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Study : 1711044752

연구과제 정보

accession,
2014M3C9A3063541
1711044752
멀티 오믹스 분석 알고리즘 및 플랫폼 개발
미래부
서울대학교
김선
2016
2016-11-01 ~ 2017-08-31
김선
sunkim.bioinfo@snu.ac.kr
028807280

등록 프로그램 / 파이프라인 / 웹 서비스 정보

accession,

1. 분석 프로그램   2. 전사체 분석

한글명칭 알디디프레드
영문명칭 RDDpred
프로그램 RDDpred_v1.1.zip
매뉴얼 RDDpred_ A condition-specific RNA-editing prediction model from RNA-seq data.html
모식도 프로그램 전체 모식도 없음
웹 서비스 주소
주요 내용 특징 차세대 시퀀싱 기술에 기반을 둔 전사체 시퀀싱 데이터인 RNA-seq은 세포내에서 순간순간 발현되는 서열정보와 그 발현량을 담고 있어 시간에 따라 변화하는 생명현상의 조절기작을 규명하는 데에 큰 도움이 되어왔다. RNA-editing은 전사체가 전사된 이후 단백질로 번역되기 이전단계에서 그 서열이 국지적으로 편집되는 기작인데, 인간을 포함하는 후생동물아계(Eumetazoa)에 속하는 동물들에서는 ADAR 효소에 의한 A-I 편집이 주로 발견되며, 여러 가지 중요한 세포내 기작을 조절함이 알려져 있다. RNA-seq은 이러한 RNA-editing 변이를 감지하는 데에 매우 유용한 도구이지만, RNA-seq을 참조 유전체에 매핑하는 과정에서 수많은 허위보고(False Discovery)가 발생함이 잘 알려져 있다. 따라서 대용량의 집단 전사체 데이터로부터 효율적이고 정확하게 RNA-editing 현상을 감지해내는 프로그램이 필요하다. 본 연구팀은 그림 11과 같이 RNA-seq이 참조 유전체에 매핑된 결과로부터 RNA-editing으로 생각되는 위치를 추출하고, 각 위치에 대한 신뢰도를 공개 데이터베이스 및 기존에 개발된 MES(Mapping Error-prone Site) 기법을 이용하여 평가하는 기계학습 알고리즘을 개발하였다.
주요 기능 RDDpred는 입력된 RNA-seq 데이터로부터 조건특이적 (입력된 데이터에 특화된) 학습데이터를 추출하여, 샘플의 종류와 플랫폼에 관계없이 작동하도록 설계되어 있으며, 추출된 학습데이터를 이용하여 predictor를 훈련하는 기계학습 알고리즘이다. 추출된 RNA-editing 후보들로부터 각 위치에 대한 신뢰도를 공개 데이터베이스 및 기존에 개발된 MES(Mapping Error-prone Site) 기법을 이용하여 평가하여 유저에게 제공한다.
사용방법
LINUX
기타