Bu eser Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenmiştir: NIH R21 EB021870-01A1 ve NSF araştırma projesi hibe: 1517110.

1. eşleme Fastq dosyaları
Not: Başvuru DNA konumunda için DNA dizisi veri okumak her sıra onda eşlenmiş DEEPN bilgisayar yazılımı hem hem birçok Biyoinformatik programı kullanın. Haritalama programları çeşitli bu HISTAT2 programın sonraki adımda kullanılan .sam dosyaları üretmek için kullandığı MAPster arabirimi eklemek için kullanılabilir.
<ol><li>Sıralı veri genom doğru sürüme eşleyin. Y2H kitaplıkları için fare kökenli, UCSC mm10 genom kullanın; o insan genleri kullanarak, UCSC hg38 başvuru soykırım, Saccharomyces cerevisiae genler için kullanın, UCSC SacCer3 başvuru genom kullanın.</li>
	<li>
MAPster yükleyin.
	<ol>
<li>MAPster yazılımını indirin ve yükleyin. Aşağıdaki, bir web tarayıcısı kullanarak yazılım bulunabilir: https://github.com/emptyewer/MAPster/releases. HISAT2 bir Apple Macintosh gibi UNIX tabanlı sistemlerde çalışır. Bu nedenle, MAPster program yalnızca Apple Macintosh ve linux gibi uyumlu sistemlerde çalışır. Not: Bir Apple Mac için sistem gereksinimleri şunlardır: OSX 10.10 +, > 4 Gb RAM, > 500 Gb disk alanı ve başvuru genleri indirmek için internet bağlantısı. Kullanıcılar kendi kurumsal yönetici haklarını ve izinlerini kısıtlayarak güvenlik protokolleri varsa bir kurumsal ile o kişinin danışmanız gerekebilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Gerekli dosyaları ve "Ana" sekmesini (Şekil 1) aracılığıyla parametreleri girin. Dosyaları girmek için uygun "Pairwise" düğmesini ya da gibi çiftleri ile FASTQ olarak varsayılan dosya biçimi unpaired seçin.
	<ol>
<li>DEEPN analiz için tek okuma biçimde çalıştırmak için "Off" "Pairwise" seçeneğini kapatın.</li>
		<li>Dosyaları sürükle ve bırak uygun pencere içine sadece tarafından MAPster yükleyin.</li>
		<li>Bir referans Y2H av kitaplığı ekler kaynağına karşılık gelen DNA/genom kaynak'ı seçin. Birkaç model organizmalar üzerinden dizin oluşturulmuş genleri "Genom" kutusunda listelenir ve otomatik olarak merkezi Johns Hopkins Üniversitesi'nden-ebilmek var olmak downloaded için İşlemsel Biyoloji. Başvuru genleri daha sonra kullanmak üzere yerel olarak depolanır.</li>
		<li>HISAT2 çekmek multi-iplik beri "Konu" kutusunun altındaki eşleme programa sadık olmak bilgisayar işlem sayısını gösterir. MAPster bilgisayarı arayın ve varsayılan olarak kullanılabilir olan işlemci en fazla sayısını öneririz.</li>
		<li>Çıkış dosyası adı belirtin. Bu yüzden kısa ama açıklayıcı bir ad boşluk veya özel karakterler olmaksızın tavsiye bu dosya adı DEEPN süreci boyunca kullanılır. Çıkış "Açık çıktı dizin" düğmesini kullanarak eşlenen dosyaları için bir klasör belirtin.</li>
		<li>Parametreleri ve uygun dosyaları seçtikten sonra eşleme iş "Eklemek için sıraya al" düğmesini kullanarak işleri sıraya ekleyin. Ana penceresinde dosya adları silinir ve yeni bir örneğe karşılık gelen dosyalarla değiştirilir ve onlar sıraya karşılık gelen bir çıktı dosya adı sağladıktan sonra eklenebilir.</li>
		<li>Tüm işleri iş kuyruğuna girildikten sonra "Sıra çalıştırmak" düğmesini tıklatın. Not: bir kez bir eşleme iş sırasına yerleştirilir, bu işi seçmek "İş parametreleri" ve "İş komut" penceresinde görüntülenecek tüm bağımsız değişkenler komut satırı deyimiyle görüntülenecek parametre ayarlarını neden olur. Çıkış seçenekleri hizalamak için başarısız devam okuma olup olmadığını yönlendiren ve birincil hizalamaları her okuma için izin sayısını belirten içerir. MAPster varsayılan çıkış dosyasından (Örneğin bir '.sam' dosyası) SAM biçimindedir. Tüm sıra okuma fastq dosyalarından (eşleştirilmiş) olduğunu o da dahil olmak üzere bu örnek için belirtilen ve değildi içereceği (belirtilen geome başarıyla eşlenen eşlenmemiş).</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. Bioinformatic işleme kullanarak DEEPN yazılımı
Not: DEEPN yazılım şu anda fare cDNA dizileri, insan cDNA dizileri veya S. cerevisiae genomik DNA dizileri içeren av kütüphaneleri ile kullanım için derlenmektedir. DEEPN standart .sam dosya biçimlerini kabul eder ve her eşlenmeyen ve eşlenen okuma için hem eşlenmiş hem de eşlenmemiş okuma veya ayrı dosyalar içeren bir SAM (.sam) dosya kabul edebilir.
<ol><li>DEEPN yazılımını indirin ve yükleyin. Aşağıdaki, bir web tarayıcısı kullanarak yazılım bulunabilir: https://github.com/emptyewer/DEEPN/releases. Bilgi işlem platformu ve download hangi sürümü ile eşleşen seçin. Yüklemek için karşıdan yüklenen yükleme paketi açın. Not: DEEPN sürümleri için PC, Mac ve Linux sysrems mevcuttur. Mac ve PC sistemleri olmalı > 500 Gb sabit disk alanı ve > 4 Gb RAM.</li>
	<li>
DEEPN yazılımını açın. Ana penceresinden (Şekil 2) karşılık gelen bir av kütüphane bilgi üst seçim kutusundan seçin. İşlem gören dosyaları "Çalışma klasörü" düğmesini ve gezinme ağıl/müdür için gidebilecekleri bir klasör seçin. Gerekirse yeni bir klasör/dizin oluşturabilirsiniz. Bir "çalışma klasörü" seçildikten sonra DEEPN unmapped_sam_files, mapped_sam_files ve sam_files adlı üç alt klasörler oluşturabilirsiniz.
	<ol>
<li>Bu gibi hem eşlenmiş hem de eşlenmemiş okuma içeren .sam dosyaları kullanılarak üretilen MAPster programın varsayılan ayarlarla Eğer onları 'sam_files' klasörüne yerleştirin. Aksi takdirde .sam dosyalarını içine belgili tanımlık unmapped_sam_files ve mapped_sam_files buna göre yerleştirin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İşleme "Gen sayısı + Kavşağı yapmak" düğmesini tıklatarak başlatın. Not: İşlem eşleme pozisyonlar her gen için kaç defa okundu karşılık saymak için kullanacağı gen sayısı modülü ile başlayacak. Kavşak yapmak sonra kavşak dizileri ayıklamak (dizileri erimiş doğrudan aşağı akım Gal4-harekete geçirmek etki alanından) üzerinden okuma ve patlama algoritmasıyla tanımak. Bu, Şekil 3' te resimde klasörlerin tam bir set oluşturur. İşlem zamanı büyüklüğüne ve sıralı veri dosyası sayısı ve kullanılan bilgisayarın işlem hızından bağlıdır. 12 – 30 h ~ 250 milyon deneysel veri kümesinin aralığından tipik kez okur. Gen sayısı yordam ve Junction_Make yordam tek tek "Gen sayısı" ya da "Kavşağı yapmak" düğmesini tıklatarak başlatılabilir.</li>
	<li>
Karşıdan yükleyip Stat_Maker (https://github.com/emptyewer/DEEPN/releases). Bu bir istatistiksel analiz paketi şu anda yalnızca UNIX Mac sistemlerinde çalışır DEEPN veri kümeleri için dizayn edilmiştir.
	<ol>
<li>Stat_Maker açın ve tıkırtı belgili tanımlık düğme "Doğrulamak yüklemeyi" (Şekil 4). İlk kez çalıştırıyorsanız, Stat_Maker otomatik olarak R, KEŞLER ve Bioconductor internetten bu kaynakları çekerek yükler. Kez R, KEŞLER ve Bioconductor algılandı, Stat_Maker aktif hale gelir ve daha fazla kullanıcı girişi sağlar.</li>
		<li>DEEPN işlenen çalışma klasöre gitmek için "Klasörünü Seç" düğmesini tıklatın. Stat_Maker otomatik olarak bulmak ve penceredeki istatistiksel analiz için dosyaları listelemek.</li>
		<li>Uygun dosyaları dosya listesi penceresinden dosya windows altında her vektör ve yem veri kümesi için ve her büyüme koşulları için sürükleyip bırakamazsınız: seçili olmayan (onun + medya) ve (onun - medya) seçili. Önemlisi, Stat_Maker boş için yinelenen veri kümelerini tek başına, seçili olmayan nüfusun iki örnek vektör ve iki örnekleri seçili gerektirir. Bu tahmini değişkenlik deneme içinde verir.</li>
		<li>"Çalıştır" düğmesini tıklatın. Bilgisayarın hızına bağlı olarak, hesaplama 5-15 dakika arasında sürer.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Etiketli "Stat_Maker sonuçlar" ana çalışma klasörü içinde yeni bir alt klasör yerleştirildiği Stat_Maker çıktı sonuçları gözden geçirin. Not: Sonuçları ortak elektronik tablo programları açılabilir bir CSV (virgülle ayrılmış değerler) dosyasında bulunur. Stat_Maker differentially faiz ile yem seçimi boş pTEF-GBD (Şekil 5) zenginleştirilmiş muhtemeldir gen sayısı rütbe olacak. Ayrıca tablo her veri kümesi için okuma yüzdesi gen ekleme, veya açık okuma çerçevesi ve olsun gene de doğru translasyonel okuma çerçevesi içinde bulunan içinde ters yönde, bulunursa nerede. Çoğu zaman, DEEPN bir yem sağlam Y2H etkileşimleri ile ilgili protein uygun okuma çerçevesi dışında veya bir karşılık gelen onun açık okuma çerçevesi aşağı akım cDNA parçasıdır verilen cDNA bölümlerini yakalayacaktır. Stat_Maker birleştirilmiş çıktısı tarama algılama ve bu alakasız sayısı ortadan kaldırılması basitleştirir.</li>
	<li>
Her potansiyel aday üzerinde verileri gözden geçirmek için açık DEEPN bilgisayar yazılımı, karşılık gelen av kütüphane bilgi ve sonra "Çalışma klasörü" kullanarak doğru çalışma klasörü seçin.
	<ol>
<li>"Patlama" sorgu"düğmesini tıklatın. Bu yeni pencere (Şekil 6) yükler. Üst metin kutusuna gen adını veya aday gen ilgi seçmek için GenBank NM numarasını yazın. Bu gen adları StatMaker çıktı dosyasında listelenen adlarına karşılık gelir. Türü enter veya return, hangi ilgi gen alınmasını başlatır.</li>
		<li>Hangi veri kümeleri "Veri kümesi seçin" menüleri kullanarak çözümleme için kullanılacak seçin. Genellikle, bunlar sadece vektör içerir ve selektif olmayan koşullar altında yetiştirilen örnekleri ve seçimi koşullar altında yetiştirilen yem örnek yem. Başlangıçta, veri kümelerini yüklemek için bir kaç saniye sürecek, ancak, aynı veri kümeleri farklı genler ile sonraki sorgu hızla gidecek. Blast_Query ilgi ve nasıl bol miktarda her erime noktası sıra boyunca füzyon noktaları görüntüler. Bu hem "Sonuçlar" sekmesini kullanarak tablo biçiminde veya bir grafik biçiminde "Komplo" sekmesini kullanarak görüntülenebilir. Bu sonuçlar bir .csv dosyasına sağ üst köşesinde ".csv Kaydet" düğmesini tıklatarak dışa aktarılabilir.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. DEEPN tarafından belirlenen adaylar doğrulanması
Not: DEEPN ve Stat_Maker amacı bir pozitif Y2H etkileşim vermek aday genler belirlemektir. Böyle Y2H etkileşimleri doğrulama de bitmiş yem plazmid ilgi kullanarak geleneksel ikili Y2H biçimini kullanarak boş Gal4-harekete geçirmek etki alanı 'av' plazmid ile eşleştirilmiş olarak faiz gen/cDNA parçası taşıyan av plazmid ile eşleştirilmiş. Gerçek plazmid DNA Y2H Seçime tabi Maya popülasyondan izole karışımı içinde ilgi izole etmek mümkün değildir. Ancak, bir hesaplama açısından ne o Y2H etkileşim üretiyor gen/cDNA parçası olan yeniden yapılandırma, astar 5' ve 3' ucunda bu parça için tasarım ve o parça Maya popülasyondan izole DNA yükseltmek. Bu bölüm 5' ve 3' sonunda aday av parçasının bulmak açıklar.
<ol><li>DEEPN yazılımını açın ve parametreleri "Select Parameter" ve "İş projeye karşılık gelen klasör seç" çalışma klasörü seçin. Blast_Query modülü "Patlama" sorgu"düğmesini tıklatarak başlatın.</li>
	<li>
Faiz veya onun GenBank "NM" gen adını yazın en iyi metin kutusuna numara. Aşağı açılır menüden birleşme pozisyonları 'Sonuç' sekmesinin altındaki tablo almak için seçilen Maya popülasyon için yem ilgi için karşılık gelen veri kümesini seçin. Varsayılan olarak, veritabanı içinde bulunan kavşak sayısı ppm tarafından sayısal veri kümesi, onların bereket göre farklı pozisyonlar Blast_Query sipariş edecek.
	<ol>
<li>En bol pozisyon bulmak "ORF içinde" ve "çerçevesinde". Pozisyon için değer üst metin kutusunda bulunan nükleotit konumunu gen NCBI başvuru sırası ('NM' numarası) ile karşılık gelir. Bu sıra GenBank (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/) alınan veya Blast_Query pencerenin alt metin kutusuna kopyalanır. Not: Bir örnek Şekil 6' da, orta masası bulunur. Merkezi veri kümesinde 'Sonuç' en bol kavşak göster: 'Konum': 867; '#Junctions': 20033.821; 'Sorgu Başlat', 1; CD: ORF; ve 'Çerçeve': çerçeve içinde. Nükleotit 867 GenBank NCBI başvuru sırası NM_019648 av parçası başlıyor.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Sorguyu başlatın 1 ise, 5' ucuna pozisyon numarasına karşılık gelen nükleotit dahil etmek için astar tasarım ve o konumdan (Şekil 7) 25 nükleotit aşağı genişletme. Sorguyu başlatın 1 den fazla ise, Gal4 harekete geçirmek etki alanı ve faiz av dizisi arasındaki fazladan nükleotid vardır ve astar aşağı sorguyu başlatın değerine göre daha başlaması gerektiğini gösterir.</li>
	<li>DEEPN penceresinden "Verileri çözümleme" altında "Okuma derinlik" düğmesini tıklatın. Okuma derinlik penceresi açıldıktan sonra NCBI başvuru sırası (NM) numarası veya gen adı üst metin kutusuna yazın. İlgi zenginleştirilmiş gen içeren ilgili veri kümesi seçmek için açılan menüyü kullanın. Soldaki tablo kullanın ve kaç defa okundu faiz (Şekil 7B) gen için karşılık gelen veri bulunamadı belirlemek için sağdaki grafik görüntüler.</li>
	<li>Okuma derinlik tarafından hesaplanan gen parça dizisi ele geçirecek bir 3' son astar tasarım. Okuma zenginliği ORF giderse ve dur kodonu, o katmak kodonu ve sadece akıntıya karşı bölgenin kodonu astar tasarlayın. Gen dizileri için kodonu genişlemediğine sonuçları tablo tespit edilebilir ve bu pozisyon en uzak 3' kullanabileceğiniz en uzak 3' bölgesini bulmak için kullanırsanız, astar yerleştirmek için konumu. Not: Okuma derinlik program belirtilen gen/cDNA ilgi maç dizileri bulamadı aralıklarla tarar. Bu en bol av parçası 5' ve 3' sonu o gen örnek için nerede tahmin yardımcı olur. Şekil 7' de görüldüğü gibi dizinin uzunluğunu okuma derinliğine dalgalanmaları normaldir. Okuma derinlik açıkça kodonu ise, av parçası kodonu genişletir ve böylece 3' astar sadece kodonu çevresindeki karşılık gelebilir gösterir.</li>
	<li>
Gen başına 50 µL PCR reaksiyonu gerçekleştirmek. Her reaksiyon 25 pmol av-Kütüphane plazmid eşleşen her ileriye ve geriye doğru astar içerir (bkz. tablo malzeme). Reaksiyonlar da yüksek-sadakat 2 x PCR Master Mix 25 µL, DNA örneği ve 50 µL kadar su 5 µg içerir.
	<ol>
<li>Tavlama sıcaklığı 55 ° C 30 72 ° C'de 3 dk. uzantılı kez 25 döngüleri için tepkiler yükseltmek s ve 10 98 ° C'de denaturing 98 ° C'de 30 s denatürasyon tarafından Bisiklete binme Precede s. ve 72 ° C'de 5 dk kuluçka ile takip edin</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Fields, S., Song, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+genetic+system+to+detect+protein-protein+interactions.">A novel genetic system to detect protein-protein interactions.</a> Nature. 340 (6230), 245-246 (1989).</li><li>Rajagopala, S. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+the+Protein-Protein+Interactome+Networks+Using+Yeast+Two-Hybrid+Screens.">Mapping the Protein-Protein Interactome Networks Using Yeast Two-Hybrid Screens.</a> Advances in Experimental Medicine and Biology. 883, 187-214 (2015).</li><li>Weimann, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Y2H-seq+approach+defines+the+human+protein+methyltransferase+interactome.">A Y2H-seq approach defines the human protein methyltransferase interactome.</a> Nature Methods. 10 (4), 339-342 (2013).</li><li>Yachie, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pooled-matrix+protein+interaction+screens+using+Barcode+Fusion+Genetics.">Pooled-matrix protein interaction screens using Barcode Fusion Genetics.</a> Molecular Systems Biology. 12 (4), 863 (2016).</li><li>Trigg, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CrY2H-seq:+a+massively+multiplexed+assay+for+deep-coverage+interactome+mapping.">CrY2H-seq: a massively multiplexed assay for deep-coverage interactome mapping.</a> Nature Methods. , (2017).</li><li>Pashkova, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=DEEPN+as+an+Approach+for+Batch+Processing+of+Yeast+2-Hybrid+Interactions.">DEEPN as an Approach for Batch Processing of Yeast 2-Hybrid Interactions.</a> Cell Reports. 17 (1), 303-315 (2016).</li><li>Kim, D., Langmead, B., Salzberg, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HISAT:+a+fast+spliced+aligner+with+low+memory+requirements.">HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements.</a> Nature Methods. 12 (4), 357-360 (2015).</li><li>Reinert, K., Langmead, B., Weese, D., Evers, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alignment+of+Next-Generation+Sequencing+Reads.">Alignment of Next-Generation Sequencing Reads.</a> Annual Review of Genomics and Human Genetics. 16, 133-151 (2015).</li><li>Pertea, M., Kim, D., Pertea, G. M., Leek, J. T., Salzberg, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcript-level+expression+analysis+of+RNA-seq+experiments+with+HISAT,+StringTie+and+Ballgown.">Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown.</a> Nature Protocols. 11 (9), 1650-1667 (2016).</li><li>Conesa, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+survey+of+best+practices+for+RNA-seq+data+analysis.">A survey of best practices for RNA-seq data analysis.</a> Genome Biology. 17, 13 (2016).</li></ol>

Yazarlar ifşa yoktur

Burada açıklanan yazılım paketi bir tamamen işlemek ve DEEPN deney yüksek işlem hacmi DNA sıralama verileri çözümlemek izin verir. Kullanılan ilk DNA dizisi okuma standart fastq dosyalarında alır ve konumlarını DEEPN yazılım da dahil olmak üzere bilişim programları bir bütün ana tarafından aşağı akım işleme için bir referans DNA üzerine haritalar MAPster bir programdır. Belgili tanımlık yarar MAPster arabirimi ve birden çok iş birleştirmek giriş dosyaları, sıraya yeteneğini coveni...

Protein etkileşimleri keşfetmek için bir yaklaşım hangi olağanüstü başarı bir protein ilgi etkileşen bir ortak1bir parçası için bağlandığında büyümek Maya hücreleri mühendislik Maya 2-hibrid (Y2H) tahlil olduğunu. Birden çok Y2H etkileşimleri tespiti şimdi büyük paralel yüksek üretilen iş sıralama yardımı ile yapılabilir. Birkaç biçimi olmuştur nerede nüfus toplu üretmek plazmid içeren Maya için seçin koşullar altında yetiştirilen geliştirdiğimiz bir dahil olmak üzere2,3,4,5 açıklanan bir pozitif Y2H etkileşim6. İş akışı geliştirilen, DEEPN (Protein ağları değerlendirme için dinamik zenginleştirme) olarak adlandırdığı, fark interactomes bir protein (veya etki alanı) vsile etkileşim proteinler tanımlamak için aynı av kitaplıklarındaki tanımlar. başka bir protein veya doğurmak farklı mutant etki alanı. Bu iş akışındaki temel adımlardan uygun işleme ve DNA sıralama veri analizi biridir. Bazı bilgiler sadece her gen için okuma önce ve sonra seçimi bir moda Y2H etkileşimlerin sayısını benzer bir RNA-seq deney sayarak panoda. Ancak, çok daha ayrıntılı bilgi Y2H etkileşim üretebilen bir verilen protein alt etki alanı hakkında bilgi de dahil olmak üzere bu veri kümeleri elde edilebilir. DEEPN yaklaşım değerli ise, buna ek olarak, birçok örnek çoğaltır analiz hantal ve pahalı olabilir. Bu sorun özellikle DEEPN veri kümeleri için geliştirilmiş istatistiksel bir modelini kullanarak çoğaltır sayısı sınırlı6nerede ortadan kalkar. İşleme ve analiz DNA sıralama veri kümeleri Biyoinformatik uzmanlık olmadan bu araştırmacılar için güvenilir, tam, sağlam ve erişilebilir yapmak için a maiyet-in tüm adımları analiz kapak yazılım programları geliştirdi.
Masaüstü bilgisayarlarda tek başına yazılım programları bu paketi MAPster, DEEPN ve Stat_Maker içerir. MAPster aşağı akım uygulamalarda kullanmak için bir standart .sam dosyası üreten her fastq dosya sıraya eşlemek için istimal HISAT2 programı7, genom sağlar bir grafik kullanıcı arayüzü var. DEEPN birkaç modülden oluşmaktadır. Bu atar ve belirli gen 'Gene say' modülü kullanılarak bir RNA-seq türü miktar için benzer karşılık gelen okur sayar. Ayrıca Gal4 transkripsiyon etki alanı ve av dizini arasında kavşak karşılık gelen dizileri ayıklar ve onların muayene karşılaştırmalı tablolar ve grafikler ('Junction_Make' modülü kullanılarak) izin vermek için bu kavşak konumunu harmanlar 'Blast_Query' modülü kolay muayene, Nefelometri ve kavşak Gal4 junction sıralarının karşılaştırma sağlar. Stat_Maker okuma başına gen zenginleştirme veri büyük olasılıkla Y2H sayısı öncelik istatistiksel bir yolu olarak değerlendirir. Burada, biz nasıl kullanma bunlar bilgisayar yazılımı bilgisayar programı ve DEEPN Y2H verilerden deneme DNA dizisi tam olarak çözümlemek için açıklar. DEEPN sürümleri PC, Mac ve Linux sistemleri çalıştırmak kullanılabilir. Eşleştirme programı MAPster gibi diğer programlar ve DEEPN istatistikler modülü Stat_Maker Unix altında çalışan ve yalnızca Mac ve linux sistemlerinde kullanılabilir alt yordamlar kullanır.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Mapster</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://github.com/emptyewer/MAPster/releases</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DEEPN software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://github.com/emptyewer/DEEPN/releases</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Statmaker</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://github.com/emptyewer/DEEPN/releases</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Minimum computer system</td>
			<td>Apple</td>
			<td></td>
			<td>Mac Intel Core i5 or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>4 Gb RAM or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>500 Gb Disk spce or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>OS 10.10 or higher</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Dell</td>
			<td></td>
			<td>Intel i5-7400 or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>4 Gb RAM or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>500 Gb Disk spce or better</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>-</td>
			<td></td>
			<td>Windows 7 or higher</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

informatic analysis of sequence data from batch yeast 2-hybrid screens

Aynı anda onlarca geçici ve statik protein etkileşimleri yüksek üretilen iş kısa okuma DNA sıralama kullanan tek bir ekran içinde ortaya çıkarmak için Maya 2-hibrid tahlil adapte olması. Elde edilen sıra veri kümeleri sadece olumlu Maya 2-hibrid etkileşimleri için seçimi sırasında zenginleştirilmiş hangi genlerin bir popülasyondaki izlemek ama ayrıca protein etkileşimi için yeterli ilgili alt etki alanları hakkında ayrıntılı bilgi verir. Burada, uzman olmayan tüm Biyoinformatik ve işlemek ve DNA dizisi fastq dosyaları toplu Maya 2-hibrid tahlil analiz istatistiksel adımları gerçekleştirmek izin tek başına yazılım programları tam bir süit açıklayın. Bu yazılım tarafından örtülü işlem adımları içerir: bir Maya 2-hibrid av kitaplıkta; kodlanmış her aday protein karşılık gelen 1) haritalama ve sayım sıra okuma 2) zenginleştirme profilleri değerlendirir bir istatistiksel analiz programı; ve 3) translasyonel çerçeve ve kodlayıcı bölge içinde konumunu ilgi etkileşen protein kodlayan her zenginleştirilmiş plazmid incelemek için araçlar.

Fastq veri eşleme: ilk adım DEEPN ilk çıkış, hizalama için genomik tarafından eşlenmelidir kısa sıra okuma bir dosyadır dahil olmak üzere hemen hemen tüm NGS uygulamalarda transcriptomic veya diğer referans DNA8. Son zamanlarda, HISAT2 hizalama program eşleme hız7,9önemli ölçüde artırmak için state-of--art dizin oluşturma algoritmaları kullanan geliştirilmiştir...

Watch this Scientific Journal Video about Informatic Analysis of Sequence Data from Batch Yeast 2-Hybrid Screens at JoVE.com

Informatic Analysis of Sequence Data from Batch Yeast 2-Hybrid Screens

Pozitif Maya 2-hibrid etkileşimleri için potansiyel olarak seçilen Maya nüfusun derin sıralama etkileşen ortak proteinler hakkında bilgi hazinesi verir. Burada, biz böyle ekranlar sıra verileri çözümlemek için özelleştirilmiş güncelleştirmek bilgisayar yazılımı ve belirli Biyoinformatik araçlarını işlemini açıklar.

Sıralı veri--dan toplu Maya 2-hibrid perde Bilişim Analizi

We have adapted the yeast 2-hybrid assay to simultaneously uncover dozens of transient and static protein interactions within a single screen utilizing ...

informatic-analysis-of-sequence-data-from-batch-yeast-2-hybrid-screens

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Genetics

7.1K Görüntüleme.  University of Iowa. Pozitif Maya 2-hibrid etkileşimleri için potansiyel olarak seçilen Maya nüfusun derin sıralama etkileşen ortak proteinler hakkında bilgi hazinesi verir. Burada, biz böyle ekranlar sıra verileri çözümlemek için özelleştirilmiş güncelleştirmek bilgisayar yazılımı ve belirli Biyoinformatik araçlarını işlemini açıklar.

Video: Informatic Analysis of Sequence Data from Batch Yeast 2-Hybrid Screens

Conjugative Mating Assays for Sequence-specific Analysis of Transfer Proteins Involved in Bacterial Conjugation

The transfer of genetic material by bacterial conjugation is a process that takes place via complexes formed by specific transfer proteins. In Escherichia coli, these transfer proteins make up a DNA transfer machinery known as the mating pair formation, or DNA transfer complex, which facilitates conjugative plasmid transfer. The objective of this paper is to provide a method that can be used to determine the role of a specific transfer protein that is involved in conjugation using a series of deletions and/or point mutations in combination with mating assays. The target gene is knocked out on the conjugative plasmid and is then provided in trans through the use of a small recovery plasmid harboring the target gene. Mutations affecting the target gene on the recovery plasmid can reveal information about functional aspects of the target protein that result in the alteration of mating efficiency of donor cells harboring the mutated gene. Alterations in mating efficiency provide insight into the role and importance of the particular transfer protein, or a region therein, in facilitating conjugative DNA transfer. Coupling this mating assay with detailed three-dimensional structural studies will provide a comprehensive understanding of the function of the conjugative transfer protein as well as provide a means for identifying and characterizing regions of protein-protein interaction.

Here, we present a protocol to knockout a gene of interest involved in plasmid conjugation and subsequently analyze the impact of its absence using mating assays. The function of the gene is further explored to a specific region of its sequence using deletion or point mutations.

Bakteriyel Konjugasyon ilgilendim Transferi Proteinlerin Dizi özgü Analiz konjugatif Çiftleşme Tahliller

The transfer of genetic material by bacterial conjugation is a process that takes place via complexes formed by specific transfer proteins. In Escherichia ...

Genetik

Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized the nature of biological investigation. Of these, RNA Sequencing (RNA-Seq) has emerged as a powerful tool for gene-expression analysis and transcriptome mapping. However, handling RNA-Seq datasets requires sophisticated computational expertise and poses inherent challenges for biology researchers. This bottleneck has been mitigated by the open access Galaxy project that allows users without bioinformatics skills to analyze RNA-Seq data, and the Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID), a Gene Ontology (GO) term analysis suite that helps derive biological meaning from large data sets. However, for first-time users and bioinformatics' amateurs, self-learning and familiarization with these platforms can be time-consuming and daunting. We describe a straightforward workflow that will help C. elegans researchers to isolate worm RNA, conduct an RNA-Seq experiment and analyze the data using Galaxy and DAVID platforms. This protocol provides stepwise instructions for using the various Galaxy modules for accessing raw NGS data, quality-control checks, alignment, and differential gene expression analysis, guiding the user with parameters at every step to generate a gene list that can be screened for enrichment of gene classes or biological processes using DAVID. Overall, we anticipate that this article will provide information to C. elegans researchers undertaking RNA-Seq experiments for the first time as well as frequent users running a small number of samples.

Transcriptomic Analysis of C. elegans RNA Sequencing Data Through the Tuxedo Suite on the Galaxy Project

Galaxy and DAVID have emerged as popular tools that allow investigators without bioinformatics training to analyze and interpret RNA-Seq data. We describe a protocol for C. elegans researchers to perform RNA-Seq experiments, access and process the dataset using Galaxy and obtain meaningful biological information from the gene lists using DAVID.

arasında Transkriptomik Analizi<em&gt; C</em&gt;.<em&gt; elegans</emGalaxy Projesi Smokin Suite sayesinde&gt; RNA Sıralama Veri

Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized the nature of biological investigation. Of these, RNA Sequencing (RNA-Seq) has emerged ...

Bidirectional Retroviral Integration Site PCR Methodology and Quantitative Data Analysis Workflow

Integration Site (IS) assays are a critical component of the study of retroviral integration sites and their biological significance. In recent retroviral gene therapy studies, IS assays, in combination with next-generation sequencing, have been used as a cell-tracking tool to characterize clonal stem cell populations sharing the same IS. For the accurate comparison of repopulating stem cell clones within and across different samples, the detection sensitivity, data reproducibility, and high-throughput capacity of the assay are among the most important assay qualities. This work provides a detailed protocol and data analysis workflow for bidirectional IS analysis. The bidirectional assay can simultaneously sequence both upstream and downstream vector-host junctions. Compared to conventional unidirectional IS sequencing approaches, the bidirectional approach significantly improves IS detection rates and the characterization of integration events at both ends of the target DNA. The data analysis pipeline described here accurately identifies and enumerates identical IS sequences through multiple steps of comparison that map IS sequences onto the reference genome and determine sequencing errors. Using an optimized assay procedure, we have recently published the detailed repopulation patterns of thousands of Hematopoietic Stem Cell (HSC) clones following transplant in rhesus macaques, demonstrating for the first time the precise time point of HSC repopulation and the functional heterogeneity of HSCs in the primate system. The following protocol describes the step-by-step experimental procedure and data analysis workflow that accurately identifies and quantifies identical IS sequences.

This manuscript describes the experimental procedure and software analysis for a bidirectional integration site assay that can simultaneously analyze upstream and downstream vector-host junction DNA. Bidirectional PCR products can be used for any downstream sequencing platform. The resulting data are useful for a high-throughput, quantitative comparison of integrated DNA targets.

Çift Yönlü Retroviral Entegrasyon Sitesi PCR Metodolojisi ve Kantitatif Veri Analizi İş Akışı

Integration Site (IS) assays are a critical component of the study of retroviral integration sites and their biological significance. In recent retroviral ...

Sample Preparation and Analysis of RNASeq-based Gene Expression Data from Zebrafish

The analysis of global gene expression changes is a valuable tool for identifying novel pathways underlying observed phenotypes. The zebrafish is an excellent model for rapid assessment of whole transcriptome from whole animal or individual cell populations due to the ease of isolation of RNA from large numbers of animals. Here a protocol for global gene expression analysis in zebrafish embryos using RNA sequencing (RNASeq) is presented. We describe preparation of RNA from whole embryos or from cell populations obtained using cell sorting in transgenic animals. We also describe an approach for analysis of RNASeq data to identify enriched pathways and Gene Ontology (GO) terms in global gene expression data sets. Finally, we provide a protocol for validation of gene expression changes using quantitative reverse transcriptase PCR (qRT-PCR). These protocols can be used for comparative analysis of control and experimental sets of zebrafish to identify novel gene expression changes, and provide molecular insight into phenotypes of interest.

This protocol presents an approach for whole transcriptome analysis from zebrafish embryos, larvae, or sorted cells. We include isolation of RNA, pathway analysis of RNASeq data, and qRT-PCR-based validation of gene expression changes.

Numune hazırlama ve analiz RNASeq tabanlı gen ifadesi verileri Zebra balığı

The analysis of global gene expression changes is a valuable tool for identifying novel pathways underlying observed phenotypes. The zebrafish is an ...

Single Molecule Fluorescence In Situ Hybridization (smFISH) Analysis in Budding Yeast Vegetative Growth and Meiosis

Single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH) is a powerful technique to study gene expression in single cells due to its ability to detect and count individual RNA molecules. Complementary to deep sequencing-based methods, smFISH provides information about the cell-to-cell variation in transcript abundance and the subcellular localization of a given RNA. Recently, we have used smFISH to study the expression of the gene&#160;NDC80&#160;during meiosis in budding yeast, in which two transcript isoforms exist and the short transcript isoform has its entire sequence shared with the long isoform. To confidently identify each transcript isoform, we optimized known smFISH protocols and obtained high consistency and quality of smFISH data for the samples acquired during budding yeast meiosis. Here, we describe this optimized protocol, the criteria that we use to determine whether high quality of smFISH data is obtained, and some tips for implementing this protocol in&#160;other yeast strains and growth conditions.

Single Molecule Fluorescence In Situ Hybridization smFISH Analysis in Budding Yeast Vegetative Growth and Meiosis

This single molecule fluorescence in situ hybridization protocol is optimized to quantify the number of RNA molecules in budding yeast during vegetative growth and meiosis.

Tek molekül floresans In Situ hibridizasyon (smFISH) analizi Budding Maya bitkisel büyüme ve mayoz

Single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH) is a powerful technique to study gene expression in single cells due to its ability to detect ...

Mating-based Overexpression Library Screening in Yeast

Budding yeast has been widely used as a model in studying proteins associated with human diseases. Genome-wide genetic screening is a powerful tool commonly used in yeast studies. The expression of a number of neurodegenerative disease-associated proteins in yeast causes cytotoxicity and aggregate formation, recapitulating findings seen in patients with these disorders. Here, we describe a method for screening a yeast model of the Amyotrophic Lateral Sclerosis-associated protein FUS for modifiers of its toxicity. Instead of using transformation, this new screening platform relies on the mating of yeast to introduce an arrayed library of plasmids into the yeast model. The mating method has two clear advantages: first, it is highly efficient; second, the pre-transformed arrayed library of plasmids can be stored for long-term as a glycerol stock, and quickly applied to other screens without the labor-intensive step of transformation into the yeast model each time. We demonstrate how this method can successfully be used to screen for genes that modify the toxicity of FUS.

This article presents a mating-based method to facilitate overexpression screening in budding yeast using an arrayed plasmid library.

Maya Overexpression çiftleşme tabanlı Kütüphane tarama

Budding yeast has been widely used as a model in studying proteins associated with human diseases. Genome-wide genetic screening is a powerful tool ...

Novel Sequence Discovery by Subtractive Genomics

Subtractive genomics can be used in any research where the goal is to identify the sequence of a gene, protein, or general region that is embedded in a larger genomic context. Subtractive genomics enables a researcher to isolate a target sequence of interest (T) by comprehensive sequencing and subtracting out known genetic elements (reference, R). The method can be used to identify novel sequences such as mitochondria, chloroplasts, viruses, or germline restricted chromosomes, and is particularly useful when T cannot be easily isolated from R. Beginning with the comprehensive genomic data (R + T), the method uses Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) against a reference sequence, or sequences, to remove the matching known sequences (R), leaving behind the target (T). For subtraction to work best, R should be a relatively complete draft that is missing T. Since sequences remaining after subtraction are tested through quantitative Polymerase Chain Reaction (qPCR), R does not need to be complete for the method to work. Here we link computational steps with experimental steps into a cycle that can be iterated as needed, sequentially removing multiple reference sequences and refining the search for T. The advantage of subtractive genomics is that a completely novel target sequence can be identified even in cases in which physical purification is difficult, impossible, or expensive. A drawback of the method is finding a suitable reference for subtraction and obtaining T-positive and negative samples for qPCR testing. We describe our implementation of the method in the identification of the first gene from the germline-restricted chromosome of zebra finch. In that case computational filtering involved three references (R), sequentially removed over three cycles: an incomplete genomic assembly, raw genomic data, and transcriptomic data.

The purpose of this protocol is to use a combination of computational and bench research to find novel sequences that cannot be easily separated from a co-purifying sequence, which may be only partially known.

Eksiltici genomik tarafından roman sıra bulma

Subtractive genomics can be used in any research where the goal is to identify the sequence of a gene, protein, or general region that is embedded in a ...

Enhanced Yeast One-hybrid Screens To Identify Transcription Factor Binding To Human DNA Sequences

Identifying the sets of transcription factors (TFs) that regulate each human gene is a daunting task that requires integrating numerous experimental and computational approaches. One such method is the yeast one-hybrid (Y1H) assay, in which interactions between TFs and DNA regions are tested in the milieu of the yeast nucleus using reporter genes. Y1H assays involve two components: a &#8216;DNA-bait&#8217; (e.g., promoters, enhancers, silencers, etc.) and a &#8216;TF-prey,&#8217; which can be screened for reporter gene activation. Most published protocols for performing Y1H screens are based on transforming TF-prey libraries or arrays into DNA-bait yeast strains. Here, we describe a pipeline, called enhanced Y1H (eY1H) assays, where TF-DNA interactions are interrogated by mating DNA-bait strains with an arrayed collection of TF-prey strains using a high density array (HDA) robotic platform that allows screening in a 1,536 colony format. This allows for a dramatic increase in throughput (60 DNA-bait sequences against &#62;1,000 TFs takes two weeks per researcher) and reproducibility. We illustrate the different types of expected results by testing human promoter sequences against an array of 1,086 human TFs, as well as examples of issues that can arise during screens and how to troubleshoot them.

Here, we present an enhanced yeast one-hybrid screening protocol to identify the transcription factors (TFs) that can bind to a human DNA region of interest. This method uses a high-throughput screening pipeline that can interrogate the binding of &#62;1,000 TFs in a single experiment.

İnsan DNA dizileri için bağlama transkripsiyon faktörü belirlemek için gelişmiş Maya bir melez ekranlar

Identifying the sets of transcription factors (TFs) that regulate each human gene is a daunting task that requires integrating numerous experimental and ...

Pooled CRISPR-Based Genetic Screens in Mammalian Cells

Genome editing using the CRISPR-Cas system has vastly advanced the ability to precisely edit the genomes of various organisms. In the context of mammalian cells, this technology represents a novel means to perform genome-wide genetic screens for functional genomics studies. Libraries of guide RNAs (sgRNA) targeting all open reading frames permit the facile generation of thousands of genetic perturbations in a single pool of cells that can be screened for specific phenotypes to implicate gene function and cellular processes in an unbiased and systematic way. CRISPR-Cas screens provide researchers with a simple, efficient, and inexpensive method to uncover the genetic blueprints for cellular phenotypes. Furthermore, differential analysis of screens performed in various cell lines and from different cancer types can identify genes that are contextually essential in tumor cells, revealing potential targets for specific anticancer therapies. Performing genome-wide screens in human cells can be daunting, as this involves the handling of tens of millions of cells and requires analysis of large sets of data. The details of these screens, such as cell line characterization, CRISPR library considerations, and understanding the limitations and capabilities of CRISPR technology during analysis, are often overlooked. Provided here is a detailed protocol for the successful performance of pooled genome-wide CRISPR-Cas9 based screens.

CRISPR-Cas9 technology provides an efficient method to precisely edit the mammalian genome in any cell type and represents a novel means to perform genome-wide genetic screens. A detailed protocol discussing the steps required for the successful performance of pooled genome-wide CRISPR-Cas9 screens is provided here.

Memeli Hücrelerinde Havuzlu CRISPR Tabanlı Genetik Ekranlar

Genome editing using the CRISPR-Cas system has vastly advanced the ability to precisely edit the genomes of various organisms. In the context of mammalian ...

Genetic Mapping of Thermotolerance Differences Between Species of Saccharomyces Yeast via Genome-Wide Reciprocal Hemizygosity Analysis

A central goal of modern genetics is to understand how and why organisms in the wild differ in phenotype. To date, the field has advanced largely on the strength of linkage and association mapping methods, which trace the relationship between DNA sequence variants and phenotype across recombinant progeny from matings between individuals of a species. These approaches, although powerful, are not well suited to trait differences between reproductively isolated species. Here we describe a new method for genome-wide dissection of natural trait variation that can be readily applied to incompatible species. Our strategy, RH-seq, is a genome-wide implementation of the reciprocal hemizygote test. We harnessed it to identify the genes responsible for the striking high temperature growth of the yeast Saccharomyces cerevisiae relative to its sister species S. paradoxus. RH-seq utilizes transposon mutagenesis to create a pool of reciprocal hemizygotes, which are then tracked through a high-temperature competition via high-throughput sequencing. Our RH-seq workflow as laid out here provides a rigorous, unbiased way to dissect ancient, complex traits in the budding yeast clade, with the caveat that resource-intensive deep sequencing is needed to ensure genomic coverage for genetic mapping. As sequencing costs drop, this approach holds great promise for future use across eukaryotes.

Genetic Mapping of Thermotolerance Differences Between Species of Saccharomyces Yeast via Genome-Wide Reciprocal Hemizygosity Analysis

Reciprocal hemizygosity via sequencing (RH-seq) is a powerful new method to map the genetic basis of a trait difference between species. Pools of hemizygotes are generated by transposon mutagenesis and their fitness is tracked through competitive growth using high-throughout sequencing. Analysis of the resulting data pinpoints genes underlying the trait.

Genom-Geniş Karşılıklı Hemizygosity Analizi ile Saccharomyces Maya Türleri Arasındaki Termotolerans Farklarının Genetik Haritalama

A central goal of modern genetics is to understand how and why organisms in the wild differ in phenotype. To date, the field has advanced largely on the ...