Вычислительная обработка данных высокопроизводительного секвенирования

Данная работа сфокусирована на биоинформатическом анализе данных высокопроихводительного секвенирования полученного с помощью рибосомного профайлинга (Ribo-Seq). Рибосомный профайлинг предоставляет уникальную информацию о распределении рибосом по транскриптому на мРНК и предоставляет возможность оценивать эффективность трансляции на всем множестве транскриптов. Мы предоставляем стандартный биоинформатический подход к анализу данных профайлинга. Мы описываем cтандартный биононматический протокол обработки данных, с сырых выходных ридов секвенатора, до картирования и подсчета ридов, включая тримминг, и фильтрацию ридов. Наконец, мы оцениваем эффективность трансляции различных мРНК и обсуждаем особенности эксперементальных данных используемых в обработке. Мы используем данные секвенирования дрожжей S.cerevisiae любезно предоставленные нам Лабораторией регуляции и синтеза белка (ФББ МГУ). Используя традиционный подход "выключения функции" мы пытаемся преположить подходящюю функциональную роль белков закодированых генами tma20 и tma64. С использованием данных рибосомного профайлинга и секвенирования транскриптома (RNA-Seq) для дикого типа дрожжей и мутантов с выключеными генами становится возможным исследовать изменения в общей картине трансляции. Применяя разработаный конвеер обработки данных мы смогли найти отличия в транскрипции и трансляции в мутантах по сравнению с диким типом. В частности мы заметили что в ингода выключение tma20 и tma64 ведет к заметному увеличению эффективности трансляции как для основных рамок считывания (участков мРНК кодирующих белки) так и для uORF-ов (небольших транслируемых регуляторных участков расположеных перед основной рамкой некоторых транскриптов). Так же uORF в хорошо исследованом транскрипте GCN4 показывают очень специфичную по отношению к мутантам с выключеныме генами картину изменения трансляции, доказывающюю ранее существовавшую гипотезу о том, что tma20/64 играют важную роль в регуляци трансляции uORF-ов.