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Les chercheurs évaluent des outils pour l'identification des microRNAs aux centrales

Il y a presque vingt ans, le procédé de l'amortissement d'ARN a été découvert aux centrales, par lequel les petits éclats de l'ARN inactivent une partie d'un gène pendant la synthèse des protéines. Ces éclats--microRNAs appelés (abrégés comme miRNA)--se sont depuis avérés essentiel à presque chaque étape de croissance et développement aux centrales, de la production des fleurs, des cheminées, et les fonds aux centrales de voies agissent l'un sur l'autre avec leur environnement et écartent l'infection.

Le dépistage et la caractérisation du miRNA est un domaine de la recherche actif. Pendant la décennie suivre leur découverte aux centrales, plus de 1.000 outils bioinformatic ont été employés pour recenser le miRNA et pour tracer à l'extérieur les places potentielles pour les rechercher.

Dans une étude neuve publiée dans les applications de tourillon en sciences des plantes, les chercheurs se sont mis à simplifier le procédé de la découverte et de la caractérisation de miRNA en vérifiant huit des applications de miRNA les plus utilisées généralement, évaluant chacun basé sur l'exactitude, la sensibilité, la vitesse, et la quantité de mémoire de l'ordinateur employée par le logiciel.

Le nombre pur d'applications procurables peut effectuer l'étude du miRNA une tâche effrayante. La majorité de ces outils (77%) ont été également développées et examinées avec les systèmes animaux à l'esprit, le rendant peu clair si leur installation peut être étendue pour le dépistage et l'analyse du miRNA aux centrales.

Les voies biosynthétiques du miRNA dans des végétaux et animaux sont différentes. En même temps, la structure de cheminée-boucle des précurseurs de miRNA de centrale est plus grande que celle des animaux. Le miRNA de centrale sera modifié par méthylation, mais le miRNA animal pas. »

M. Qi You, conférencier, université des instruments aratoires d'université de Yangzhou et auteur supérieur de l'étude

Les choses deviennent encore plus délicates en considérant que les personnes de la même substance de centrale peuvent avoir des tailles variables de génome, la rendant difficile de développer une approche normalisée unique. Supplémentaire, quelques programmes recherchent seulement le miRNA qui sont déjà connus pour exister, alors que d'autres hiloire par des génomes pour trouver les ajouts neufs à la liste.

En conclusion, alors que la plupart des critères de recherche d'utilisation d'outils pour recenser directement des séquences de miRNA dans un génome, d'autres sont conçus pour rechercher le miRNA à leurs stades de développement préliminaires (miRNA de précurseur), quand plus de paires de bases sont fixées à l'un ou l'autre d'extrémité avant les garnitures de processus de fendage moléculaires ils vers le bas à classer.

Vous et ses collègues avez pris huit applications de miRNA (une qui ont été développées pour l'usage chez les animaux, et deux qui sont exclusivement employés pour localiser le miRNA de précurseur) et vigoureusement vérifié leur sur quatre espèces différentes de centrale, chacune avec le génome variable classe : cresson de thale (thaliana d'Arabidopsis), riz (sativa d'Oryza), maïs (Zea mai), et blé (triticum aestivum).

Tandis que chacun des huit programmes avait le rendement assimilé en termes d'exactitude, il y avait quelques lauréats et perdants évidents pour toute autre métrique rayée, analysés ensemble et séparé.

D'abord, le logiciel développé pour le dépistage de miRNA chez les animaux a rayé le bas sur la sensibilité et en moyenne a pris plus longtemps au passage que la plupart des autres programmes. Il était particulièrement mauvais à recenser le miRNA connu en maïs et a eu un haut débit de vrai aux faux positifs dans le blé, indiquant qu'il n'est pas vraisemblablement sûrement adapté pour l'usage aux centrales.

Deux programmes sont restés à l'extérieur du reste pour leur sensibilité élevée et temps d'exécution inférieurs. Le premier, miRExpress--un programme s'est développé en 2009 pour le dépistage du miRNA nouveau putatif--a eu la sensibilité la plus élevée pour trois des quatre substances vérifiées et a employé la moins quantité de mémoire. Le second était le sRNAbench de programme, qui a eu la sensibilité la plus élevée pour le blé et les temps d'exécution assimilés.

Des deux, le sRNAbench a on des mêmes fonctionnements et installation que le programme développé pour les systèmes animaux vérifiés dans cette étude, lui effectuant un solide remplacent l'utilisation aux centrales.

Éventuel, cependant, il n'y a aucune option taille unique quand il s'agit de choisir le meilleur programme, et les chercheurs devraient choisir basé sur leurs besoins et des ressources disponibles, vous avez dit.

Les « chercheurs devraient considérer la taille du génome de la substance vérifiée, la taille des caractéristiques d'échantillon, et la configuration de leurs propres matériels de l'ordinateur. »

Pour les laboratoires qui ne pourraient pas avoir accès au calcul haute performance ou qui n'ont pas l'espace de mémorisation par ordinateur suffisant, les auteurs recommandent des miRExpress, qui met à jour les régimes de grande précision tout en étant moins de moyen-intensif.

Pour ceux avec plus de RAM, le sRNAbench est le prochain intensifient, avec de grande précision et des possibilités d'application à plusieurs substances avec des tailles variables de génome. De même, trouver le miRNA de précurseur exige un grand nombre de RAM, pour lequel les auteurs recommandent le miRkwood de programme.

Source:
Journal reference:

Li, Q., et al. (2021) Evaluation and application of tools for the identification of known microRNAs in plants. Applications in Plant Sciences. doi.org/10.1002/aps3.11414.