Un pipeline de bioinformatique pour analyser avec précision et efficacité les transcriptomes microARN dans les plantes

Ying Wang; Zheng Kuang; Lei Li; Xiaozeng Yang

doi:10.3791/59864

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Article de méthode

Un pipeline de bioinformatique pour analyser avec précision et efficacité les transcriptomes microARN dans les plantes

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DOI :

10.3791/59864

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21 janvier 2020

Ying Wang^*¹^,² , Zheng Kuang^*¹^,² , Lei Li² , Xiaozeng Yang¹

¹Beijing Key Laboratory of Agricultural Genetic Resources and Biotechnology, Beijing Agro-Biotechnology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, ²State Key Laboratory of Protein and Plant Gene Research, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, School of Advanced Agricultural Sciences and School of Life Sciences, Peking University

^* These authors contributed equally

Dans cet article

Résumé

Un pipeline bioinformatique, à savoir miRDeep-P2 (miRDP2 pour faire court), avec des critères de miARN végétal mis à jour et un algorithme révisé, pourrait analyser avec précision et efficacité les transcriptomes de microARN chez les plantes, en particulier pour les espèces ayant des génomes complexes et volumineux.

Résumé

Les microARN (miARN) sont de 20 à 24 nucléotides (nt) endogènes petits ARN (sRNAs) largement existant dans les plantes et les animaux qui jouent un rôle puissant dans la régulation de l'expression des gènes au niveau post-transcriptionnel. Le séquençage des bibliothèques de sRNA par les méthodes de séquençage de la prochaine génération (NGS) a été largement utilisé pour identifier et analyser les transcriptomes de miRNA au cours de la dernière décennie, ce qui a entraîné une augmentation rapide de la découverte de miRNA. Cependant, deux défis majeurs se posent dans l'annotation de miRNA de plante due à la profondeur croissante des bibliothèques séquentielles de sRNA aussi bien que la taille et la complexité des génomes de plante. Tout d'abord, de nombreux autres types d'ARNr, en particulier, les ARN à court interférant (siRNAs) des bibliothèques d'ARNde, sont annotés à tort comme miRNAs par de nombreux outils informatiques. Deuxièmement, il devient un processus extrêmement long pour analyser les transcriptomes miRNA chez les espèces végétales avec des génomes grands et complexes. Pour surmonter ces défis, nous avons récemment mis à niveau miRDeep-P (un outil populaire pour les analyses de transcriptome miRNA) à miRDeep-P2 (miRDP2 pour faire court) en employant une nouvelle stratégie de filtrage, en remaniant l'algorithme de notation et en incorporant miRNA usine nouvellement mis à jour critères d'annotation. Nous avons testé miRDP2 contre des populations d'ARNs séquentielles dans cinq plantes représentatives présentant une complexité génomique croissante, y compris l'arabidopsis, le riz, la tomate, le maïs et le blé. Les résultats indiquent que miRDP2 a traité ces tâches avec une très grande efficacité. En outre, miRDP2 a surpassé les autres outils de prédiction en ce qui concerne la sensibilité et la précision. Pris ensemble, nos résultats démontrent miRDP2 comme un outil rapide et précis pour analyser les transcriptomes miRNA des plantes, donc un outil utile pour aider la communauté à mieux annoter miRNAs dans les plantes.

Introduction

L'une des découvertes les plus passionnantes des deux dernières décennies en biologie est le rôle proliférant des espèces d'ARNs dans la régulation des diverses fonctions du génome¹. En particulier, les miARN constituent une classe importante de 20 à 24 sRNAs dans les eucaryotes, et fonctionnent principalement au niveau post-transcriptionnel en tant que régulateurs génétiques de premier plan tout au long des étapes de développement du cycle de vie ainsi que dans les réponses de stimulus et de stress²^,³. Chez les plantes, les miARN proviennent de transcriptions primaires appelées pri-miR....