Name: pattern-based search of epigenomic data using genemo
Uploaded: 2017-10-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 38 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo at JoVE.com

이 작품은 NIH에 의해 지원 되었다 NICHD NHGRI에서 R01HG008135에서에서 DP1HD087990를 포함 하 여 부여. 우리는 귀중 한 피드백을 위한 종 실험실의 구성원 감사.
작가 기부: X.C. 및 A.T.Z. 업데이트 GeNemo 코딩 새로운 인터페이스와 기능; A.T.Z. 생산 사내 샘플 비디오; A.T.Z., X.C 및 S.Z.는 종이 썼다.

참고: 프로토콜 어디 일시 중지 될 수 있습니다.
 1. 기본 설치 <ol><li>얻기 침대, 봉우리 형식, 또는 게놈으로 입력 데이터를 포함 하는 중요 인물 7 파일. 파일 확장 이름이 있어야 &#34; 침대 &#34;, &#34; broadpeaks &#34; &#34; narrowpeaks &#34;, 또는 &#34; 중요 &#34; 각각. 
	&#8203; 참고: 이러한 유형의 파일의 압축된 버전도 작동 합니다.</li>
	<li>인터넷 브라우저를 사용 하 여 genemo.org에가 서. 가장 일반적인 인터넷 브라우저를 실행할 수 있는 모든 운영 체제 GeNemo를 사용 하 여 수 있어야 합니다.
	<ol><li>선택 드롭다운 메뉴를 사용 하 여에 대 한 검색 하는 종. 현재 사용할 수 있는 포함 인간 종과 마우스.</li>
		<li>업로드 사용자 파일 url 또는 직접 업로드를 사용 하 여. 중요는 url 업로드 방법만 작업 파일. 침대와 봉우리 (흔들기 파일은 지금 현재 기본 데이터로 업로드할 수 없습니다) 두 가지 방법으로 파일 작업을 포맷.</li>
	</ol></li></ol> 2. 옵션 설치 <ol><li>검색 완료 되 면 검색 결과 이메일로 받으려면 해당 상자에 전자 메일 주소 제공. 
	&#8203; 참고: 게놈의 또는 많은 수의 트랙 (아래 참조)에 대 한 큰 부분을 검색할 때 것이 좋습니다 때문에 검색 시간이 오래 걸릴 수 있습니다 사용자의 이메일을 제공 하. 예를 들어 100 megabase 검색 소요 약 15 s. 검색 결과에 대 한 링크는 검색 완료 되 면 제공 된 이메일 주소로 전송 됩니다. 링크는 검색 완료 후 7 일 이내에 만료 됩니다.</li>
	<li>중요 파일을 제공 하거나 흔들기 디스플레이 파일 url에서 있을 수 있습니다. 이 디스플레이 파일; 결과 영향을 미치지 않습니다. 그것은 결과 함께 표시 됩니다.</li>
	<li>해당 상자에 (를 포함 하 여 염색체와 기본적인 쌍 위치) 검색 범위를 지정.
	<ol><li>염색체 기본적인 쌍, 시작 목록과 끝 기본적인 쌍.</li>
		<li>사용 &#39; chrN &#39; 염색체 형식에 대 한 어디 &#39; N &#39;는 염색체 번호/문자 (1, 2, &#8230; X 또는 Y). 기본적인 쌍에 대 한 숫자에서 입력.</li>
		<li>모든 3 항목 사이의 공백을 포함 하거나 염색체 수와 1 루 쌍 및 2 개의 자료 쌍 사이의 하이픈 사이 콜론 (:)을 포함 합니다. 예: chr1:1000000-2000000, chr1 chr1 1000000 2000000 chr1:1000000 2000000 1000000 2000000. 
		참고: 2.1-2.3 단계는 선택 사항.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg" /> 그림 1 : GeNemo &#39; s 프론트 페이지 작성 필요한 분야. 사용자 종, 검색 파일 및 검색 범위를 입력 하 고 그에 대 한 검색 하고자 하는 트랙을 선택 해야 합니다. 이메일 주소와 파일 표시 선택 사항입니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
 3. 데이터 선택 <img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg" /> 그림 2 : 트랙 선택 창. 이것은 클릭 하 여 키워는 &#34; 데이터 선택 &#34; 첫 페이지에 단추. 여기서, 사용자에 대 한 입력된 파일을 검색 하려면 트랙을 선택 합니다. 트랙의 일부는 이미 기본적. 선정 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol><li>데이터 선택 버튼을 클릭 하면 트랙 (즉, 쿼리를 추가 하려면)에 대 한 검색의 유형을 선택 하십시오. 연구소는 세계 각국에서 많은 다른 데이터 집합을 포함 하는 트랙 컬렉션.
	<ol><li>트랙 목록이 매우 긴으로, 사용자 (위)에 필터 단추를 사용 하 여 트랙 선택 촉진 하고자 할 수 있습니다. 트랙 실험, 조직, 세포 선 또는 실험실에 의해 필터링 할 수 있습니다</li>
		<li>트랙 선택 실행 수 있도록 하단에 5 개의 단추가 있다: 모두 선택 일 없음에 선택, 추가, 필터, 제외.</li>
		<li>모두 선택 &#34; 및 &#34; 선택 없음 &#34; 단정.</li>
		<li>는 &#34; 추가 &#34; 쿼리를 현재 선택 된 트랙을 추가 하는 버튼. 그것은 논리 게이트 역할을 &#34; 또는 &#34;. 참고는 (예를 들어, 특정 실험, 조직, 세포 또는 실험실) 위의 필터를 선택 하면 추가 하지 않습니다 자동으로 해당 검색 쿼리를 추적 합니다. 사용자가 합니다 먼저 트랙 (예를 들어, 뇌, 간 조직에서), 선택한 다음에 &#34; 추가 &#34; 쿼리에 추가 버튼을. 트랙을 선택할 때 note만 필터 필터 창에서 열린된 탭에 지정 된 검색 쿼리에 적용 됩니다. 다른 탭에 선택 필터 창에 저장 되지만 검색 쿼리에 적용 되지 것입니다.</li>
		<li>는 &#34; 필터 &#34; 버튼 쿼리에서 필터 창에서 현재 선택 된 트랙의 종류만을 유지 하 고 다른 모든 종류의 트랙을 제거 합니다. 그것은 논리 게이트 역할 &#34;와 &#34;. 기본적으로, &#34; 필터 &#34; 트랙 (예를 들어, 특정 조직 특정 실험실)의 2 개의 종류 사이 상호 작용의 선택을 허용. &#34; 필터 &#34; 그들은 아직 없는 경우 쿼리에서 쿼리를 선택한 유형의 트랙을 추가 하지 않습니다.</li>
		<li>는 &#34; 제외 &#34; 버튼 쿼리에서 필터 창에서 현재 선택 된 트랙의 모든 종류를 제거 합니다. 그것은 논리 게이트 역할 &#34; 하지 &#34;, 반대에 &#34; 필터 &#34; 기능. 다시, &#34; 제외 &#34; 하지 쿼리 필터 창에서 현재 선택 된 모든 트랙을 추가 하지 않습니다.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg" /> 그림 3 : 필터 창 . 이것은 클릭 하 여 키워는 &#34; 필터 &#34; 트랙 선택 창에서 단추. 여기서, 사용자 상대적 용이성. 동시에 많은 트랙을 선택할 수 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
 <img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg" /> 그림 4 : filter 함수를 사용 하는 방법. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol start="2"> <li>쿼리에 원하는 트랙을 추가한 후 클릭는 &#34; 업데이트 &#34; 오른쪽 하단에 버튼. 이 데이터를 선택 하는 두 가지를 수용 하기 위해 필요 하다: 개별 데이터 트랙을 선택 하거나 필터링/제외. &#34; 다시 보기 &#34; 단추 인간/마우스 배아 줄기 세포에서 유전자 표현 규제에 관련 된 기본 트랙에 쿼리를 다시 설정 됩니다. 
	참고: 선택 트랙을 통해 검색할 수 &#34; 데이터 선택 &#34;는 옵션 이지만 권장 됩니다기본 검색 트랙은 대부분 사용자에 게 적합 하지 원인 &#39; s 요구.</li>
</ol> 4. 검색 및 결과 <ol><li>클릭에 &#34; 검색 &#34; 데이터 선택 후 버튼. 검색 시간이 좀 걸릴 수 있습니다.</li>
	<li>검색 완료 되 면, 사용자가 결과 페이지에서 다양 한 상자를 볼 것 이다. 각 상자는 어디에 사용자는 게놈의 섹션을 나타냅니다 &#39; s 데이터 파일은 하나 이상의 트랙 사용자 쿼리는 밀접 하 게 일치 패턴.
	<li>아무 상자 표시, 해 더 많은 종류의 트랙을 검색 하거나 검색 범위 동일한 입력 파일 큰 경우 <ol>. 모든 것을 다시 실행 하지 않고이 작업을 수행 하는 쉬운 방법 클릭 하 여 &#34; &#9776; &#34; 로고 옆 버튼. 이 검색을 수정 하려면 사용자를 허용 하는 사이드바를 열 것 이다.</li>
		<li>결과 클릭 하 여 침대 파일로 내보낼 수 있습니다는 &#34; 침대 파일 다운로드 &#34; 결과 페이지의 하단에 있는 버튼.</li>
	</ol></li> <li>시각화 단추 상단에 결과 시각화 하기 위해 각 상자 오른쪽의.
	일부 기본 추적 및 <ol><li>시각화에 패널 오른쪽, 여러 가지 통합 사용자 입력된 파일 표시 파일 하나 입력 했다, 트랙, 일치 하는 경우 데이터를 포함 하 여 표시 됩니다. 결과 사용자 추가 조사에 대 한 제공 된 데이터 집합에 대 한 알려진된 인코딩 데이터 집합을 비교할 수 있습니다. 사용자 또한 UCSC 유전자 쿼리 결과의 컨텍스트 참조를 참조할 수 있습니다. 여러 셀 라인/조직에서 트랙을 선택 하는 경우 사용자 지정 된 데이터 집합 및 인코딩 데이터 집합 사이의 유사성의 조직 특이성에 대 한 통찰력을 얻기 위해 같은 결과 사용할 수 있습니다.</li>
		<li>결과에 페이지 사용자 상류 또는 하류 모든 트랙에 드래그 수 있습니다 게놈;의 마우스 커서 좌표를 켜져 있을 때 사용자 및 사용 수 있습니다 마우스 휠 확대 / 축소.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg" /> 그림 5 : 결과 페이지. 이 특정 검색 363 일치 지역 반환. 클릭 하 여 첫 번째 일치 영역 표시를 할 수 있습니다는 &#34; 표시 &#34; 각 결과 영역 상자 맨 아래 왼쪽에 단추. 디스플레이 창의 왼쪽된 부분에서 볼 수 있습니다 두 개의 데이터 파일 (입력 및 선택한 트랙)은 비슷한 신호 강도 패턴. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg" target="_blank">를 클릭 하십시오 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기.</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>

저자는 공개 경쟁 금융 관심 없다 있다.

제공 하는 새로운 생물 학적 통찰력8인간 게놈 시퀀싱의 풍부한 잠재력을 달성 하는 epigenome에 대 한 철저 한 이해가 필요 합니다. 현재 데이터 설명 및 제목 (즉, 메타 데이터)1온라인 epigenomic 데이터 집합을 검색 하는 방법만이 있다. 이 심각 하 게 검색 하나 epigenomic 데이터와 함께 할 수 있는의 유형을 제한 합니다. Epigenomic 데이터에 대 한 패턴 기반 검색 도구 새로운 생물 학적 통찰력으로 이어질 수 있는 다른 epigenomic 마크 사이의 관계를 탐구 하는 것이 필수적입니다. GeNemo, 데이터 및 메타 데이터 하지 내용 검색, 인코딩 데이터베이스 사용자 생성와 같은 게시 된 depositories에서 epigenomic 데이터에서 패턴을 비교 하는 종류의 첫 번째 서비스 또는 데이터 집합5다운로드. 이 텍스트 기반 시퀀스 검색 도구 되었다 1990 년대에 널리 널리 그냥 전세계 연구자에 액세스할 수 있는 epigenomic 검색 도구의 가용성의 시작을 표시 한다. 현재, GeNemo 이외의 epigenomic 데이터에 대 한 온라인 검색 패턴 기반 도구에 대 한 대안입니다.
인간 배아 줄기 세포 (예를 들어 E2F6 바인딩 신호 파일을 또는 인코딩 데이터 포털에서 사용할 수 있는 공동 나타나는 히스톤 수정 transcriptional 요소 E2F6와 다른 후 표시를 검색 하는 GeNemo를 사용 하 여 하나의 잠재적인 예 https://sysbio.ucsd.edu/public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.bed)입니다. H1 hESC에 모든 인코딩 데이터 집합에 대 한 검색 쿼리로이 파일을 사용 하 여 GeNemo E2F6 바인딩 신호 H3K4me1, H3K4me2, H3K4me3, 및 H3K27me3, E2F6를 통해 몇 가지 유전자 조절 보여주는 기존 연구 동의와 농축 심하게 표시 됩니다. H3K279의 메 틸 화입니다. 다른 한편으로, 동일한 가족, E2F710요소와 상호 작용 하는 것으로 알려져 있는 E2F6 CtBP2 바인딩 사이트 colocalization 것 같습니다. 많은 수의 후 성적인 부호, transcriptional 요소 바인딩 신호 및 인코딩에 포함 된 다른 신호에 대 한 전체 게놈에 대 한 이러한 결과 추가 분석에 대 한 모든 잠재적인 목표를 제공할 수 있는 GeNemo로 비교적 쉽게 얻어질 수 있다.
이후 첫 번째 게시5 epigenomic 웹 기반 데이터 검색 도구로 GeNemo의, GeNemo의 결과 섹션 GeNemo의 첫 페이지와 어울리는 모습을 새롭게 했다. 밀접 하 게 이전 결과 섹션 UCSC 게놈 브라우저 결과 섹션을 미러 하 고 디스플레이 대 한 원격 UCSC 서버에 크게 의존 했다. 새로운 인터페이스와 함께 GeNemo는 더 쉽고 UCSC 게놈 서버에 더 이상 의존 (데이터는 여전히 원격으로 인출 됩니다). 이것은 GeNemo 더 강력 하 고 덜 코드 변경 문제에 취약 UCSC 서버에 있습니다. 또한, GeNemo의 새로운, 더 빠른 폴리머 인터페이스 시각화 하 고 데이터에서 패턴 분석 도구를 더 많은 사용자를 제공 합니다.
중요 한 단계는 적절 한 입력된 파일을 제공 하 고 데이터 트랙에 대 한 검색을 선택 하면 포함 됩니다. 사용자가 다양 한 실험 하는 것이 좋습니다 트랙 선택 기능을 어떻게 다른 명령과 선택 과정 원하는 결과 달성 하기 위해 결합 될 수 있다. 특히, "추가" 기능 "필터링" 또는 "제외" 논리 게이트 명령으로 사용할 수 있는 쿼리를 선택 하는 원하는 트랙을 추가 하는 데 필요한는 참고 "AND" 및 "또는", 각각. "업데이트" 기능 검색을 구현 하기 전에 모든 선택에 영향을 줄 필요 합니다. 결과가 반환 될 때 사용자 수 확인 입력된 데이터 파일, 더 많은 트랙을 검색 하거나 검색 범위를 증가. 오류가 있을 때마다 정확 하 게 오류를 정의 팝업 창이 있을 것입니다. 비록 몇 가지 모호한 오류 있습니다. 예를 들어 윈도우는 '파일 업로드 된' 때, 중 아무 파일을 업로드 또는 업로드 된 파일 허용 형식의 되었고, 결과적으로, 프로그램은 올바르게 읽을 수 있습니다. 파일 업로드 허용 파일 형식 모두 업로드 방법에 대 한 침대와 봉우리 서식 파일 및 온라인 링크 업로드만 중요 포함 됩니다. 이러한 파일 포맷의 압축된 버전도 사용할 수 있습니다.
이 방법의 현재 한계는 아직---최적화 알고리즘 및 기능 GeNemo에 포함 합니다. GeNemo 아직 반환 된 모든 데이터 집합의 해석에 어떤 지침을 제공할 수 없습니다. 이 작업은 상당한 지식과 게놈 epigenome의 생물학에 전문 지식이 필요로 하는 사용자까지 이다. 또한, 또 다른 현재 한계가입니다 사용자 검색의 감도 및 잡음 레벨을 변경할 수 없습니다. 우리는 개선 하 고 GeNemo의 패턴 검색 기능 및 나중에 데이터 집합 컬렉션에 확장을 계속 기대 합니다.

최근의 기술 진보는 epigenomic 또는 생물 학적 통찰력을 추출 관련 분석 도구 개발을 능가 하는 기능 게놈 데이터 depositories의 급속 한 확장에 대 한 수 있다. Epigenomic 데이터를 분석 하는 한 가지 중요 한 방법은 데이터 depositories와 새로운 지식으로 이어질 수 있는 패턴 일치에 대 한 백과 사전의 DNA 요소 (인코딩)1 프로젝트에서 특히 그들에 대 한 사용자 생성 데이터를 검색 하는 것입니다. 예를 들어, 게놈 전체 정의 loci에서 두 개의 서로 다른 epigenomic 표시의 패턴에서 유사성을 식별 다른 분자 선수 chromatin 구조 및 transcriptional 규칙2 에 의해 조율 된 행동을 나타낼 수 있습니다. ,34.
기존의 텍스트 기반 검색 엔진 유효 하지 않습니다 이와 DNA 시퀀스와 달리 주로 epigenomic 데이터 농도 또는 기능 게놈 지역의 형태로 존재 하기 때문에. GeNemo, 유전자 Nemo (니 모를 찾아서)로 서5패턴 기반 검색 사용 하 여이 충족 되지 요구를 해결 하기 위해 개발 되었다. 알고리즘의 마르코프 체인 몬테 카를로 극대화 과정5을 이용 한다. 사용자가 자신의 데이터 나 dataset 패턴에서 유사성을 식별 depositories 검색 온라인 epigenomic 데이터의 배열에서 다운로드.
GeNemo의 현재 버전은 업데이트 된 디스플레이, 캘리포니아 대학, 산타 크루즈 (UCSC) 게놈 브라우저6, 더 튼튼하게 인터페이스 이며 후자에 변화에 의해 발생 하는 문제에 덜 취약. 특히, GeNemo의 결과 페이지는 UCSC 게놈 브라우저 인터페이스에 기반 하는 데 사용, GeNemo의 현재 버전 자체 결과 페이지를 지원 하며 결과적으로 더 이상 부정적인 영향을 UCSC 게놈 브라우저 구조 변경. GeNemo 모든 게놈 신호, 등 단백질 바인딩, 히스톤 수정, chromatin 접근성, 토폴로지 도메인, 쿼리 큰 컨소시엄에서 알려진된 데이터 세트 사이 colocalized/비슷한 세그먼트를 찾을 수로 사용할 수 있습니다. 따라서, 관심의 다른 epigenomic 데이터와 대규모 게놈 프로젝트에서 생성 된 알려진된 데이터 사이의 관계를 연구 하는 중요 한 도구입니다.

<table><tbody><tr><td>GENEMO</td><td>https://www.genemo.org</td><td></td><td>Comparative Epigenome Browser</td></tr></tbody></table>

pattern-based search of epigenomic data using genemo

강력한 텍스트 기반 검색 도구에 비해 게놈 RNA 시퀀싱 데이터, epigenomic 및 다른 기능 게놈 데이터의 패턴 기반 검색에 대 한 현재 방법론은 매우 제한 된 또는. GeNemo는이 목표를 수행 하는 첫 번째 온라인 검색 도구입니다. 사용자가 브라우저 확장 데이터 (침대), 봉우리, 및 중요 형식, 기능 게놈 데이터를 입력 하 고 세 가지 형식 중 하나에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 사용자와는 백과 사전의 DNA 요소 (인코딩) 다른 epigenomic 마크, transcriptional 요소 바인딩 사이트 및 chromatin 대표 온라인 데이터 집합의 다양 한에서 선택 하는 데이터 집합에 대 한, 검색의 유형을 지정할 수 있습니다. hypersensitivities 또는 특정 세포 유형, 발달 단계 또는 종 (마우스 또는 인간)과. GeNemo 수 수는 브라우저에서 볼로 침대 파일 형태로 다운로드 입력된 데이터에 패턴 일치와 게놈 영역의 목록을 반환 합니다. 업그레이드 된 GeNemo 그래픽 디스플레이 개선 하 고 보다 강력한 인터페이스, 캘리포니아 대학, 산타 크루즈 (UCSC) 게놈 브라우저 변경 오류 경향이 더 이상 이다. 일반적인 문제에 대 한 문제 해결 단계를 설명 합니다. 기능 게놈 데이터의 양이 기하급수적으로 확장 하 고, 개발 하 고 데이터 분석 및 해석에 대 한 GeNemo와 같은 새로운 bioinformatic 도구 수정 중요 한 필요가 있다.

여기 그림 5 에 표시는 가장된 검색이입니다. 인류를 선택 하 고 해당 샘플 파일이 입력된 데이터 파일로 사용 된. 또한, 그림 3에서 보듯이 기본 트랙 선정 됐다. 일치 하는 지역, 363의 총 있었고 첫 번째 영역 표시 페이지에 표시 됩니다. 그것은에서 강도 패턴 입력된 파일에 대 한 염색체 1에 17036000 17038000 기초 및 선택한 트랙 중 하나는 매우 유사 볼 수 있습니다.

Watch this Scientific Journal Video about Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo at JoVE.com

Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

DNA 시퀀스 데이터와는 달리 epigenomic 데이터 쉽게 텍스트 기반 검색을 복종 하지는. 업그레이드 된 버전의 GeNemo, 웹 기반 생물 정보학 도구를 사용 하 여 유사성 백과 사전의 DNA 요소를 포함 하 여 사용할 수 있는 온라인 데이터베이스를 비교 하는 epigenomic 데이터에 대 한 패턴 기반 검색을 수행 하는 절차는 여기에 제시 된 사용자의 데이터입니다.

GeNemo를 사용 하 여 Epigenomic 데이터의 패턴 기반 검색

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

Research

JoVE Journal

Bioengineering

5.0K 조회수.  University of California San Diego. DNA 시퀀스 데이터와는 달리 epigenomic 데이터 쉽게 텍스트 기반 검색을 복종 하지는. 업그레이드 된 버전의 GeNemo, 웹 기반 생물 정보학 도구를 사용 하 여 유사성 백과 사전의 DNA 요소를 포함 하 여 사용할 수 있는 온라인 데이터베이스를 비교 하는 epigenomic 데이터에 대 한 패턴 기반 검색을 수행 하는 절차는 여기에 제시 된 사용자의 데이터입니다.

비디오: Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Methyl-binding DNA capture Sequencing for Patient Tissues

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable development and differentiation of different tissue types. Dysregulation of this process is often the hallmark of various diseases like cancer. Here, we outline one of the recent sequencing techniques, Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq), used to quantify methylation in various normal and disease tissues for large patient cohorts. We describe a detailed protocol of this affinity enrichment approach along with a bioinformatics pipeline to achieve optimal quantification. This technique has been used to sequence hundreds of patients across various cancer types as a part of the 1,000 methylome project (Cancer Methylome System).

Here we present a protocol to investigate genome wide DNA methylation in large scale clinical patient screening studies using the Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq or MBD-seq) technology and the subsequent bioinformatics analysis pipeline.

환자 조직에 대한 메틸 결합 DNA 캡처 시퀀싱

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable ...

연구

유전학

An Integrated Platform for Genome-wide Mapping of Chromatin States Using High-throughput ChIP-sequencing in Tumor Tissues

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of associated loci. In addition, the presence of specific modifications has been used to determine the position and identity non-coding functional elements such as enhancers. In recent years, chromatin immunoprecipitation followed by next generation sequencing (ChIP-seq) has become a powerful tool in determining the genome-wide profiles of individual histone modifications. However, it has become increasingly clear that the combinatorial patterns of chromatin modifications, referred to as Chromatin States, determine the identity and nature of the associated genomic locus. Therefore, workflows consisting of robust high-throughput (HT) methodologies for profiling a number of histone modification marks, as well as computational analyses pipelines capable of handling myriads of ChIP-Seq profiling datasets, are needed for comprehensive determination of epigenomic states in large number of samples. The HT-ChIP-Seq workflow presented here consists of two modules: 1) an experimental protocol for profiling several histone modifications from small amounts of tumor samples and cell lines in a 96-well format; and 2) a computational data analysis pipeline that combines existing tools to compute both individual mark occupancy and combinatorial chromatin state patterns. Together, these two modules facilitate easy processing of hundreds of ChIP-Seq samples in a fast and efficient manner. The workflow presented here is used to derive chromatin state patterns from 6 histone mark profiles in melanoma tumors and cell lines. Overall, we present a comprehensive ChIP-seq workflow that can be applied to dozens of human tumor samples and cancer cell lines to determine epigenomic aberrations in various malignancies.

Here, we describe an optimized high-throughput ChIP-sequencing protocol and computational analyses pipeline for the determination of genome-wide chromatin state patterns from frozen tumor tissues and cell lines.

종양 조직에 높은 처리량 칩 시퀀스를 사용 하 여 Chromatin의 게놈 넓은 매핑 위한 통합된 플랫폼

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of ...

암 연구학

A Fast and Quantitative Method for Post-translational Modification and Variant Enabled Mapping of Peptides to Genomes

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly being extended to integrative studies to enhance the understanding of molecular dynamics within cells. Current tools for the visualization and integration of proteomics with other omics datasets are inadequate for large-scale studies. Furthermore, they only capture basic sequence identify, discarding post-translational modifications and quantitation. To address these issues, we developed PoGo to map peptides with associated post-translational modifications and quantification to reference genome annotation. In addition, the tool was developed to enable the mapping of peptides identified from customized sequence databases incorporating single amino acid variants. While PoGo is a command line tool, the graphical interface PoGoGUI enables non-bioinformatics researchers to easily map peptides to 25 species supported by Ensembl genome annotation. The generated output borrows file formats from the genomics field and, therefore, visualization is supported in most genome browsers. For large-scale studies, PoGo is supported by TrackHubGenerator to create web-accessible repositories of data mapped to genomes that also enable an easy sharing of proteogenomics data. With little effort, this tool can map millions of peptides to reference genomes within only a few minutes, outperforming other available sequence-identity based tools. This protocol demonstrates the best approaches for proteogenomics mapping through PoGo with publicly available datasets of quantitative and phosphoproteomics, as well as large-scale studies.

Here we present the proteogenomic tool PoGo and protocols for fast, quantitative, post-translational modification and variant enabled mapping of peptides identified through mass spectrometry onto reference genomes. This tool is of use to integrate and visualize proteogenomic and personal proteomic studies interfacing with orthogonal genomics data.

포스트 번역 상 수정 및 변형에 대 한 신속 하 고 양적 방법 사용의 펩 티 드 유전자에 매핑

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly ...

Optimized Analysis of DNA Methylation and Gene Expression from Small, Anatomically-defined Areas of the Brain

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to the display of physiological and behavioural phenotypes. Such environmental programming is likely to increase the susceptibility to metabolic, cardiovascular and mental diseases 3,4.
DNA methylation and histone modifications are considered key processes in the mediation of the gene-environment dialogue and appear also to underlay environmental programming 5. In mammals, DNA methylation typically comprises the covalent addition of a methyl group at the 5-position of cytosine within the context of CpG dinucleotides.
CpG methylation occurs in a highly tissue- and cell-specific manner making it a challenge to study discrete, small regions of the brain where cellular heterogeneity is high and tissue quantity limited. Moreover, because gene expression and methylation are closely linked events, increased value can be gained by comparing both parameters in the same sample.
Here, a step-by-step protocol (Figure 1) for the investigation of epigenetic programming in the brain is presented using the 'maternal separation' paradigm of early life adversity for illustrative purposes. The protocol describes the preparation of micropunches from differentially-aged mouse brains from which DNA and RNA can be simultaneously isolated, thus allowing DNA methylation and gene expression analyses in the same sample.

A streamlined workflow to study DNA methylation and gene expression changes upon early-life stress is shown. Starting from maternal separation of newborn mice and isolation of discrete brain tissues, we represent a protocol to simultaneously isolate DNA and RNA from brain tissue punches for subsequent bisulfite sequencing and RT-PCR analysis.

뇌의 작은, 해부학적인 몸의 구조 정의 분야의 DNA Methylation과 유전자 발현의 최적화 분석

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to ...

신경과학

Genome-Wide Analysis of DNA Methylation in Gastrointestinal Cancer

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is a useful measure to provide an accurate analysis of the methylation status of gastrointestinal (GI) malignancies. Given the multiple potential translational uses of DNA methylation analysis, practicing clinicians and others new to DNA methylation studies need to be able to understand step by step how these genome-wide analyses are performed. The goal of this protocol is to provide a detailed description of how this method is used for the biomarker identification in GI malignancies. Importantly, we describe three critical steps that are needed to obtain accurate results during genome-wide analysis. Clearly and concisely written, these three methods are often lacking and not noticeable to those new to epigenetic studies. We used 48 samples of a GI malignancy (gastric cancer) to highlight practically how genome-wide DNA methylation analysis can be performed for GI malignancies.

Herein, we describe a procedure for genome-wide analysis of DNA methylation in gastrointestinal cancers. The procedure is of relevance to studies that investigate relationships between methylation patterns of genes and factors contributing to carcinogenesis in gastrointestinal cancers.

위장암에서 DNA 메틸화의 게놈 전체 분석

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is ...

Sample Preparation to Bioinformatics Analysis of DNA Methylation: Association Strategy for Obesity and Related Trait Studies

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid storage processes contributing to the development of the disease. We demonstrate a complete protocol from selection to epigenetic data analysis of patients with and without obesity. All steps from the protocol were tested and validated in a pilot study. 32 women participated in the study, in which 15 individuals were classified with obesity according to Body Mass Index (BMI) (45.1 &#177; 5.4 kg/m2); and 17 individuals were classified without obesity according to BMI (22.6 &#177; 1.8 kg/m2). In the group with obesity, 564 CpG sites related to fat mass were identified by linear regression analysis. The CpG sites were in the promoter regions. The differential analysis found 470 CpGs hypomethylated and 94 hypermethylated sites in individuals with obesity. The most hypomethylated enriched pathwayswere in the RUNX, WNT signaling, and response to hypoxia. The hypermethylated pathways were related to insulin secretion, glucagon signaling, and Ca2+. We conclude that the protocol effectively identified DNA methylation patterns and trait-related DNA methylation. These patterns could be associated with altered gene expression, affecting adipogenesis and lipid storage. Our results confirmed that an obesogenic lifestyle could promote epigenetic changes in human DNA.

The present study describes the workflow to manage DNA methylation data obtained by microarray technologies. The protocol demonstrates steps from sample preparation to data analysis. All procedures are described in detail, and the video shows the significant steps.

DNA 메틸화의 생물 정보학 분석에 대한 샘플 준비 : 비만 및 관련 특성 연구를위한 협회 전략

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid ...

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried out by Public Health laboratories and regulatory agencies. Large volumes of publicly available WGS data can be used to study pathogenic populations at a large scale. Recently, a freely available computational platform called ProkEvo was published to enable reproducible, automated, and scalable hierarchical-based population genomic analyses using bacterial WGS data. This implementation of ProkEvo demonstrated the importance of combining standard genotypic mapping of populations with mining of accessory genomic content for ecological inference. In particular, the work highlighted here used ProkEvo-derived outputs for population-scaled hierarchical analyses using the R programming language. The main objective was to provide a practical guide for microbiologists, ecologists, and epidemiologists by showing how to: i) use a phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) assess frequency distributions of genotypes as a proxy for ecological fitness; iii) determine kinship relationships and genetic diversity using specific genotypic classifications; and iv) map lineage differentiating accessory loci. To enhance reproducibility and portability, R markdown files were used to demonstrate the entire analytical approach. The example dataset contained genomic data from 2,365 isolates of the zoonotic foodborne pathogen Salmonella Newport. Phylogeny-anchored mapping of hierarchical genotypes (Serovar -&#62; BAPS1 -&#62; ST -&#62; cgMLST) revealed the population genetic structure, highlighting sequence types (STs) as the keystone differentiating genotype. Across the three most dominant lineages, ST5 and ST118 shared a common ancestor more recently than with the highly clonal ST45 phylotype. ST-based differences were further highlighted by the distribution of accessory antimicrobial resistance (AMR) loci. Lastly, a phylogeny-anchored visualization was used to combine hierarchical genotypes and AMR content to reveal the kinship structure and lineage-specific genomic signatures. Combined, this analytical approach provides some guidelines for conducting heuristic bacterial population genomic analyses using pan-genomic information.

This analytical computational platform provides practical guidance for microbiologists, ecologists, and epidemiologists interested in bacterial population genomics. Specifically, the work presented here demonstrated how to perform: i) phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) frequency-based analysis of genotypes; iii) kinship and clonality analyses; iv) identification of lineage differentiating accessory loci.

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among traditional technologies, RNA interference suffers from partial target abrogation and the requirement for life-long treatments. In contrast, artificial nucleases can impose stable gene inactivation through induction of a DNA double strand break (DSB), but recent studies are questioning the safety of this approach. Targeted epigenetic editing via engineered transcriptional repressors (ETRs) may represent a solution, as a single administration of specific ETR combinations can lead to durable silencing without inducing DNA breaks.
ETRs are proteins containing a programmable DNA-binding domain (DBD) and effectors from naturally occurring transcriptional repressors. Specifically, a combination of three ETRs equipped with the KRAB domain of human ZNF10, the catalytic domain of human DNMT3A and human DNMT3L, was shown to induce heritable repressive epigenetic states on the ETR-target gene. The hit-and-run nature of this platform, the lack of impact on the DNA sequence of the target, and the possibility to revert to the repressive state by DNA demethylation on demand, make epigenetic silencing a game-changing tool. A critical step is the identification of the proper ETRs&#39; position on the target gene to maximize on-target and minimize off-target silencing. Performing this step in the final ex vivo or in vivo preclinical setting can be cumbersome.
Taking the CRISPR/catalytically dead Cas9 system as a paradigmatic DBD for ETRs, this paper describes a protocol consisting of the in vitro screen of guide RNAs (gRNAs) coupled to the triple-ETR combination for efficient on-target silencing, followed by evaluation of the genome-wide specificity profile of top hits. This allows for reduction of the initial repertoire of candidate gRNAs to a short list of promising ones, whose complexity is suitable for their final&#160;evaluation in the therapeutically relevant setting of interest.

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Here, we present a protocol for the in vitro selection of engineered transcriptional repressors (ETRs) with high, long-term, stable, on-target silencing efficiency and low genome-wide, off-target activity. This workflow allows for reducing an initial, complex repertoire of candidate ETRs to a short list, suitable for further evaluation in therapeutically relevant settings.

In Vitro (시험관 ) 표적 후성유전학적 침묵을 위한 엔지니어링된 전사 억제제 선택

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among ...

생체공학

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing for Assessment of DNA Methylation at Base Pair Resolution

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine methylation patterns in cells. Reduced representation of whole genome bisulfite sequencing was developed to detect quantitative base pair resolution cytosine methylation patterns at GC-rich genomic loci. This is accomplished by combining the use of a restriction enzyme followed by bisulfite conversion. Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing (ERRBS) increases the biologically relevant genomic loci covered and has been used to profile cytosine methylation in DNA from human, mouse and other organisms. ERRBS initiates with restriction enzyme digestion of DNA to generate low molecular weight fragments for use in library preparation. These fragments are subjected to standard library construction for next generation sequencing. Bisulfite conversion of unmethylated cytosines prior to the final amplification step allows for quantitative base resolution of cytosine methylation levels in covered genomic loci. The protocol can be completed within four days. Despite low complexity in the first three bases sequenced, ERRBS libraries yield high quality data when using a designated sequencing control lane. Mapping and bioinformatics analysis is then performed and yields data that can be easily integrated with a variety of genome-wide platforms. ERRBS can utilize small input material quantities making it feasible to process human clinical samples and applicable in a range of research applications. The video produced demonstrates critical steps of the ERRBS protocol.

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing is a method for the preparation of sequencing libraries for DNA methylation analysis based on restriction enzyme digestion combined with cytosine bisulfite conversion. This protocol requires 50 ng of starting material and yields base pair resolution data at GC-rich genomic regions.

자료 쌍 해상도에서 DNA 메틸화의 평가에 대한 표현 바이 설 파이트 시퀀싱을 감소 향상

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine ...

생물학

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay (EMSA) and DNA-affinity Precipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical disease or phenotype. For many diseases and traits, most variants are non-coding, and are thus likely to act by impacting subtle, comparatively hard to predict mechanisms controlling gene expression. Here, we describe a general strategic approach to prioritize non-coding variants, and screen them for their function. This approach involves computational prioritization using functional genomic databases followed by experimental analysis of differential binding of transcription factors (TFs) to risk and non-risk alleles. For both electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genetic variants, a synthetic DNA oligonucleotide (oligo) is used to identify factors in the nuclear lysate of disease or phenotype-relevant cells. For EMSA, the oligonucleotides with or without bound nuclear factors (often TFs) are analyzed by non-denaturing electrophoresis on a tris-borate-EDTA (TBE) polyacrylamide gel. For DAPA, the oligonucleotides are bound to a magnetic column and the nuclear factors that specifically bind the DNA sequence are eluted and analyzed through mass spectrometry or with a reducing sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) followed by Western blot analysis. This general approach can be widely used to study the function of non-coding genetic variants associated with any disease, trait, or phenotype.

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay EMSA and DNA-affinity Precipitation Assay DAPA

We present a strategic plan and protocol for identifying non-coding genetic variants affecting transcription factor (TF) DNA binding. A detailed experimental protocol is provided for electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genotype-dependent TF DNA binding.

전기 영동 이동성 분석 (EMSA) 및 Shift 키를 사용하여 기능 비 코딩 유전자 변형에 대한 심사 DNA 화성 강수 분석 (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical ...