Tutoriel d’analyse computationnelle pour les petits ARN non codants chimériques : bibliothèques de séquençage de l’ARN cible
December 1st, 2023
Nous présentons ici un protocole démontrant l’installation et l’utilisation d’un pipeline bioinformatique pour analyser les données de séquençage chimérique de l’ARN utilisées dans l’étude des interactions ARN :ARN in vivo .
Ce protocole couvre l’installation et les étapes pratiques pour l’utilisation d’un pipeline de calcul conçu pour analyser les données de séquençage à haut débit à partir d’interactions ARN cibles chimériques non codantes. La stratégie moléculaire pour former des ARN chimériques est un développement relativement récent qui présente des avantages par rapport aux outils de prédiction biochromatique antérieurs pour comprendre sans ambiguïté le paysage d’interaction ARN cible ARN non codant à l’échelle du génome. Les données de séquençage générées à partir du séquençage à haut débit des ARN chimériques peuvent représenter un défi d’analyse pour les nouveaux utilisateurs de cette stratégie.
Nous avons mis en place un pipeline de calcul multiplateforme open source qui est hautement annoté pour permettre aux utilisateurs débutants d’analyser les données de leurs expériences chimériques de séquençage de l’ARN cible de l’ARN non codant. Dans de futures expériences, le laboratoire de Mefford prévoit d’utiliser l’analyse computationnelle par scrap sur un ensemble de données généré à partir de nos recherches en cours sur la régulation post-transcriptionnelle dans le système nerveux des mammifères, ainsi que de maintenir une mise à jour scrap sur notre GitHub.
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Aperçu
Cette étude présente un protocole pour l'installation et l'utilisation pratique d'un pipeline bioinformatique open-source conçu pour analyser les données de séquençage d'ARN chimérique, facilitant une meilleure compréhension des interactions ARN:ARN in vivo.
Composants clés de l'étude
Domaine de recherche
- Bioinformatique
- Séquençage d'ARN
- Interactions d'ARN non codants
Contexte
- Les ARN chimériques offrent une nouvelle approche pour étudier les interactions d'ARN.
- Les outils de séquençage à haut débit sont essentiels pour analyser des données d'ARN complexes.
- Les outils de prédiction antérieurs manquaient de clarté dans la compréhension des paysages d'interactions d'ARN.
Méthodes utilisées
- Installation et utilisation du pipeline computationnel SCRAP.
- Analyse des interactions d'ARN non codants chimériques et d'ARN cibles.
- Utilisation de Conda et Git pour la configuration de l'environnement.
Résultats principaux
- Le protocole guide efficacement les utilisateurs à travers le processus de calcul et d'analyse.
- SCRAP a identifié des diminutions significatives des interactions de miRNA avec les régions introniques.
- Des interactions d'ARN hautement fiables ont été isolées via Peak_Calling.
Conclusions
- L'étude démontre une méthode rationalisée pour analyser les interactions d'ARN chimériques.
- Elle est pertinente pour faire progresser la bioinformatique dans la recherche sur la biologie de l'ARN.
