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

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><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

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

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.

Hasta Dokularda metil-bağlayıcı DNA yakalama Dizi

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

Genetik

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.

Yüksek işlem hacmi ChIP-sıralama tümör dokularda kullanarak genom geniş eşleme Kromatin devletler için entegre bir Platform

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

Kanser Araştırmaları

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.

Translasyon modifikasyon ve varyant için hızlı ve nicel Yöntem peptidler genleri için eşleme etkin

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.

Beyin Küçük, Anatomik tanımlı alanları DNA metilasyon ve Gen İfade Optimize Analizi

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 ...

Nörobilim

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.

Gastrointestinal Kanserde DNA Metilasyonunun Genom Çapında Analizi

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 Metilasyonunun Biyoinformatik Analizine Örnek Hazırlama: Obezite ve İlgili Özellik Çalışmaları için Dernek Stratejisi

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.

Bakteriyel Popülasyonlarda Hiyerarşik Genotiplerin ve Aksesuar Genom Loci'nin Sezgisel Madenciliği

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 Hedeflenen Epigenetik Susturma için Tasarlanmış Transkripsiyonel Baskılayıcıların Seçimi

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

Biyomühendislik

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.

Baz Çifti Çözünürlük DNA metilasyon Değerlendirme Temsil bisülfit sıralamayı İndirimli pekiştirilmiş

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

Biyoloji

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.

Elektroforetik Hareketlilik Assay (EMSA) ve Shift kullanarak Fonksiyonel Olmayan kodlama Genetik Türevleri için tarama DNA afinite Yağış Deneyi (DAPA)

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