S'abonner

REMap: Operon map of M. tuberculosis based on RNA sequence data - 21/07/16

Doi : 10.1016/j.tube.2016.04.010 
Shaaretha Pelly a, 1, Kathryn Winglee a, 1, Fangfang Xia b, c, Rick L. Stevens b, c, William R. Bishai a, d, Gyanu Lamichhane a,
a Center for Tuberculosis Research, School of Medicine, Johns Hopkins University, 1550 Orleans St, Baltimore, MD 21287, USA 
b Argonne National Laboratory, Argonne, IL 60439, USA 
c University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA 
d Howard Hughes Medical Institute, Center for Tuberculosis Research, Johns Hopkins University School of Medicine, 1550 Orleans St, Baltimore, MD 21231, USA 

Corresponding author. Tel.: +1 410 502 8162; fax: +1 410 614 8173.

Summary

A map of the transcriptional organization of genes of an organism is a basic tool that is necessary to understand and facilitate a more accurate genetic manipulation of the organism. Operon maps are largely generated by computational prediction programs that rely on gene conservation and genome architecture and may not be physiologically relevant. With the widespread use of RNA sequencing (RNAseq), the prediction of operons based on actual transcriptome sequencing rather than computational genomics alone is much needed. Here, we report a validated operon map of Mycobacterium tuberculosis, developed using RNAseq data from both the exponential and stationary phases of growth. At least 58.4% of M. tuberculosis genes are organized into 749 operons. Our prediction algorithm, REMap (RNA Expression Mapping of operons), considers the many cases of transcription coverage of intergenic regions, and avoids dependencies on functional annotation and arbitrary assumptions about gene structure. As a result, we demonstrate that REMap is able to more accurately predict operons, especially those that contain long intergenic regions or functionally unrelated genes, than previous operon prediction programs. The REMap algorithm is publicly available as a user-friendly tool that can be readily modified to predict operons in other bacteria.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Operon, Mycobacterium tuberculosis, RNAseq

Abbreviations : REMap


Plan


© 2016  Elsevier Ltd. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 99

P. 70-80 - juillet 2016 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Defining dormancy in mycobacterial disease
  • S. Lipworth, R.J.H. Hammond, V.O. Baron, Yanmin. Hu, A. Coates, S.H. Gillespie
| Article suivant Article suivant
  • A comparative analysis of the DNA recombination repair pathway in mycobacterial genomes
  • Amandeep Singh, Raghu Bhagavat, M. Vijayan, Nagasuma Chandra

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.