Ecological geneticsEcological geneticsЭкологическая генетика1811-09322411-9202Eco-Vector69608310.17816/ecogen696083STZYGVMethodology in ecological geneticsМетодология экологической генетикиResearch ArticleCTGA: a web-based functional genomic resource for Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.CTGA: геномный веб-ресурс Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.https://orcid.org/0000-0001-5666-30205048-0203ZorinEvgeny A.ЗоринЕвгений Андреевич
Russian Federation

Cand. Sci. (Biology)

канд. биол. наук

ezorin@arriam.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2808-77452802-9614VishnyakovaMargarita A.ВишняковаМаргарита Афанасьевна
Russian Federation

Dr. Sci. (Biology), Professor

д-р биол. наук, профессор

m.vishnyakova@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2411-91912610-3670ZhukovVladimir A.ЖуковВладимир Александрович
Russian Federation

Cand. Sci. (Biology)

канд. биол. наук

vzhukov@arriam.ruN.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic ResourcesФедеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. ВавиловаAll-Russia Research Institute for Agricultural MicrobiologyВсероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии11122025090220262343914081111202511122025Copyright ©; 2025, Eco-VectorCopyright ©; 2025, Эко-Вектор2025Eco-VectorЭко-Векторhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://journals.eco-vector.com/ecolgenet/article/view/696083

BACKGROUND: Guar (Cyamopsis tetragonoloba), an industrially important crop, is valued for the galactomannan gum derived from its seeds. Recent advances in genomic and transcriptomic research have provided valuable resources such as the reference genome and several sets of gene expression profiles. However, these data are currently fragmented and therefore require bioinformatics expertise to access and analyze them. Additionally, several genomic assemblies have been recently published, but there are currently no bioinformatics platforms specifically dedicated to guar genomics and transcriptomics.

AIM: To address this challenge, we have developed CTGA, a comprehensive functional genomic web portal for guar.

METHODS: Using Flask, as well as popular Python, CSS, and HTML libraries, we have developed a backend and frontend for the genomic platform.

RESULTS: We have performed a de novo structural and functional annotation of the guar genome predicting 57,019 protein-coding genes with UTRs. Besides, expression data from 85 public RNA-seq libraries representing various tissues and conditions were collected to create a normalized gene expression atlas. CTGA features an intuitive web interface to provide interactive tools, including a genome browser (IGV), BLAST for homology searching, tools for the Gene Ontology enrichment analysis, for working with guar genomic sequences, as well as a tool for generating heatmaps for more convenient analysis of guar gene expression in various tissues and experimental conditions. It also includes detailed functional annotations from various sources (eggNOG, Mercator4, GO, and KEGG) and instant visualization of gene expression profiles.

CONCLUSION: CTGA is available at: https://guar.arriam.ru/

Обоснование. Гуар (Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.) — сельскохозяйственная культура, имеющая важное промышленное значение, в том числе благодаря камеди, получаемой из семян. Достижения в области геномных и транскриптомных исследований в последние годы привели к появлению референсной геномной сборки и множества наборов профилей экспрессии генов. Однако в настоящее время эти данные разрознены и для доступа и их анализа требуются навыки в области биоинформатики. Несмотря на все достижения, на данный момент не существует специализированных биоинформатических платформ, посвященных геномике и транскриптомике гуара, которые бы облегчили процесс работы с этими данными.

Цель исследования. Разработать комплексный веб-портал, посвященный функциональной геномике гуара.

Методы. Мы провели de novo структурную и функциональную аннотацию генома гуара, предсказав 57 019 белок-кодирующих генов и их нетранслируемые области (UTRs). Кроме того, были собраны данные экспрессии из 85 публичных RNA-seq библиотек, представляющих различные ткани и экспериментальные условия, чтобы создать исчерпывающий атлас экспрессии генов.

Результаты. CTGA обладает интуитивно понятным веб-интерфейсом и предоставляет интерактивные инструменты, включая геномный браузер, BLAST-сервис для поиска гомологии, инструменты для анализа обогащения в терминах Gene Ontology, для работы с геномными последовательностями, а также инструмент для построения тепловых карт для удобного анализа профилей экспрессии генов гуара в различных тканях и экспериментальных условиях. Портал также включает подробные функциональную аннотацию генов из различных источников (eggNOG, Mercator4, GO и KEGG) и мгновенную визуализацию профилей экспрессии генов.

Заключение. Платформа CTGA доступна по адресу: https://guar.arriam.ru/

guarCyamopsis tetragonolobagenomicstranscriptomicsgene expressiongene annotationgenome browserгуарCyamopsis tetragonolobaгеномикатранскриптомикаэкспрессия генованнотация геновгеномный браузерRussian Science FoundationРоссийский научный фонд23-16-00195This research was funded by the Russian Science Foundation, project No. 23-16-00195 dated 15 May 2023Данная работа целиком поддержана грантом Российского научного фонда (проект № 23-16-00195)Thombare N, Jha U, Mishra S, et al. Guar gum as a promising starting material for diverse applications: a review. Int J Biol Macromol.2016;88:361–372. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2016.04.001 EDN: WRSQWTNaoumkina M, Torres-Jerez I, Allen S, et al. Analysis of cDNA libraries from developing seeds of guar (Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub). BMC Plant Biol. 2007;7:62. doi: 10.1186/1471-2229-7-62 EDN: NUVATWChaudhury A, Kaila T, Gaikwad K. Elucidation of galactomannan biosynthesis pathway genes through transcriptome sequencing of seeds collected at different developmental stages of commercially important Indian varieties of cluster bean (Cyamopsis tetragonoloba L.). Sci Rep. 2019;9(1):11539. doi: 10.1038/s41598-019-48072-w EDN: GEKMMEHu H, Wang H, Zhang Y, et al. Characterization of genes in guar gum biosynthesis based on quantitative RNA-sequencing in guar bean (Cyamopsis tetragonoloba). Sci Rep. 2019;9(1):10991. doi: 10.1038/s41598-019-47518-5 EDN: XRKTMYSharma S, Tyagi A, Srivastava H, et al. Exploring the edible gum (galactomannan) biosynthesis and its regulation during pod developmental stages in clusterbean using comparative transcriptomic approach. Sci Rep. 2021;11(1):4000. doi: 10.1038/s41598-021-83507-3 EDN: JYLGKGGaikwad K, Ramakrishna G, Srivastava H, et al. The chromosome-scale genome assembly of cluster bean provides molecular insight into edible gum (galactomannan) biosynthesis family genes. Sci Rep. 2023;13(1):9941. doi: 10.1038/s41598-023-33762-3 EDN: ACCLTJRawal HC, Kumar S, Mithra SVA, et al. High quality unigenes and microsatellite markers from tissue specific transcriptome and development of a database in clusterbean (Cyamopsis tetragonoloba, L. Taub). Genes. 2017;8(11):313. doi: 10.3390/genes8110313 EDN: YIOLPPThakur O, Randhawa GS. Identification and characterization of SSR, SNP and InDel molecular markers from RNA-Seq data of guar (Cyamopsis tetragonoloba, L. Taub.) roots. BMC Genomics. 2018;19(1):951. doi: 10.1186/s12864-018-5205-9 EDN: HZOERIGrigoreva E, Barbitoff Y, Changalidi A, et al. Development of SNP set for the marker-assisted selection of guar (Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.) based on a custom reference genome assembly. Plants. 2021;10(10):2063. doi: 10.3390/plants10102063 EDN: OZJRYHArkhimandritova S, Shavarda A, Potokina E. Key metabolites associated with the onset of flowering of guar genotypes (Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub). BMC Plant Biology. 2020;20(Suppl 1):291. doi: 10.1186/s12870-020-02498-x EDN: VMAHISGrigoreva E, Tkachenko A, Arkhimandritova S, et al. Identification of key metabolic pathways and biomarkers underlying flowering time of guar (Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.) via integrated transcriptome-metabolome analysis. Genes. 2021;12(7):952. doi: 10.3390/genes12070952 EDN: XBDJOPKaila T, Chaduvla PK, Rawal HC, et al. Chloroplast genome sequence of clusterbean (Cyamopsis tetragonoloba L.): genome structure and comparative analysis. Genes. 2017;8(9):212. doi: 10.3390/genes8090212Altschul SF, Gish W, Miller W, et al. Basic local alignment search tool. J Mol Biol. 1990;215(3):403–410. doi: 10.1016/S0022-2836(05)80360-2 EDN: SGUJERLi JH, Li MJ, Li WL, et al. Leguminous industrial crop guar (Cyamopsis tetragonoloba): the chromosome-level reference genome de novo assembly. Industrial Crops and Products. 2024;216:118748. doi: 10.1016/j.indcrop.2024.118748 EDN: AIAYXKBrůna T, Hoff KJ, Lomsadze A, et al. BRAKER2: automatic eukaryotic genome annotation with GeneMark-EP+ and AUGUSTUS supported by a protein database. NAR Genom Bioinform. 2021;3(1):lqaa108. doi: 10.1093/nargab/lqaa108 EDN: UMWJZRBrůna T, Lomsadze A, Borodovsky M. GeneMark-EP+: eukaryotic gene prediction with self-training in the space of genes and proteins. NAR Genom Bioinform. 2020;2(2):lqaa026. doi: 10.1093/nargab/lqaa026 EDN: AOAAGHStanke M, Steinkamp R, Waack S, et al. AUGUSTUS: a web server for gene finding in eukaryotes. Nucleic Acids Res. 2004;32(Web Server issue): W309–W312. doi: 10.1093/nar/gkh379 EDN: IUCVSZThe Gene Ontology Consortium, Aleksander SA, Balhoff J, et al. The Gene Ontology knowledgebase in 2023. Genetics. 2023;224(1):iyad031. doi: 10.1093/genetics/iyad031 EDN: OIDRSYAshburner M, Ball CA, Blake JA, et al. Gene Ontology: tool for the unification of biology. Nat Genet. 2000;25(1):25–29. doi: 10.1038/75556 EDN: SPYGDXKanehisa M, Goto S. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res. 2000;28(1):27–30. doi: 10.1093/nar/28.1.27 EDN: IUQVVDCantalapiedra CP, Hernández-Plaza A, Letunic I, et al. eggNOG-mapper v2: functional annotation, orthology assignments, and domain prediction at the metagenomic scale. Mol Biol Evol. 2021;38(12):5825–5829. doi: 10.1093/molbev/msab293 EDN: PFFLTNBolger M, Schwacke R, Usadel B. MapMan visualization of RNA-Seq data using Mercator4 functional annotations. Methods in Molecular Biology. 2021;2354:195–212. doi: 10.1007/978-1-0716-1609-3_9 EDN: DMLUEFSchwacke R, Ponce-Soto GY, Krause K, et al. MapMan4: a refined protein classification and annotation framework applicable to multi-omics data analysis. Mol Plant. 2019;12(6):879–892. doi: 10.1016/j.molp.2019.01.003Manni M, Berkeley MR, Seppey M, et al. BUSCO update: novel and streamlined workflows along with broader and deeper phylogenetic coverage for scoring of eukaryotic, prokaryotic, and viral genomes. Mol Biol Evol. 2021;38(10):4647–4654. doi: 10.1093/molbev/msab199 EDN: LULTEIgithub.com [Internet]. SRA-toolkit. Available from: https://github.com/ncbi/sra-tools/wiki/01.-Downloading-SRA-Toolkit Accessed: October 02, 2025.sourceforge.net [Internet]. BBMap. Available from: https://sourceforge.net/projects/bbmap/ Accessed: October 02, 2025.Dobin A, Davis CA, Schlesinger F, et al. STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner. Bioinformatics. 2013;29(1):15–21. doi: 10.1093/bioinformatics/bts635Liao Y, Smyth GK, Shi W. Featurecounts: an efficient general purpose program for assigning sequence reads to genomic features. Bioinformatics. 2014;30(7):923–930. doi: 10.1093/bioinformatics/btt656 EDN: YCINGWflask.palletsprojects.com [Internet]. FLASK. Available from: https://flask.palletsprojects.com/en/stable/. Accessed: October 02, 2025.Thorvaldsdottir H, Robinson JT, Mesirov JP. Integrative Genomics Viewer (IGV): high-performance genomics data visualization and exploration. Brief Bioinform. 2013;14(2):178–192. doi: 10.1093/bib/bbs017Adrian A, Rahnenfuhrer J. topGO. Bioconductor: Buffalo, NY, USA; 2017.Boneva S, Schlecht A, Böhringer D, et al. 3' MACE RNA-sequencing allows for transcriptome profiling in human tissue samples after long-term storage. Lab Invest. 2020;100(10):1345–1355. doi: 10.1038/s41374-020-0446-z EDN: RJUKRN