Cloning_with_pyDNA

_             
                | |            
 ____  _   _  __| |___   __ ___
|  _ \| | | |/ _  |  _ \(____ |
| |_| | |_| ( (_| | | | / ___ |
|  __/ \__  |\____|_| |_\_____|
|_|   (____/

Pydna 파이썬 패키지는 분자 생물학의 클로닝을 도와줍니다. 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

  • Restriction digestion
  • Ligation
  • PCR
  • Primer design
  • Gibson assembly
  • Golden gate assembly
  • Homologous recombination
  • Gel electrophoresis of DNA with generation of gel images

PCR simulation

하나 예를 들어보겠습니다. 두 가지 PCR을 진행해보려고 합니다 각각 C3, C5라고 이름을 붙였구요. C3는 정상적인 PCR 반응이 가능하고, C5는 Primer에 문제가 있어 PCR이 되지 않습니다.

In [23]:
# 필요한 pydna 라이브러리를 불러옵니다.
import pydna.parsers as parsers
from pydna.amplify import pcr

서열 불러오기

사용된 서열은 ape 파일로 저장되어 있습니다.

In [ ]:
# template template loading
C3 = pydna.parsers.parse("CEACAM3.ape", ds=True)
C3_F = pydna.parsers.parse_primers("C3_F.ape")
C3_R = pydna.parsers.parse_primers("C3_R.ape")

PCR 진행하기

In [24]:
# PCR
C3_pcr_prod = pcr(C3_F, C3_R, C3)

Agarose gel electrophoresis 결과 예측

In [25]:
%matplotlib inline
from pydna.gel import weight_standard_sample, Gel

st = weight_standard_sample("1kb+_GeneRuler")
Gel([st, [C3_pcr_prod]], gel_len=16).run()
No description has been provided for this image

PCR 조건 예측

일반적인 taq polymerase PCR과 pFu를 사용한 PCR의 조건을 예측해보겠습니다.

일반 PCR

In [26]:
# general PCR
print(C3_pcr_prod.program())

Taq (rate 30 nt/s) 35 cycles             |1325bp
95.0°C    |95.0°C                 |      |Tm formula: Biopython Tm_NN
|_________|_____          72.0°C  |72.0°C|SaltC 50mM
| 03min00s|30s  \         ________|______|Primer1C 1.0µM
|         |      \ 58.6°C/ 0min40s| 5min |Primer2C 1.0µM
|         |       \_____/         |      |GC 54%
|         |         30s           |      |4-12°C

Pfu PCR

In [27]:
# Pfu PCR
print(C3_pcr_prod.dbd_program())

Pfu-Sso7d (rate 15s/kb)                 |1325bp
Three-step|          30 cycles   |      |Tm formula: Pydna tmbresluc
98.0°C    |98.0°C                |      |SaltC 50mM
__________|_____          72.0°C |72.0°C|Primer1C 1.0µM
00min30s  |10s  \ 58.0°C ________|______|Primer2C 1.0µM
          |      \______/ 0min19s|10min |GC 54%
          |        10s           |      |4-12°C

Primer anealing 예측

Primer가 template DNA에 어떻게 붙는지를 예상해보겠습니다.

In [28]:
# anealing results
print(C3_pcr_prod.figure())

         5ATGGGGCCCCCCTTGGC...AAAGGAGATGTGGCTTCT3
                              |||||||||||||||||| tm 53.9 (dbd) 58.1
                             3TTTCCTCTACACCGAAGATGCAGCTG5
5GACAAGCCTATGGGGCCCCCCTTGGC3
          ||||||||||||||||| tm 65.9 (dbd) 75.1
         3TACCCCGGGGGGAACCG...TTTCCTCTACACCGAAGA5

추가적으로 C5에 대한 Anealing을 예측해보겠습니다.

In [29]:
# C5 PCR
C5 = parsers.parse("CEACAM5.ape", ds=True)
C5_F = parsers.parse_primers("Cyno_C5-F.ape")
C5_R = parsers.parse_primers("Cyno_C5-R.ape")
C5_pcr_prod = pcr(C5_F, C5_R, C5)

---------------------------------------------------------------------------
Exception                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-2ab9477161e8> in <module>()
      3 C5_F = parsers.parse_primers('Cyno_C5-F.ape')
      4 C5_R = parsers.parse_primers('Cyno_C5-R.ape')
----> 5 C5_pcr_prod = pcr(C5_F,C5_R,C5)

C:\python\envs\py3\lib\site-packages\pydna-2.0.2-py3.5.egg\pydna\amplify.py in pcr(*args, **kwargs)
    451             return anneal_primers.products[0]
    452         elif len(anneal_primers.products) == 0:
--> 453             raise Exception("No PCR products! {}".format(anneal_primers.report()))
    454         else:
    455             raise Exception("PCR not specific! {}".format(anneal_primers.report()))

Exception: No PCR products! Template CEACAM5 2118 nt linear:
Primer New_DNA anneals forward at position 18

No reverse primers anneal...

이런 에러가 나는군요.

No reverse primers anneal...

사용된 reverse primer가 잘못되었기 때문입니다.

마치며

위에서 살펴본 기능들은 다른 상용 프로그램에서 쉽게 사용할 수 있는것들입니다. 그럼에도 불구하고 pydna가 가지는 강점은 자동화가 쉽다는데 있습니다. 수백개의 클로닝을 진행해야 할때는 마우스클릭만으로는 어렵기 때문입니다. 또한 공식문서를 참고 하시면 더 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.