この作品は、NIH によって支えられた補助金含め NICHD、NHGRI から R01HG008135 から DP1HD087990。貴重なフィードバックの仲研究室のメンバーに感謝いたします。
著者の貢献: X.C. と A.T.Z. は、新しいインターフェイスと機能のコーディングによって GeNemo を更新A.T.Z. 制作社内サンプル動画;A.T.Z.、X.C と S.Z. は、紙を書いた。

注: どこでも一時停止できるプロトコル。
 1 です。 基本的なセットアップ <ol><li>ピークを取得ベッド形式、またはゲノムに入力されるデータを含む大物 7 ファイル。ファイルには、拡張子 &#34; ベッド &#34;、&#34; broadpeaks &#34; &#34; narrowpeaks &#34;、または &#34; の大物 &#34; それぞれ 。
	&#8203; 注: これらのタイプのファイルの圧縮バージョンも動作します</li>。
	<li>は、genemo.org に行きインターネット ブラウザーを使用します。最も一般的なインターネットのブラウザーを実行できる任意のオペレーティング システムは、GeNemo を使用することができるはず。
	<ol><li>の選択ドロップ ダウン メニューを使用して、検索する種。現在利用可能な種は人間を含むし、マウスします</li>。
		<li>アップロード url または直接アップロードを使用してユーザー ファイル。大物は、url アップロード方法でのみ作業をファイルします。ベッドとピーク (今主なデータとしては小刻みに動くファイルをアップロードできません) 両方の方法でファイルの書式を設定します</li>。
	</ol></li></ol> 2。オプションのセットアップ <ol><li>対応するボックスに検索が完了したときにメールで検索結果を受け取るために電子メール アドレスを提供します 。
	&#8203; 注: トラック (下記参照) の多数に対しておよび/またはゲノムの大部分を検索する場合は、検索は、長い時間をかかることがありますので、ユーザーが彼/彼女の電子メールを提供することをお勧めします。たとえば、100 megabase の検索は約 15 秒。検索結果へのリンクは、検索が完了したときに入力したメール アドレスに送信されます。検索の完了後 7 日以内にリンクが切れます</li>。
	<li>提供の大物ファイルまたは url から wiggle の表示ファイルがあります。このファイルを表示、結果は影響しませんそれだけ結果と一緒に表示されます</li>。
	<li>対応するボックス (染色体と塩基対の位置を含む) 検索範囲を指定します。
	<ol><li>染色体を一覧表示、塩基対を開始および終了の塩基対</li>。
		<li>使用 &#39; chrN &#39; 染色体形式のどこ &#39; N &#39; は染色体数/手紙 (1、2、&#8230; X、または Y)。塩基対の数字で入力します</li>。
		<li>はすべての 3 つのエントリの間にスペースを含めるまたは染色体数や一塁ペアは、2 つの塩基対の間のハイフンの間にコロン (:) が含まれます。例: chr1:1000000-2000000、chr1 1000000 2000000、chr1 1000000 2000000、chr1:1000000 2000000 。
		注: 2.1 2.3 の手順は省略可能です</li>。
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg"/> 図 1 : GeNemo &#39; s フロント ページに記入が必要領域。ユーザーは入力種、検索ファイルと検索範囲に対する検索希望のトラックを選択する必要があります。メール アドレスとファイルを表示するオプションです <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するにはここをクリックしてください。</a>。
 3 しますデータ選択 <img alt="Figure 2"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg"/> 図 2 : トラックの選択] ウィンドウ。。これはクリックしてで育て、&#34; データの選択 &#34; フロント ページ上のボタン。ここでは、ユーザーは、入力ファイルに対して検索するトラックを選択します。トラックのいくつかは既にデフォルト選択されて <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<ol><li>データ選択ボタンをクリックした後 (つまり クエリに追加する) に対して検索するトラックの種類を選択します。トラック コレクションには、世界中のラボから多くの異なるデータセットが含まれています。
	<ol><li>トラックのリストは非常に長く、ユーザーがトラック選択を容易にする (上) [フィルター] ボタンを使用する必要があります。実験、組織、細胞、研究室によってトラックをフィルター可能性があります</li>
		<li>トラックの選択を実行する下に 5 つのボタンがあります: すべて選択、選択なし、追加、フィルター、除外します</li>。
		<li>すべて選択 &#34; と &#34; を選択なし &#34; 一目瞭然です</li>。
		<li>、&#34; 追加 &#34; ボタン現在選択されているトラックをクエリに追加します。論理ゲートとして &#34; または &#34;。(例えば、特定の実験、組織、細胞または研究所) 上のフィルターを選択する、追加せず、自動的に対応するトラックの検索クエリに注意してください。ユーザーする必要があります最初 (例えば 脳、肝臓組織の下で)、トラックを選択し、クリックして、&#34; 追加 &#34; それらをクエリに追加するボタン。トラックを選択すると、フィルター ウィンドウで開いたタブで指定されているフィルターのみが検索クエリに適用することに注意してください。他のタブの選択、フィルター ウィンドウで保存されたが検索クエリに適用されません</li>。
		<li>、&#34; フィルター &#34; ボタンの種類のクエリでフィルター] ウィンドウで現在選択されているトラックのみを保持し、他のすべてのタイプのトラックを削除します。それは論理ゲートとして機能 &#34; と &#34;。基本的には、&#34; フィルター &#34; (例えば、特定のラボと特定の組織) のトラックの 2 つのカテゴリ間の相互作用を選択できます。注意してください &#34; フィルター &#34; 既にクエリでない場合は、クエリに選択したタイプのトラックを追加されません</li>。
		<li>、&#34; 除外 &#34; ボタンは、クエリからフィルター ウィンドウで現在選択されているトラックのすべてのタイプを削除します。それは論理ゲートとして機能 &#34; いない &#34;、反対に、&#34; フィルター &#34; 機能。もう一度、&#34; を除外 &#34; クエリにフィルター ウィンドウで現在選択されていないすべてのトラックは追加されません</li>。
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg"/> 図 3 : フィルター ウィンドウ.これはクリックしてで育て、&#34; フィルター &#34; トラック選択ウィンドウのボタン。ここでは、ユーザーが相対的な容易さと同時に多くのトラックを選択できます <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
 <img alt="Figure 4"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg"/> 図 4 : filter 関数を使用する方法。<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<ol start="2"> <li>目的のトラックをクエリに追加すると後をクリックして、&#34; Update &#34; 右下のボタン。これは、データを選択する 2 つの方法に対応するために必要です: 個々 のデータ トラックを選択またはフィルタ リング/を除く。&#34; ビューをリセット &#34; ボタン人間/マウス胚性幹細胞での遺伝子発現制御に関連する初期設定のトラックにクエリをリセットします 。
	注: を介してに対して検索するトラックの選択 &#34; データの選択 &#34; はオプションですが推奨されます。デフォルト検索トラックが最も可能性の高いユーザーに適していない &#39; s ニーズ</li>。
</ol> 4。検索結果と結果 <ol><li>をクリックして、&#34; 検索 &#34; データ選択後ボタン。検索は、いくつかの時間をかかることがあります</li>。
	<li>検索が完了すると、結果ページでさまざまなボックスが表示されます。各ボックスは、ユーザーが、ゲノムのセクションを表します &#39; s データ ファイルが 1 つ以上のユーザーが照会トラックに密接に一致したパターン。
	<ol><li>ボックス表示しようとトラックのより多くの種類を検索したり、検索範囲を同じ入力ファイルと大きくはない場合。すべてをやり直すことがなくこれを行う簡単な方法をクリックすると、&#34; &#9776; &#34;、ロゴの横にあるボタン。これは、検索を変更することができますサイドバーを開くがします</li>。
		<li>をクリックしてベッド ファイルとして結果をエクスポートできます、&#34; ベッド ファイルのダウンロード &#34; の結果ページの下部にあるボタン.</li>
	</ol></li> <li>上に表示ボタンをクリックして結果を表示する各ボックスの右。
	表示ファイルのトラックに一致する、1 つが入力された場合、ユーザー入力ファイルが組み込まれていますデータを含む <ol><li>で、可視化パネル右、複数のものが表示されます、いくつかの既定の追跡されます。結果からユーザーはさらなる調査のため提供されているデータセットに対して知られているエンコード データセットを比較可能性があります。ユーザーは、クエリ結果のコンテキストを表示する UCSC 遺伝子を指す場合も。複数セルの行/組織からトラックを選択すると、ユーザーは与えられたデータセットおよびエンコード データセット間の類似の組織特異性についての洞察を得るためにこのような結果を使用可能性があります</li>。
		<li>の結果] ページで、ユーザーを下流または上流に移動する任意のトラックにドラッグすること; ゲノムの座標上にマウス ポインター ユーザーがマウス ホイールを使用しておよび/またはズームインおよびズームアウトします</li>。
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg"/> 図 5 : 結果ページ。この特定の検索には、363 の対応領域が返されます。最初の一致する領域を表示するをクリックして行うことができます、&#34; ショー &#34; 結果の地域欄の左下のボタン。表示ウィンドウの左部分に見られる 2 つのデータ ファイル (入力と選択したトラック) が信号強度パターンで似たような <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg"target="_blank"> をクリックしてくださいこの図の拡大版を表示するのにはここで</a>。

<ol>
	<li>The ENCODE Project Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+integrated+encyclopedia+of+DNA+elements+in+the+human+genome.">An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome.</a> Nature. 489, 57-74 (2012).</li><li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-Resolution+Profiling+of+Histone+Methylations+in+the+Human+Genome.">High-Resolution Profiling of Histone Methylations in the Human Genome.</a> Cell. 129 (4), 823-837 (2007).</li><li>Meaney, M. J., Ferguson-Smith, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epigenetic+regulation+of+the+neural+transcriptome:+the+meaning+of+the+marks.">Epigenetic regulation of the neural transcriptome: the meaning of the marks.</a> Nature Neuroscience. 13, 1313-1318 (2010).</li><li>Roh, T. -. Y., Cuddapah, S., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+genomic+landscape+of+histone+modifications+in+human+T+cells.">The genomic landscape of histone modifications in human T cells.</a> PNAS. 103 (43), 15782-15787 (2006).</li><li>Zhang, Y., Cao, X., Zhong, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GeNemo:+a+search+engine+for+web-based+functional+genomic+data.">GeNemo: a search engine for web-based functional genomic data.</a> Nucleic Acids Res. 44, W122-W127 (2016).</li><li>Fujita, P. A., Rhead, B., Zweig, A. S., Hinrichs, A. S., Karolchik, D., Cline, M. S., Goldman, M., Barber, G. P., Clawson, H., Coelho, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+UCSC+Genome+Browser+database:+update+2011.">The UCSC Genome Browser database: update 2011.</a> Nucleic Acids Res. 39, 876-882 (2011).</li><li>Neph, S., Vierstra, J., Stergachis, A. B., Reynolds, A. P., Haugen, E., Vernot, B., Thurman, R. E., John, S., Sandstrom, R., Johnson, A. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+expansive+human+regulatory+lexicon+encoded+in+transcription+factor+footprints.">An expansive human regulatory lexicon encoded in transcription factor footprints.</a> Nature. 489, 83-90 (2012).</li><li>Sarda, S., Hannenhalli, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Next-generation+sequencing+and+epigenomics+research:+a+hammer+in+search+of+nails.">Next-generation sequencing and epigenomics research: a hammer in search of nails.</a> Genomics Inform. 12 (1), 2-11 (2014).</li><li>Storre, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Silencing+of+the+Meiotic+Genes+SMC1&#946;+and+STAG3+in+Somatic+Cells+by+E2F6.">Silencing of the Meiotic Genes SMC1&#946; and STAG3 in Somatic Cells by E2F6.</a> J Biol Chem. 280, 41380-41386 (2005).</li><li>Liu, B., Shats, I., Angus, S. P., Gatza, M. L., Nevins, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interaction+of+E2F7+Transcription+Factor+with+E2F1+and+C-terminal-binding+Protein+(CtBP)+Provides+a+Mechanism+for+E2F7-dependent+Transcription+Repression.">Interaction of E2F7 Transcription Factor with E2F1 and C-terminal-binding Protein (CtBP) Provides a Mechanism for E2F7-dependent Transcription Repression.</a> J Biol Chem. 288, 24581-24589 (2013).</li></ol>

著者は開示する競合金融興味を持ってないです。

エピゲノムの徹底的な理解は、新しい生物学的洞察力8を提供する人間のゲノムの完全な可能性を達成するために必要です。現在データの説明とタイトル (すなわちメタデータ)1オンライン エピゲノム データセットを検索する唯一の方法があります。これは深刻なエピゲノム データで行うことができます 1 つの検索の種類を制限します。エピゲノム データに対してパターン ベースの検索ツールは、新しい生物学的洞察につながる可能性があります別のエピゲノムのマークの間の関係を探検に不可欠です。GeNemo は、データとメタデータではなくの内容による検索、ユーザー生成とデータベースのエンコードなど公開された保管所からエピゲノム データ内のパターンを比較するには、その種の最初のサービスは、またはデータセット5をダウンロードします。これはシーケンスのテキスト ・ ベースの検索ツールが 1990 年代に広く利用可能になっただけで世界中の研究者に広くアクセス可能なエピゲノムの検索ツールの可用性の始まりです。現在、GeNemo 以外のエピゲノム データに対するパターン ベースのオンライン検索ツールの選択肢はありません。
GeNemo を使用しての 1 つの潜在的な例はヒト胚性幹細胞 (例 E2F6 バインド信号ファイルは、またはエンコード データ ポータルで利用可能に共同出現のヒストン修飾とその他エピゲノム転写因子 E2F6 を検索するにはhttps://sysbio.ucsd.edu/public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.bed)。H1 hESC のすべてのエンコードのデータセットに対して検索を実行するクエリとしてこのファイルを使用して、GeNemo は、E2F6 バインディング信号が H3K4me1、H3K4me2、H3K4me3、H3K27me3 は、E2F6 がを介していくつかの遺伝子を調節することを示す既存の研究と一致すると濃縮されて大きく表示されます。H3K279のメチル化。その一方で、同じ家族、E2F710の要因と対話するために知られている E2F6 と CtBP2 の結合部位の共存に注目が表示されます。エピゲノム、転写因子結合信号その他の信号のエンコードに含まれている数が多いと全体のゲノムのこれらの結果は、さらなる分析のためのすべての潜在的なターゲットを提供できる GeNemo と比較的簡単に取得できます。
文書の最初の5 GeNemo エピゲノムの web ベース データ検索ツールとして、以来 GeNemo の結果セクション GeNemo のフロント ページと一致する外観にアップデートされました。古い結果セクションは密接に UCSC のゲノム ブラウザーの [結果] セクションをミラー化され、ディスプレイ用のリモート UCSC サーバーに大きく依存していた。新しいインターフェイスと GeNemo がより使いやすく、UCSC のゲノム サーバーにもはや依存 (にもかかわらず、データがリモートでフェッチされるまだ)。これは、ように GeNemo より堅牢コードの変更に起因する問題に敏感で UCSC サーバー。さらに、GeNemo の新しい高速ポリマー界面が視覚化し、データ内のパターンを分析するツールをユーザーに与えます。
重要な手順には、適切な入力ファイルを提供して、データに対して検索するトラックの選択が含まれます。ユーザーは、様々 な実験に強く推奨選択プロセスとどのように異なるコマンドに精通するトラックの選択機能は意図されていた結果を達成するために組み合わせることができます。特に、「Add」関数が"フィルター"または「除外」ロジック ゲート コマンドとして使用できますが、クエリに選択した目的のトラック追加する必要があるに注意してください"AND"と"OR"、それぞれ。「更新」機能は、検索を実装する前にすべての選択に影響を与える必要があります。結果は返されません、ユーザー可能性があります入力データ ファイルを確認してくださいより多くのトラックを検索または検索範囲を増加させます。エラーがあるときに、まさにエラーを定義ポップアップ ウィンドウになります。ただし、いくつかのあいまいなエラーがあります。たとえば、こと 'ファイルはアップロードされませんでした」という、かファイルはアップロードされませんでした、またはアップロードされたファイルが受け付け可能な形式のなかったし、したがって、プログラムはそれを正しく読み取ることでした。ファイルのアップロードのための適切なファイル形式では、アップロードする方法、両方のベッドとピークの形式ファイル オンライン リンク アップロードだけの大物をご利用など。これらのファイル形式の圧縮バージョンも問いません。
このアプローチの現在の制限には、まだ最適化アルゴリズムと GeNemo で採用されている機能が含まれます。GeNemo はまだ返される任意のデータセットの解釈に任意のガイダンスを提供できません。このタスクは、ユーザーまで多大な知識とゲノム、エピゲノムの生物学の専門知識が必要です。さらに、別の現在の制限は、ユーザーが検索の感度とノイズ レベルを変更できないです。向上・検索機能とデータセットのコレクションを将来的にそのパターンに GeNemo を拡大し、続ける予定です。

最近の技術の進歩は、エピゲノムあるいはゲノム機能のデータ保管所を生物学的洞察力を抽出する関連する分析ツールの開発を上回っているの急速な拡大のため許可されています。エピゲノム データを分析する重要な方法の 1 つはデータ保管所と新しい知識につながるパターン マッチングのための百科事典の DNA 要素 (エンコード)1プロジェクトからの特にそれらに対してユーザーが生成したデータを検索します。例えば、ゲノム全体で定義された遺伝子座で 2 つの異なるエピゲノム印のパターンの類似性を識別する可能性があります異なる分子選手のクロマチン構造と転写制御2 協調的行動、3,4。
従来のテキスト ベースの検索エンジンは、効果的なこの点で、DNA シーケンスとは異なりエピゲノム データは主に強度や機能ゲノム領域の形式で存在します。遺伝子 nemo (), ファインディングニモのように立っている GeNemo は5パターン ベースの検索を使用してこのニーズに対処するため開発されました。そのアルゴリズムは、マルコフ連鎖モンテカルロ法の最大化プロセス5を利用しています。ユーザーが独自のデータを取るまたはデータセットを保管および検索オンライン エピゲノム データの配列パターンの類似性を識別するためにからダウンロードします。
GeNemo の現在のバージョンは、更新されたディスプレイ、カリフォルニア大学サンタクルス (UCSC) のゲノムのブラウザー6より確実でインターフェイスを持っているし、後者の変更によって生じる問題を受けにくい。特に、GeNemo の結果ページは UCSC のゲノムのブラウザー インターフェイスに基づいて使用、GeNemo の現在のバージョンは独自の検索結果ページをサポートし、したがってもはや悪影響を受ける UCSC のゲノムのブラウザーへの構造変化。GeNemo は、大規模なコンソーシアムから既知のデータ セットの中で,/類似したセグメントを検索するクエリとして蛋白結合、ヒストン修飾、クロマチン接近性、位相ドメイン、およびを含む任意のゲノムの信号を使用できます。したがって、それは目的の異なるエピゲノム データと大規模なゲノム プロジェクトで生成される既知のデータとの関係を研究する重要なツールです。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse:
 collapse;width:515pt" width="687">
	<tbody>
		<tr height="21" style="height:15.75pt">
			<td class="xl66" height="21" style="height:15.75pt;width:162pt" width="216">GENEMO</td>
			<td class="xl67" style="width:139pt" width="185">https://www.genemo.org</td>
			<td class="xl66" style="width:89pt" width="119"></td>
			<td class="xl65" style="width:125pt" width="167">Comparative Epigenome Browser</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

pattern-based search of epigenomic data using genemo

強力なテキスト ベースの検索ツールと比較ゲノムや RNA 配列データ、エピゲノムと他の機能ゲノムデータのパターン ベースの検索の現在の方法が非常に限られました。GeNemo は、この目標を達成する最初のオンライン検索ツールです。ユーザーは、ブラウザー拡張データ (ベッド)、ピーク、大物形式機能ゲノム データを入力し、3 つの形式のいずれかでデータを検索します。ユーザーが指定に対して、検索を実行するデータセットの種類を百科事典の DNA 要素 (エンコード) 異なるエピゲノム マーク、転写因子結合部位とクロマチンを表すさまざまなオンラインのデータセットから選択します。過敏症または特定の細胞型と発達段階や種 (マウスや人間) のアクセシビリティ。GeNemo は、ブラウザーで表示可能性があります、ベッド ファイル形式でダウンロードこともできる入力データにパターン マッチングによるゲノム領域の一覧を返します。アップグレードされた GeNemo グラフィカル表示を改善して、堅牢なインターフェイスを持つ、カリフォルニア大学サンタ ・ クルス (UCSC) のゲノムのブラウザーの変更によるエラーになりやすいのはや。一般的な問題のトラブルシューティング手順を説明します。機能ゲノム データ量は指数関数的に拡大し、開発し、データの解析と解釈の GeNemo など新しい bioinformatic ツールを改良する重要な必要性があります。

シミュレートされた検索は、図 5に示します。人間の種が選択されていると、対応するサンプル ファイルは、入力データ ファイルとして使用されました。さらに、図 3に見られるように、初期設定のトラックが選択されました。合計 363 地域をマッチングされ、最初の領域は、表示ページに表示されます。それは、光強度パターンは、入力ファイルの第 1 染色体 17036000 に 17038000 をベースし、選択したトラックの 1 つは非常に似ている見ることができます。

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Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

DNA シーケンス データとは異なり、エピゲノムのデータはテキスト ベースの検索に容易に服従しません。エピゲノム データと DNA 要素の百科事典を含む利用可能なオンラインのデータベースを比較することで類似のパターン ベースの検索を行う GeNemo、web ベースのバイオインフォマティクス ツールのアップグレードされたバージョンを使用する手順は、ここで紹介ユーザーのデータ。

GeNemo を用いたエピゲノム データのパターン ベースの検索

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and ...

pattern-based-search-of-epigenomic-data-using-genemo

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Bioengineering

5.0K ビュー.  University of California San Diego. DNA シーケンス データとは異なり、エピゲノムのデータはテキスト ベースの検索に容易に服従しません。エピゲノム データと DNA 要素の百科事典を含む利用可能なオンラインのデータベースを比較することで類似のパターン ベースの検索を行う GeNemo、web ベースのバイオインフォマティクス ツールのアップグレードされたバージョンを使用する手順は、?...

ビデオ: Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Fabrication of Micro-tissues using Modules of Collagen Gel Containing Cells

This protocol describes the fabrication of a type of micro-tissues called modules.  The module approach generates uniform, scalable and vascularized tissues.  The modules can be made of collagen as well as other gelable or crosslinkable materials.  They are approximately 2 mm in length and 0.7 mm in diameter upon fabrication but shrink in size with embedded cells or when the modules are coated with endothelial cells.  The modules individually are small enough that the embedded cells are within the diffusion limit of oxygen and other nutrients but modules can be packed together to form larger tissues that are perfusable.  These tissues are modular in construction because different cell types can be embedded in or coated on the modules before they are packed together to form complex tissues.  There are three main steps to making the modules: (1) neutralizing the collagen and embedding cells in it, (2) gelling the collagen in the tube and cutting the modules and (3) coating the modules with endothelial cells.

Creation of micro-tissues using cylindrical collagen gels, called modules, that contain embedded cells and which surface is coated with endothelial cells.

コラーゲンゲル含有する細胞のモジュールを使用してマイクロ組織の作製

This protocol describes the fabrication of a type of micro-tissues called modules.  The module approach generates uniform, scalable and vascularized ...

生物工学

Induction of Adhesion-dependent Signals Using Low-intensity Ultrasound

In multicellular organisms, cell behavior is dictated by interactions with the extracellular matrix. Consequences of matrix-engagement range from regulation of cell migration and proliferation, to secretion and even differentiation. The signals underlying each of these complex processes arise from the molecular interactions of extracellular matrix receptors on the surface of the cell. Integrins are the prototypic receptors and provide a mechanical link between extracellular matrix and the cytoskeleton, as well as initiating some of the adhesion-dependent signaling cascades. However, it is becoming increasingly apparent that additional transmembrane receptors function alongside the integrins to regulate both the integrin itself and signals downstream. The most elegant of these examples is the transmembrane proteoglycan, syndecan-4, which cooperates with &alpha;5&beta;1-integrin during adhesion to fibronectin. In vivo models demonstrate the importance of syndecan-4 signaling, as syndecan-4-knockout mice exhibit healing retardation due to inefficient fibroblast migration1,2. In wild-type animals, migration of fibroblasts toward a wound is triggered by the appearance of fibronectin that leaks from damaged capillaries and is deposited by macrophages in injured tissue. Therefore there is great interest in discovering strategies that enhance fibronectin-dependent signaling and could accelerate repair processes.
The integrin-mediated and syndecan-4-mediated components of fibronectin-dependent signaling can be separated by stimulating cells with recombinant fibronectin fragments. Although integrin engagement is essential for cell adhesion, certain fibronectin-dependent signals are regulated by syndecan-4. Syndecan-4 activates the Rac1 protrusive signal3, causes integrin redistribution1, triggers recruitment of cytoskeletal molecules, such as vinculin, to focal adhesions4, and thereby induces directional migration3. We have looked for alternative strategies for activating such signals and found that low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) can mimic the effects of syndecan-4 engagement5. In this protocol we describe the method by which 30 mW/cm2, 1.5 MHz ultrasound, pulsed at 1 kHz (Fig. 1) can be applied to fibroblasts in culture (Fig. 2) to induce Rac1 activation and focal adhesion formation. Ultrasound stimulation is applied for a maximum of 20 minutes, as this combination of parameters has been found to be most efficacious for acceleration of clinical fracture repair6. The method uses recombinant fibronectin fragments to engage &alpha;5&beta;1-integrin, without engagement of syndecan-4, and requires inhibition of protein synthesis by cycloheximide to block deposition of additional matrix by the fibroblasts., The positive effect of ultrasound on repair mechanisms is well documented7,8, and by understanding the molecular effect of ultrasound in culture we should be able to refine the therapeutic technique to improve clinical outcomes.

This protocol describes the stimulation of cultured fibroblasts with low-intensity pulsed ultrasound, which drives focal adhesion formation and Rac1 activation by mimicking engagement of the transmembrane matrix receptor, syndecan-4. This approach allows investigation of a successful clinical technique at the cellular level, thereby providing opportunities for refinement of the therapy.

低強度の超音波を用いた接着依存性のシグナルの誘導

In multicellular organisms, cell behavior is dictated by interactions with the extracellular matrix. Consequences of matrix-engagement range from ...

Flexural Rigidity Measurements of Biopolymers Using Gliding Assays

Microtubules are cytoskeletal polymers which play a role in cell division, cell mechanics, and intracellular transport. Each of these functions requires microtubules that are stiff and straight enough to span a significant fraction of the cell diameter. As a result, the microtubule persistence length, a measure of stiffness, has been actively studied for the past two decades1. Nonetheless, open questions remain: short microtubules are 10-50 times less stiff than long microtubules2-4, and even long microtubules have measured persistence lengths which vary by an order of magnitude5-9.
	Here, we present a method to measure microtubule persistence length. The method is based on a kinesin-driven microtubule gliding assay10. By combining sparse fluorescent labeling of individual microtubules with single particle tracking of individual fluorophores attached to the microtubule, the gliding trajectories of single microtubules are tracked with nanometer-level precision. The persistence length of the trajectories is the same as the persistence length of the microtubule under the conditions used11. An automated tracking routine is used to create microtubule trajectories from fluorophores attached to individual microtubules, and the persistence length of this trajectory is calculated using routines written in IDL.
	This technique is rapidly implementable, and capable of measuring the persistence length of 100 microtubules in one day of experimentation. The method can be extended to measure persistence length under a variety of conditions, including persistence length as a function of length along microtubules. Moreover, the analysis routines used can be extended to myosin-based acting gliding assays, to measure the persistence length of actin filaments as well.

A method to measure the persistence length or flexural rigidity of biopolymers is described. The method uses a kinesin-driven microtubule gliding assay to experimentally determine the persistence length of individual microtubules and is adaptable to actin-based gliding assays.

グライディングアッセイを用いて生体高分子の曲げ剛性の測定

Microtubules are cytoskeletal polymers which  play a role in cell division, cell mechanics, and intracellular transport. Each of these functions requires ...

Production of Large Numbers of Size-controlled Tumor Spheroids Using Microwell Plates

Tumor spheroids are increasingly recognized as an important in vitro model for the behavior of tumor cells in three dimensions. More physiologically relevant than conventional adherent-sheet cultures, they more accurately recapitulate the complexity and interactions present in real tumors. In order to harness this model to better assess tumor biology, or the efficacy of novel therapeutic agents, it is necessary to be able to generate spheroids reproducibly, in a controlled manner and in significant numbers.
The AggreWell system consists of a high-density array of pyramid-shaped microwells, into which a suspension of single cells is centrifuged. The numbers of cells clustering at the bottom of each microwell, and the number and ratio of distinct cell types involved depend only on the properties of the suspension introduced by the experimenter. Thus, we are able to generate tumor spheroids of arbitrary size and composition without needing to modify the underlying platform technology. The hundreds of microwells per square centimeter of culture surface area in turn ensure that extremely high production levels may be attained via a straightforward, nonlabor-intensive process. We therefore expect that this protocol will be broadly useful to researchers in the tumor spheroid field.

We introduce a protocol for the generation of large numbers (thousands to hundreds of thousands) of uniform size- and composition-controlled tumor spheroids, using commercially available microwell plates.

マイクロウェルプレートを用いてサイズ制御の腫瘍球、多数の生産

Tumor spheroids are increasingly recognized as an important in vitro model for the behavior of tumor cells in three dimensions. More physiologically ...

From Voxels to Knowledge: A Practical Guide to the Segmentation of Complex Electron Microscopy 3D-Data

Modern 3D electron microscopy approaches have recently allowed unprecedented insight into the 3D ultrastructural organization of cells and tissues, enabling the visualization of large macromolecular machines, such as adhesion complexes, as well as higher-order structures, such as the cytoskeleton and cellular organelles in their respective cell and tissue context. Given the inherent complexity of cellular volumes, it is essential to first extract the features of interest in order to allow visualization, quantification, and therefore comprehension of their 3D organization. Each data set is defined by distinct characteristics, e.g., signal-to-noise ratio, crispness (sharpness) of the data, heterogeneity of its features, crowdedness of features, presence or absence of characteristic shapes that allow for easy identification, and the percentage of the entire volume that a specific region of interest occupies. All these characteristics need to be considered when deciding on which approach to take for segmentation.
The six different 3D ultrastructural data sets presented were obtained by three different imaging approaches: resin embedded stained electron tomography, focused ion beam- and serial block face- scanning electron microscopy (FIB-SEM, SBF-SEM) of mildly stained and heavily stained samples, respectively. For these data sets, four different segmentation approaches have been applied: (1) fully manual model building followed solely by visualization of the model, (2) manual tracing segmentation of the data followed by surface rendering, (3) semi-automated approaches followed by surface rendering, or (4) automated custom-designed segmentation algorithms followed by surface rendering and quantitative analysis. Depending on the combination of data set characteristics, it was found that typically one of these four categorical approaches outperforms the others, but depending on the exact sequence of criteria, more than one approach may be successful. Based on these data, we propose a triage scheme that categorizes both objective data set characteristics and subjective personal criteria for the analysis of the different data sets.

The bottleneck for cellular 3D electron microscopy is feature extraction (segmentation) in highly complex 3D density maps. We have developed a set of criteria, which provides guidance regarding which segmentation approach (manual, semi-automated, or automated) is best suited for different data types, thus providing a starting point for effective segmentation.

ボクセルからの知識へ：複雑な電子顕微鏡3D-データのセグメンテーションの実用ガイド

Modern 3D electron microscopy approaches have recently allowed unprecedented insight into the 3D ultrastructural organization of cells and tissues, ...

Scaled Anatomical Model Creation of Biomedical Tomographic Imaging Data and Associated Labels for Subsequent Sub-surface Laser Engraving (SSLE) of Glass Crystals

Biomedical imaging modalities like computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) provide excellent platforms for collecting three-dimensional data sets of patient or specimen anatomy in clinical or preclinical settings. However, the use of a virtual, on-screen display limits the ability of these tomographic images to fully convey the anatomical information embedded within. One solution is to interface a biomedical imaging data set with 3D printing technology to generate a physical replica. Here we detail a complementary method to visualize tomographic imaging data with a hand-held model: Sub Surface Laser Engraving (SSLE) of crystal glass. SSLE offers several unique benefits including: the facile ability to include anatomical labels, as well as a scale bar; streamlined multipart assembly of complex structures in one medium; high resolution in the X, Y, and Z planes; and semi-transparent shells for visualization of internal anatomical substructures. Here we demonstrate the process of SSLE with CT data sets derived from pre-clinical and clinical sources. This protocol will serve as a powerful and inexpensive new tool with which to visualize complex anatomical structures for scientists and students in a number of educational and research settings.

Scaled Anatomical Model Creation of Biomedical Tomographic Imaging Data and Associated Labels for Subsequent Sub-surface Laser Engraving SSLE of Glass Crystals

A methodology is described herein for representing anatomical imaging data within crystals. We create scaled three-dimensional models of biomedical imaging data for use in Sub-Surface Laser Engraving (SSLE) of crystal glass. This tool offers a useful complement to computational display or three-dimensionally printed models used within clinical or educational settings.

ガラスの結晶の次のサブ表面レーザー彫刻のための生物医学断層画像データと関連するラベルのスケーリングされた解剖モデルの作成（SSLE）

Biomedical imaging modalities like computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) provide excellent platforms for collecting three-dimensional data ...

Fragility Assessment of Bovine Cortical Bone Using Scratch Tests

Bone is a complex hierarchical material with five distinct levels of organization. Factors like aging and diseases like osteoporosis increase the fragility of bone, making it fracture-prone. Owing to the large socio-economic impact of bone fracture in our society, there is a need for novel ways to assess the mechanical performance of each hierarchical level of bone. Although stiffness and strength can be probed at all scales &#8211; nano-, micro-, meso-, and macroscopic &#8211; fracture assessment has so far been confined to macroscopic testing. This limitation restricts our understanding of bone fracture and constrains the scope of laboratory and clinical studies. In this research, we investigate the fracture resistance of bone from the microscopic to the mesoscopic length scales using micro scratch tests combined with nonlinear fracture mechanics. The tests are performed in the short longitudinal orientation on bovine cortical bone specimens. A meticulous experimental protocol is developed and a large number (102) of tests are conducted to assess the fracture toughness of cortical bone specimens while accounting for the heterogeneity associated with bone microstructure.

This study assesses the fracture toughness of bovine cortical bone at the sub-meso levels using microscopic scratch tests. This is an original, objective, rigorous, and reproducible method proposed to probe fracture toughness below the macroscopic scale. Potential applications are studying changes in bone fragility due to diseases like osteoporosis.

スクラッチ テストによるウシ皮質骨の脆弱性評価

Bone is a complex hierarchical material with five distinct levels of organization. Factors like aging and diseases like osteoporosis increase the ...

Databases to Efficiently Manage Medium Sized, Low Velocity, Multidimensional Data in Tissue Engineering

Science relies on increasingly complex data sets for progress, but common data management methods such as spreadsheet programs are inadequate for the growing scale and complexity of this information. While database management systems have the potential to rectify these issues, they are not commonly utilized outside of business and informatics fields. Yet, many research labs already generate "medium sized", low velocity, multi-dimensional data that could greatly benefit from implementing similar systems. In this article, we provide a conceptual overview explaining how databases function and the advantages they provide in tissue engineering applications. Structural fibroblast data from individuals with a lamin A/C mutation was used to illustrate examples within a specific experimental context. Examples include visualizing multidimensional data, linking tables in a relational database structure, mapping a semi-automated data pipeline to convert raw data into structured formats, and explaining the underlying syntax of a query. Outcomes from analyzing the data were used to create plots of various arrangements and significance was demonstrated in cell organization in aligned environments between the positive control of Hutchinson-Gilford progeria, a well-known laminopathy, and all other experimental groups. In comparison to spreadsheets, database methods were enormously time efficient, simple to use once set up, allowed for immediate access of original file locations, and increased data rigor. In response to the National Institutes of Health (NIH) emphasis on experimental rigor, it is likely that many scientific fields will eventually adopt databases as common practice due to their strong capability to effectively organize complex data.

Many researchers generate "medium-sized", low-velocity, and multi-dimensional data, which can be managed more efficiently with databases rather than spreadsheets. Here we provide a conceptual overview of databases including visualizing multi-dimensional data, linking tables in relational database structures, mapping semi-automated data pipelines, and using the database to elucidate data meaning.

組織工学における中型、低速度、多次元データを効率的に管理するデータベース

Science relies on increasingly complex data sets for progress, but common data management methods such as spreadsheet programs are inadequate for the ...

Simple, Affordable, and Modular Patterning of Cells using DNA

The relative positioning of cells is a key feature of the microenvironment that organizes cell-cell interactions. To study the interactions between cells of the same or different type, micropatterning techniques have proved useful. DNA Programmed Assembly of Cells (DPAC) is a micropatterning technique that targets the adhesion of cells to a substrate or other cells using DNA hybridization. The most basic operations in DPAC begin with decorating cell membranes with lipid-modified oligonucleotides, then flowing them over a substrate that has been patterned with complementary DNA sequences. Cells adhere selectively to the substrate only where they find a complementary DNA sequence. Non-adherent cells are washed away, revealing a pattern of adherent cells. Additional operations include further rounds of cell-substrate or cell-cell adhesion, as well as transferring the patterns formed by DPAC to an embedding hydrogel for long-term culture. Previously, methods for patterning oligonucleotides on surfaces and decorating cells with DNA sequences required specialized equipment and custom DNA synthesis, respectively. We report an updated version of the protocol, utilizing an inexpensive benchtop photolithography setup and commercially available cholesterol modified oligonucleotides (CMOs) deployed using a modular format. CMO-labeled cells adhere with high efficiency to DNA-patterned substrates. This approach can be used to pattern multiple cell types at once with high precision and to create arrays of microtissues embedded within an extracellular matrix. Advantages of this method include its high resolution, ability to embed cells into a three-dimensional microenvironment without disrupting the micropattern, and flexibility in patterning any cell type.

Here we present a protocol to micropattern cells at single-cell resolution using DNA-programmed adhesion. This protocol uses a benchtop photolithography platform to create patterns of DNA oligonucleotides on a glass slide and then labels cell membranes with commercially available complementary oligonucleotides. Hybridization of the oligos results in programmed cell adhesion.

DNAを用いた細胞のシンプル、手頃な価格、モジュール式パターニング

The relative positioning of cells is a key feature of the microenvironment that organizes cell-cell interactions. To study the interactions between cells ...

Modulating Shape of Polyester Based Polymersomes using Osmotic Pressure

Polymersomes are membrane-bound, bilayer vesicles created from amphiphilic block copolymers that can encapsulate both hydrophobic and hydrophilic payloads for drug delivery applications. Despite their promise, polymersomes are limited in application due to their spherical shape, which is not readily taken up by cells, as demonstrated by solid nanoparticle scientists. This article describes a salt-based method for increasing the aspect ratios of spherical poly(ethylene glycol) (PEG)- based polymersomes. This method can elongate polymersomes and ultimately control their final shape by adding sodium chloride in post-formation dialysis. Salt concentration can be varied, as described in this method, based on the hydrophobicity of the block copolymer being used as the base for the polymersome and the target shape. Elongated nanoparticles have the potential to better target the endothelium in larger diameter blood vessels, like veins, where margination is observed. This protocol can expand therapeutic nanoparticle applications by utilizing elongation techniques in tandem with the dual-loading, long-circulating benefits of polymersomes.

Polymersomes are self-assembled polymeric vesicles that are formed in spherical shapes to minimize Gibb's Free Energy. In the case of drug delivery, more elongated structures are beneficial. This protocol establishes methods to create more rod-like polymersomes, with elongated aspect ratios, using salt to induce osmotic pressure and reduce internal vesicle volumes.

浸透圧を用いたポリエステル系ポリマーの変形形状

Polymersomes are membrane-bound, bilayer vesicles created from amphiphilic block copolymers that can encapsulate both hydrophobic and hydrophilic payloads ...

GeNemo を用いたエピゲノムデータのパターンベースの検索

要約

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コラーゲンゲル含有する細胞のモジュールを使用してマイクロ組織の作製

低強度の超音波を用いた接着依存性のシグナルの誘導

グライディングアッセイを用いて生体高分子の曲げ剛性の測定

マイクロウェルプレートを用いてサイズ制御の腫瘍球、多数の生産

ボクセルからの知識へ：複雑な電子顕微鏡3D-データのセグメンテーションの実用ガイド

ガラスの結晶の次のサブ表面レーザー彫刻のための生物医学断層画像データと関連するラベルのスケーリングされた解剖モデルの作成（SSLE）

スクラッチテストによるウシ皮質骨の脆弱性評価

組織工学における中型、低速度、多次元データを効率的に管理するデータベース

DNAを用いた細胞のシンプル、手頃な価格、モジュール式パターニング

浸透圧を用いたポリエステル系ポリマーの変形形状

GeNemo を用いたエピゲノム データのパターン ベースの検索

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コラーゲンゲル含有する細胞のモジュールを使用してマイクロ組織の作製

低強度の超音波を用いた接着依存性のシグナルの誘導

グライディングアッセイを用いて生体高分子の曲げ剛性の測定

マイクロウェルプレートを用いてサイズ制御の腫瘍球、多数の生産

ボクセルからの知識へ：複雑な電子顕微鏡3D-データのセグメンテーションの実用ガイド

ガラスの結晶の次のサブ表面レーザー彫刻のための生物医学断層画像データと関連するラベルのスケーリングされた解剖モデルの作成（SSLE）

スクラッチ テストによるウシ皮質骨の脆弱性評価

組織工学における中型、低速度、多次元データを効率的に管理するデータベース

DNAを用いた細胞のシンプル、手頃な価格、モジュール式パターニング

浸透圧を用いたポリエステル系ポリマーの変形形状

GeNemo を用いたエピゲノムデータのパターンベースの検索

スクラッチテストによるウシ皮質骨の脆弱性評価