Обработка длинных чтений транскриптомного секвенирования на облачной вычислительной платформе amazon web services

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf html html (English) Supplementary (English)
Опубликован: Dec 25, 2020
DOI: https://doi.org/10.18097/BMCRM00131
Ключевые слова:
нанопоровое секвенирование; облачные вычисления; биоинформатика; секвенирование; РНК; транскриптом; постгеномные технологии

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

В.В. Шаповалова
Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
С.П. Радько
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
К.Г. Птицын
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
Г.С. Краснов
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
К.В. Наход
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
О.С. Конаш
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
М.А. Виноградина
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
Е.А. Пономаренко
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
Д.С. Дружиловский
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10
А.В. Лисица
Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича, 119121, Москва, ул. Погодинская, 10; Западно-сибирский межрегиональный научно-образовательный центр, Тюменский государственный университет, 625003, Тюмень, ул. Володарского, 6

Аннотация

Исследования геномов и транскриптомов проводят с помощью секвенаторов, позволяющих считывать последовательность нуклеотидных остатков геномной ДНК, РНК или комплементарной ДНК. Каждое секвенирование биополимеров состоит из экспериментальной части (получение первичных данных) и их обработки средствами биоинформатики с использованием различных наборов входных параметров и значительных вычислительных мощностей. В статье описан протокол обработки транскриптома человека с применением виртуальных вычислительных машин, предоставляемых облачной платформой Amazon Web Services (AWS). Свободно и комерчески доступные возможности AWS рассмотрены с учетом требований к вычислительным ресурсам недавно анонсированной технологии длинных прочтений последовательностей ДНК и РНК («Oxford Nanopore Technology», Великобритания). Как результат нами был развернута виртуальная вычислительная машина в рамках доступных на AWS систем облачных решений и разработана инструкция для работы с ней, позволяющая молекулярным биологам самостоятельно адаптировать представленные вычислительные возможности для обработки результатов, полученных с использованием нанопорового секвенатора.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Шаповалова V., Радько S., Птицын K., Краснов G., Наход K., Конаш O., Виноградина M., Пономаренко E., Дружиловский D., & Лисица A. (2020). Обработка длинных чтений транскриптомного секвенирования на облачной вычислительной платформе amazon web services. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 3(4), e00131. https://doi.org/10.18097/BMCRM00131
Выпуск
Том 3 № 4 (2020)
Раздел
ПРОТОКОЛЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ, ПОЛЕЗНЫЕ МОДЕЛИ, ПРОГРАММЫ И СЕРВИСЫ

Библиографические ссылки

  1. Van der Auwera, G. A., O’Connor, B. D. (2020) Genomic in the Cloud: Using Docker, GATK, and WDL in Terra.
  2. Tyanova, S., Temu, T., Cox, J. (2016) The MaxQuant computational platform for mass spectrometry-based shotgun proteomics. Nat. Protoc, 11(12), 2301–19. DOI
  3. Forsberg, E. M., Huan, T., Rinehart, D., Benton, H. P., Warth, B., Hilmers, B., Siuzdak, G. (2018) Data processing, multi-omic pathway mapping, and metabolite activity analysis using XCMS Online. Nat. Protoc, 13(4), 633–51. DOI
  4. Li, B., Dewey, C. N. (2011) RSEM: Accurate transcript quantification from RNA-Seq data with or without a reference genome. BMC Bioinformatics, 12, 323(2011) DOI
  5. Langmead, B., Trapnell, C., Pop, M., Salzberg, S. L. (2009) Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biol., 10, R25(2009). DOI
  6. Bankevich, A., Nurk, S., Antipov, D., Gurevich, A. A., Dvorkin, M., Kulikov, A. S., Lesin, V. M., Nikolenko, S. I., Pham, S., Prjibelski, A. D., Pyshkin, A. V., Sirotkin, A. V., Vyahhi, N., Tesler, G., Alekseyev, M. A., Pevzner, P. A. (2012) SPAdes: A new genome assembly algorithm and its applications to single-cell sequencing. J. Comput. Biol., 19(5), 455–77. DOI
  7. Direct RNA Sequencing. Oxford Nanopore Technologies. Retrieved September 1, 2020, from: https://store.nanoporetech.com/media/wysiwyg/pdfs/SQK-RNA002/Direct_RNA_sequencing_SQK-RNA002_-minion.pdf
  8. Ilgisonis, E., Lisitsa, A., Kudryavtseva, V., Ponomarenko, E. (2018) Creation of Individual Scientific Concept-Centered Semantic Maps Based on Automated Text-Mining Analysis of PubMed. Adv Bioinformatics, 2018, 4625394. DOI
  9. Boža, V., Perešíni, P., Brejová, B., Vinař, T. (2020) DeepNano-blitz: a fast base caller for MinION nanopore sequencers. Bioinformatics, 36(14), 4191–4192. DOI
  10. Makałowski, W., Shabardina, V. (2020) Bioinformatics of nanopore sequencing. J. Hum. Genet., 65, 61–67. DOI
  11. Wick, R. R., Judd, L. M., Holt, K. E. (2019) Performance of neural network basecalling tools for Oxford Nanopore sequencing. Genome Biol, 20, 129(2019). DOI
  12. Lanfear, R., Schalamun, M., Kainer, D., Wang, W., Schwessinger, B. (2019) MinIONQC: Fast and simple quality control for MinION sequencing data. Bioinformatics, 35(3), 523–525. DOI
  13. Li, H. (2018) Minimap2: Pairwise alignment for nucleotide sequences. Bioinformatics, 34(18), 3094–3100. DOI
  14. Li, H., Handsaker, B., Wysoker, A., Fennell, T., Ruan, J., Homer, N., Marth, G., Abecasis, G., Durbin, R. (2009) The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics, 25(16), 2078–2079. DOI
  15. Patro, R., Duggal, G., Love, M. I., Irizarry, R. A., Kingsford, C. (2017) Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression. Nat Methods, 14(4), 417–419. DOI
  16. Soneson, C., Yao, Y., Bratus-Neuenschwander, A., Patrignani, A., Robinson, M. D., Hussain, S. (2019) A comprehensive examination of Nanopore native RNA sequencing for characterization of complex transcriptomes. Nat Commun, 10, 3359(2019). DOI
  17. Workman, R. E., Tang, A. D., Tang, P. S., Jain, M., Tyson, J. R., Razaghi, R. et al. (2019) Nanopore native RNA sequencing of a human poly(A) transcriptome. Nat Methods, 16(12), 1297–1305. DOI
  18. Zhang, P., Hung, L. H., Lloyd, W., Yeung, K. Y. (2018) Hot-starting software containers for STAR aligner. Gigascience, 7(8), giy092. DOI
  19. Pratt, B., Howbert, J. J., Tasman, N. I., Nilsson, E. J. (2012) Mr-Tandem: Parallel x!Tandem using Hadoop MapReduce on Amazon web services. Bioinformatics, 28(1), 136–137. DOI
  20. Data files produced by the GENCODE project. Retrieved September 1, 2020, from: ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gencode/_README.TXT
  21. Salmon Output File Formats. Retrieved September 1, 2020, from: https://salmon.readthedocs.io/en/latest/file_formats.html#fileformats