Terius–通过代表RNA结合蛋白关联的高通量测序数据精确预测lncrna

bepaly买球lncrnas是长的调节性非编码RNA,bepaly买球其中一些可能被认为具有编码潜力。尽管利用核糖体分析数据编码的潜在分类器成功地检测到活跃的翻译区域,它们对lncrna不太敏感。bepaly买球此外,lncrna注释易受来自mRNas 3'非翻译区(utr)片段的假阳性影响。

为了降低lncrna注释中的这些限制,研究人员来自汉阳大学,韩国开发了一种新型工具Terius,它提供了两步过滤过程来区分真实和虚假lncrna。bepaly买球第一步成功地从蛋白质编码基因中分离出lncrnas,与其他方法相比,其敏感性bepaly买球增强。为了消除3'utr碎片,第二步利用3'utr-特异性与无义转录物1(upf1)调节器的关联。使lncrna注释更加精确。重要的是,泰瑞斯在发表的lncrna注释中发现了错误分类的转录本。

泰瑞斯两步流程示意图

LNCRNA

在RPS中,核糖体读取被映射到转录本并转换成亚密码子位置信号。然后对信号进行移位,找到最可能的编码帧,并在计算ncrna(金)和mrna(紫)集的加权相对熵之前进行调整。估计结果分布以生成模型(x轴:wre,Y轴:密度)。预测为编码的转录物被归类为mRNA,而NCRNA和低核糖体转录物(LRT)被传递到第二步。根据它们与UPF1的关联性,它们被进一步分类为真正的lncrna或3'utr片段。bepaly买球UAS分类也基于密度模型。x轴代表upf1片段序列RPM除以对数刻度中的rna序列RPM,y轴代表密度。左边黄色和紫色的条代表没有UPF1关联的转录子的分数。

Terius是一种强大的lncrna注释方法,这为3'utr碎片提供了额外的过滤步骤。泰瑞斯成功地重新分类了gencode和mitranscriptome lncrna注释。开发人员认为,泰瑞乌斯可以有利于构建广泛和准确的非编码转录组地图在许多基因组。bepaly买球

崔西,南JW。(2018) Terius:通过代表RNA结合蛋白关联的高通量测序数据精确预测lncrna。 BMC生物信息学19(增补1):41。[ 文章]

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