Nous remercie cordialement le groupe ITS2, Biocenter, Université de Würzburg, pour la rétroaction riche et précieuse. Nous remercions également la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; subvention Mu-2831/1-1) pour le financement.

1. Annotation correcte de la séquence ITS2 <ol><li> Accédez à la base de données établi ITS2 phylogénie ici: <a href="http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de" target="_blank">http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de</a> </li><li> Commencez votre analyse en cliquant sur le &quot;Annoter&quot; icône dans la section &quot;Outils&quot;. Ensuite, tapez ou collez votre séquence dans l&#39;éditeur de séquence en haut du site. L&#39;éditeur de séquence vérifie automatiquement, si vos séquences ITS2 sont valables. </li><li> Choisissez un modèle HMM adapté à vos séquences (par exemple Viridiplantae pour les plantes). </li><li> Démarrer le processus en cliquant sur &quot;Annoter&quot;. </li><li> En survolant le &quot;s&#39;hybrider&quot; icône, vous pouvez voir une image de la 5.8S et 28S ARNr hybride comme une confirmation de l&#39;exactitude de l&#39;annotation HMM. </li><li> Cliquez sur le signe plus vert de l&#39;résultante ITS2 séquence pour sélectionner votre mode de prédiction de structure secondaire: Pour prédire la structure sans templat connuee, cliquez sur &quot;Prédire la structure.&quot; Si vous souhaitez utiliser votre propre modèle pour la modélisation par homologie, cliquez sur &quot;Structure du modèle.&quot; </li></ol> 2. Prédiction de structure secondaire <ol><li> Prévoir <ol><li> La séquence ITS2 annotée est automatiquement collé dans l&#39;éditeur de séquence. </li><li> Pour commencer la prédiction de structure secondaire avec les paramètres par défaut, cliquez sur le &quot;prédire les structures&quot; bouton. </li><li> Enregistrer la séquence ITS2 obtenu, y compris la structure modélisée secondaire dans le pool de données en cliquant sur le signe plus vert, puis &quot;Ajouter à la piscine.&quot; Alternativement, vous pouvez l&#39;ajouter à votre pool de données par glisser-déposer (Figure 1). </li><li> Si la séquence ne pouvait pas plier directement, les meilleurs résultats de la modélisation par homologie sont représentés. Enregistrer les plus appropriés séquence-structure par glisser-déposer pour le pool de données. Vous pouvez également enregistrer la séquence-structure dans le pool de données avec un clic droit puis un clic sur &quot;Ajouter à la piscine.&quot; </li></ol></li><li> Modélisation personnalisé <ol><li> Tapez ou collez les modèles un ou plusieurs (avec la structure connue) dans l&#39;éditeur de séquence supérieure. </li><li> Séquences de type ou de la pâte une ou plusieurs cibles (sans structure) dans l&#39;éditeur de séquence inférieur. </li><li> Cliquez sur &quot;Prédire meilleur modèle (s)&quot; pour lancer la modélisation par homologie avec les paramètres par défaut. </li><li> Les meilleurs modèles-cibles combinaisons sont indiqués dans la liste résultante. </li><li> Enregistrez le modélisée séquence-structure (s) de votre choix, soit par glisser-déposer à la piscine de données ou par un clic droit et un clic sur &quot;Ajouter à la piscine.&quot; </li></ol></li></ol> 3. Recherche Motif <ol><li> Tapez ou collez votre séquence requête (s) dans l&#39;éditeur de séquence en haut du site. </li><li> Choisissez le modèle HMM correct (par exemple Viridiplantae pour les plantes). 3,3. Cliquez sur &quot;Recherche de motifs&quot; pour démarrer le processus. </li><li> ITS2 séquences avec des motifs mis en avant sont illustrationTed au fond du site. </li><li> Cliquez sur l&#39;icône à côté de la tête de séquence pour afficher les motifs mis en évidence dans la structure secondaire. </li></ol> 4. Rechercher et explorer les <ol><li> Rechercher <ol><li> Tapez soit un nom de taxon ou un identificateur de GenBank (GI) dans le champ de recherche en haut du site. </li><li> Une recherche par nom de taxon est soutenu par une apparition en direct-champ de recherche. </li><li> Vous pouvez effectuer une recherche multiple en séparant par des virgules vos requêtes. </li><li> Cliquez sur le bouton &quot;Rechercher&quot; pour lancer la recherche. </li><li> Vos résultats semblent répertorié dans un nouvel onglet. </li><li> Cliquez sur un nom de colonne pour trier vos résultats en fonction de la colonne particulière. Vous pouvez également ajouter ou supprimer des colonnes de votre choix avec le menu de la colonne. Le menu de la colonne peut être entré avec un clic sur l&#39;icône flèche qui apparaît dans un nom de colonne. </li><li> Cliquez sur &quot;Afficher les détails&quot; pour afficher les détails d&#39;une séquence-structure. &lt;/ Li&gt; <li> Enregistrer la séquence-structure (s) de votre choix, soit par glisser-déposer à la piscine de données ou par un clic droit et un clic sur &quot;Ajouter à la piscine.&quot; </li><li> Pour enregistrer vos résultats dans un fichier externe, cliquez sur &quot;Enregistrer la sélection&quot; ou &quot;Enregistrer tout.&quot; </li></ol></li><li> Parcourir <ol><li> Parcourir la base de données ITS2 en naviguant à travers la structure en forme d&#39;arbre à la gauche du site. </li><li> Cliquez sur un signe plus pour afficher les taxons à un niveau inférieur. </li><li> Cliquez sur un nom de taxon pour ouvrir un nouvel onglet contenant chaque séquence-structure du taxon. </li><li> Cliquez sur &quot;Afficher les détails&quot; pour afficher les détails d&#39;une paire séquence-structure. </li><li> Enregistrer la séquence-structure (s) de votre choix, soit par glisser-déposer à la piscine de données ou par un clic droit et un clic sur &quot;Ajouter à la piscine.&quot; </li><li> Pour enregistrer vos résultats dans un fichier externe, cliquez sur &quot;Enregistrer la sélection&quot; ou &quot;Enregistrer tout.&quot; </li></ol></li></ol> 5. ITS2 souffle<ol><li> Tapez ou collez un ou plusieurs séquences de requêtes dans l&#39;éditeur de séquence. Vos séquences peuvent être soit simples séquences nucléotidiques ou séquence-structure paires. Vous pouvez également taper plusieurs structures secondaires ci-dessous une séquence. En cochant la case &quot;Sérialiser séquences XXFASTA&quot; ces structures sont utilisées par la suite que les requêtes individuelles. </li><li> Pour commencer BLAST avec les paramètres par défaut, cliquez sur &quot;Blast&quot;. Selon la nature de votre requête, soit un BLASTN commun ou l&#39;ITS2 séquence-structure BLAST est effectuée. </li><li> Un sous-onglet est ouvert pour chaque séquence d&#39;interrogation dans les onglets figurant &quot;Résultats BLAST,&quot; ainsi que d&#39;un aperçu des recherches effectuées. </li><li> Cliquez sur &quot;Afficher les alignements&quot; pour afficher les alignements BLAST calculés. </li><li> Enregistrer les résultats BLAST de votre choix, soit par glisser-déposer à la piscine de données ou par un clic droit et un clic sur &quot;Ajouter à la piscine.&quot; </li><li> Pour enregistrer vos résultats dans un fichier externe, cliquez sur &quot;Enregistrer la sélection&quot;Ou&quot; Enregistrer tout. &quot; </li></ol> 6. Multiple séquence-structure d&#39;alignement <ol><li> Jetez un oeil à votre pool de données en cliquant sur &quot;Gérer les données», puis le symbole loupe juste à côté du nombre de séquences dans votre piscine. Alternativement, vous pouvez cliquer sur le signe pool de données en bas à gauche du site. </li><li> Cliquez sur une paire séquence-structure dans votre pool de données pour afficher ses détails. </li><li> Pour créer un multiple séquence-structure d&#39;alignement de toutes les paires de séquence-structure dans votre piscine, cliquez sur &quot;Analyser ensemble de données», puis «Séquence et structure.&quot; </li><li> Maintenant, vous êtes invité à sélectionner le mode graphique de votre alignement. Si votre alignement ne contient que quelques séquences, décliner le mode Slim en cliquant sur &quot;Non&quot; Sinon, choisissez le mode mince graphique en cliquant sur &quot;Oui.&quot; </li><li> Dans quelques instants, votre alignement est montré dans un nouvel onglet (Figure 2). En outre, il est automatiquement enregistré dans le pool de données. </li><li> Pour enregistrer votrel&#39;alignement dans un fichier externe, cliquez sur &quot;Enregistrer l&#39;alignement.&quot; </li></ol> 7. Arbre phylogénétique <ol><li> Pour calculer un voisin séquence-structure basée sur Rejoindre arborescence de votre alignement multiple, cliquez sur &quot;Analyser Dataset&quot; puis &quot;entre voisins.&quot; </li><li> L&#39;arbre résultant est illustré dans un nouvel onglet (Figure 3). </li><li> Faites évoluer votre arbre librement avec la barre de défilement &quot;arbre Zoom.&quot; </li><li> Reroot votre arbre en cliquant sur un noeud ou feuille de l&#39;arbre, puis &quot;Reroot à ce noeud.&quot; </li><li> Si vous souhaitez supprimer un taxon à partir de votre pool de données, cliquez sur la feuille et choisissez &quot;Supprimer ce noeud de la piscine.&quot; Maintenant, vous pouvez recalculer votre alignement et des arbres de l&#39;échantillonnage taxon réduite. </li><li> Cliquez sur &quot;Enregistrer l&#39;arbre&quot; pour sauvegarder votre arbre phylogénétique comme un résultat final de votre analyse dans un fichier externe NEWICK. </li></ol> 8. Logiciels supplémentaires <ol><li> Cliquez sur &quot;A propos de ce site web&quot; - &quot;Outils&quot; pour trouver plus d&#39;informer lestion sur le 4sale autonome outils et ProfDistS. </li><li> A côté de l&#39;alignement et la fonction neighbor joining fournie par l&#39;interface web de base de données ITS2, vous pouvez maintenant accéder à plusieurs fonctions nouvelles, la délimitation des espèces, par exemple en fonction des changements de base compensatoires (CBC). </li></ol> 9. Les résultats représentatifs Le flux de travail tel que décrit ci-dessus a été appliquée avec succès dans plusieurs enquêtes en libre accès 3,4. Des exemples peuvent être vues à travers les liens suivants: <ul><li> <a href="http://www.plosone.org/article/info%3Adoi/10.1371/journal.pone.0016931" target="_blank">http://www.plosone.org/article/info% 3Adoi% 2F10.1371% 2Fjournal.pone.0016931</a> </li><li> <a href="http://www.biomedcentral.com/1756-0500/3/320" target="_blank">http://www.biomedcentral.com/1756-0500/3/320</a> </li></ul> Dans ces études à grande échelle, nous étions en mesure de résoudre la phylogénie des Chlorophyta ainsi que Hypnales (Bryophytes) wvec une grande résolution. Dans les deux cas, un échantillonnage exhaustif taxon ont été recueillies à partir de la base de données ITS2 9, automatiquement aligné avec 4sale 15,16 et enfin traitées par ProfDistS 17 dans un arbre phylogénétique. Dans toutes ces étapes, la séquence et la structure des informations ont été utilisées simultanément. Soutien Bootstrap pour l&#39;épine dorsale phylogénétique a été réalisée en utilisant voisin profil de jonction (PNJ) 19, qui est disponible dans la version stand-alone de ProfDistS. Pour un plus petit ensemble de la séquence-structure paires, les chiffres 1 à 3 décrivent les étapes clés de ce flux de travail automatisé 5 directement sur ​​le nouveau plan de travail ITS2 Base de données: échantillonnage taxon, le multiple séquence-structure d&#39;alignement et, éventuellement, le calcul arbre phylogénétique. <img src="/files/ftp_upload/3806/3806fig1.jpg" alt="Figure 1" /> Figure 1. Taxon échantillonnage par drag and drop. À toutes les séquences temporelles ou séquence-structur<html> paires e peut être ajouté à la piscine de données, par exemple par glisser-déposer. Voici une séquence-structure est ajouté à l&#39;aide de glisser-déposer après la prédiction de structure secondaire. Le ellipse bleue marque la zone où la séquence-structure est tombé dans le pool de données. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/3806/3806fig1large.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour voir la version pleine grandeur de cette image.</a> <img src="/files/ftp_upload/3806/3806fig2.jpg" alt="Figure 2" /> Figure 2. Multiple séquence-structure d&#39;alignement en mode graphique intégral. Pour les quelques séquences dans le pool de données, le mode le graphique a été choisi. Les bases sont de couleur; paires de bases peuvent être mis en évidence avec des cercles rouges en cliquant sur ​​une base ou un support d&#39;une paire de bases. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/3806/3806fig2large.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour voir la version pleine grandeur de cette image.</a> 3.jpg &quot;alt =&quot; Figure 3 &quot;/&gt; Figure 3. Séquence-structure neighbor joining arbre. L&#39;arbre évolutif librement calculée d&#39;un sept taxons multiples séquence-structure d&#39;alignement peuvent être sauvegardés dans le format Newick.

<ol>
	<li>Keller, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Including+RNA+secondary+structures+improves+accuracy+and+robustness+in+reconstruction+of+phylogenetic+trees.">Including RNA secondary structures improves accuracy and robustness in reconstruction of phylogenetic trees.</a> Biology Direct. 5, 4-4 (2010).</li><li>Schultz, J., Maisel, S., Gerlach, D., M&#252;ller, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+common+core+of+secondary+structure+of+the+internal+transcribed+spacer+2+&#40;ITS2&#41;+throughout+the+Eukaryota.">A common core of secondary structure of the internal transcribed spacer 2 &#40;ITS2&#41; throughout the Eukaryota.</a> RNA. 11, 361-364 (2005).</li><li>Buchheim, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Internal+Transcribed+Spacer+2+(nu+ITS2+rRNA)+Sequence-Structure+Phylogenetics:+Towards+an+Automated+Reconstruction+of+the+Green+Algal+Tree+of+Life.">Internal Transcribed Spacer 2 (nu ITS2 rRNA) Sequence-Structure Phylogenetics: Towards an Automated Reconstruction of the Green Algal Tree of Life.</a> PLoS ONE. 6, 16931-16931 (2011).</li><li>Merget, B., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+molecular+phylogeny+of+Hypnales+(Bryophyta)+inferred+from+ITS2+sequence-structure+data.">A molecular phylogeny of Hypnales (Bryophyta) inferred from ITS2 sequence-structure data.</a> BMC Research Notes. 3, (2010).</li><li>Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ITS2+sequence-structure+analysis+in+phylogenetics:+a+how-to+manual+for+molecular+systematics.">ITS2 sequence-structure analysis in phylogenetics: a how-to manual for molecular systematics.</a> Molecular Phylogenetics and Evolution. 52, 520-523 (2009).</li><li>Coleman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ITS2+is+a+double-edged+tool+for+eukaryote+evolutionary+comparisons.">ITS2 is a double-edged tool for eukaryote evolutionary comparisons.</a> Trends in Genetics. 19, 370-375 (2003).</li><li>Coleman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+significance+of+a+coincidence+between+evolutionary+landmarks+found+in+mating+affinity+and+a+DNA+sequence.">The significance of a coincidence between evolutionary landmarks found in mating affinity and a DNA sequence.</a> Protist. 151, 1-9 (2000).</li><li>M&#252;ller, T., Philippi, N., Dandekar, T., Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinguishing+species.">Distinguishing species.</a> RNA. 13, 1469-1472 (2007).</li><li>Koetschan, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ITS2+Database+III-sequences+and+structures+for+phylogeny.">The ITS2 Database III-sequences and structures for phylogeny.</a> Nucleic Acids Research. 38, 275-279 (2010).</li><li>Keller, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=5.8+S-28S+rRNA+interaction+and+HMM-based+ITS2+annotation.">5.8 S-28S rRNA interaction and HMM-based ITS2 annotation.</a> Gene. 430, 50-57 (2009).</li><li>Benson, D., Karsch-Mizrachi, I., Lipman, D., Ostell, J., Sayers, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GenBank.">GenBank.</a> Nucleic Acids Research. 39, 32-37 (2011).</li><li>Markham, N., Zuker, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Software+for+nucleic+acid+folding+and+hybridization.">Software for nucleic acid folding and hybridization.</a> Methods in Molecular Biology. , 453-453 (2008).</li><li>Wolf, M., Achtziger, M., Schultz, J., Dandekar, T., M&#252;ller, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Homology+modeling+revealed+more+than+20,000+rRNA+internal+transcribed+spacer+2+(ITS2)+secondary+structures.">Homology modeling revealed more than 20,000 rRNA internal transcribed spacer 2 (ITS2) secondary structures.</a> RNA. 11, 1616-1623 (2005).</li><li>Altschul, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gapped+BLAST+and+PSI-BLAST:+a+new+generation+of+protein+database+search+programs.">Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs.</a> Nucleic Acids Research. 25, 3389-3402 (1997).</li><li>Seibel, P., M&#252;ller, T., Dandekar, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synchronous+visual+analysis+and+editing+of+RNA+sequence+and+secondary+structure+alignments+using+4+SALE.">Synchronous visual analysis and editing of RNA sequence and secondary structure alignments using 4 SALE.</a> BMC Research Notes. 1, (2008).</li><li>Seibel, P., M&#252;ller, T., Dandekar, T., Schultz, J., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=4+SALE+-+A+tool+for+synchronous+RNA+sequence+and+secondary+structure+alignment+and+editing.">4 SALE - A tool for synchronous RNA sequence and secondary structure alignment and editing.</a> BMC Bioinformatics. 7, (2006).</li><li>Wolf, M., Ruderisch, B., Dandekar, T., Schultz, J., M&#252;ller, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProfDistS:(profile-)+distance+based+phylogeny+on+sequence-structure+alignments.">ProfDistS:(profile-) distance based phylogeny on sequence-structure alignments.</a> Bioinformatics. 24, 2401-2402 (2008).</li><li>Saitou, N., Nei, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+neighbor-joining+method:+a+new+method+for+reconstructing+phylogenetic+trees.">The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees.</a> Molecular Biology and Evolution. 4, 406-425 (1987).</li><li>M&#252;ller, T., Rahmann, S., Dandekar, T., Wolf, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accurate+and+robust+phylogeny+estimation+based+on+profile+distances:+a+study+of+the+Chlorophyceae+(Chlorophyta.">Accurate and robust phylogeny estimation based on profile distances: a study of the Chlorophyceae (Chlorophyta.</a> BMC Evolutionary Biology. 4, (2004).</li><li>Ludwig, W. o. l. f. g. a. n. g. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ARB:+a+software+environment+for+sequence+data.">ARB: a software environment for sequence data.</a> Nucleic Acids Research. 32, 1363-1371 (2004).</li><li>Néron, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mobyle:+a+new+full+web+bioinformatics+framework.">Mobyle: a new full web bioinformatics framework.</a> Bioinformatics. 25, 3005-3011 (2009).</li><li>Camin, J. H., Sokal, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+method+for+deducing+branching+sequences+in+phylogeny.">A method for deducing branching sequences in phylogeny.</a> Evolution. 19, 311-326 (1965).</li><li>Felsenstein, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolutionary+trees+from+DNA+sequences:+a+maximum+likelihood+approach.">Evolutionary trees from DNA sequences: a maximum likelihood approach.</a> Journal of Molecular Evolution. 17, 368-376 (1981).</li></ol>

Pas de conflits d&#39;intérêt déclarés.

La base de données ITS2 est un atelier complet et pleinement fonctionnel pour internes transcrits d&#39;écartement 2 séquence-structure-base phylogénétique. Le site web peut être utilisé très rapidement et intuitivement. Alors que d&#39;autres établis phylogénie basés sur le Web comme ARB 20 ou 21 sont Mobyle seulement en mesure de travailler sur la séquence et / ou information sur la structure consensus, la base de données ITS2 9 estime séquences individuelles et les structures secondaires pour chaque taxon simultanément. Toutefois, en raison des limitations de la capacité de calcul du serveur web, il est fortement recommandé d&#39;utiliser les outils autonomes pour l&#39;alignement multiple et neighbor joining 18 calcul, 4sale 15,16 et 17 ProfDistS, respectivement, pour grands ensembles de données. A côté de la base de workflow ITS2 phylogénie séquence-structure 5, ces outils disposent de plusieurs fonctions supplémentaires, comme le calcul de bootstrap, voisin profil de jonction (PNJ) 19 ou d&#39;espècesdélimitation est basé sur les changements de base compensatoires (CBCS) 8. Ils peuvent être accédés par l&#39;intermédiaire du &quot;A propos de ce site web&quot; - section «Outils» pour le téléchargement et des informations détaillées. Pour utiliser 4sale et ProfDistS, il est nécessaire de toujours ramener les fichiers dans le format correct. Un taxon d&#39;échantillonnage doit être traitée par 4sale doit avoir la fin. Fasta ou. Txt, alors que l&#39;alignement de séquence-structure comme une entrée pour ProfDistS doit se terminer par. Xfasta. Nous sommes actuellement à la mise en œuvre des méthodes alternatives pour la reconstruction arbre phylogénétique dans la base de données ITS2 ainsi que dans les outils connexes. Ainsi, des méthodes telles que la séquence-structure-based Maximum Parcimonie 22 et / ou maximum de vraisemblance 23 sera accessible à l&#39;avenir.

<html><table border="1"><tbody><tr><td> Nom du réactif </td><td> Entreprise </td><td> Commentaires </td></tr><tr><td> Accès Internet </td><td></td><td> De préférence à grande vitesse </td></tr><tr><td> ITS2 base de données 9 </td><td> Département de Bioinformatique, Université de Würzburg </td><td> Site Web: <a href="http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de" target="_blank">http://its2.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de</a> </td></tr><tr><td> Logiciel: 4sale 15,16 </td><td> Département de Bioinformatique, Université de Würzburg </td><td> Télécharger: <a href="http://4sale.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/" target="_blank">http://4sale.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/</a> </td></tr><tr><td> Logiciel: ProfDistS 17 </td><td> Département de Bioinformatique, Université de Würzburg </td><td> Télécharger:Ni-wuerzburg.de / &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; http://profdist.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de/ </td></tr></tbody></table>

the its2 database

Le espaceur interne transcrit 2 (ITS2) a été utilisée comme un marqueur phylogénétique pour plus de deux décennies. Comme ITS2 de recherche principalement axée sur la séquence ITS2 très variable, il a limité ce marqueur à faible niveau phylogénétique seulement. Toutefois, la combinaison de la séquence ITS2 et sa structure hautement conservée secondaire améliore la résolution phylogénétique 1 et permet à l&#39;inférence phylogénétique rangs taxonomiques multiples, y compris la délimitation espèces 2-8. La base de données ITS2 9 présente un ensemble de données exhaustive des entretoises internes transcrits 2 séquences du NCBI GenBank 11 précision reannotated 10. Après une annotation par des modèles de profil Markov Cachés (MMC), la structure secondaire de chaque séquence est prédit. Tout d&#39;abord, on teste si un minimum d&#39;énergie en fonction de pliage 12 (direct fois) les résultats d&#39;une manière correcte, la conformation de quatre hélices. Si ce n&#39;est pas le cas, la structure estprédit par 13 modélisation par homologie. Dans la modélisation par homologie, une structure déjà connue secondaire est transféré à une autre séquence ITS2, dont la structure secondaire n&#39;était pas en mesure de se replier correctement dans un pli directe. La base de données ITS2 n&#39;est pas seulement une base de données pour le stockage et la récupération de la séquence ITS2-structures. Il fournit également plusieurs outils pour traiter vos propres séquences ITS2, y compris l&#39;annotation, la prédiction de structure, de détection motif et BLAST recherche 14 sur le combiné séquence-structure de l&#39;information. En outre, il intègre les versions garnis de 4sale 15,16 et 17 pour le calcul ProfDistS alignement multiple séquence-structure et de neighbor joining 18 reconstruction d&#39;arbres. Ensemble, ils forment un pipeline analyse cohérente à partir d&#39;un ensemble initial de séquences d&#39;une phylogénie sur la base de la séquence et la structure secondaire. En un mot, ce plan de travail simplifie les analyses phylogénétiques premiers à seulementquelques-uns des clics de souris, tout en en outre fournir des outils et de données complètes pour analyses à grande échelle.

Watch this Scientific Journal Video about The ITS2 Database at JoVE.com

The ITS2 Database

La base de données ITS2 est un atelier pour la séquence d&#39;inférence phylogénétique considérant simultanément et de la structure secondaire de l&#39;espaceur interne transcrit 2. Cela comprend la collecte de données avec l&#39;annotation précise, prédiction de la structure, plusieurs séquence-structure d&#39;alignement et de calcul d&#39;arbre rapide. En un mot, ce plan de travail simplifie les analyses phylogénétiques premiers à quelques clics.

La base de données ITS2

The internal transcribed spacer 2 (ITS2) has been used as a phylogenetic marker for more than two decades.  As ITS2 research mainly focused on the very ...

Research

JoVE Journal

Biology

30.3K vues.  University of Würzburg. La base de données ITS2 est un atelier pour la séquence d'inférence phylogénétique considérant simultanément et de la structure secondaire de l'espaceur interne transcrit 2. Cela comprend la collecte de données avec l'annotation précise, prédiction de la structure, plusieurs séquence-structure d'alignement et de calcul d'arbre rapide. En un mot, ce plan de travail simplifie les analyses phylogénétiques premiers à quelques clics.

Vidéo: The ITS2 Database

Photobleaching Assays (FRAP &amp; FLIP) to Measure Chromatin Protein Dynamics in Living Embryonic Stem Cells

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) enable the study of protein dynamics in living cells with good spatial and temporal resolution. Here we describe how to perform FRAP and FLIP assays of chromatin proteins, including H1 and HP1, in mouse embryonic stem (ES) cells. In a FRAP experiment, cells are transfected, either transiently or stably, with a protein of interest fused with the green fluorescent protein (GFP) or derivatives thereof (YFP, CFP, Cherry, etc.). In the transfected, fluorescing cells, an intense focused laser beam bleaches a relatively small region of interest (ROI). The laser wavelength is selected according to the fluorescent protein used for fusion. The laser light irreversibly bleaches the fluorescent signal of molecules in the ROI and, immediately following bleaching, the recovery of the fluorescent signal in the bleached area - mediated by the replacement of the bleached molecules with the unbleached molecules - is monitored using time lapse imaging. The generated fluorescence recovery curves provide information on the protein's mobility. If the fluorescent molecules are immobile, no fluorescence recovery will be observed. In a complementary approach, Fluorescence Loss in Photobleaching (FLIP), the laser beam bleaches the same spot repeatedly and the signal intensity is measured elsewhere in the fluorescing cell. FLIP experiments therefore measure signal decay rather than fluorescence recovery and are useful to determine protein mobility as well as protein shuttling between cellular compartments. Transient binding is a common property of chromatin-associated proteins. Although the major fraction of each chromatin protein is bound to chromatin at any given moment at steady state, the binding is transient and most chromatin proteins have a high turnover on chromatin, with a residence time in the order of seconds. These properties are crucial for generating high plasticity in genome expression1. Photobleaching experiments are therefore particularly useful to determine chromatin plasticity using GFP-fusion versions of chromatin structural proteins, especially in ES cells, where the dynamic exchange of chromatin proteins (including heterochromatin protein 1 (HP1), linker histone H1 and core histones) is higher than in differentiated cells2,3.

Photobleaching Assays FRAP &amp; FLIP to Measure Chromatin Protein Dynamics in Living Embryonic Stem Cells

We describe photobleaching methods including Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) to monitor chromatin protein dynamics in embryonic stem (ES) cells. Chromatin protein dynamics, which is considered to be one of the means to study chromatin plasticity, is enhanced in pluripotent cells.

Photobleaching essais (FRAP et FLIP) pour mesurer la dynamique des protéines de la chromatine dans Vivre cellules souches embryonnaires

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) and Fluorescence Loss In Photobleaching (FLIP) enable the study of protein dynamics in living cells with ...

Recherche

Biologie

Detection of Nitric Oxide and Superoxide Radical Anion by Electron Paramagnetic Resonance Spectroscopy from Cells using Spin Traps

Reactive nitrogen/oxygen species (ROS/RNS) at low concentrations play an important role in regulating cell function, signaling, and immune response but in unregulated concentrations are detrimental to cell viability1, 2. While living systems have evolved with endogenous and dietary antioxidant defense mechanisms to regulate ROS generation, ROS are produced continuously as natural by-products of normal metabolism of oxygen and can cause oxidative damage to biomolecules resulting in loss of protein function, DNA cleavage, or lipid peroxidation3, and ultimately to oxidative stress leading to cell injury or death4. 
Superoxide radical anion (O2&bull;-) is the major precursor of some of the most highly oxidizing species known to exist in biological systems such as peroxynitrite and hydroxyl radical. The generation of O2&bull;- signals the first sign of oxidative burst, and therefore, its detection and/or sequestration in biological systems is important. In this demonstration, O2&bull;- was generated from polymorphonuclear neutrophils (PMNs). Through chemotactic stimulation with phorbol-12-myristate-13-acetate (PMA), PMN generates O2&bull;- via activation of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate (NADPH) oxidase5. 
Nitric oxide (NO) synthase which comes in three isoforms, as inducible-, neuronal- and endothelial-NOS, or iNOS, nNOS or eNOS, respectively, catalyzes the conversion of L- arginine to L-citrulline, using NADPH to produce NO6. Here, we generated NO from endothelial cells. Under oxidative stress conditions, eNOS for example can switch from producing NO to O2&bull;- in a process called uncoupling, which is believed to be caused by oxidation of heme7 or the co-factor, tetrahydrobiopterin (BH4)8.
There are only few reliable methods for the detection of free radicals in biological systems but are limited by specificity and sensitivity. Spin trapping is commonly used for the identification of free radicals and involves the addition reaction of a radical to a spin trap forming a persistent spin adduct which can be detected by electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy. The various radical adducts exhibit distinctive spectrum which can be used to identify the radicals being generated and can provide a wealth of information about the nature and kinetics of radical production9.
The cyclic nitrones, 5,5-dimethyl-pyrroline-N-oxide, DMPO10, the phosphoryl-substituted DEPMPO11, and the ester-substituted, EMPO12 and BMPO13, have been widely employed as spin traps--the latter spin traps exhibiting longer half-lives for O2&bull;- adduct. Iron (II)-N-methyl-D-glucamine dithiocarbamate, Fe(MGD)2 is commonly used to trap NO due to high rate of adduct formation and the high stability of the spin adduct14.

Electron paramagnetic resonance (EPR) spectroscopy was employed to detect nitric oxide from bovine aortic endothelial cells and superoxide radical anion from human neutrophils using iron (II)-N-methyl-D-glucamine dithiocarbamate, Fe(MGD)2 and 5,5-dimethyl-1-pyroroline-N-oxide, DMPO, respectively.

Détection de l&#39;oxyde nitrique et de l&#39;anion superoxyde radical par spectroscopie de résonance paramagnétique électronique à partir de cellules en utilisant des pièges de spin

Reactive nitrogen/oxygen species (ROS/RNS) at low concentrations play an important role in regulating cell function, signaling, and immune response but in ...

Isolation of Neonatal Extrahepatic Cholangiocytes

The intra and extrahepatic bile ducts of the liver are developmentally distinct, and may be differentially affected by certain diseases. However, differences between intra and extrahepatic cholangiocytes, and between neonatal and adult cells, are not well understood.
Methods for the isolation of cholangiocytes from intrahepatic bile ducts are well established1-4. Isolation of extrahepatic ductal cells, especially from the neonate, has not yet been described, although this would be of great benefit in understanding the differences between distinct cholangiocyte populations and in studying diseases such as biliary atresia that appear to target the extrahepatic ducts. Described here is an optimized technique to isolate both neonatal and adult mouse extrahepatic bile duct cells. This technique yields a pure cell population with minimal contamination from mesenchymal cells like fibroblasts.
This method is based on the removal of the extrahepatic ducts and gallbladder, followed by meticulous dissection and scraping to remove fat and fibroblast layers. Structures are embedded in thick layers of collagen and cultured for approximately 3 weeks to allow outgrowth of cholangiocytes in monolayers, which can then be trypsinized and re plated for experimental use.

A technique to isolate cholangiocytes from the extrahepatic bile ducts of neonatal mice is described. The ducts are meticulously dissected, and then cells are isolated by outgrowth in thick collagen gels. This method provides a useful tool for studying extrahepatic bile duct development and pathology.

Isolation des néonatale extrahépatique cholangiocytes

The intra and extrahepatic bile ducts of the liver are developmentally distinct, and may be differentially affected by certain diseases. However, ...

Isolation of Murine Valve Endothelial Cells

Normal valve structures consist of stratified layers of specialized extracellular matrix (ECM) interspersed with valve interstitial cells (VICs) and surrounded by a monolayer of valve endothelial cells (VECs). VECs play essential roles in establishing the valve structures during embryonic development, and are important for maintaining life-long valve integrity and function. In contrast to a continuous endothelium over the surface of healthy valve leaflets, VEC disruption is commonly observed in malfunctioning valves and is associated with pathological processes that promote valve disease and dysfunction. Despite the clinical relevance, focused studies determining the contribution of VECs to development and disease processes are limited. The isolation of VECs from animal models would allow for cell-specific experimentation. VECs have been isolated from large animal adult models but due to their small population size, fragileness, and lack of specific markers, no reports of VEC isolations in embryos or adult small animal models have been reported. Here we describe a novel method that allows for the direct isolation of VECs from mice at embryonic and adult stages. Utilizing the Tie2-GFP reporter model that labels all endothelial cells with Green Fluorescent Protein (GFP), we have been successful in isolating GFP-positive (and negative) cells from the semilunar and atrioventricular valve regions using fluorescence activated cell sorting (FACS). Isolated GFP-positive VECs are enriched for endothelial markers, including CD31 and von Willebrand Factor (vWF), and retain endothelial cell expression when cultured; while, GFP-negative cells exhibit molecular profiles and cell shapes consistent with VIC phenotypes. The ability to isolate embryonic and adult murine VECs allows for previously unattainable molecular and functional studies to be carried out on a specific valve cell population, which will greatly improve our understanding of valve development and disease mechanisms.

The ability to isolate heart valve endothelial cells (VECs) is critical for understanding mechanisms of valve development, maintenance, and disease. Here we describe the isolation of VECs from embryonic and adult Tie2-GFP mice using FACS that will allow for studies determining the contribution of VECs in developmental and disease processes.

Isolement des cellules endothéliales murines Valve

Normal valve structures consist of stratified layers of specialized extracellular matrix (ECM) interspersed with valve interstitial cells (VICs) and ...

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment (Kartchner Caverns, AZ, USA)

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, strain levels. Commercially available and open source software tools have been developed to facilitate identification; however, no universal/standardized data analysis pipeline has been described in the literature. Here, we provide a comprehensive and detailed demonstration of bacterial identification procedures using a MALDI-TOF mass spectrometer. Mass spectra were collected from 15 diverse bacteria isolated from Kartchner Caverns, AZ, USA, and identified by 16S rDNA sequencing. Databases were constructed in BioNumerics 7.1. Follow-up analyses of mass spectra were performed, including cluster analyses, peak matching, and statistical analyses. Identification was performed using blind-coded samples randomly selected from these 15 bacteria. Two identification methods are presented: similarity coefficient-based and biomarker-based methods. Results show that both identification methods can identify the bacteria to the species level.

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment Kartchner Caverns, AZ, USA

This work details procedures for rapid identification of bacteria using MALDI-TOF MS. The identification procedures include spectrum acquisition, database construction, and follow up analyses. Two identification methods, similarity coefficient-based and biomarker-based methods, are presented.

L&#39;utilisation de MALDI-TOF spectrométrie de masse et une base de données personnalisée pour caractériser les bactéries indigènes à un environnement unique Cave (Kartchner, AZ, USA)

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, ...

Imaging Spatial Reorganization of a MAPK Signaling Pathway Using the Tobacco Transient Expression System

Visualization of dynamic signaling events in live cells has been a challenge. We expanded an established transient expression system, the biomolecular fluorescent complementation (BiFC) assay in tobacco epidermal cells, from testing protein-protein interaction to monitoring spatial distribution of signal transduction in plant cells. In this protocol, we used the BiFC assay to show that the interaction and the signaling between the Arabidopsis MAPKKK YODA and MAPK6 occur at the plasma membrane. When the scaffold protein BASL was co-expressed, the YODA-MAPK interaction redistributed and spatially co-polarized with CFP-BASL. This modified tobacco expression system allows for quick examination of signaling localization and dynamic changes (less than 4 days) and can accommodate multiple of fluorescent protein colors (at least three). We also presented detailed methods to quantify protein distribution (asymmetric spatial localization, or &#34;polarization&#34;) in tobacco cells. This advanced tobacco expression system has a potential to be used widely for quick testing of dynamic signaling events in live plant cells.

At the subcellular level, signaling events are dynamically modulated by developmental and environmental cues. Here we describe a protocol that employs the tobacco transient expression system to monitor dynamic protein-protein interaction and to disclose spatial organization of signal transduction in plant cells.

Imagerie réorganisation spatiale d&#39;une voie de signalisation MAPK Utilisation du système d&#39;expression transitoire du tabac

Visualization of dynamic signaling events in live cells has been a challenge. We expanded an established transient expression system, the biomolecular ...

Adipo-Clear: A Tissue Clearing Method for Three-Dimensional Imaging of Adipose Tissue

Adipose tissue plays a central role in energy homeostasis and thermoregulation. It is composed of different types of adipocytes, as well as adipocyte precursors, immune cells, fibroblasts, blood vessels, and nerve projections. Although the molecular control of cell type specification and how these cells interact have been increasingly delineated, a more comprehensive understanding of these adipose-resident cells can be achieved by visualizing their distribution and architecture throughout the whole tissue. Existing immunohistochemistry and immunofluorescence approaches to analyze adipose histology rely on thin paraffin-embedded sections. However, thin sections capture only a small portion of tissue; as a result, the conclusions can be biased by what portion of tissue is analyzed. We have therefore developed an adipose tissue clearing technique, Adipo-Clear, to permit comprehensive three-dimensional visualization of molecular and cellular patterns in whole adipose tissues. Adipo-Clear was adapted from iDISCO/iDISCO+, with specific modifications made to completely remove the lipid stored in the tissue while preserving native tissue morphology. In combination with light-sheet fluorescence microscopy, we demonstrate here the use of the Adipo-Clear method to obtain high-resolution volumetric images&#160;of an entire adipose tissue.

Due to the high lipid content, adipose tissue has been challenging to visualize using traditional histological methods. Adipo-Clear is a tissue clearing technique that allows robust labeling and high-resolution volumetric fluorescent imaging of adipose tissue. Here, we describe the methods for sample preparation, pretreatment, staining, clearing, and mounting for imaging.

Adipo-Clear : Un tissu méthode de compensation pour l’imagerie en trois dimensions du tissu adipeux

Adipose tissue plays a central role in energy homeostasis and thermoregulation. It is composed of different types of adipocytes, as well as adipocyte ...

Sample Preparation for Metabolic Profiling using MALDI Mass Spectrometry Imaging

Metabolomics, the study to identify and quantify small molecules and metabolites present in an experimental sample, has emerged as an important tool to investigate the biological activities during development and diseases. Metabolomics approaches&#160;are widely employed in the study of cancer, nutrition/diet, diabetes, and other physiological and pathological conditions involving metabolic processes. An advantageous tool that aids in metabolomic profiling advocated in this paper is matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI MSI). Its ability to detect metabolites in situ without labeling, structural modifications, or other specialized reagents, such as those used in immunostaining, makes MALDI MSI a unique tool in advancing methodologies relevant in the field of metabolomics. An appropriate sample preparation process is critical to yield optimal results and will be the focus of this paper.

The goal of this protocol is to provide detailed guidance on the sample preparation when planning for experiments using MALDI MSI to maximize metabolic and molecular detection in biological samples.

Préparation d’échantillons pour le profilage métabolique à l’aide de l’imagerie par spectrométrie de masse MALDI

Metabolomics, the study to identify and quantify small molecules and metabolites present in an experimental sample, has emerged as an important tool to ...

A Step-by-Step Guide to Mosquito Electroantennography

Female mosquitoes are the deadliest animals on earth, claiming the lives of more than 1 million people every year due to pathogens they transmit when acquiring a blood-meal. To locate a host to feed on, mosquitoes rely on a wide range of sensory cues, including visual, mechanical, thermal, and olfactory. The study details a technique, electroantennography (EAG), that allows researchers to assess whether the mosquitoes can detect individual chemicals and blends of chemicals in a concentration-dependent manner. When coupled with gas-chromatography (GC-EAG), this technique allows to expose the antennae to a full headspace/complex mixture and determines which chemicals present in the sample of interest, the mosquito can detect. This is applicable to host body odors as well as plant floral bouquets or other ecologically relevant odors (e.g., oviposition sites odorants). Here, we described a protocol that permits long durations of preparation responsiveness time and is applicable to both female and male mosquitoes from multiple genera, including Aedes, Culex, Anopheles, and Toxorhynchites mosquitoes. As olfaction plays a major part in mosquito-host interactions and mosquito biology in general, EAGs and GC-EAG can reveal compounds of interest for the development of new disease vector control strategies (e.g., baits). Complemented with behavioral assays, the valence (e.g., attractant, repellent) of each chemical can be determined.

The present article details a step-by-step protocol for successful and low noise electroantennograms in several genera of mosquitoes, including both females and males.

Un guide étape par étape de l’électroanténnographie des moustiques

Female mosquitoes are the deadliest animals on earth, claiming the lives of more than 1 million people every year due to pathogens they transmit when ...

Isolement semi-automatisé de tissu adipeux blanc murin

Semi-Automated Isolation of the Stromal Vascular Fraction from Murine White Adipose Tissue Using a Tissue Dissociator

The in vitro study of white, brown, and beige adipocyte differentiation enables the investigation of cell-autonomous functions of adipocytes and their mechanisms. Immortalized white preadipocyte cell lines are publicly available and widely used. However, the emergence of beige adipocytes in white adipose tissue in response to external cues is difficult to recapitulate to the full extent using publicly available white adipocyte cell lines. Isolation of the stromal vascular fraction (SVF) from murine adipose tissue is commonly executed to obtain primary preadipocytes and perform adipocyte differentiation. However, mincing and collagenase digestion of adipose tissue by hand can result in experimental variation and is prone to contamination. Here, we present a modified semi-automated protocol that utilizes a tissue dissociator for collagenase digestion to achieve easier isolation of the SVF, with the aim of reducing experimental variation, reducing contamination, and increasing reproducibility. The obtained preadipocytes and differentiated adipocytes can be used for functional and mechanistic analyses.

Pleins feux sur l’auteur : Isolement semi-automatisé de la fraction vasculaire stromale à partir de tissu adipeux blanc murin à l’aide d’un dissociateur tissulaire  

This protocol describes the semi-automated isolation of the stromal vascular fraction (SVF) from murine adipose tissue to obtain preadipocytes and achieve adipocyte differentiation in vitro. Using a tissue dissociator for collagenase digestion reduces experimental variation and increases reproducibility.

Isolement semi-automatisé de la fraction vasculaire stromale à partir de tissu adipeux blanc murin à l’aide d’un dissociateur tissulaire

The in vitro study of white, brown, and beige adipocyte differentiation enables the investigation of cell-autonomous functions of adipocytes and their ...