Універсальний веб-інструмент для автоматичного виявлення інтронних ділянок генів у складних геномах для генерування ILP-маркерів (на прикладі Triticum aestivum L.)

  • А. Є. Демкович Інститут харчової біотехнології та геноміки НАН України, Україна, 04123, м. Київ, вул. Байди-Вишневецького, 2А https://orcid.org/0000-0002-7433-1203
  • Я. В. Пірко Інститут харчової біотехнології та геноміки НАН України, Україна, 04123, м. Київ, вул. Байди-Вишневецького, 2А https://orcid.org/0000-0003-1887-5406
DOI: https://doi.org/10.7124/FEEO.v39.1845
Ключові слова: генетичні маркери, ILP-маркери, Triticum aestivum, CDS, екзон-інтронна структура генів

Анотація

Мета. Розробити зручний та універсальний веб-інструмент для автоматичного виявлення в геномних даних інтронних ділянок генів разом із прилеглими короткими фрагментами екзонів (50 п. о.) з метою їх подальшого використання для генерування ILP (Intron Length Polymorphism) маркерів. Інструмент працює безпосередньо з файлами GFF3 і FASTA та покликаний спростити аналіз складних геномів, зокрема таких, як у пшениці. Результати. Було розроблено систему, що працює у хмарі без окремого сервера. Вона швидко обробляє великі обсяги даних: наприклад, аналіз однієї хромосоми пшениці зайняв лише 118 секунд. Завдяки оптимізації пошуку система ефективно знаходить потрібні генетичні ділянки навіть у великих геномах. Тестування на 2В хромосомі Triticum aestivum виявило 15 664 інтронних локусів у 4 005 генах, забезпечуючи високу щільність – 3,91 маркера на ген. Висновки. Створена система значно прискорює пошук генетичних маркерів (ILP-маркерів) і дозволяє отримувати їх у великій кількості навіть для складних геномів. Крім того, результати одразу придатні для подальшого дизайну праймерів, що економить час і спрощує роботу дослідників.

Посилання

Aleksander S. A., Balhoff J. P., Carbon S., Cherry J. M., Ebert D., Feuermann M., Gaudet P., Harris N. L., Hill D. P., Kalita P., Lee R., Mi H., Moxon S., Mungall C. J., Muruganujan A., Mushayahama T., Sternberg P. W., Thomas P. D., van Auken, K., … Westerfield M. The Gene Ontology knowledgebase in 2026. Nucleic Acids Research. 2026. Vol. 54 (D1). P. D1779–D1792. https://doi.org/10.1093/nar/gkaf1292.

Biswas M. K., Biswas D., Yi G., Deng G. The Musa Marker Database: A Comprehensive Genomic Resource for the Improvement of the Musaceae Family. Agronomy. 2024. Vol. 14 (4). P. 838. https://doi.org/10.3390/agronomy14040838.

Djaffardjy M., Marchment G., Sebe C., Blanchet R., Belhajjame K., Gaignard A., Lemoine F., Cohen-Boulakia S. Developing and reusing bioinformatics data analysis pipelines using scientific workflow systems. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2023. Vol. 21. P. 2075–2085. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2023.03.003.

Gheno B. P., Fröder H., Lopes T. S., Rissi V. B., de Avila e Silva S. Steps for primer development using open-access platforms. Biologia. 2026. Vol. 81 (1). Article number 24. https://doi.org/10.1007/s11756-025-02088-y.

Kadri S., Sboner A., Sigaras A., Roy S. Containers in Bioinformatics. The Journal of Molecular Diagnostics. 2022. Vol. 24 (5). P. 442–454. https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2022.01.006.

Langmead B., Nellore A. Cloud computing for genomic data analysis and collaboration. Nature Reviews Genetics. 2018. Vol. 19 (4). P. 208–219. https://doi.org/10.1038/nrg.2017.113.

Liu S., Geng S., Dreisigacker S. Genomics in wheat improvement: Progress and perspectives. The Plant Genome. 2026. Vol. 19 (1). https://doi.org/10.1002/tpg2.70176.

Mi H., Ebert D., Muruganujan A., Mills C., Albou L.-P., Mushayamaha T., Thomas P. D. PANTHER version 16: a revised family classification, tree-based classification tool, enhancer regions and extensive API. Nucleic Acids Research. 2021. Vol. 49 (D1). P. D394–D403. https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1106.

Novozhylov D. O., Rabokon A. M., Blume R. Y., Demkovych A. Y., Pryvalikhin S. M., Mykhailova D. M., Pirko Ya. V., Blume Ya. B. Design of ILP markers for β-tubulin genes analysis in basidiomycete fungi. Faktori Eksperimental’noi Evolucii Organizmiv. 2025. Vol. 36. P. 75–81. https://doi.org/10.7124/FEEO.v36.1716.

Quinlan A. R., Hall I. M. BEDTools: a flexible suite of utilities for comparing genomic features. Bioinformatics. 2010. Vol. 26 (6). P. 841–842. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq033.

Shen Y., He X., Zu F., Huang X., Yin S., Wang L., Geng F., Cheng X. Development of Genome-Wide Intron Length Polymorphism (ILP) Markers in Tea Plant (Camellia sinensis) and Related Applications for Genetics Research. International Journal of Molecular Sciences. 2024. Vol. 25 (6). P. 3241. https://doi.org/10.3390/ijms25063241.

Yang L., Jin G., Zhao X., Zheng Y., Xu Z., Wu W. PIP: a database of potential intron polymorphism markers. Bioinformatics. 2007. Vol. 23 (16). P. 2174–2177. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm296.