RNA同定とは何ですか？
Rna Identification RNA同定 - Using this platform, we performed one-step, amplification-free miRNA detection with simple device operation and achieved miRNA identification at a low concentration. [1] A natural extension of miRNA identification is to the process of functionally annotating known or predicted gene targets of those miRNAs and, by inference, revealing their potential influences on diverse biological pathways and functions. [2] Here, using Find_circ software, we developed a new pipeline that obviously improves the efficiency of plant circRNA identification. [3] Here, we describe strategies to study the function of plant circRNAs including artificial microRNA-mediated circRNA knockdown, gain-of-function study, full-length circRNA identification, and circRNA-protein interaction. [4] Despite the existence of many computation tools for lncRNA identification, to our knowledge, there is no systematic evaluation of these tools on common datasets and no consensus regarding their performance and the importance of the features used. [5] This is the most comprehensive study of miRNA identification in Bhut jolokia and Kon jolokia which would contribute in strengthening the study of miRNA mediated gene regulation involved in growth and development in Capsicum species. [6] This study presents a multilayer perceptron (MLP) based classifier implemented using 180 features under sequential, structural, and thermodynamic feature categories for plant pre-miRNA identification. [7] Extensive evaluations on four previous datasets and six new datasets constructed in different species show that DeepCPP outperforms other state-of-the-art methods, especially on sORF type data, which overcomes the bottleneck of sORF mRNA identification by improving more than 4. [8] Following miRNA identification, we determined plasma levels of miRNA-17-5p, miRNA-30c-5p, miRNA-24-3p, miRNA-33a-5p, miRNA-33b-5p, miRNA-29a-3p, miRNA-29b-3p, miRNA-454-3p, miRNA-590-3p and miRNA-27a-3p in 20 HC patients before and after 1 month of 20 mg/day atorvastatin treatment, evaluating the same miRNA set in a group of 20 healthy subjects, and employing qRT-PCR to determine differential miRNAs expression. [9] The emerging number of RNA identifications expanded new areas of study to determine their applicability and functional analysis. [10] In this review, we will discuss the current scenario and pitfalls of ML-based tools for plant miRNA identification and provide some insights into the important features, the need for deep learning models and direction in which studies are needed. [11] Here we describe the state of the art in computational methods to perform promoter recognition, sRNA identification, and sRNA target prediction. [12] We used a machine learning approach to improve the pipeline of lncRNA identification and functional annotation based on previous studies and identified 37,009 lncRNAs in moso bamboo. [13] In this study, we performed in silico miRNA identification from the genomic sequences of 54 lineages of Brachypodium distachyon, aiming to explore varying miRNA contents and their functional interactions. [14] As computational miRNA identification and annotation processes are mostly error-prone processes, homology-based predictions increase prediction accuracy. [15] Therefore, ceRNA identification is an important and necessary step to deepen our understanding of the regulation mechanisms of various biological processes. [16] The cleavage of the active site would trigger the release of target miRNA and circular fluorescence signal amplification, which enabled accurate diagnosis on miRNA identifications of different cell lines with high sensitivity. [17] Summary Here, we describe a protocol for tRNA identification in the 60S ribosome-nascent peptide complex co-purified with Nuclear Export Mediator Factor (NEMF), a responsible factor for C-terminal alanine and threonine tailing of the nascent peptide. [18] Currently, a large fraction of plant lncRNA studies center at lncRNA identification and functional analysis. [19] These shifts lead to disparities in eRNA identification. [20] The microRNA identification and characterization led to unraveling the finer intricacies of the network. [21] It demonstrated high accuracy, balanced sensitivity and specificity for the miRNA datasets, thus representing an ideal tool for miRNA identification from transcriptome sequencing data. [22] We demonstrated that SPAAC-NAD sequencing (SPAAC-NAD-seq), when combined with immunodepletion of m7G-RNAs, enables NAD-RNA identification with accuracy and sensitivity, leading to the discovery of new NAD-RNA profiles in Arabidopsis. [23] The study carried out the comprehensive analysis of lncRNA identification in EBOLA, LPS and RESTV infected MDMs. [24] Here, we provide a series of protocols for circRNA identification including circular forms, composition features and location even in plant tissues which are rich in polysaccharides and polyphenols and difficult to extract RNAs. [25] In conclusion, we designed a deep learning network architecture suitable for gene sequence learning with sparse features and implemented to the circRNA identification, and the network has a strong representation capability with its indication of some key loci. [26] Here, we discuss the mechanisms of lncRNA synthesis, localization, and functions in transcriptional, post-transcriptional, and other forms of gene regulation, methods of lncRNA identification, and their potential therapeutic applications in neuro oncological disorders as explained by molecular mechanisms in other malignant disorders. [27] Results A total of 230,736 reads of insert (ROI) sequences and 114,215 full-Length non-chimeric reads (FLNC) were obtained for further ORFs and transcription factors prediction, SSR analysis and lncRNA identification. [28] Currently, circRNA-associated bioinformatics tools can support projects including circRNA annotation, circRNA identification and network analysis of competing endogenous RNA (ceRNA). [29] This review summarizes the recent progress on SARS-CoV-2 sgRNA identification, characterization, and application as a viral replication marker. [30] Here, we summarize the main methodologies developed in this context, including circulating tumor cell detection and isolation, cell tumor DNA sequencing, coding and non-coding RNA detection, and exosomal miRNA identification. [31] Current computational methods for circRNA identification from RNA-seq experiments are characterized by low discovery rates and performance dependent on the analysed data set. [32] In conclusion, we designed a deep learning network architecture suitable for gene sequence learning with sparse features and implemented to the circRNA identification, and the network has a strong representation capability with its indication of some key loci. [33] However, for ncRNA identification and analysis, statistical learning methods require hidden numerical features from the data. [34] Initially, researchers were mainly focused on miRNA identification, appropriate to specific or multiple environmental condition, expression profiling and recognize their roles in stress tolerance. [35] An insightful approach has been taken in this review to describe sRNA identification and its regulations in mycobacterial species especially in Mycobacterium tuberculosis. [36] In this protocol, we describe a multistep computational pipeline for lincRNA identification using RNA-sequencing data. [37] METHODS We applied MS2-TRAP (tagged RNA affinity purification) methodology to enrich miRNAs that target the 3' untranslated region (3'UTR) of RAP1 mRNA in two mammalian cell lines followed by miRNA identification by microarray of total RNA samples enriched for miRNAs. [38] However, there is little overlap in the sRNAs identified among these studies, which indicates that the approaches used for sRNA identification were not sufficiently sensitive and robust and that there are likely many more undiscovered sRNAs encoded in the S. [39] Part I concerns standard RNA-seq data processing and analysis; part II describes lncRNA identification; part III describes several approaches aimed at shedding lights on lncRNA function. [40] Here, we propose a computational model (LncDisAP) for potential disease-related lncRNA identification based on multiple biological datasets. [41] 16S rRNA identification was performed. [42] We optimized the key steps in the screening protocol, including vector construction, sgRNA assessment, pooled transformation, sgRNA identification and gene editing verification. [43] Methods In this study, after bioinformatics analysis and lncRNA identification, the expression of two lncRNAs including NONHSAT139215 and NONHSAT139219 was investigated among the blood samples of severe hemophilia A and healthy (non-hemophilia) subjects using the relative qRT-PCR technique. [44] As one of the core components in the text mining pipeline of the database miRTarBase, the proposed method combined the advantages of previous works relying on pattern, dictionary and supervised learning and provided an integrated solution for the problem of miRNA identification. [45] Lastly, we summarized the currently available platforms and tools that can be used for ncRNA identification and functional exploration in human diseases. [46] Their conserved nature in various organisms provide a good source of miRNA identification and characterization using comparative genomic approaches through the bio-computational tools. [47] Bioinformatics tools for transcriptome assembly, lncRNA identification, and functional interpretations are included. [48] MicroRNA (miRNA) studies deliver numerous types of information including miRNA identification, sequence of miRNAs, target prediction, roles in diseases, and interactions in signaling pathways. [49] According to our results, exosomal miRNA identification in HCC patients seem to be more accurate than plasma free miRNAs and it seems reasonable to modify biomarker panel for HCC risk according to the case background it is intended to work for. [50]このプラットフォームを使用して、簡単なデバイス操作でワンステップの増幅のないmiRNA検出を実行し、低濃度でmiRNAの同定を実現しました。 [1] miRNA同定の自然な拡張は、それらのmiRNAの既知または予測された遺伝子標的に機能的に注釈を付け、推論によって、多様な生物学的経路および機能に対するそれらの潜在的な影響を明らかにするプロセスです。 [2] ここでは、Find_circソフトウェアを使用して、植物のcircRNA同定の効率を明らかに改善する新しいパイプラインを開発しました。 [3] ここでは、人工マイクロRNAを介したcircRNAノックダウン、機能獲得研究、完全長circRNA同定、およびcircRNA-タンパク質相互作用を含む、植物circRNAの機能を研究するための戦略について説明します。 [4] lncRNAを識別するための多くの計算ツールが存在するにもかかわらず、私たちの知る限り、一般的なデータセットに対するこれらのツールの体系的な評価はなく、それらのパフォーマンスと使用される機能の重要性に関するコンセンサスもありません。 [5] これは、BhutjolokiaとKonjolokiaでのmiRNA同定の最も包括的な研究であり、Capsicum種の成長と発達に関与するmiRNAを介した遺伝子調節の研究の強化に貢献します。 [6] この研究は、植物のpre-miRNA同定のための連続的、構造的、および熱力学的特徴カテゴリーの下で180の特徴を使用して実装された多層パーセプトロン（MLP）ベースの分類器を提示します。 [7] 異なる種で構築された4つの以前のデータセットと6つの新しいデータセットの広範な評価は、DeepCPPが他の最先端の方法、特にsORFタイプのデータよりも優れていることを示しています。 [8] miRNAの同定後、miRNA-17-5p、miRNA-30c-5p、miRNA-24-3p、miRNA-33a-5p、miRNA-33b-5p、miRNA-29a-3p、miRNA-29b-3pの血漿レベルを測定しました。 、miRNA-454-3p、miRNA-590-3p、miRNA-27a-3p、20 mg /日のアトルバスタチン治療の1か月前後の20人のHC患者で、20人の健康な被験者のグループで同じmiRNAセットを評価し、 qRT-PCRにより、miRNAの発現差を測定します。 [9] 新たな数のRNA同定により、新しい研究分野が拡大し、その適用性と機能分析が決定されました。 [10] このレビューでは、現在のシナリオについて説明します 植物のmiRNAを同定するためのMLベースのツールの落とし穴と落とし穴 重要な機能、ディープラーニングモデルの必要性、および研究が必要な方向性。 [11] ここでは、プロモーター認識、sRNA同定、およびsRNAターゲット予測を実行するための計算手法の最先端について説明します。 [12] 機械学習アプローチを使用して、以前の研究に基づいてlncRNAの識別と機能アノテーションのパイプラインを改善し、モウソウチクの37,009個のlncRNAを識別しました。 [13] この研究では、さまざまなmiRNAの内容とそれらの機能的相互作用を調査することを目的として、Brachypodiumdistachyonの54系統のゲノム配列からinsilicomiRNAの同定を行いました。 [14] 計算によるmiRNAの識別と注釈のプロセスは、ほとんどの場合エラーが発生しやすいプロセスであるため、相同性に基づく予測により、予測の精度が向上します。 [15] したがって、ceRNAの同定は、さまざまな生物学的プロセスの調節メカニズムの理解を深めるための重要かつ必要なステップです。 [16] 活性部位の切断は、標的miRNAの放出と環状蛍光シグナル増幅を引き起こし、これにより、さまざまな細胞株のmiRNA同定を高感度で正確に診断できるようになります。 [17] まとめここでは、新生ペプチドのC末端アラニンおよびスレオニンテーリングの原因因子であるNuclear Export Mediator Factor（NEMF）と同時精製された60Sリボソーム新生ペプチド複合体におけるtRNA同定のプロトコルについて説明します。 [18] 現在、植物のlncRNA研究の大部分は、lncRNAの同定と機能分析を中心としています。 [19] これらのシフトは、eRNAの識別に不一致をもたらします。 [20] microRNAの同定と特性評価により、ネットワークのより細かい複雑さが解明されました。 [21] miRNAデータセットに対して高精度、バランスの取れた感度と特異性を示したため、トランスクリプトームシーケンスデータからmiRNAを識別するための理想的なツールとなりました。 [22] SPAAC-NADシーケンス（SPAAC-NAD-seq）を、m7G-RNAの免疫枯渇と組み合わせると、正確かつ感度の高いNAD-RNA識別が可能になり、アラビドプシスで新しいNAD-RNAプロファイルが発見されることを示しました。 [23] この研究では、EBOLA、LPS、およびRESTVに感染したMDMでのlncRNA同定の包括的な分析を実施しました。 [24] ここでは、多糖類やポリフェノールが豊富でRNAの抽出が難しい植物組織でも、環状形態、組成の特徴、位置など、circRNAを同定するための一連のプロトコルを提供します。 [25] 結論として、スパース機能を備えた遺伝子配列学習に適した深層学習ネットワークアーキテクチャを設計し、circRNA識別に実装しました。このネットワークには、いくつかの重要な遺伝子座を示す強力な表現機能があります。 [26] ここでは、lncRNAの合成、局在化のメカニズム、および転写、転写後、および他の形態の遺伝子調節における機能、lncRNA同定の方法、および他の悪性の分子メカニズムによって説明される神経腫瘍性障害におけるそれらの潜在的な治療への応用について説明します。障害。 [27] 結果さらにORFと転写因子の予測、SSR分析、およびlncRNAの識別のために、合計230,736回の挿入（ROI）シーケンスの読み取りと114,215回の完全長の非キメラ読み取り（FLNC）が得られました。 [28] 現在、circRNA関連のバイオインフォマティクスツールは、circRNAアノテーション、circRNA同定、競合する内因性RNA（ceRNA）のネットワーク分析などのプロジェクトをサポートできます。 [29] このレビューは、SARS-CoV-2 sgRNAの同定、特性評価、およびウイルス複製マーカーとしての応用に関する最近の進歩をまとめたものです。 [30] ここでは、循環腫瘍細胞の検出と分離、細胞腫瘍DNAシーケンス、コーディングと非コーディングRNAの検出、エキソソームmiRNAの同定など、このコンテキストで開発された主な方法を要約します。 [31] RNA-seq実験からのcircRNA同定のための現在の計算方法は、分析されたデータセットに依存する低い発見率とパフォーマンスによって特徴付けられます。 [32] 結論として、スパース機能を備えた遺伝子配列学習に適した深層学習ネットワークアーキテクチャを設計し、circRNA識別に実装しました。このネットワークには、いくつかの重要な遺伝子座を示す強力な表現機能があります。 [33] ただし、ncRNAの識別と分析では、統計的学習方法ではデータから隠された数値的特徴が必要です。 [34] 当初、研究者は主に、特定または複数の環境条件に適したmiRNAの同定、発現プロファイリングに焦点を当て、ストレス耐性における彼らの役割を認識していました。 [35] このレビューでは、特に結核菌のマイコバクテリア種におけるsRNAの同定とその規制を説明するために、洞察に満ちたアプローチが取られています。 [36] このプロトコルでは、RNA シーケンス データを使用して、lincRNA の識別のための多段階の計算パイプラインについて説明します。 [37] 方法 MS2-TRAP (タグ付き RNA アフィニティ精製) 手法を適用して、2 つの哺乳動物細胞株で RAP1 mRNA の 3' 非翻訳領域 (3'UTR) をターゲットとする miRNA を濃縮し、miRNA を濃縮した全 RNA サンプルのマイクロアレイによる miRNA 同定を行いました。 [38] ただし、これらの研究間で識別された sRNA にはほとんど重複がなく、sRNA 識別に使用されるアプローチが十分に感度が高く堅牢ではなかったこと、および S. [39] パート I は、標準的な RNA-seq データの処理と分析に関するものです。パート II では、lncRNA の同定について説明します。パートIIIでは、lncRNAの機能に光を当てることを目的としたいくつかのアプローチについて説明しています。 [40] ここでは、複数の生物学的データセットに基づく潜在的な疾患関連の lncRNA 識別のための計算モデル (LncDisAP) を提案します。 [41] 16S rRNA 同定を行った。 [42] ベクターの構築、sgRNA の評価、プールされた変換、sgRNA の同定、遺伝子編集の検証など、スクリーニング プロトコルの重要なステップを最適化しました。 [43] 方法 この研究では、バイオインフォマティクス分析と lncRNA の同定の後、NONHSAT139215 と NONHSAT139219 を含む 2 つの lncRNA の発現を、相対 qRT-PCR 法を使用して、重度の血友病 A と健康な (非血友病) 被験者の血液サンプル間で調査しました。 [44] データベース miRTarBase のテキスト マイニング パイプラインのコア コンポーネントの 1 つとして、提案された方法は、パターン、辞書、教師あり学習に依存する以前の研究の利点を組み合わせ、miRNA 識別の問題に対する統合ソリューションを提供しました。 [45] 最後に、ヒト疾患における ncRNA の同定と機能探索に使用できる現在利用可能なプラットフォームとツールをまとめました。 [46] さまざまな生物における保存された性質は、バイオ計算ツールによる比較ゲノムアプローチを使用して、miRNA の同定と特徴付けの優れた情報源を提供します。 [47] トランスクリプトーム アセンブリ、lncRNA の同定、および機能の解釈のためのバイオインフォマティクス ツールが含まれています。 [48] マイクロ RNA (miRNA) 研究は、miRNA の同定、miRNA の配列、標的予測、疾患における役割、シグナル伝達経路における相互作用など、さまざまな種類の情報を提供します。 [49] 私たちの結果によると、HCC患者のエキソソームmiRNA同定は、血漿を含まないmiRNAよりも正確であるように思われ、対象となる症例背景に従ってHCCリスクのバイオマーカーパネルを変更することは合理的であるようです. [50]
16 Rna Identification
The 16 Rna Identification section is under construction...Circular Rna Identification 環状RNAの同定
State-of-the-art circular RNA identification methodologies make use of handcrafted features, which not only increase the feature space, but also extract irrelevant and redundant features. [1] CircRNA enrichment by rRNA depletion/RNase R or poly-A removal/RNase R treatment followed by NGS analysis is the most frequently adopted method for circular RNA identification and characterization. [2]最先端の環状RNA同定方法論は、手作りの特徴を利用しており、特徴空間を拡大するだけでなく、無関係で冗長な特徴を抽出します。 [1] rRNA枯渇/RNaseRまたはポリA除去/RNaseR処理とそれに続くNGS分析によるCircRNA濃縮は、環状RNAの同定と特性評価に最も頻繁に採用されている方法です。 [2]
Viral Rna Identification ウイルス Rna 同定
This viral RNA identification test is explained with necessary details about the assay procedure, along with its sensitivity to the early diagnosis and some associated challenges regarding the stability of its detection with clinically confirmed cases. [1] Diagnosis was established based on viral RNA identification in serum and urine samples using RT-PCR for Zika, chikungunya, and dengue. [2]このウイルスRNA同定試験は、早期診断に対する感度と、臨床的に確認された症例での検出の安定性に関するいくつかの関連する課題とともに、アッセイ手順に関する必要な詳細とともに説明されています。 [1] 診断は、ジカ熱、チクングニア熱、およびデング熱のRT-PCRを使用した血清および尿サンプル中のウイルスRNA同定に基づいて確立されました。 [2]
2 Rna Identification 2 RNA同定
Results: A total of 1,226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs between 10 February 2020 and 1 May 2020. [1] Results A total of 1226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs taken between February 10, 2020 and May 1, 2020. [2]結果：2020年2月10日から2020年5月1日までの間に合計1,226人の患者がSARS-CoV-2RNA同定スワブを持っていた。 [1] 結果合計1226人の患者が、2020年2月10日から2020年5月1日までの間にSARS-CoV-2RNA識別スワブを採取しました。 [2]
rna identification method
As the number of unidentified pre-miRNAs is far greater than that of known pre-miRNAs, there is a dataset imbalance problem, which leads to a degradation of the performance of pre-miRNA identification methods. [1] The objective of this systematic review is to focus on the developments of ab initio plant miRNA identification methods over the last decade. [2] To provide guidance in the computational prediction of ceRNA-ceRNA interactions, we finally performed a comparative study of different combinations of miRNA-target methods as well as five types of ceRNA identification methods by using literature-curated ceRNA regulation and gene perturbation. [3]未確認の pre-miRNA の数は、既知の pre-miRNA の数よりもはるかに多いため、データセットの不均衡の問題があり、pre-miRNA の同定方法のパフォーマンスが低下します。 [1] この系統的レビューの目的は、過去 10 年間の ab initio 植物 miRNA 同定法の開発に焦点を当てることです。 [2] ceRNA-ceRNA相互作用の計算予測のガイダンスを提供するために、文献で精選されたceRNA調節と遺伝子摂動を使用して、miRNA-ターゲット方法のさまざまな組み合わせと5種類のceRNA識別方法の比較研究を最終的に実行しました。 [3]
rna identification pipeline RNA同定パイプライン
By using a precise mRNA and lncRNA identification pipeline, we identified 19,647 genes and 219 known and 3219 putative lncRNA transcripts; 1729 genes and 64 lncRNAs therein were found to express differentially. [1] By using a precise mRNA and lncRNA identification pipeline, we identified 19,647 genes and 219 known and 3,219 putative lncRNA transcripts, 1,729 genes and 64 lncRNAs therein were found to express differentially in three groups. [2] ResultsBy using a precise lncRNA identification pipeline, we identified 1315 putative lncRNAs and 1166 known lncRNAs in spleen tissue. [3]正確なmRNAおよびlncRNA同定パイプラインを使用することにより、19,647個の遺伝子と219個の既知および3219個の推定lncRNA転写産物を同定しました。 1729個の遺伝子とその中の64個のlncRNAが異なって発現することがわかった。 [1] 正確なmRNAとlncRNAの識別パイプラインを使用することにより、19,647個の遺伝子と219個の既知のlncRNA転写物、3,219個の推定lncRNA転写物、1,729個の遺伝子と64個のlncRNAが3つのグループで異なって発現することがわかりました。 [2] 結果正確な lncRNA 同定パイプラインを使用して、脾臓組織で 1315 の推定 lncRNA と 1166 の既知の lncRNA を同定しました。 [3]
rna identification showed
Microbiological tests of 16sRNA identification showed the presence of Mycoplasma hominis in the 3 specimens. [1] miRNA identification showed 241 known miRNAs and 245 novel candidate miRNAs. [2]16sRNA 同定の微生物学的検査では、3 つの標本に Mycoplasma hominis が存在することが示されました。 [1] miRNA の同定により、241 の既知の miRNA と 245 の新規候補 miRNA が示されました。 [2]
rna identification swab RNA識別スワブ
Results: A total of 1,226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs between 10 February 2020 and 1 May 2020. [1] Results A total of 1226 patients had SARS-CoV-2 RNA identification swabs taken between February 10, 2020 and May 1, 2020. [2]結果：2020年2月10日から2020年5月1日までの間に合計1,226人の患者がSARS-CoV-2RNA同定スワブを持っていた。 [1] 結果合計1226人の患者が、2020年2月10日から2020年5月1日までの間にSARS-CoV-2RNA識別スワブを採取しました。 [2]