जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स में डेटा माइनिंग जर्नल

अमूर्त

पौधों में माइक्रोआरएनए पहचान के लिए कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण: जीनोम-आधारित भविष्यवाणियों को आरएनए-सीक्वेंस डेटा के साथ संयोजित करना

जॉर्ज एस ओलिवेरा, नूनो डी मेंडेस, विक्टर कारोचा, क्लारा ग्रेका, जॉर्ज ए पाइवा और एना टी फ्रीटास

माइक्रोआरएनए अंतर्जात अणु होते हैं जो लक्षित मैसेंजर आरएनए को शांत करके कार्य करते हैं, और जिनकी पौधों और जानवरों दोनों में कई शारीरिक प्रक्रियाओं में एक महत्वपूर्ण नियामक भूमिका होती है। यहाँ, हम एक पाइपलाइन का प्रस्ताव करते हैं जो CRAVELA का उपयोग करता है, जो मूल रूप से जानवरों में माइक्रोआरएनए खोज के लिए विकसित एक एकल-जीनोम माइक्रोआरएनए खोज उपकरण है, और एक NGS डेटा विश्लेषण एल्गोरिथ्म जो उम्मीदवारों की अभिव्यक्ति प्रोफ़ाइल का मूल्यांकन करने के लिए एक नया स्कोरिंग फ़ंक्शन प्रदान करता है, जो माइक्रोआरएनए अग्रदूत के अन्य भागों की तुलना में परिपक्व अनुक्रम से उत्पन्न आरएनए टुकड़ों की अपेक्षित सापेक्ष बहुतायत का लाभ उठाता है। इस दृष्टिकोण का परीक्षण यूकेलिप्टस एसपीपी में किया गया था। जिसके लिए, उनके आर्थिक महत्व के बावजूद, कोई माइक्रोआरएनए प्रलेखित नहीं किया गया है। हमारे दृष्टिकोण का परिणाम उम्मीदवारों की एक छोटी सूची थी, जिसमें संरक्षित और गैर-संरक्षित दोनों अनुक्रम शामिल थे। प्रायोगिक सत्यापन ने सर्वश्रेष्ठ स्कोरिंग गैर-संरक्षित अनुक्रमों से चुने गए 8 में से 6 उम्मीदवारों में प्रवर्धन दिखाया।