miRTRAP, a computational method for the systematic identification of miRNAs from high throughput sequencing data.
miRTRAP, a computational method for the systematic identification of miRNAs from high throughput sequencing data.
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DOI：
10.1186/gb-2010-11-4-r39
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Shi W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hendrix D;Levine M;Shi W
一种从深度测序数据预测微小RNA（miRs）的新方法。将其应用于玻璃海鞘数据时证明了其实用性。
微小RNA（miRs）在动物发育和疾病中广泛涉及。我们开发了一种新的计算策略，用于从高通量测序信息中对miRs进行系统的全基因组鉴定。这种名为miRTRAP的方法结合了miR生物发生机制，并包括关于来自反义链和邻近基因座的小RNA的普遍性和质量的其他标准。该程序应用于简单的脊索动物玻璃海鞘，并鉴定出近400个假定的miR基因座。
A novel method for prediction of miRs from deep sequencing data. Its utility is demonstrated when applied to Ciona data. MicroRNAs (miRs) have been broadly implicated in animal development and disease. We developed a novel computational strategy for the systematic, whole-genome identification of miRs from high throughput sequencing information. This method, miRTRAP, incorporates the mechanisms of miR biogenesis and includes additional criteria regarding the prevalence and quality of small RNAs arising from the antisense strand and neighboring loci. This program was applied to the simple chordate Ciona intestinalis and identified nearly 400 putative miR loci.
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影响因子：
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