A Pipeline for the Error-Free Identification of Somatic Alu Insertions in High-Throughput Sequencing Data


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Retroelements are considered as one of the important sources of genomic variability in modern humans. It is known that transposition activity of retroelements in germline cells generates new insertions in various genomic loci and sometimes results in genetic diseases. Retroelements activity in somatic cells is restricted by different cellular mechanisms; however, there is an evidence for it in some tissue types. Somatic insertions can trigger tumorigenesis or participate in normal functioning such as generation of neurons` plasticity. In spite of the rapid development of high-throughput sequencing methods a confident detection of somatic insertions is still quite a challenging task. That, in part, is due to the absence of adequate bioinformatic tools for the analysis of sequencing data. Here, we propose an advanced computational pipeline for the identification of somatic insertions in datasets generated by selective amplification and high-throughput sequencing of genomic regions flanking insertions of AluYa5. Particular attention is paid for the identification of various artifacts arising in course of library preparation and the parameters for their filtration. Pipeline sensitivity is confirmed by in silico experiments with artificial datasets. Using the proposed pipeline we remove at least 80% of artifacts and preserve 75% of potentially somatic insertions. The approaches used in this work can be applied for the study of other mobile elements insertion variability.

Об авторах

G. Nugmanov

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

A. Komkov

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

M. Saliutina

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

A. Minervina

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

Y. Lebedev

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

I. Mamedov

Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: imamedov78@gmail.com
Россия, Moscow, 117997

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».