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Study : 1711058612

연구과제 정보

accession,
2014M3C9A3063541
1711058612
멀티 오믹스 분석 알고리즘 및 플랫폼 개발
과학기술정보통신부
서울대학교
김선
2017
2017-09-01     ~      2018-06-30
김선
sunkim.bioinfo@snu.ac.kr
028807280

등록 프로그램 / 파이프라인 / 웹 서비스 정보

accession,

1. 분석 프로그램   2. 전사체 분석

한글명칭 테리우스
영문명칭 TERIUS
프로그램 TERIUS.1.0.1.tar.gz
매뉴얼 매뉴얼 다운로드
모식도 프로그램 전체 모식도 없음
웹 서비스 주소
주요 내용 특징 RNA-seq으로 얻은 새로운 전사물에 대해 해당 전사물이 long non-coding RNA (lncRNA)일 확률을 계산하여 전사물의 종류를 예측해 줌. 특히, 기타 프로그램들이 제공하지 않는 추가적인 여과 과정을 통해 더욱 정확히 예측을 보장함. 본 프로그램은 두 단계의 여과 과정으로 구성되어 있음. 첫 번째 단계에서는 인풋으로 받은 전사물이 리보솜과 가지는 상호작용을 점수화시켜, 이를 통해 전사물이 단백질을 만들지 않을 확률을 계산함. 단백질을 만들지 않을 확률이 적으면 단백질 코딩 유전자로 분류됨. 나머지 전사물에 대해, 불완전한 전사물 조각이지 않을 확률을 기타 RNA 결합 단백질의 상호작용으로 계산함. 계산한 확률을 기반으로 lncRNA인 전사물들과 불완전한 전사물 조각들을 분리함. 종류를 알 수 없는 전사물들의 위치 정보를 refFlat 파일 형식으로 받음. 또한 리보솜을 포함한 기타 RNA 결합 단백질들이 RNA와 결합하는 위치 정보를 BAM 파일로 받음. 소스 코드와 자세한 사용 설명은 big.hanyang.a.c.kr/TERIUS에 명시되어 있음. 최종적으로는 전사물들에 대해 예측된 종류와, 예측에 사용된 점수 및 확률값을 제시해 줌.
주요 기능 ㆍTERIUS_part1: 입력으로 받은 전사물과 리보솜의 결합 데이터를 받아 단백질을 코딩하지 않을 확률을 계산함 - WREcal : 입력으로 받은 전사물에 대해, 리보솜의 결합 데이터를 이용하여 TERIUS에서 정의한 weighted relative entropy 점수를 계산함 - RPS: 전 단계에서 계산한 WRE 점수로부터, TERIUS 고유의 모델을 이용하여 각 전사물이 단백질을 코딩하지 않을 확률을 계산하고, 이를 기반으로 전사물의 종류 (단백질 코딩 유전자 / 코딩하지 않는 유전자)를 예측함 ㆍTEIRUS_part2: part 1 단계에서 단백질을 코딩하지 않는 유전자들을 대상으로, 추가적
사용방법 Usage: python write_datasets.py -d Datasets.py -b -n -s -e -l Usage: python TERIUS_part1.py -l -r -s -o -t -c -n -b -f Usage: python TERIUS_part2.py -l -r -s -o -e -u -t -i -d -v -z
LINUX
기타
samtools (version 0.1.19-44428cd, must be in the PATH) Python (version 2.6.9) rpy (version 1.0.3) R (version 2.15.1) numpy (version 1.9.2)