CUBAP: an interactive web portal for analyzing codon usage biases across populations.
CUBAP: an interactive web portal for analyzing codon usage biases across populations.
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CUBAP：一个用于分析群体间密码子使用偏好的交互式门户网站。
DOI：
10.1093/nar/gkaa863
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发表时间：
2020-11-04
影响因子：
14.9
通讯作者：
Kauwe JSK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hodgman MW;Miller JB;Meurs TE;Kauwe JSK
同义密码子的使用显著影响翻译和转录效率、基因表达、mRNA和蛋白质的二级结构，并与多种疾病有关。然而，密码子使用偏向的群体差异在很大程度上仍未被探索。在这里，我们提供了一个网络服务器，https://cubap.byu.edu，，以促进跨群体密码子使用偏差的分析(CUBAP)。利用1000基因组计划，我们计算并直观地描述了17,634个基因在密码子频率、密码子厌恶、相同密码子配对、co-tRNA密码子配对、RAMP序列和核苷酸组成方面的群体特定差异。我们发现，在35.8%的基因中，密码子配对在不同群体之间存在显著差异，这使得我们能够成功地预测非洲人和东亚人的起源，准确率分别为98.8%和100%。我们还使用CUBAP确定了东亚和非洲人群中免疫相关GTPase M(IRGM)基因CTG配对减少的显著倾向，这可能是这些人群中rs10065172与克罗恩病关联性降低的原因之一。CUBAP有助于深入的特定基因和特定密码子的可视化，这将有助于分析全基因组关联研究中确定的候选基因，识别同义变体的功能含义，预测同义变体对群体的特定影响，并对某些群体特有的遗传偏见进行分类。
Synonymous codon usage significantly impacts translational and transcriptional efficiency, gene expression, the secondary structure of both mRNA and proteins, and has been implicated in various diseases. However, population-specific differences in codon usage biases remain largely unexplored. Here, we present a web server, https://cubap.byu.edu, to facilitate analyses of codon usage biases across populations (CUBAP). Using the 1000 Genomes Project, we calculated and visually depict population-specific differences in codon frequencies, codon aversion, identical codon pairing, co-tRNA codon pairing, ramp sequences, and nucleotide composition in 17,634 genes. We found that codon pairing significantly differs between populations in 35.8% of genes, allowing us to successfully predict the place of origin for African and East Asian individuals with 98.8% and 100% accuracy, respectively. We also used CUBAP to identify a significant bias toward decreased CTG pairing in the immunity related GTPase M (IRGM) gene in East Asian and African populations, which may contribute to the decreased association of rs10065172 with Crohn's disease in those populations. CUBAP facilitates in-depth gene-specific and codon-specific visualization that will aid in analyzing candidate genes identified in genome-wide association studies, identifying functional implications of synonymous variants, predicting population-specific impacts of synonymous variants and categorizing genetic biases unique to certain populations.
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影响因子：
3.7
作者：
Glas J;Seiderer J;Bues S;Stallhofer J;Fries C;Olszak T;Tsekeri E;Wetzke M;Beigel F;Steib C;Friedrich M;Göke B;Diegelmann J;Czamara D;Brand S
通讯作者：
Brand S
DOI：
10.1016/j.bbapap.2009.02.014
发表时间：
2009-05
期刊：
Biochimica et biophysica acta
影响因子：
--
作者：
Fung KL;Gottesman MM
通讯作者：
Gottesman MM
DOI：
10.1016/j.bbrc.2008.06.072
发表时间：
2008-09-05
影响因子：
3.1
作者：
Ho, Po-yi;Huang, Miao-Zeng;Su, Tsung-Sheng
通讯作者：
Su, Tsung-Sheng
影响因子：
14.9
作者：
Buchan JR;Aucott LS;Stansfield I
通讯作者：
Stansfield I
影响因子：
3
作者：
Hilterbrand A;Saelens J;Putonti C
通讯作者：
Putonti C