معلومة

ذروة استدعاء في CLIP: ما هو تأثير تركيز الحمض النووي الريبي؟

ذروة استدعاء في CLIP: ما هو تأثير تركيز الحمض النووي الريبي؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

آمل أنه لا بأس في إعادة إرسال سؤالي منذ 8 أشهر من StackExchange: المعلوماتية الحيوية ، التي لا تزال في مرحلة تجريبية. https://bioinformatics.stackexchange.com/questions/10730/peak-calling-in-clip-what-is-the-effect-of-rna-concentration


سؤال:

أود أن أسأل كيف تؤثر تركيزات الحمض النووي الريبي على متصلين ذروة CLIP المتنوعين في تقييمهم للقمم. أفضل المتصلين الذين أود أن أفهمهم هم: Piranha و CIMS و Paralyzer والمستخدم في eCLIP (CLIPper). (بعد أسابيع من البحث في الأدب ، ما زلت لا أجد إجابة!)


المزيد من التفاصيل:

إذا كان تركيز الحمض النووي الريبي منخفضًا جدًا ، فلا يمكن ربطه بالبروتين الذي تم اختباره ولن يتم العثور على قمم ارتباط متقاطعة ، مستقلة عن ذروة الاتصال ومستقلة عن ما إذا كانت هناك نقاط ساخنة للتفاعل الفيزيائي الكيميائي (القمم). (بوضوح)

ولكن ما هي نتيجة زيادة تركيز الحمض النووي الريبي من مستوى "كاف" إلى مستوى مرتفع أو مرتفع للغاية؟

أي من المتصلين الذروة سيجد مزيدًا من القمم على الحمض النووي الريبي ، وكلما زاد تركيزه ، وأي من المتصلين الذروة يمكن اعتباره قويًا؟ (قوي بمعنى أن درجة القمم مستقلة عن تركيز الحمض النووي الريبي. كما أن عدد القمم المسماة لتفاعل معين لبروتين الحمض النووي الريبي يعتمد بشكل أساسي على عدد "نقاط التفاعل الحقيقية" ولن يزيد بالضرورة مع التركيز .)

لنفترض أيضًا أن تردد / كثافة التفاعل منتظم تمامًا (لا توجد نقاط ساخنة فيزيائية): إذن أي من المتصلين الذروة سيبدأ بالضرورة في استدعاء (المزيد) من القمم ، كلما كان تركيز الحمض النووي الريبي أعلى في التجربة؟


بعض الاعتبارات:

أعلم أن هناك العديد من RNAs التي لا تتفاعل مع أي بروتينات (في قواعد البيانات) وأن هناك بعض RNAs التي تتفاعل بشكل أساسي في كل مكان خلال تسلسلها مع جميع البروتينات المختبرة تقريبًا. (من المحتمل أن يتم ملاحظة ذلك بسبب تبعيات التركيز!)

CIMS & Paralyzer ، على حد فهمي ، خذ معدل الطفرة الناجم عن الارتباط المتشابك في مواقع محددة لتقييم القمم. هذه النسبة (المتحولة / الكلية) ، من الناحية النظرية ، تبدو قوية بالنسبة لي.

يحاول Piranha ، كما أفهم ، أن يلائم البيانات الأولية مع مجموع العديد من الوظائف ذات الحدين الفردية ، بافتراض أساسًا أن الجزء الأكبر من القراءات كضوضاء في الخلفية ، فقط يقيم القمم المحلية في أعداد القراءة بالنسبة للخلفية. هذا يبدو قويا لتأثيرات تركيزات عالية جدا.

سأكون شاكرا لأية تعليقات أو مراجع!


شاهد الفيديو: علم الأحياء تحت المجهر: ما الحمض النووي والحمض النووي الريبي (شهر اكتوبر 2022).