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¿Formato de Estocolmo al formato de corchetes?

¿Formato de Estocolmo al formato de corchetes?


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Necesito convertir todas mis secuencias en un formato de Estocolmo a esto:

hg19_11_6_Ala ----------------. GG - gggaguggugu… gguuacgaaugUGGCCUCUGC ----- AA… GCAGACA… G… CCUGGGUUCAAUU… # = GR hg19_11_6_Ala PP… 22… 45677788888… 89999999999… 56778999888… 89999999999… 5677899988 … 8999999… 9… *************…

En algo como esto:

hg19_11_6_Ala… ((… ((((((((((((…)))))))))))))))))))))… ((…)))))) )))…))))…

Evidentemente, siendo coherente con el formato de Estocolmo. ¿Alguna pista?


Si lo que desea es encontrar una estructura de consenso para un grupo de alineaciones en formato de Estocolmo, entonces puede probar con RNAalifold y para comprobar el plegado de secuencia única RNAfold. Ambos tienen servidores en línea y también se pueden ejecutar sin conexión.

Después de obtener la estructura de consenso, actualice el archivo de stockholm agregando una línea de consenso de estructura como:# = GC SS_consseguido de la notación entre corchetes.

Un buen editor de estructura de ARN que le facilitará la vida es EMACS cuando se complementa con RALEE. Le permite ver y manipular estructuras de ARN, predecir el plegado de estructuras y colorear las alineaciones en función de las relaciones de pares de bases. Valdrá la pena invertir tiempo en dominar RALEE.


Contenido

Las secuencias se pueden leer y escribir en una variedad de formatos. Estos pueden ser muy confusos para los usuarios, pero EMBOSS tiene como objetivo hacer la vida más fácil reconociendo automáticamente el formato de secuencia en la entrada.

Eso significa que si está convirtiendo de usar otro paquete de secuenciación a EMBOSS y tiene sus secuencias existentes en un formato que es específico para ese paquete, por ejemplo el formato GCG, no tendrá problemas para leerlas.

Si no mantiene su secuencia en un formato estándar reconocido, no podrá analizar su secuencia fácilmente.

Cuando hablamos de 'formato de secuencia' NO estamos hablando de ningún tipo de formato específico de programa como un formato de procesador de texto o un lenguaje de formato de texto, por lo que no estamos hablando de cosas como: 'NOTEPAD', 'WORD', 'WORDPAD' , 'PostScript', 'PDF', 'RTF', 'TeX', 'HTML'

Si de alguna manera ha logrado escribir una secuencia en un procesador de texto (!), Debería:

  • Guarde la secuencia en un archivo como texto ASCII (intente seleccionar: Archivo, Guardar como, Texto)
  • Deja de usar procesadores de texto para escribir secuencias.
  • Investigar un editor de secuencias, como mse
  • Investigar usando editores de texto simples, como pico, neditar o, en caso de apuro, wordpad

Ahora repite después de mí:
El formato de Microsoft WORD no es un formato de secuencia

Los programas EMBOSS no leerán nada que se encuentre en archivos de Microsoft WORD.

Los formatos de secuencia son TEXTO ASCII.

Son la disposición requerida de caracteres, símbolos y palabras clave que especifican cómo se ven cosas como la secuencia, el nombre de identificación, los comentarios, etc. en la entrada de la secuencia y en qué parte de la entrada debe buscar el programa para encontrarlos.

Por lo general, no hay caracteres de 'control' ocultos y no imprimibles en ningún formato de secuencia (no hay ninguno en los que admite EMBOSS). Todos los formatos de secuencia estándar se pueden imprimir o visualizar simplemente mostrando su archivo.

Actualmente existen al menos un par de docenas de formatos de secuencia. Algunos son mucho más comunes que otros.

Los formatos se diseñaron para poder contener los datos de la secuencia y otra información sobre la secuencia.

Casi todos los paquetes de análisis de secuencias escritos desde que los programas se usaron por primera vez para leer y escribir secuencias han inventado su propio formato. Excepto EMBOSS.

Casi todas las colecciones de secuencias que se atreven a llamarse a sí mismas una base de datos han almacenado sus datos en su propio formato.

Una secuencia no requiere ningún tipo de identificación, ¡pero ciertamente ayuda!

La mayoría de los formatos de secuencia incluyen al menos una forma de nombre de identificación, que generalmente se coloca en la parte superior del formato de secuencia.

El formato simple fasta tiene el nombre de ID como la primera palabra en su línea de título. Por ejemplo, el nombre de identificación 'xyz':


Anotación personalizada

Es posible que algunos usuarios deseen agregar anotaciones personalizadas más allá de las asignadas anteriormente. Actualmente hay dos métodos para hacerlo, sin embargo, los métodos utilizados para agregar dicha anotación pueden cambiar en el futuro, particularmente si se introducen las clases Writer de alineación. En particular, no confíe en cambiar las variables globales @WRITEORDER o% WRITEMAP, ya que pueden volverse privadas en algún momento.

1) Utilice (y abuse) de la etiqueta & # 39custom & # 39. El nombre de etiqueta del objeto puede diferir del nombre de etiqueta utilizado para almacenar el objeto en AnnotationCollection.

2) Modifique @WRITEORDER y% WRITEMAP globales.


Contenido

La estructura básica de un archivo CRAM es una serie de contenedores, el primero de los cuales contiene una copia comprimida del encabezado SAM. Los contenedores posteriores constan de un encabezado de compresión de contenedor seguido de una serie de sectores que, a su vez, contienen los registros de alineación, formateados como una serie de bloques.

número mágico Envase
(Encabezado SAM)
Envase
(Datos)
. Envase
(Datos)
Envase
(EOF)

Envase
Encabezamiento
Compresión
Encabezamiento
Rodaja . Rodaja

Rodaja
Encabezamiento
Cuadra Cuadra . Cuadra

CRAM construye registros a partir de un conjunto de series de datos que describen los componentes de una alineación. El encabezado de compresión del contenedor especifica qué serie de datos se codifica en qué bloque, qué códec se utilizará y cualquier metadato específico de códec (por ejemplo, una tabla de longitudes de código de símbolo de Huffman). Si bien las series de datos se pueden mezclar dentro del mismo bloque, mantenerlas separadas generalmente mejora la compresión y brinda la oportunidad de una decodificación selectiva eficiente donde solo se requieren algunos tipos de datos.

El acceso selectivo a un archivo CRAM se otorga a través del índice (con el sufijo de nombre de archivo ".crai"). En los datos clasificados por cromosomas y posiciones, esto indica qué región está cubierta por cada corte. En los datos no clasificados, el índice se puede usar para simplemente buscar el contenedor N-ésimo. La decodificación selectiva también se puede lograr utilizando el encabezado de compresión para omitir series de datos especificadas si se requieren registros parciales.

Año Versión (s) Notas
2010-11 pre-CRAM Artículo inicial que describe el formato basado en referencias. Esto no usó el nombre CRAM, sino que lo llamó mzip. Este software se implementó en Python como prototipo y demostración de los conceptos básicos. [1]
2011-12 0.3 - 0.86 Vadim Zalunin del Instituto Europeo de Bioinformática (EBI) produjo la primera implementación llamada CRAM como un paquete llamado CRAMtools, [8] escrito en el lenguaje de programación Java.
2012 1.0 [9] Implementado en Java CRAMtools. [10]
2013 Implementación de C agregada a la herramienta Scramble [11] [5], por James Bonfield del Wellcome Sanger Institute.
2013 2.0 Los cambios incluyeron soporte para más de una referencia por segmento (útil con ensamblajes altamente fragmentados), mejor codificación de etiquetas auxiliares SAM, división de clips suaves y bases insertadas en sus propias series de datos, metadatos para rastrear el número de registros y bases. por rebanada, y correcciones a la serie de datos BF (bandera BAM).
2013 Agregado a htslib (0.2.0).
2014 2.1 [12] Se agregaron bloques EOF para ayudar a identificar archivos truncados.
2014 Agregado a htsjdk (1.127).
2014 3.0 [13] Inclusión de códecs lzma y rANS para la compresión de bloques, junto con múltiples sumas de verificación para garantizar la integridad de los datos.
2018 Implementación de Javascript como parte de JBrowse [4] (1.15.0), por Rob Buels.

La versión 4.0 de CRAM existe como prototipo en Scramble, [5] inicialmente demostrado en 2015, pero aún no se ha adoptado como estándar.


La secuencia de alineación

Las secuencias se escriben una por línea. El nombre de la secuencia se escribe primero y, después de cualquier número de espacios en blanco, se escribe la secuencia. Los nombres de secuencia suelen tener el formato & # 8220name / start-end & # 8221 o simplemente & # 8220name & # 8221. Las letras de secuencia pueden incluir cualquier carácter excepto espacios en blanco. Los espacios se pueden indicar con & # 8220. & # 8221 o & # 8220 - & # 8220. La línea & # 8220 // & # 8221 indica el final de la alineación.

Las alineaciones envolventes están permitidas en principio, principalmente por razones históricas, pero no se utilizan en p. Ej. Pfam. Se desaconsejan las alineaciones envueltas ya que son mucho más difíciles de analizar.


Discusión

El ViennaRNA Package ha sido una herramienta útil para la comunidad bioinformática del ARN durante casi dos décadas. Sobre esta base se han construido bastantes herramientas de software y canales de análisis de datos ampliamente utilizados, ya sea incorporando llamadas a los programas interactivos o interactuando directamente con RNAlib. Características numéricas de las estructuras secundarias, como la energía libre de Gibbs ΔGRAMO, Energía libre mínima (MFE), diversidad de conjuntos o probabilidades de estructuras MFE en el conjunto, se han utilizado ampliamente como características para la clasificación de aprendizaje automático, p. Ej. en la detección de precursores y objetivos de microARN [91-94]. El buscador de genes de ARN no codificante RNAz [95, 96], el detector snoRNA snoReport [97] y RNAstrand [98], una herramienta que predice la dirección de lectura de ARN estructurados a partir de una alineación de secuencia múltiple, combinan propiedades termodinámicas calculadas con RNAlib funciones y un componente de aprendizaje automático. RNAsoup [99] aprovecha los programas RNAfold, RNAalifold y algunas otras herramientas proporcionadas por el ViennaRNA Package para un agrupamiento estructural de ncRNA. El programa de diseño de ARNip RNAxs [100] emplea las predicciones de accesibilidad del sitio ofrecidas por RNAplfold, al igual que IntaRNA [60], un programa para predecir los sitios de interacción del ARN. Varias herramientas de predicción de estructuras secundarias, como CentroidFold [22], McCaskill-MEA [101] o RNAsalsa [102], utilizan probabilidades de pares de bases predichas por RNAfold -p como entrada, mientras que el paquete LocARNA [59] las utiliza para la alineación estructural . La herramienta de comparación y alineación basada en motivos ExpaRNA [103] y el programa de alineación de árboles RNAforester [75] también se basan en los algoritmos proporcionados por RNAlib. Desde su publicación inicial [25], no ha aparecido una descripción completa [104] del ViennaRNA Package. La versión 2.0 ahora implementa el último modelo energético, proporciona muchas funcionalidades nuevas y mejoradas y, como esperamos, es aún más fácil y eficiente de usar debido a una arquitectura segura para subprocesos, una API mejorada, un conjunto de opciones más consistente y una documentación mucho más detallada. Se ha tenido cuidado para garantizar la compatibilidad con versiones anteriores para que ViennaRNA Package 2.0 pueda sustituirse fácilmente por versiones anteriores.


NUEVOS DESARROLLOS

La versión "decimal" de Rfam 10.0

Para mantener Rfam lo más actualizado posible, nuestro objetivo es realizar lanzamientos regulares de la base de datos. Estos lanzamientos son instantáneas de la versión interna en vivo de la base de datos que se ponen a disposición del público a través de los sitios web y ftp. Tenemos dos tipos de lanzamiento. Una versión principal (indicada por un número entero y un ".0" en el número de versión, por ejemplo, "10 .0") generalmente implica actualizar la base de datos de secuencias subyacente, Rfamseq, a la última versión de EMBL y reasignar todas las secuencias semilla a las nuevas bases de datos. Posteriormente, todas las familias se buscan en la nueva base de datos y, si es necesario, se vuelven a establecer el umbral. Las versiones menores se indican con ".1", ".2", etc. en el número de versión, p. Ej. '10 .1 '. Por lo general, se realizan después de agregar muchas familias nuevas a la base de datos construida sobre la misma base de datos de secuencia subyacente.

Rfam 10.0 se lanzó a principios de 2010. Esta versión incluyó una actualización importante del algoritmo de búsqueda subyacente, cambiando a una nueva versión de Infernal, v1.0 (9). Esto requirió volver a establecer el umbral individual de cada familia Rfam debido a un cambio importante en el esquema de puntuación subyacente de Infernal, desde puntuaciones de alineación de máxima probabilidad hasta puntuaciones sumadas en todas las alineaciones posibles [es decir, pasando de usar el algoritmo CYK al algoritmo Inside (11)]. Además, la nueva versión de Infernal informa estimaciones de la significación estadística de los aciertos ( mi -valores) devueltos de búsquedas en bases de datos utilizando archivos Rfam 10.0 CM. También mapeamos todas las familias y buscamos una nueva versión de Rfamseq basada en EMBL 100 (10). El resultado de estas y otras mejoras internas a nuestra cartera resultó en un aumento del 178% en el número de regiones que cubre Rfam, lo que contrasta con el aumento bastante modesto en el tamaño de Rfamseq en un 40%. Esto ha provocado que algunas de nuestras alineaciones se vuelvan muy grandes. Por ejemplo, el alineamiento completo del ARNt ahora contiene más de 1 millón de secuencias. La cantidad de procesamiento requerida para esta versión fue de aproximadamente 5 meses de CPU para calibrar los modelos, 1 año de CPU para ejecutar blast, 3 años de CPU para ejecutar búsquedas de CM (cmsearch) y 15 días de CPU para producir alineaciones de secuencia múltiple derivadas de CM (cmalign ).

Evaluación del éxito del modelo de anotaciones de la comunidad de Wikipedia

Uno de los problemas fundamentales que enfrenta cualquier esfuerzo de biocuración es mantener actualizada la anotación de las entidades almacenadas en una base de datos con la literatura actual. Por lo general, la anotación de las entradas existentes cambia con menos rapidez que los nuevos datos que se agregan, por lo que las entradas quedan rápidamente desactualizadas.

A mediados de 2007, Rfam comenzó a experimentar con el uso de Wikipedia como un medio para almacenar y curar la anotación textual de familias de ARN. Tres años después, las páginas de la familia RNA han recibido más de 9000 ediciones de más de 1000 usuarios únicos. Algo más del 1% de estas ediciones se han reconocido como posible vandalismo (Figura 1). La anotación marcada resultante y las referencias seleccionadas han mejorado drásticamente el contenido de la base de datos Rfam en comparación con el texto estático anterior a 2007. Las entradas de Wikipedia también ayudan a llevar a los usuarios al sitio web de Rfam. Aproximadamente el 15% de todo el tráfico web a http://rfam.sanger.ac.uk ahora proviene de Wikipedia. Como han observado otros, una búsqueda típica en Google de un término biológico arroja una entrada de Wikipedia entre los primeros resultados (12, 13). Desde el punto de vista de un curador, Wikipedia es un modelo excelente para aprovechar, ya que incluye una gran comunidad de colaboradores y viene con una serie de herramientas fáciles de usar que ayudan con la edición básica, el mantenimiento de referencias y actualizaciones automáticas de páginas con programas llamados bots. La gran comunidad también tiene otros beneficios, como el bien documentado efecto de cola larga, donde la mayoría del contenido nuevo es agregado por un gran número de editores, cada uno de los cuales realiza solo algunas ediciones (12, 13). También hay editores dedicados que están obsesionados con detalles pequeños pero importantes que un curador promedio puede no tener tiempo de atender, como la coherencia del estilo, la gramática y la ortografía. También hay editores que se dedican a revertir ediciones obvias no constructivas, comúnmente conocidas como "vandalismo", que generalmente se reconocen y se revierten en segundos. Es importante tener en cuenta que todas las ediciones se revisan antes de aparecer en el sitio web de Rfam, por lo que la cantidad de vandalismo manifiesto que llega a Rfam es 0. Dadas nuestras experiencias positivas, podemos recomendar encarecidamente otros esfuerzos de curación que recurran a Wikipedia para su anotación. Sin embargo, hay que tener en cuenta que Wikipedia se construye por consenso y para obtener sus beneficios perderá el estricto control de los datos que permite la curación interna.

Ediciones para artículos de Wikipedia sobre familias de ARN. El número acumulado de ediciones desde el 1 de enero de 2007 para los 733 artículos de Wikipedia que están asociados con las entradas de Rfam se muestra en negro. El número total de ediciones revertidas o etiquetadas como vandalismo se muestra en rojo. A mediados de 2010, solo había 106 de estos. Sin embargo, algunas ediciones revertidas pueden haber sido bien intencionadas, pero se consideraron inapropiadas para Wikipedia.

Ediciones para artículos de Wikipedia sobre familias de ARN. El número acumulado de ediciones desde el 1 de enero de 2007 para los 733 artículos de Wikipedia que están asociados con las entradas de Rfam se muestra en negro. El número total de ediciones revertidas o etiquetadas como vandalismo se muestra en rojo. A mediados de 2010, solo había 106 de estos. Sin embargo, algunas ediciones revertidas pueden haber sido bien intencionadas, pero se consideraron inapropiadas para Wikipedia.

Clanes rfam

Uno de los pasos fundamentales de control de calidad que emplea Rfam es que no hay dos familias que puedan anotar el mismo nucleótido. Esta regla nos impide construir dos o más familias para esencialmente la misma entidad. Al construir nuevas familias Rfam o ampliar una familia existente, a veces nos encontramos aumentando artificialmente el umbral para evitar superposiciones con otra familia o recortando los extremos de familias que tienen límites incorrectos. También encontramos que una única alineación puede no capturar toda la diversidad de un grupo de ARN homólogos. Para resolver algunos de estos problemas, hemos tomado prestado el concepto de clan de las bases de datos de MEROPS y Pfam (14, 15).

Hemos agregado 99 clanes para el lanzamiento de Rfam 10.0. Estos clanes describen relaciones explícitas entre familias que comparten claramente un antepasado común pero son demasiado divergentes para estar alineados razonablemente o grupos de familias que podrían alinearse, pero tienen funciones claramente distintas y, por lo tanto, deben mantenerse como familias separadas. Por ejemplo, el clan RNasa P contiene cinco familias homólogas RNasa MRP, RNasa P arqueal, RNasa P nuclear y la RNasa P bacteriana, tipos ay b. Estos ARN son ribozimas involucradas en el procesamiento de secuencias pre-ARNt y pre-ARNr. Sin embargo, las RNase P son notoriamente difíciles de alinear entre sí. Además, la ARNasa P y la ARNasa MRP son moléculas funcionalmente distintas (16). Otro clan de interés es Glm, este clan contiene dos pequeños ARN bacterianos homólogos pero funcionalmente distintos, GlmY y GlmZ, que actúan de manera jerárquica para regular la traducción de la glmS gen codificante. GlmY activa la expresión de GlmZ que, a su vez, elimina la secuencia de GlmS Shine-Dalgarno a través de una interacción anti-antisentido (17). Los nuevos clanes significan que algunas de las medidas de control de calidad interno que utiliza Rfam pueden relajar para las familias del clan. Principalmente, esto significa que podemos ignorar nuestra regla de no superposición, lo que ha significado que en el pasado algunas de estas familias tenían umbrales artificialmente altos para evitar la superposición de una familia relacionada pero distinta.

Para ayudar a evaluar la probabilidad de una relación entre dos o más familias, utilizamos varias líneas independientes de evidencia. Estos incluyeron un análisis de secuencia basado en un análisis tipo SCOOP para comparar los resultados superpuestos de las búsquedas del modelo de Markov oculto de perfil (HMM) y del modelo de covarianza (18), la herramienta de comparación de perfil-perfil PRC (19) y búsquedas bibliográficas de relaciones funcionales y evolutivas. . Para las familias de snoRNA y miRNA, pudimos utilizar algunas fuentes adicionales de información para establecer la homología. Para los snoRNA, utilizamos algunas de las bases de datos especializadas de snoRNA para confirmar si las familias se dirigían a regiones ortólogas de rRNA, para muchos snoRNA esto ayudó a confirmar una relación entre las familias (20-23). Para los miARN, usamos la región semilla anotada del miARN maduro (24). Si dos o más familias de miARN compartían una cantidad significativa de similitud en la región de la semilla, y si tenían más similitudes identificadas por las herramientas de análisis de secuencia, estas también se agregaron a los clanes.

Etiquetas de especies

El nuevo conjunto de semillas y alineaciones completas disponibles a través del sitio web utiliza etiquetas de especies descriptivas para los nombres de secuencia en lugar de las accesiones y coordenadas EMBL más crípticas que se proporcionaron anteriormente. La procedencia de los datos de secuencia se mantiene mediante el uso de etiquetas "# = GS" del formato de Estocolmo (25) para proporcionar un mapeo de las accesiones EMBL (Figura 2). Stockholm es un formato de marcado versátil para alineaciones de secuencias biológicas. Permite el marcado de información general del archivo, incluidas referencias, comentarios y enlaces cruzados. También permite el marcado de regiones de una alineación que no se pueden alinear con tildes en las líneas "# = GC RF".

Un ejemplo de alineación de Estocolmo para el pseudonudo UPSK del virus del mosaico amarillo del nabo. El formato de alineación de Estocolmo es lo suficientemente flexible como para permitir el marcado genérico de información de archivo con líneas "# = GF", información de secuencia con líneas "# = GS" e información de columna con líneas "# = GC". Cada uno va seguido de al menos un código de dos letras que da una indicación de lo que sigue, p. "ID" implica "identificador", "AC" implica "adhesión", "AU" implica "autor", etc. Todas las etiquetas de uso común están documentadas en el artículo de Wikipedia para la alineación de Estocolmo (25).

Un ejemplo de alineación de Estocolmo para el pseudonudo UPSK del virus del mosaico amarillo del nabo. El formato de alineación de Estocolmo es lo suficientemente flexible como para permitir el marcado genérico de información de archivo con líneas "# = GF", información de secuencia con líneas "# = GS" e información de columna con líneas "# = GC". Cada uno va seguido de al menos un código de dos letras que indica lo que sigue, p. "ID" implica "identificador", "AC" implica "adhesión", "AU" implica "autor", etc. Todas las etiquetas de uso común están documentadas en el artículo de Wikipedia para la alineación de Estocolmo (25).

Ontologías

Una característica importante para cualquier esfuerzo de biocuración es la vinculación a recursos relacionados, por ejemplo, bases de datos de recursos de secuencia primaria, genomas y recursos especializados como miRBase y las bases de datos snoRNA. Recientemente, varios grupos han comenzado a desarrollar vocabularios controlados para describir entidades biológicas. Dos esfuerzos de particular relevancia para Rfam son la ontología de secuencia (SO) y la ontología genética (GO) (26, 27). Para la mayoría de las familias de Rfam, ahora hemos agregado enlaces cruzados tanto al SO como al GO. Muchos de estos fueron proporcionados por investigadores en la base de datos de ARN funcional (28). En un futuro próximo, planeamos volver a introducir más términos de ARNc en las ontologías. Hasta entonces, el mapeo seguirá siendo bastante grueso y estará estrechamente relacionado con los tipos existentes que Rfam usa como anotación (6). Este mapeo agrupa los ARN en tres grupos principales: "cis-reg", "gen" e "intrón" con subtipos como "riboswitch", "miARN" y "snoARN".

Futuros desarrollos

Nuevas familias en Rfam 10.1

Para el próximo lanzamiento menor de Rfam, hemos agregado una serie de familias nuevas y notables. De particular interés son las presentaciones directas de alineaciones formateadas de Estocolmo y los artículos de Wikipedia correspondientes de la comunidad de ARN a través del seguimiento de familias de ARN en RNA Biology (8). Esta pista ha liberado gran parte de la carga de construir estas nuevas familias de nuestros curadores, y las familias producidas han sido construidas y anotadas por expertos y, por lo tanto, son de alta calidad. Las familias actualizadas de esta ruta incluyen RNase MRP, SRP, tmRNA y el snoRNA U3 (29–32). Además, se han publicado varias familias que faltan en versiones anteriores de Rfam, incluido el ARN SmY, el ARN cianobacteriano Yfr2, varios ARNsno de tripanosomátidos, la ribozima GIR1 autoempaljada, un pseudonudo de influenza, el ARN pequeño RsaOG de Staphylococcus y una antitoxina de ARN putativa. ptaRNA1 (33–39). El artículo de ptaRNA1 nos alertó sobre el hecho de que Rfam no contiene ninguna de las antitoxinas de ARN publicadas y bien caracterizadas, como sok y symE (40). Estas omisiones se corregirán en Rfam 10.1. Una clase creciente de cis -Elementos reguladores son los sensores ambientales. Estos son generalmente elementos 5 'UTR estructurados que cambian de conformación en respuesta a cambios ambientales como la temperatura o el pH, este cambio influye posteriormente en la expresión de la proteína codificada en el ARNm del huésped. Hemos agregado los primeros ejemplos de un sensor de frío y un sensor de pH (41, 42). Finalmente, hemos recibido una gran cantidad de presentaciones de una pantalla bioinformática reciente que fue seguida por un análisis exhaustivo de las predicciones basadas en gran medida en el contexto genómico. Esto ha dado lugar a más de 80 nuevas incorporaciones a la base de datos (43). Afortunadamente, los autores tienen la amabilidad de proporcionar alineaciones con formato de Estocolmo y artículos de Wikipedia para estas nuevas familias.

Prefiltros del modelo de covarianza

Un problema urgente para Rfam es el reemplazo de WU-BLAST como filtro previo para buscar en la base de datos Rfamseq. Los derechos legales de las versiones actualizadas de WU-BLAST fueron adquiridos recientemente por una entidad comercial y el software ya no puede considerarse gratuito en ningún sentido significativo. Sin embargo, ha habido varios desarrollos que deberían permitir que los HMM de perfil se utilicen como prefiltros efectivos para las búsquedas de modelos de covarianza (44). Las búsquedas aceleradas de perfiles HMM ahora están disponibles a través del paquete HMMER (45–47). Por lo tanto, en un futuro próximo, Rfam estará en condiciones de reemplazar los filtros actuales basados ​​en BLAST con HMM de perfil acelerado.

Escala

Los proyectos de secuenciación como Genome 10K (48) y otros intentos de llenar los vacíos de secuenciación en el árbol de la vida (49) significan que la mayoría de las familias Rfam aumentarán drásticamente en profundidad en el futuro cercano. Las grandes alineaciones ya representan un desafío considerable cuando se trata de mostrar o distribuir las alineaciones en sí mismas, o de construir y mostrar datos relacionados, como especies y árboles filogenéticos. Será necesario desarrollar nuevas técnicas para abordar estos y muchos otros problemas de escala. Esperamos trabajar con la comunidad en general para desarrollar estas nuevas herramientas y técnicas.


Paquete Bio.AlignIO¶

Entrada / salida de alineación de secuencia múltiple como objetos de alineación.

La interfaz Bio.AlignIO es deliberadamente muy similar a Bio.SeqIO y, de hecho, las dos están conectadas internamente. Ambos módulos utilizan el mismo conjunto de nombres de formato de archivo (cadenas en minúsculas). Desde la perspectiva del usuario, puede leer en un archivo PHYLIP que contiene una o más alineaciones usando Bio.AlignIO, o puede leer las secuencias dentro de estas alineaciones usando Bio.SeqIO.

Bio.AlignIO también está documentado en http://biopython.org/wiki/AlignIO y en un capítulo completo de nuestro tutorial:

Aporte¶

Para el caso especial típico cuando su archivo o identificador contiene una y solo una alineación, use la función Bio.AlignIO.read (). Esto toma un identificador de archivo de entrada (o en versiones recientes de Biopython un nombre de archivo como una cadena), una cadena de formato y un número opcional de secuencias por alineación. Devolverá un único objeto MultipleSeqAlignment (o generará una excepción si no hay solo una alineación):

Para el caso general, cuando el identificador podría contener cualquier número de alineaciones, use la función Bio.AlignIO.parse (…) que toma los mismos argumentos, pero devuelve un iterador que proporciona objetos MultipleSeqAlignment (generalmente usados ​​en un bucle for). Si desea acceso aleatorio a las alineaciones por número, conviértalo en una lista:

La mayoría de los formatos de archivo de alineación se pueden concatenar para contener tantas alineaciones de secuencia múltiple diferentes como sea posible. Un ejemplo común es la salida de la herramienta seqboot en la suite PHLYIP. A veces, puede haber un encabezado y un pie de página de archivo, como se ve en la salida de alineación EMBOSS.

Producción¶

Utilice la función Bio.AlignIO.write (…), que toma un conjunto completo de objetos de alineación (ya sea como una lista o un iterador), un identificador de archivo de salida (o nombre de archivo en versiones recientes de Biopython) y, por supuesto, el formato de archivo :

Si usa un asa, asegúrese de cerrarla para descargar los datos en el disco:

En general, se espera que llame a esta función una vez (con todas sus alineaciones) y luego cierre el identificador del archivo. Sin embargo, para formatos de archivo como PHYLIP, donde se almacenan varias alineaciones secuencialmente (sin encabezado ni pie de página), las llamadas múltiples a la función de escritura deberían funcionar como se espera cuando se usan identificadores.

Si está utilizando un nombre de archivo, las llamadas repetidas a las funciones de escritura sobrescribirán el archivo existente cada vez.

Conversión¶

La función Bio.AlignIO.convert (…) permite una interfaz sencilla para conversiones de formato de archivo de alineación simples. Además, puede usar optimizaciones específicas de formato de archivo, por lo que esta también debería ser la forma más rápida.

Sin embargo, en general, puede combinar la función Bio.AlignIO.parse (…) con la función Bio.AlignIO.write (…) para la conversión de archivos de secuencia. El uso de expresiones generadoras proporciona una forma eficiente de la memoria para realizar el filtrado u otras operaciones adicionales como parte del proceso.

Formatos de archivo¶

Al especificar el formato de archivo, utilice cadenas en minúsculas. Los mismos nombres de formato también se utilizan en Bio.SeqIO e incluyen lo siguiente:

  • clustal: salida de Clustal W o X, consulte también el módulo Bio.Clustalw que se puede utilizar para ejecutar la herramienta de línea de comandos de Biopython.
  • relieve - "pares" y formatos de alineación "simple" de las herramientas EMBOSS.
  • fasta: el formato de archivo de secuencia genérico en el que cada registro comienza con una línea de identificación que comienza con un carácter "& gt", seguida de líneas de secuencia.
  • fasta-m10: para la salida de alineaciones por pares de las herramientas FASTA de Bill Pearson cuando se utiliza con la opción de línea de comando -m 10 para una salida legible por máquina.
  • ig - El formato de archivo de IntelliGenetics, aparentemente el mismo que el formato de alineación MASE.
  • nexus - Salida de NEXUS, vea también el módulo Bio.Nexus que también puede leer cualquier árbol filogenético en estos archivos.
  • phylip: PHYLIP entrelazado, tal como lo utilizan las herramientas PHLIP.
  • phylip-secuencial - PHYLIP secuencial.
  • phylip-Relaxed: formato similar a PHYLIP que permite nombres más largos.
  • stockholm: un formato de archivo de alineación con abundantes anotaciones utilizado por PFAM.
  • malva - Salida de progresivoMauve / Mauve

Tenga en cuenta que, si bien Bio.AlignIO puede leer todos los formatos de archivo anteriores, no puede escribir en todos ellos.

También puede utilizar cualquier formato de archivo compatible con Bio.SeqIO, como "fasta" o "ig" (que se enumeran arriba), SIEMPRE que las secuencias en su archivo tengan la misma longitud.

Bio.AlignIO. convertir en archivo, in_format, out_file, out_format, alfabeto = Ninguno ) ¶

Convertir entre dos archivos de alineación, devuelve el número de alineaciones.

  • in_file: un identificador de entrada o nombre de archivo
  • in_format - formato de archivo de entrada, cadena en minúscula
  • salida: un identificador de salida o nombre de archivo
  • out_file - formato de archivo de salida, cadena en minúsculas
  • alfabeto - alfabeto opcional para asumir

NOTA - Si proporciona un nombre de archivo de salida, se abrirá y sobrescribirá cualquier archivo existente sin previo aviso. Esto puede suceder incluso si se cancela la conversión (por ejemplo, se proporciona un nombre de out_format no válido).

Bio.AlignIO. analizar resolver, formato, seq_count = Ninguno, alfabeto = Ninguno ) ¶

Itere sobre un archivo de alineación como objetos MultipleSeqAlignment.

  • identificador: identifique el archivo o el nombre del archivo como una cadena (tenga en cuenta que las versiones anteriores de Biopython solo tomaban un identificador).
  • formato: cadena que describe el formato del archivo.
  • alphabet: objeto Alphabet opcional, útil cuando el tipo de secuencia no se puede inferir automáticamente del archivo en sí (por ejemplo, fasta, phylip, clustal)
  • seq_count: entero opcional, número de secuencias esperadas en cada alineación. Recomendado para archivos de formato fasta.

Si tiene el nombre del archivo en una cadena "nombre de archivo", utilice:

Si tiene una cadena "datos" que contiene el contenido del archivo, utilice:

Utilice la función Bio.AlignIO.read () cuando espere un solo registro.

Bio.AlignIO. leer ( resolver, formato, seq_count = Ninguno, alfabeto = Ninguno ) ¶

Convierta un archivo de alineación en un único objeto MultipleSeqAlignment.

  • identificador: identifique el archivo o el nombre del archivo como una cadena (tenga en cuenta que las versiones anteriores de Biopython solo tomaban un identificador).
  • formato: cadena que describe el formato del archivo.
  • alphabet: objeto Alphabet opcional, útil cuando el tipo de secuencia no se puede inferir automáticamente del archivo en sí (por ejemplo, fasta, phylip, clustal)
  • seq_count: entero opcional, número de secuencias esperadas en cada alineación. Recomendado para archivos de formato fasta.

Si el identificador no contiene alineaciones, o más de una alineación, se genera una excepción. Por ejemplo, usando un archivo PFAM / Stockholm que contiene una alineación:

Sin embargo, si desea la primera alineación de un archivo que contiene múltiples alineaciones, esta función generaría una excepción.

Debe utilizar la función Bio.AlignIO.parse () si desea leer varios registros del identificador.

Bio.AlignIO. escribir ( alineaciones, resolver, formato ) ¶

Write complete set of alignments to a file.

  • alignments - A list (or iterator) of MultipleSeqAlignment objects, or a single alignment object.
  • handle - File handle object to write to, or filename as string (note older versions of Biopython only took a handle).
  • format - lower case string describing the file format to write.

You should close the handle after calling this function.

Returns the number of alignments written (as an integer).

© Copyright 1999-2017, The Biopython Contributors Revision 93a498d8 .


Example Run

In this example we first downloaded elephant sequences from Genbank ( approx 11MB ) into a file called elephant.fa.

Create a Database for RepeatModeler

RepeatModeler uses a NCBI BLASTDB or a ABBlast XDF database ( depending on the search engine used ) as input to the repeat modeling pipeline. A utility is provided to assist the user in creating a single database from several types of input structures.

Run "BuildDatabase" without any options in order to see the full documentation on this utility. There are several options which make it easier to import multiple sequence files into one database.

TIP: It is a good idea to place your datafiles and run this program suite from a local disk rather than over NFS. This will greatly improve runtime as the filesystem access is considerable

RepeatModeler runs several compute intensive programs on the input sequence. For best results run this on a single machine with a moderate amount of memory > 32GB and multiple processors.
Our setup is Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz - 28 cores, 128GB RAM. To specify a run using 20 parallel jobs, and including the new LTR discovery pipeline:

The nohup is used on our machines when running long ( > 3-4 hour ) jobs. The log output is saved to a file and the process is backgrounded. For typical runtimes ( can be > 2 days with this configuration on a well assembled mammalian genome ) see the run statistics section of this file. It is important to save the log output for later usage.
It contains the random number generator seed so that the sampling process may be reproduced if necessary. In addition the log file contains details about the progress of the run for later assesment of peformance or debuging problems.

RepeatModeler produces a voluminous amount of temporary files stored in a directory created at runtime named like:

and remains after each run for debugging purposes or for the purpose of resuming runs if a failure occures. At the succesful completion of a run, two files are generated:

The seed alignment file is in a Dfam compatible Stockholm format and may be uploaded to the Dfam database by submiting the data to [email protected] In the near future we will provide a tool for uploading families directly to the database.

The fasta format is useful for running quick custom library searches using RepeatMasker. Ie.:

Other files produced in the working directory include:

If for some reason RepeatModeler fails, you may restart an analysis starting from the last round it was working on. The -recoverDir [ResultDir] option allows you to specify a diretory ( i.e RM_

. / ) where a previous run of RepeatModeler was working and it will automatically determine how to continue the analysis.


Custom annotation

Some users may want to add custom annotation beyond those mapped above. Currently there are two methods to do so however, the methods used for adding such annotation may change in the future, particularly if alignment Writer classes are introduced. In particular, do not rely on changing the global variables @WRITEORDER or %WRITEMAP as these may be made private at some point.

1) Use (and abuse) the 'custom' tag. The tagname for the object can differ from the tagname used to store the object in the AnnotationCollection.

2) Modify the global @WRITEORDER and %WRITEMAP.


Ver el vídeo: Estocolmo marzo 2013 (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Lew

    Creo que cometes un error.

  2. Numair

    no está en absoluto de acuerdo con la comunicación anterior

  3. Troyes

    Creo que comete un error. Escríbeme en PM, discutiremos.

  4. Bao

    Puedo buscar la referencia a un sitio en el que hay muchos artículos sobre esta cuestión.



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