Bu eser NIH tarafından desteklenen DP1HD087990 NICHD, NHGRI üzerinden R01HG008135 üzerinden de dahil olmak üzere verir. Üyeler Zhong laboratuarının değerli geribildirim için teşekkür ederiz.
Yazar katkıları: X.C. ve A.T.Z. GeNemo yeni arayüzü ve özellikleri tarafından kodlama güncelleme; A.T.Z. içi örnek video üretilen; A.T.Z., X.C ve S.Z. kağıt yazdı.

Not: protokol her yerde duraklatıldı.
 1. temel kurulum <ol><li>elde edilir bir yatak tepeleri biçimi veya genom girişine verileri içeren önemli 7 dosya. Dosya uzantısı adı olması gerekir &#34; Yatak &#34;, &#34; broadpeaks &#34; &#34; narrowpeaks &#34;, veya &#34; önemli &#34; sırasıyla. 
	&#8203; Not: Bu tür dosyaları sıkıştırılmış sürümleri de çalışacak.</li>
	<li>İçin genemo.org gitmek için bir Internet tarayıcısı kullanın. Herhangi bir işletim sistemi en yaygın internet tarayıcıları çalıştırabilen GeNemo kullanmak mümkün olmalıdır.
	<ol><li>Hangi tür açılır menüsünü kullanarak karşı aramak için seçin. Şu anda kullanılabilir türler ve insan içerir fare.</li>
		Bir url veya doğrudan yükleme kullanarak <li>upload kullanıcı dosyası. Önemli iş sadece url upload yöntemi ile dosyaları. YATAK ve tepeler format dosyaları iş (kıpırdatmak dosyaları yüklenemiyor bugün itibariyle ana veri olarak) her iki yöntem ile.</li>
	</ol></li></ol> 2. İsteğe bağlı kurulum <ol><li>sağlamak e-posta adresi arama yapıldığında arama sonuçları e-posta ile almak için ilgili kutudaki. 
	&#8203; Not: genom kopyası ve/veya çok sayıda parça (aşağıya bakın) karşı büyük bir bölümü ararken, arama uzun sürebilir bu yana seçtiğin bu kullanıcı e-posta, kullanıcı sağlar önerilir. Örneğin, 100 megabase arama yaklaşık 15 alır s. Arama sonuçları için bir bağlantı sağlanan Arama tamamlandığında e-posta adresinize gönderilecektir. Bir ara tamamlanmasından sonra 7 gün içinde link tarihi:.</li>
	<li>Önemli dosya sağlamak veya esneklik görüntü dosyasının bir URL'den olabilir. Bu görüntü dosyasının sonuçları etkilemez; yalnızca sonuçları gösterilir.</li>
	<li>Karşılık gelen kutusunda (kromozom ve baz çifti pozisyonları dahil olmak üzere) bir arama aralığı belirtin.
	<ol><li>Kromozom listelemek, baz çifti başlangıç ve bitiş baz çifti.</li>
		<li>Kullanım &#39; chrN &#39; kromozom format için nerede &#39; N &#39; kromozom sayısı/mektup (1, 2, &#8230; X veya Y). Baz çifti için sadece sayı olarak yazın.</li>
		<li>Tüm üç giriş arasında boşluk veya Kromozom sayısı ve ilk baz çifti ve/veya kısa iki baz çifti arasındaki çizgi arasında iki nokta (:) içerir. Örneğin: chr1:1000000-2000000, chr1 1000000 2000000, chr1 1000000-2000000, chr1:1000000 2000000. 
		Not: İsteğe bağlı adımları 2.1 2.3.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg" /> Resim 1 : GeNemo &#39; s ön sayfa doldurduğu gerekli alanları ile. Bir kullanıcı türleri, dosya arama ve arama aralığı girip o karşı aramak istiyor parça seçmek gerekiyor. E-posta adresi ve dosya görüntülemek isteğe bağlıdır. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg" target="_blank"> Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
 3. veri seçimi <img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg" /> Şekil 2 : parça seçimi penceresi. Bu tıklatarak ortaya konulmuştur &#34; veri Seçimi &#34; düğme ön sayfasında. Burada, kullanıcıların giriş dosyası karşı aramak için parçaları seçin. Bazı parçaları önceden varsayılan. tarafından seçilmiştir <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg" target="_blank"> Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<ol><li>Veri seçim düğmesini tıklattıktan sonra hangi tip-in parça (sorguya eklemek için Yani,) karşı aramak için seçin. Parça koleksiyon Labs dünyanın dört bir yanından birçok farklı veri kümeleri içerir.
	<ol><li>Parça listesi oldukça uzun olduğu için kullanıcılar filtre düğmesini (üstte) parça seçimleri kolaylaştırmak için kullanmak isteyebilirsiniz. Parça deney, doku, hücre ve/veya Lab. tarafından filtre</li>
		<li>Parça seçimi yürütmek amacıyla altta beş düğme vardır: Tümünü Seç, hiçbirini seçme, ekleme, filtre, Exclude.</li>
		<li>Tümünü Seç &#34; ve &#34; hiçbirini seçme &#34; kendi kendini açıklayıcı vardır.</li>
		<li>&#34; Ekle &#34; düğmesi seçili parça sorguya ekler. Mantık kapısı olarak hizmet verdiği &#34; ya da &#34;. Yukarıda (örneğin, bazı deneyler, doku, hücre hatları veya Labs) filtreleri seçerek otomatik olarak karşılık gelen parça arama sorgusuna olduğunu not eklemez. Kullanıcıların gerekir ilk parça (örneğin, beyin, karaciğer doku altında) seçin ve tıklatın &#34; Ekle &#34; düğme-e doğru onları sorguya ekleyin. Parça seçerken, yalnızca filtreler filtre penceresinde açılan sekmede belirtilen arama sorgusuna uygulanacağını unutmayın. Seçimleri diğer sekmelerdeki filtre penceresinde kaydedilmiş ama arama sorgusuna uygulanmadı.</li>
		<li>&#34; Filtre &#34; düğmesi yalnızca sorgu Filtresi penceresinde seçili parça türlerini korur ve tüm diğer tip-in parça kaldırır. Mantık kapısı olarak hizmet veren &#34; ve &#34;. Esasen, &#34; filtre &#34; parça (örneğin, bazı dokularda belirli Labs ile) iki kategorileri arasındaki etkileşimin seçimi sağlar. Dikkat edin &#34; filtre &#34; sorguda değil zaten olmaları durumunda parça seçili tür sorguya eklemez.</li>
		<li>&#34; Dışlama &#34; düğmesini kaldırır tüm tip-in an Sorgu Filtresi penceresinde seçili olan parça. Mantık kapısı olarak hizmet verdiği &#34; değil &#34;, muhalif için &#34; filtre &#34; işlev. Yine, &#34; hariç &#34; şu anda sorguya filtre penceresinde seçili değil herhangi bir parça eklemek değil.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg" /> şekil 3 : Filtre penceresini . Bu tıklatarak ortaya konulmuştur &#34; filtre &#34; parça seçimi penceresi düğmesini. Burada, kullanıcı-ebilmek seçme ile göreli kolaylığı. aynı anda birçok parça <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg" target="_blank"> Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
 <img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg" /> şekil 4 : Filtre işlevini kullanmak için. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg" target="_blank"> Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<ol start="2"> <li>istenen parça sorguya ekledikten sonra tıklayın &#34; güncelleştirme &#34; düğmesini sağ alt. Bu verileri seçmek için iki şekilde karşılamak için gereklidir: tek tek veri parçaları seçerek veya filtreleme/hariç. &#34; Görünümü sıfırlamak &#34; düğme gen ifade yönetmelikte insan/fare embriyonik kök hücre ile ilgili varsayılan parçaları için sorgu sıfırlar. 
	Not: karşı üzerinden aranması için parça seçme &#34; veri Seçimi &#34; isteğe bağlıdır, ancak önerilen olmakVarsayılan arama parça vardır büyük olasılıkla kullanıcıya uygun değil neden &#39; s ihtiyaçlarını.</li>
</ol> 4. Arama ve sonuçları <ol><li>tıklayın &#34; arama &#34; düğmesi veri seçimden sonra. Arama biraz zaman alabilir.</li>
	<li>Arama işlemi tamamlandıktan sonra , kullanıcı-ecek görmek sonuçları sayfasında çeşitli kutular. Bir kullanıcı bir bölümü genom kopyası her kutusunu temsil eden &#39; s veri dosyası bir veya daha fazla kullanıcı sorgulanan parça yakından eşleşen bir desenle vardır.
	<ol>Daha tip-in parça arama veya arama aralığı ile aynı giriş dosyası daha büyük yapma kutuları görünür, denemek yok ise <li>. Her şeyi yineleme olmadan bunu yapmak için kolay bir yol tıklayarak &#34; &#9776; &#34; düğmesini logosunun yanında görüntülenir. Bu kullanıcının arama değiştirmek bir kenar çubuğu kadar açar.</li>
		<li>Sonuçları yanında tıkırtı üstünde yatak dosyası olarak verilmesi &#34; yatak dosya indir &#34; sonuç sayfasının alt düğmesini.</li>
	</ol></li> <li>Üst Visualize düğmesini hemen her kutusunun sonuçları görselleştirmek için.
	<ol><li>İçinde görselleştirme panelde değil, birden çok şeyler kullanıcı giriş dosyası, bir parça, eşleşen girilmiş Eğer görüntü dosyası birleştirir verileri de dahil olmak üzere görüntülenir ve bazı varsayılan izler. Test sonuçlarına göre kullanıcı daha fazla araştırma yapılması için sağlanan veri kümesi karşı bilinen KODLA veri kümeleri karşılaştırın. Kullanıcı da sorgu sonuçlarını bağlamında görmek için UCSC genler anlamlara gelebilir. Birden çok hücre hatları/doku parçaları seçtiyseniz, kullanıcı bu sonuçlar ilgili belirli veri kümesi ve KODLA veri kümeleri arasındaki benzerlikleri doku özgüllüğü hakkında bilgi sahibi olmak kullanabilirsiniz.</li>
		<li>On sonuçları sayfası, kullanıcı herhangi bir parça aşağı veya yukarı taşımak için sürükleyin genomu; fare imleç koordinatları üzerinde olduğunda kullanıcı fare tekerleğini kullanın ve/veya yakınlaştırma ve uzaklaştırma.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg" /> şekil 5 : sonuçları sayfası. Bu belirli arama 363 eşleşen bölgeleri döndürdü. İlk eşleşen bölgesi görüntülemesini-ebilmek kılınmak yanında tıkırtı &#34; gösteri &#34; elde edilen her bölge kutusunun alt sol butonuna. Görüntüleme penceresinin sol tarafında iki veri dosyaları (giriş ve seçili parça) sinyal gücü desen. içinde benzer görülebilir <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg" target="_blank"> tıklayınız Burada bu rakam daha büyük bir sürümünü görüntülemek için.</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>

Yazarlar ifşa rakip hiçbir mali ilgi alanlarına sahip.

Epigenome kapsamlı bir anlayış tam potansiyelini yeni biyolojik anlayışlar8sağlanmasında insan genomu sıralama elde etmek için gereklidir. Şu anda sadece yolu online epigenomic veri kümeleri veri açıklama ve başlık (örneğin, meta veriler)1aramak için vardır. Bu ciddi bir epigenomic veri ile yapabilirsiniz arama türlerini sınırlar. Epigenomic veriler için desen tabanlı arama araçları için yeni biyolojik yorumlara neden olabilir farklı epigenomic işaretleri arasındaki ilişkiyi keşfetmek için gereklidir. Tarafından değil meta veriler ve veri içeriğini arar, GeNemo okuduğunuzda, yayımlanmış yatırım gibi kullanıcı tarafından oluşturulan KODLA veritabanıyla epigenomic verileri karşılaştırmak için kendi türünde ilk hizmet veya veri kümesi5indirilen. Bu metin tabanlı dizi arama aracı 1990'larda yaygın olarak kullanılabilir hale geldi gibi yaygın olarak dünyanın sadece araştırmacılar için erişilebilir olan bir epigenomic arama aracı kullanılabilirliği başlangıcı işaretler. Şu anda GeNemo dışındaki epigenomic veriler için desen tabanlı online arama araçları için hiçbir alternatifi vardır.
GeNemo kullanarak bir potansiyel ortak görünen Histon modifikasyonları ve transkripsiyon faktörü E2F6 epigenetik diğer işaretleriyle insan embriyonik kök hücreleri (bir örnek E2F6 bağlama sinyal dosyası kodlama veri portal ya da kullanılabilir içinde aranacağı örnektir https://sysbio.UCSD.edu/public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.Bed). Bu dosya sorgu olarak KODLA veri kümelerini H1-hESC karşı aramak için kullanarak, GeNemo E2F6 bağlama sinyal ağır H3K4me1, H3K4me2, H3K4me3 ve E2F6 bazı genler ile düzenleyen gösterilen mevcut araştırma kabul eder H3K27me3 ile zenginleştirilmiş gösterecektir metilasyon H3K279. Öte yandan, aynı aile, E2F710bir faktör etkileşimli olarak bilinen colocalization E2F6 ve CtBP2 bağlama siteleri, görünüyor. Bu sonuçlar için tüm genom epigenetik işaretleri, transkripsiyon faktörü bağlama sinyalleri ve diğer sinyalleri KODLA içinde dahil çok sayıda karşı oldukça kolay tüm potansiyel hedefler daha fazla çözümleme için sağlayabilir GeNemo ile elde edilebilir.
İlk yayın5 / epigenomic web tabanlı veri arama aracı olarak GeNemo beri GeNemo'nın ön sayfa ile eşleşen bir görünüm için GeNemo sonuçları bölümü güncelleştirildi. Eski sonuçları bölümü yakından UCSC Genom tarayıcı sonuçları bölümü yansıtılmış ve görüntü için uzak UCSC sunucuda büyük ölçüde bağımlı. (Veri hala uzaktan getirilen) ile yeni arayüz, GeNemo daha kullanıcı dostu ve artık UCSC Genom sunucunun bağımlı olmasına rağmen. Bu GeNemo daha sağlam ve daha az UCSC sunucuda duruma sorunları kod değişikliği nedeniyle getirir. Ayrıca, GeNemo yeni, daha hızlı polimer arabiriminin görselleştirmek ve veri desenleri analiz etmek için daha fazla araçlara kullanıcı verir.
Önemli adımlar uygun giriş dosyayı sağlayan ve karşı arama için veri parça seçme içerir. Kullanıcı are güçlü çeşitli ile deneme için teşvik seçim süreci ve nasıl farklı komutlar ile bilgi sahibi olmak için parça seçimi işlevleri hedeflenen sonuca ulaşmak için kombine edilebilir. Özellikle, "Ekle" fonksiyonu "Filtre" veya "Dışarıda" mantık kapısı komut olarak kullanılabilir süre sorgu için seçilen istenen parça eklemek için gereken Not "Ve" ve "Ya da", anılan sıraya göre. "Update" işlevini arama uygulamadan önce tüm seçimleri etkiler için gereklidir. Hiçbir sonuç döndürülmediğinde bir kullanıcı giriş veri dosyasını kontrol, daha fazla parça arama veya arama aralığı artırın. Bir hata olduğunda, hatanın tam olarak ne olduğunu tanımlama haşhaş bir pencere olacaktır. Belirsiz bazı hatalar, though. Örneğin, pencere ' hiçbir dosya karşıya olduğunu' dediğinde, ya hayır eğe tarih oldu, ya da yüklenen dosya kabul edilebilir bir biçimde değildi ve, sonuç olarak, program doğru okumak mümkün değildi. Kabul edilebilir dosya biçimleri dosya yükleme için yatak ve tepeler biçim dosyası için hem yükleme yöntemleri ve önemli için online bağlantı upload sadece içerir. Bu dosya biçimleri sıkıştırılmış sürümleri de kabul edilir.
Bu yaklaşımın geçerli sınırlamaları algoritmaları henüz-için--optimize edilebilir ve GeNemo içinde istihdam işlevleri içerir. GeNemo henüz herhangi bir veri kümeleri döndürülen yorumu üzerinde herhangi bir rehberlik sağlayamaz. Bu kullanıcılar kadar önemli bilgi ve Biyoloji genom ve epigenome uzmanlık gerektiren bir görevdir. Ayrıca, başka bir geçerli kullanıcıların arama duyarlılık ve gürültü düzeyini değiştiremezsiniz kısıtlamadır. Biz geliştirmek ve GeNemo arama yetenekleri ve veri koleksiyon gelecekte onun izi genişletmek devam etmek için bekliyoruz.

Son teknolojik gelişmeler epigenomic veya biyolojik anlayışlar ayıklamak için ilgili analitik araçlar geliştirme outpaced fonksiyonel genomik veri yatırım hızlı bir genişleme için izin vermiş. Kullanıcı tarafından oluşturulan veri veri yatırım ve özellikle de yeni bilgi için yol açabilecek desen eşleştirme için DNA ansiklopedi öğelerini (kodlama)1 projelerden karşı aramak için epigenomic verileri çözümlemek için önemli yollarından biridir. Örneğin, genom arasında benzerlikler tanımlanmış loci, iki farklı epigenomic işaretlerinin şekillerindeki tanımlayan Kromatin uyum ve transkripsiyon yönetmelik2 farklı moleküler oyuncular tarafından eylem koordine gösterebilir ,3,4.
DNA dizisi, epigenomic veri ağırlıklı olarak yoğunluklarda veya fonksiyonel genomik bölgeleri biçiminde var için geleneksel metin tabanlı arama motorları bu konuda etkisiz. Gene Nemo (Finding Nemo), olduğu gibi ayakta GeNemo, desen tabanlı aramalar5kullanarak bu karşılanmamış ihtiyaç gidermek üzere geliştirilmiştir. Kendi algoritması Markov zinciri Monte Carlo maksimizasyonu işlemi5kullanır. Kullanıcıların kendi veri almak veya yatırım ve arama online epigenomic veri dizisi benzerlikler desen tanımlamak için bir veri kümesi indirilen.
GeNemo geçerli sürümünü güncelleştirilmiş bir görüntü, daha sağlam ile University of California, Santa Cruz (UCSC) genom tarayıcı6, arabirimleri ve ikinci değişimler nedeniyle oluşan sorunları için daha az duyarlı. Özellikle, GeNemo'nın sonuçları sayfası UCSC Genom tarayıcı arayüzü dayalı için kullanılan, GeNemo geçerli sürümünü kendi sonuçları sayfası destekler ve sonuç olarak artık olumsuz UCSC Genom tarayıcı yapısal değişikliklerden etkilenir. GeNemo olarak bilinen veri kümelerinden büyük konsorsiyumlar arasında colocalized/benzer parçaları bulmak amacıyla bir sorgu protein bağlayıcı, Histon modifiye, Kromatin erişilebilirlik, topolojik etki alanları ve benzeri dahil olmak üzere herhangi bir genomik sinyal kullanabilirsiniz. Bu nedenle, farklı epigenomic veri ilgi ve büyük ölçekli genomik projelerinde oluşturulan bilinen veri arasındaki ilişkiyi araştırmayı önemli bir araçtır.

<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

Güçlü metin tabanlı arama araçları için ile karşılaştırıldığında genomik veya veri sıralama RNA, desen tabanlı aramalar epigenomic ve diğer fonksiyonel genomik veri için geçerli yöntemleri çok sınırlıdır. GeNemo bu hedefe gerçekleştirir ilk online arama aracıdır. Kullanıcılar tarayıcı Genişletilebilir veri (yatak), tepeler ve önemli biçimleri onların fonksiyonel genomik veri giriş ve herhangi bir üç biçimden verileri için arama yapabilirsiniz. Kullanıcılar online veri kümeleri, çeşitli ansiklopedi ve DNA öğeleri (farklı epigenomic işaretleri, transkripsiyon faktörü bağlayıcı siteleri ve Kromatin temsil eden KODLA ile) seçerek karşı arama için veri türlerini belirtebilirsiniz hypersensitivities veya eriþebilirlik belirli hücre tipleri ve gelişim dönemleri ya da kısa ömürlü tür (fare veya insan). GeNemo desen tarayıcıda görüntülenebilir yanı sıra yatak dosya biçiminde indirilen giriş veri eşleme ile genomik bölgelerin listesini döndürür. Yükseltilmiş GeNemo grafik ekran geliştirdi, daha sağlam bir arayüze sahip ve artık hataları Kaliforniya Üniversitesi, Santa Cruz (UCSC) genom tarayıcı değişiklikler nedeniyle eğilimli değildir. Genel sorunlar için sorun giderme adımları ele alınmıştır. İşlevsel genomik veri miktarını katlanarak büyüyor gibi geliştirmek ve GeNemo gibi yeni bioinformatic araçları veri analizi ve yorumu için rafine bir kritik gerek yoktur.

Burada şekil 5 ' te gösterilen bir simüle arama 's. İnsan türü seçildi ve karşılık gelen örnek dosya giriş veri dosyası olarak kullanıldı. Buna ek olarak, şekil 3' te görüldüğü gibi varsayılan parçaları seçildi. Bölge eşleme 363 toplam vardı ve ilk bölgesine görüntü sayfasında gösterilir. Yoğunluk modeli gelen Kromozom 1 giriş dosyası için üzerinde 17036000-17038000 temel ve seçili parça çok benzer görülebilir.

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 dizisi verileri farklı olarak, epigenomic verileri kolayca metin tabanlı aramaları için tabi değil. Burada sunan GeNemo, bir web tabanlı Biyoinformatik aracı, yükseltilmiş sürüm desen tabanlı aramalar için benzerlikler epigenomic veri ansiklopedi DNA ile öğeler dahil olmak üzere kullanılabilir çevrimiçi veritabanları karşılaştırma yapmak için kullanılabilecek yordamları vardır kullanıcının veri.

Desen tabanlı arama Epigenomic verileri GeNemo kullanarak

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 Görüntüleme.  University of California San Diego. DNA dizisi verileri farklı olarak, epigenomic verileri kolayca metin tabanlı aramaları için tabi değil. Burada sunan GeNemo, bir web tabanlı Biyoinformatik aracı, yükseltilmiş sürüm desen tabanlı aramalar için benzerlikler epigenomic veri ansiklopedi DNA ile öğeler dahil olmak üzere kullanılabilir çevrimiçi veritabanları karşılaştırma yapmak için kullanılabilecek yordamları vardır kullanıcının veri.

Video: 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.

Kollajen, Modüller kullanarak Micro-dokuların Fabrikasyon İçeren Hücreleri Jel

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

Biyomühendislik

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.

Düşük yoğunluklu Ultrason Kullanımı Yapışma bağımlı Sinyalleri indüksiyonu

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.

Kayma Tahliller kullanma Biyopolimerler eğilme Katılığı Ölçümleri

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.

Microwell Tabaklar kullanma büyüklüğü kontrollü Tümör küremsi Büyük Sayılar üretimi

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.

Voksellerden Gönderen Bilgi için: Kompleks Elektron Mikroskopi 3D-Data Bölümlere Göre Pratik Rehber

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.

Cam Kristallerin sonraki Alt yüzeye Lazer Gravür (SSLE) için Ölçekli Anatomik Model Biyomedikal Tıbbi Görüntüleme Verilerin oluşturulması ve İlişkili Etiketleri

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.

Kazıma testi kullanarak sığır kemik kırılganlığını değerlendirilmesi

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.

Doku Mühendisliğinde Orta Ölçekli, Düşük Hız, Çok Boyutlu Verileri Verimli Bir Şekilde Yönetecek Veritabanları

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 Kullanarak Hücrelerin Basit, Uygun Fiyatlı ve Modüler Deseni

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.

Osmotik Basınç Kullanarak Polyester Bazlı Polimeromların Modülasyon Şekli

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