Github:https://github.com/huangwenze/lncHOME_analysis/tree/main
1. 从转录本数据鉴定出lncRNA的注释
对于小鼠和人的数据, human:(GENCODE v25) 和 mouse:(GENCODE vM10)。剩下的6个脊椎动物 cow, opossum, chicken, lizard, frog and zebrafish 则是在NCBI上下载转录组序列,进行转录本组装,鉴定lncRNA,鉴定的步骤为:
- 利用 FastQC 生成质量报告。
- 利用 Trimmomatic 过滤低质量的reads
- 利用STAR 的 TwoPass Mode (参数为 --sjdbFileChrStartEnd)将reads进行mapping并生成 bam 文件
- 利用 StringTie 进行转录本组装,用 Cufflink 进行注释文件的 merge
- 选择 length (≥200 nt), expression level (FPKM > 0.5) and protein-coding potential (CPAT v3.0.0 (ref. 32), CPAT score >0.5)length (≥200 nt), expression level (FPKM > 0.5) and protein-coding potential (CPAT v3.0.0, CPAT score >0.5) 的基因定义为 lncRNA
最后,作者从Ensembl, NCBI, NONCODE, DeepBase and the Ulitsky laboratory 这几个数据库中下载对应物种的lncRNA注释,然后和上面鉴定出来的lncRNA注释merge到一起,组成 final lncRNA 的注释
2. 选择序列相似性高的lncRNA序列对
对于两个序列的protein-coding 和 lncRNA 序列,作者利用序列相似性来初步判断它们是否同源(BLAST v2.12.0 bl2seq ,E value < 10−4, hit length >50 nt,overall sequence identity >50%)
并且定义两个物种基因数量保守的相似性为:
其中:x 为物种 1 中 protein-coding (或者 lncRNA)genes的数量;y为物种 2 中 protein-coding (或者 lncRNA)genes的数量;n 代表两个物种共有的 protein-coding (或者 lncRNA)genes的数量
3. 由protein-coding gene 的同源性预测 lncRNA基因的同源性
作者从 OrthoDB 中下载对应物种的protein-coding gene的信息,并且以某个基因为原点,向上下游各拓展到 1Mbp,在这 1Mbp 的范围内(不包括基因)利用双序列比对的方法寻找 Genomic anchors
这个 Genomic anchors 的计算方式是通过ucsc的chain file来实现的,具体两个物种或者两个版本的基因组的chain file的解释参见:https://www.zxzyl.com/archives/838/
个人感觉Genomic anchors代表的是ungapped的区域
如何生成 chain 文件?可以参考:
理解 Genomic anchors 后,作者在某基因1Mbp的范围内划分upstream和downstream
如上图所示:
- 设 mu1 代表物种1在upstream区域内对应点的个数
- 设 mu2 代表物种2在upstream区域内对应点的个数
- 设 mu 代表物种2在upstream区域内Genomic anchors的个数(连线的点)
- 设 md1 代表物种1在downstream区域内对应点的个数
- 设 md2 代表物种2在downstream区域内对应点的个数
- 设 md 代表物种2在downstream区域内Genomic anchors的个数(连线的点)
- 设 mf1 代表物种1在upstream+downstream区域内对应点的个数
- 设 mf2 代表物种2在upstream+downstream区域内对应点的个数
- 设 mf 代表物种2在upstream+downstream区域内Genomic anchors的个数(连线的点)
对于upstream和downstream的区域如上图b所示,定义proportion score mu为:
proportion score mu 和 proportion score mf 的定义类似
因此,作者利用 OrthoDB protein-coding的同源基因,按照上述图b方法,计算mu1,mu2,md1,md2,mf1,mf2,proportion score mu,proportion score md,proportion score mf 这几个特征。
正负样本区分如下:
利用随机森林训练模型,然后用鉴定出来的lncRNA去进行预测,判断lncRNA基因对是否同源
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