Long non-coding RNAs annotation in Strongylocentrotus purpuratus. Studying the need of a reference genome.

Abstract

El objetivo del trabajo es averiguar si es posible anotar lncRNAs de manera efectiva sin disponer del genoma publicado de la especie objetivo como referencia. Para ello, en este estudio se anotan los lncRNAs de una especie cuyo genoma sí está disponible, con lncRNAs ya anotados y de la cual existen datos de RNA-Seq, como es Strongylocentrotus purpuratus. Estos datos de experimentos RNA-Seq previos se utilizaron para ensamblar un transcriptoma de novo mediante el software Trinity. A partir de dicho transcriptoma, se anotaron lncRNAs de dos modos distintos vía FEELnc: i) se obtuvo una lista de posibles lncRNAs filtrando los transcritos de novo y ii) usamos un algoritmo de machine learning entrenado con lncRNAs ya anotados para la especie. Por último, comparamos estos resultados entre ellos y contra el set de lncRNAs obtenido usando el genoma de referencia, siendo éste el protocolo estándar. Según nuestros resultados, sería posible anotar los lncRNAs sin genoma de referencia. Hay una diferencia en la cantidad de lncRNAs anotados entre nuestros dos sets de sólo un 1,03%, y hemos anotado un 41,6% de los lncRNAs ya anotados con genoma de referencia para S. purpuratus en el estudio más reciente disponible.

The aim of our project is to investigate the feasibility of annotating lncRNAs without a reference genome. In order to estimate the accuracy of the annotations, we selected a species (Strongylocentrotus purpuratus) having both a reference genome and RNA-Seq data publicly available. First, we obtained a transcriptome de novo assembly, using the software Trinity. We then used two approaches to annotate lncRNAs via FEELnc: i) we obtained a list of putative lncRNAs by filtering the de novo transcripts using several criteria and ii) we used a machine learning method fed with already annotated lncRNAs. Finally, we compared the results from both methods between them and also to the lncRNAs set obtained mapping directly to a reference genome, which is the standard protocol. According to our results, it would be possible to annotate the lncRNAs without a reference genome. There's a difference in the amount of annotated lncRNAs between our two sets of only 1,03%, and we have found 41,6% of the lncRNAs annotated using a reference genome in the most recent paper available for S. purpuratus.

L'objectiu de la feina és esbrinar si és possible anotar lncRNAs de manera efectiva sense disposar de l'genoma publicat de l'espècie objectiu com a referència. Per a això, en aquest estudi s'anoten els lncRNAs d'una espècie el genoma si està disponible, amb lncRNAs ja anotats i de la qual hi ha dades de RNA-Seq, com és Strongylocentrotus purpuratus. Aquestes dades d'experiments RNA-Seq previs es van utilitzar per acoblar un transcriptoma de novo mitjançant el programari Trinity. A partir d'aquest transcriptoma, es van anotar lncRNAs de dues maneres diferents via FEELnc: i) es va obtenir una llista de possibles lncRNAs filtrant els transcrits de novo i ii) fem servir un algoritme de machine learning entrenat amb lncRNAs ja anotats per a l'espècie. Finalment, comparem aquests resultats entre ells i contra el set de lncRNAs obtingut usant el genoma de referència, sent aquest el protocol estàndard. Segons els nostres resultats, seria possible anotar els lncRNAs sense genoma de referència. Hi ha una diferència en la quantitat de lncRNAs anotats entre els nostres dos sets de només un 1,03%, i hem anotat un 41,6% dels lncRNAs ja anotats amb genoma de referència per a S. purpuratus en l'estudi més recent disponible.