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【2h】

LSTrAP-Cloud: A User-Friendly Cloud Computing Pipeline to Infer Coexpression Networks

机译：LSTrAP-Cloud：推断共表达网络的用户友好型云计算管道

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摘要

As genomes become more and more available, gene function prediction presents itself as one of the major hurdles in our quest to extract meaningful information on the biological processes genes participate in. In order to facilitate gene function prediction, we show how our user-friendly pipeline, the Large-Scale Transcriptomic Analysis Pipeline in Cloud (LSTrAP-Cloud), can be useful in helping biologists make a shortlist of genes involved in a biological process that they might be interested in, by using a single gene of interest as bait. The LSTrAP-Cloud is based on Google Colaboratory, and provides user-friendly tools that process quality-control RNA sequencing data streamed from the European Nucleotide Archive. The LSTRAP-Cloud outputs a gene coexpression network that can be used to identify functionally related genes for any organism with a sequenced genome and publicly available RNA sequencing data. Here, we used the biosynthesis pathway of as a case study to demonstrate how enzymes, transporters, and transcription factors involved in the synthesis, transport, and regulation of nicotine can be identified using our pipeline.
机译：随着基因组变得越来越可用，基因功能预测已成为我们寻求提取有关基因参与的生物过程的有意义信息的主要障碍之一。为了促进基因功能预测，我们展示了我们用户友好的流程云中的大规模转录组学分析管道（LSTrAP-Cloud）可用于帮助生物学家通过使用单个感兴趣的基因作为诱饵来筛选他们可能感兴趣的生物过程中涉及的基因的候选清单。 LSTrAP-Cloud基于Google合作实验室，并提供了用户友好的工具，可处理从欧洲核苷酸档案馆获得的质量控制RNA测序数据。 LSTRAP-Cloud输出一个基因共表达网络，该网络可用于为具有测序基因组和可公开获得的RNA测序数据的任何生物识别功能相关的基因。在这里，我们以案例研究的生物合成途径为例，说明如何使用我们的管道识别与尼古丁的合成，运输和调节有关的酶，转运蛋白和转录因子。

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