環状ゲノム表現は、ゲノム全体のデータを包括的に検査する優れた方法を提供する。 CGView(論文より Stothard and Wishart、2005)、GenomeVx(Conant and Wolfe、2008)、GeneWiz(Hallin et al、2009)およびDNAPlotter(Carver et al、2009)を含む環状視覚化表現のための様々なツールが開発されている。 BRIG(Alikhan et al、2011)(紹介)、CGView Comparison Tool(Grant et al、2012)(紹介)、Circos(Krzywinski et al。、2009)(簡単な紹介)、Circleator(Crabtree et al、2014)などのツールもゲノム比較を視覚化することができ、ある場合には、ゲノム配列と他のタイプの情報との間のリンクを視覚化する。上記のツールは、配列類似性や読み込み回数などのハイスループットゲノムデータの視覚化に適しているが、転写ネットワークの再構築や遺伝子エレメントに関連する遺伝子機能の発見などの小規模な機能に関しては機能が限られている。さらに、GeneWiz(Hallin et al、2009)を除いて、ゲノムと注釈データの面倒なアップロードが必要になることがある。 2013年にNCBIの公開ゲノムデータ(Pruitt et al。、2012)に簡単かつ迅速に視覚的にアクセスできるように調整された線状ゲノムコンテキスト可視化ツールMGcV(Overmars et al、2013)(リンク)を発表した。このツールは、以前のMGV(Kerkhoven et al、2004)の能力を取り入れ、バクテリアゲノムの遺伝子特異的分析を進めるために、データエクスポートオプションで可視化を拡張した。オリジナルのMGVが提供する環状表示オプションを拡張するために、同じ考え方で開発されたCiViを紹介する。この拡張には、ゲノムマップ上にCOGカテゴリ、PFAMドメインまたはsubcellular locationのような注釈データを直接表示し、キーワード検索オプションを使用して選択した注釈の位置を明らかにすることが含まれる。CiViを使用すると、ゲノム要素の位置や関連データのエクスポートなどのカスタムデータのアップロードと視覚化が可能になる。後者は、機能注釈および/または隣接遺伝子の配列、ならびに遺伝子に対する要素の距離分布に関する情報を含む。結果として得られる環状マップは編集でき、画像はsvg、png、pdf形式でエクスポートできる。CiViは使いやすさ、インタラクティブ性(マウスオーバーによる)とスピードの向上により、まったく新しいインターフェイスとバックエンドを提供する。
Documentation
http://civi.cmbi.ru.nl/help.html
CiVi: User-friendly Circular Visualization for microbial genomes
テストデータ(Data importのgenomic elements)をロードしてみる。クリックすると情報がロードされる。
Genome and data selectionのAdd Ringをクリック。
これはRepetitive extragenic palindromic sequences(REPs pubmed)を描画したもので、元データは3列のタブ区切りファイルである。
次にSequence propertiesをGenes on plus strandに切り替える。
Add Ringをクリックすると追加される。
このように 、Add Ringを押すたびに指定した情報のリングが内側に向かって追加描画されていく。
Genes on minus strandはカラーをorangeにして追加。
間違えたらOn displeayのdeleteから消す(Clear mapを押すと全消去になる)。
GC、GC skew、AT skew、ポジション、タイトルを追加。
描画が終わったら、画面下のsave asからexportする。
NCBIに登録されたゲノムを描画するには、種名をOrganismsの欄に打ち込む(リスト)。打ち込むとインクリメンタルサーチ方式で種名が絞り込まれていく。
このようにプラスミドも描画できる。
Data importからRNA seqやマイクロアレイの発現解析データ、chip seq実験で調べた転写因子の結合位置などの情報もアップロードして描画できます。詳細はDocumentationにまとめられています。
http://civi.cmbi.ru.nl/help.html
引用
CiVi: circular genome visualization with unique features to analyze sequence elements.
Overmars L, van Hijum SA, Siezen RJ, Francke C
Bioinformatics. 2015 Sep 1;31(17):2867-9.
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