Новая техника, чтобы взорвать генетическую информацию от просматривающих геном наборов данных

Упорядочивающая ДНК стала столь дешевой, что, даже если исследователь только действительно интересуется последовательностью нескольких генов, это является часто самым практичным к, просто упорядочивают целый геном. Методы Bioinformatic могут выбрать желаемую последовательность генов позже с меньшим количеством стычки, чем планирование для определенных генов к последовательности. Эта практика, известная как «скользящий геном», стала все более и более популярным способом ответить на вопросы об отношениях между видами растений.Предпосылка скользящего генома должна использовать ружье низкого освещения, упорядочивающее, чтобы восстановить последовательность ДНК от частей высокой копии генома.

В упорядочивающем ружье геном разбит в маленькие куски для того, чтобы упорядочить, и затем сшил назад вместе в вычислительном отношении использование наложений между кусками, процесс, названный собранием. Сумма «освещения» соответствует, сколько из тех маленьких кусков упорядочено; чем выше освещение, тем легче это должно сшить геном назад вместе, приведя к более полной последовательности генома.Но более высокое освещение более дорогое, и на некоторые вопросы можно ответить с более дешевым, пробегом упорядочивающего низкого освещения. «Части высокой копии» всей геномной ДНК, такие как геномы хлоропласта или ядерная рибосомная ДНК, находятся в более высоком изобилии в бассейне последовательности, и так могут быть полностью упорядочены даже в дешевом, пробегах низкого освещения.

Последовательность от них высокая копия геномные части, как правило, используется, чтобы решить эволюционные отношения между различными разновидностями и группами. Но в процессе скользящего генома, исследователи производят и затем отказываются от огромных сумм потенциально ценных данных о последовательности. «Много просматривающих геном наборов данных используются для сборки генома хлоропласта, который в нашем случае, только использовал 3% упорядоченных данных», заметил доктор Диэнелла Хоуарт, соавтор на исследовании.

В этом исследовании авторы бросили второй взгляд на просматривающий геном набор данных, ранее раньше решал эволюционные отношения в Goodeniaceae, семействе растений, обычно называемых «цветы поклонника» или «половина цветов» из-за их интригующей цветочной формы, которая похожа на кого-то, срезал цветок в половине. Авторы хотели видеть, мог ли бы этот просматривающий геном набор данных быть установлен вертикально для получения дополнительной информации о генетике позади этой уникальной цветочной структуры.

Они использовали несколько пакетов программ, чтобы собрать ранее неиспользованные фрагменты последовательности от части низкой копии оригинального просматривающего геном набора данных. Они тогда искали получающееся собрание последовательность от ряда генов под названием гены CYCLOIDEA, которые вовлечены в цветочную структуру и симметрию.

Авторы смогли восстановить достаточно частей генов, от многократных разновидностей, создать полные выравнивания всех четырех генов CYCLOIDEA в основном Goodeniaceae. Эти данные могли оказаться полезными для будущих исследований эволюции причудливой цветочной структуры, замеченной в этой группе. «Сравнение последовательностей от подобных CYCLOIDEA генов через этот clade могло дать представления о точных изменениях последовательности, которые приводят к изменениям в цветочной морфологии», объяснил доктор Хоуарт.

Более широко доктор Хоуарт продолжал, «Части любого гена интереса могли потенциально быть добыты от просматривающих геном наборов данных, которые были уже закончены». Часть гена может не походить на много, но есть удивительное количество использования для этих фрагментов. «Эти данные могли предоставить достаточно информации, чтобы определить полезные ядерные регионы для филогенетических исследований или точно определить возможные события дупликации гена.

Кроме того, исследования для целевого упорядочивающего обогащения могли быть произведены быстро через clade, чтобы исследовать гены-кандидаты и их регулирующие регионы в исследованиях evo-devo».Подходы интеллектуального анализа данных как они допускают намного более полное использование просматривающих геном наборов данных.

Это позволяет, чтобы важные вопросы были отвечены с существующими данными и открывает дверь ученым без доступа к ресурсам, чтобы произвести крупномасштабные наборы данных – например, ученые из меньших колледжей или стран без больших делающих грант тел. Поскольку данные о последовательности ДНК продолжают затоплять в, исследования, такие как этот пункт к способам удостовериться, что мы не позволяем ценной информации плавать.