bio-ribo-seq-translation-efficiency
Oblicz efektywność translacji z danych Ribo-seq i RNA-seq, aby zidentyfikować regulację translacyjną niezależną od transkrypcji.
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Umiejętność do obliczania efektywności translacji (TE) jako stosunku liczby ribosomów do ilości mRNA dla każdego genu. Pozwala porównać regulację translacyjną między różnymi warunkami eksperymentalnymi i znaleźć geny, których translacja zmienia się niezależnie od zmian transkrypcji. Wykorzystuje dane z sekwencjonowania Ribo-seq i RNA-seq, wspiera analizę statystyczną z użyciem DESeq2 w R lub bibliotek Python takich jak pandas i numpy.
Jak używać
Przygotuj dane wejściowe: pliki BAM z sekwencjonowania Ribo-seq i RNA-seq oraz plik GTF z adnotacją genomową zawierającą informacje o transkryptach i regionach kodujących (CDS).
Zainstaluj wymagane biblioteki. W R zainstaluj pakiet riborex wraz z DESeq2 (wersja 1.42 lub nowsza). W Pythonie zainstaluj plastid, pandas (2.2+) i numpy (1.26+) za pomocą pip. Sprawdź wersje zainstalowanych pakietów poleceniami
pip showlubpackageVersion()w R.Załaduj funkcję calculate_te z umiejętności, która wczytuje transkrypty z pliku GTF oraz wyrównania z plików BAM dla Ribo-seq i RNA-seq.
Uruchom funkcję podając ścieżki do plików BAM (riboseq_bam, rnaseq_bam) i pliku GTF (gtf_path). Funkcja obliczy stosunek TE = liczba odczytów Ribo-seq / liczba odczytów RNA-seq dla każdego genu.
Zinterpretuj wyniki: wartości TE > 1 wskazują na efektywną translację (więcej ribosomów na mRNA), wartości TE < 1 oznaczają słabą translację. Zmiany TE między warunkami eksperymentalnymi wskazują na regulację translacyjną.
Jeśli napotkasz błędy ImportError, AttributeError lub TypeError, sprawdź sygnatury funkcji w zainstalowanych pakietach za pomocą
help()w Pythonie lub?w R i dostosuj kod do rzeczywistego API biblioteki.