

We also considered 729,553 human–chimpanzee single base differences (SBDs) remapped on the current assembly of human chromosome 10. These were high-confidence sequence differences originally identified by aligning 14 million shotgun reads of the chimpanzee genome, generated jointly by the Whitehead Institute and Washington University Genome Centers, to the human genome sequence assembly (NCBI build 31). We first removed all human–chimpanzee SBDs that co-localized with known human SNPs. Supplementary Fig. S1 shows the density plot of the remaining 703,338 SBDs. Of those, 55.3% are intergenic, 42.9% intronic and 1.8% exonic. The highest density of human–chimpanzee SBDs, fourfold greater than the average level, was observed in a 200-kb gene-poor region at 19.43–19.63 Mb. We then examined the 12,710 human–chimpanzee SBDs that lie in exons of the 816 human coding genes. Of those, 3,972 were in coding regions and can be subdivided further into 2,273 synonymous, 1,678 non-synonymous and 21 nonsense with respect to the human sequence. For each gene we calculated the rate of evolution of non-synonymous (Kа) and synonymous (Kс) changes, and the ratio Kа/Kс, which provides a measure of evolutionary selection. Supplementary Table S5 lists the 1,413 transcripts with at least one coding human–chimpanzee SBD sorted on the Kа/Kс вредност. There are only 29 transcripts (21 genes) that have a Kа/Kс value ≥1, whereas there are 484 without non-synonymous SBDs. Note that several caveats apply in this type of analysis owing to the incomplete nature of both the chimpanzee data and the list of human SNPs we used the number of intronic human–chimpanzee SBDs per base in comparison to the chromosome average of 0.005 as a possible estimate of coverage. The gene with most non-synonymous human–chimpanzee SBDs is MKI67, an antigen identified by monoclonal antibody Ki-67, which appears to be fast evolving in humans (Kа/Kс = 1.038507 SNP data). The expression pattern of MKI67 in gastric and other cancers is under investigation as this gene is expressed in proliferating cells. Interestingly, a nonsense human–chimpanzee SBD is present in both of its coding transcripts. Among the 21 genes with nonsense human-chimpanzee SBDs notable examples are the serotonin receptor HTR7 (the neurotransmitter serotonin is thought to be involved in cognition and behaviour), PSAP (prosaposin involved in variant Gaucher's disease and metachromatic leukodystrophy) and the developmental gene NODAL.


3.7 How to View and Retrieve Gene Product Sequences

To retrieve BBS1 gene product sequences (or any gene product sequence) from the UCSC genome browser, click on the schematic for the BBS1 transcript in the “Gene and Gene Predictions track”. The top half of the new page contains numerous links to pages that provide sequence information associated with this gene (Figure 3.16). For example, to view information specifically about the BBS1 mRNA, click on the NM_024649.5 link. To view information specifically about the protein sequence, click on the NP_078925.3 link. NM_024649.5 and NP_078925.3 are known as accession codes. Accession codes that begin with NM_ correspond to mRNA sequences. While those that begin with NP_ correspond to protein sequences. Both sequence pages are in so-called “Genbank format”. This format includes useful annotations that can be “read” by sequence analysis software programs. The mRNA or protein sequence is at the very bottom of the page. Scroll down. Alternatively, click the “FASTA” link to see the sequence in a simpler format. One thing you might notice: There are no uracil bases (U) in the mRNA sequence! Sequence databases do not expend any computational energy to convert thymines (T) to uracils (U) for display purposes only.

Finally, to get an overview of how BBS1 mRNA aligns with the genomic sequence, click on the “View details of parts of alignment within browser window”. Read the text to determine what highlighting means although you may be able to deduce their meaning.

Figure 3.16: When you click on a gene/transcript schematic in the gene prediction track you are taken to its gene information page. BBS1 only has one isoform and so there is only one gene information page. In other words, this information is transcript specific and depends on which isoform you click on. Useful links are highlighted. Some links will help you answer Test Your Understanding questions. Explore!

3.7.1 Test Your Understanding

  • List the first four nucleotides of the BBS1 mRNA according to the accession record, NM_024649.5 (Answer found in FASTA or Genbank format).
  • How long (in bp) is the BBS1 spliced transcript (mRNA) according to the accession record, NM_024649.5 (Answer found in Genbank format only)?
  • List the first four amino acids of the BBS1 protein according to the accession record, NP_078925.3 (Answer found in FASTA or Genbank format).
  • How long (in amino acids) is the protein according to the accession record, NP_078925.3 (Answer found in Genbank format only)?
  • In general, what is the difference between FASTA and Genbank formats?
  • EXTRA CREDIT. How long is the BBS1 unspliced transcript (the pre-mRNA)? (HINTS:You will find this information in the gene information page for BBS1 although you will not find the phrase “unspliced transcript” there. That said, the length of the unspliced transcript is equivalent to the length of the _______)

Преузмите и одштампајте овај чланак за личну научну, истраживачку и образовну употребу.

Купите једно издање Наука за само 15 УСД.

Наука

Vol 314, Issue 5797
13 October 2006

Članak Tools

Prijavite se da biste dodali upozorenje za ovaj članak.

By Tobias Sjöblom , Siân Jones , Laura D. Wood , D. Williams Parsons , Jimmy Lin , Thomas D. Barber , Diana Mandelker , Rebecca J. Leary , Janine Ptak , Natalie Silliman , Steve Szabo , Phillip Buckhaults , Christopher Farrell , Paul Meeh , Sanford D. Markowitz , Joseph Willis , Dawn Dawson , James K. V. Willson , Adi F. Gazdar , James Hartigan , Leo Wu , Changsheng Liu , Giovanni Parmigiani , Ben Ho Park , Kurtis E. Bachman , Nickolas Papadopoulos , Bert Vogelstein , Kenneth W. Kinzler , Victor E. Velculescu

Наука 13 Oct 2006 : 268-274

Sequence analysis of >13,000 genes in breast and colorectal tumors shows that almost 200, a surprisingly large number, can be mutated, complicating any simple classification.


Припадности

Interdisciplinary Centre for Bioinformatics, University of Leipzig, Haertelstraße 16-18, D-04107, Leipzig, Germany

Roman R Stocsits & Peter F Stadler

Institute for Theoretical Chemistry, University of Vienna, Währingerstraße 17, A-1090, Wien, Austria

Ivo L Hofacker & Peter F Stadler

Bioinformatics Group, Department of Computer Science, University of Leipzig, Haertelstraße 16-18, D-04107, Leipzig, Germany

Claudia Fried & Peter F Stadler

Santa Fe Institute, 1399 Hyde Park Rd., Santa Fe, NM, 87501, USA

Takođe možete tražiti ovog autora u PubMed Google Scholar-u

Takođe možete tražiti ovog autora u PubMed Google Scholar-u

Takođe možete tražiti ovog autora u PubMed Google Scholar-u

Takođe možete tražiti ovog autora u PubMed Google Scholar-u

Аутор за


Pogledajte video: Velika je iluzija da smo INFERIORNI (Јануар 2023).