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Competitive Genomic Screens of Barcoded Yeast Libraries

By virtue of advances in next generation sequencing technologies, we have access to new genome sequences almost daily.  The tempo of these advances is ...

University of Toronto

&#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xAC8C;&#xB188; &#xB113;&#xC740; &#xAC80;&#xC5F4;&#xC640; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xAC04;&#xC12D; RNA&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC140; &#xBC0F; &#xC624;&#xD508; &#xD504;&#xB808;&#xC784; over-expression &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB7EC;&#xB9AC;&#xB97C; &#xC77D;&#xACE0; &#xAE09;&#xC18D; &#xD558; &#xAC8C; &#xB418;&#xB294; &#xB9CE;&#xC740; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC2E4;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC2E4;&#xC6A9;&#xC801;&#xC778; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC801;&#xC778; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;. &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBC1C;&#xD604; &#xBCC0;&#xC870; &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB7EC;&#xB9AC; &#xC0C1;&#xC6A9;, &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB7EC;&#xB9AC;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC8C;&#xB188; &#xADDC;&#xBAA8; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xD654;&#xBA74; deconvolving&#xC5D0; &#xD544;&#xC694;&#xD55C; &#xC2DC; &#xC57D;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0C1;&#xC138; &#xD558; &#xACE0; &#xAC80;&#xC99D; &#xD504;&#xB85C;&#xD1A0;&#xCF5C;&#xC758; &#xBD80;&#xC871;. &#xC194;&#xB8E8;&#xC158;&#xC73C;&#xB85C;, &#xC778;&#xAE30;, &#xC0C1;&#xC5C5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC774;&#xC6A9; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBCC0;&#xC870; &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB7EC;&#xB9AC;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4;&#xC640; &#xD6A8; &#xBAA8; &#xC138;&#xD3EC;, &#xC778;&#xAC04;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB192;&#xC740; &#xB2E4;&#xC911;&#xD654; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC2A4;&#xD06C;&#xB9B0;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xD50C;&#xB7AB;&#xD3FC;&#xC744; &#xC124;&#xACC4;. &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBCC0;&#xC870; &#xBC30;&#xC5F4; &#xD50C;&#xB7AB;&#xD3FC; (GMAP)&#xB294; &#xD558;&#xB098;&#xC758; microarray &#xAE30;&#xBC18; &#xD0D0;&#xC9C0; &#xC194;&#xB8E8;&#xC158; deconvolution &#xC190;&#xC2E4; &#xBC0F; &#xC774;&#xB4DD; &#xD568;&#xC218; &#xD480;&#xB9C1;&#xB41C; &#xD654;&#xBA74;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC704;&#xD55C; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xD50C;&#xB7AB;&#xD3FC; &#xB9E4;&#xC6B0; &#xD3EC;&#xC720;&#xB958; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC131; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC2A4;&#xD06C;&#xB9B0; &#xBA40;&#xD2F0;&#xD50C;&#xB809;&#xC2A4;.

Todo el genoma de cribado en las c&#xE9;lulas humanas y de rat&#xF3;n utilizando ARN de interferencia y el marco de lectura abierto de expresi&#xF3;n de las bibliotecas se est&#xE1;n convirtiendo r&#xE1;pidamente en un enfoque viable experimental para muchos laboratorios de investigaci&#xF3;n. Hay una variedad de bibliotecas de genes de expresi&#xF3;n de modulaci&#xF3;n disponibles comercialmente, sin embargo, detallado y validado protocolos, as&#xED; como los reactivos necesarios para deconvolving genoma escala pantallas de genes utilizando estas bibliotecas se carece. Como soluci&#xF3;n, hemos dise&#xF1;ado una plataforma completa para pantallas funcionales altamente multiplexados gen&#xE9;ticos en c&#xE9;lulas de rat&#xF3;n humano, y la levadura que utilizan las bibliotecas populares, de genes disponibles en el mercado de modulaci&#xF3;n. La modulaci&#xF3;n de Gene Plataforma Array (GMAP) es una &#xFA;nica soluci&#xF3;n basada en microarrays de detecci&#xF3;n de deconvoluci&#xF3;n de las pantallas de p&#xE9;rdida y ganancia de funci&#xF3;n-agrupados.

Una plataforma completa para los mam&#xED;feros altamente multiplexado Pantallas gen&#xE9;tica funcional

&#x4EBA;&#x7C7B;&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x7B5B;&#x67E5;&#x548C;&#x9F20;&#x6807;&#x5E94;&#x7528; RNA &#x5E72;&#x6270;&#x7EC6;&#x80DE;&#x548C;&#x5F00;&#x653E;&#x9605;&#x8BFB;&#x6846;&#x67B6;&#x8FC7;&#x91CF;&#x8868;&#x8FBE;&#x56FE;&#x4E66;&#x9986;&#x6B63;&#x8FC5;&#x901F;&#x6210;&#x4E3A;&#x53EF;&#x884C;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x8BB8;&#x591A;&#x7814;&#x7A76;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x5BA4;&#x3002;&#x6709;&#x5404;&#x79CD;&#x5404;&#x6837;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x5546;&#x4E1A;&#x4E0A;&#x53EF;&#x7528;&#x7684;&#x8C03;&#x5236;&#x5E93;&#xFF0C;&#x4F46;&#x662F;&#xFF0C;&#x7F3A;&#x4E4F;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x4E14;&#x7ECF;&#x8FC7;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x7684;&#x534F;&#x8BAE;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x5FC5;&#x8981;&#x7684; deconvolving &#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x89C4;&#x6A21;&#x57FA;&#x56E0;&#x5C4F;&#x5E55;&#x4F7F;&#x7528;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5E93;&#x7684;&#x8BD5;&#x5242;&#x3002;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E00;&#x79CD;&#x89E3;&#x51B3;&#x65B9;&#x6848;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x591A;&#x8DEF;&#x590D;&#x7528;&#x529F;&#x80FD;&#x9057;&#x4F20;&#x5C4F;&#x5E55;&#x5728;&#x4EBA;&#x529B;&#x3001; &#x7EFC;&#x5408;&#x7EB2;&#x8981;&#x9F20;&#x6807;&#x548C;&#x9175;&#x6BCD;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4F7F;&#x7528;&#x8C03;&#x5236;&#x6D41;&#x884C;&#x3001; &#x5546;&#x4E1A;&#x4E0A;&#x53EF;&#x7528;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x5E93;&#x3002;&#x57FA;&#x56E0;&#x8C03;&#x5236;&#x9635;&#x5217;&#x5E73;&#x53F0; (GMAP) &#x662F;&#x53CD;&#x5377;&#x79EF;&#x7684;&#x635F;&#x5931;&#x548C;&#x589E;&#x76CA;&#x7684;&#x529F;&#x80FD;&#x6C47;&#x96C6;&#x7684;&#x5C4F;&#x5E55;&#x5355;&#x4E00;&#x82AF;&#x7247;&#x68C0;&#x6D4B;&#x89E3;&#x51B3;&#x65B9;&#x6848;&#x3002;

&#x4E00;&#x4E2A;&#x5168;&#x9762;&#x7684;&#x5E73;&#x53F0;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x591A;&#x8DEF;&#x590D;&#x7528;&#x529F;&#x80FD;&#x54FA;&#x4E73;&#x52A8;&#x7269;&#x9057;&#x4F20;&#x5C4F;&#x5E55;&#x3002;

Genome-wide screening in human and mouse cells using RNA interference and open reading frame over-expression libraries is rapidly becoming a viable experimental approach for many research labs. There are a variety of gene expression modulation libraries commercially available, however, detailed and validated protocols as well as the reagents necessary for deconvolving genome-scale gene screens using these libraries are lacking. As a solution, we designed a comprehensive platform for highly multiplexed functional genetic screens in human, mouse and yeast cells using popular, commercially available gene modulation libraries. The Gene Modulation Array Platform (GMAP) is a single microarray-based detection solution for deconvolution of loss and gain-of-function pooled screens.

A comprehensive platform for highly multiplexed mammalian functional genetic screens.

L&#x26;#39;&#xE9;chelle du g&#xE9;nome de d&#xE9;pistage dans les cellules humaines et de la souris en utilisant l&#x26;#39;interf&#xE9;rence ARN et de cadre de lecture ouvert sur-expression des biblioth&#xE8;ques est en train de devenir une solution viable exp&#xE9;rimental pour de nombreux laboratoires de recherche. Il existe une vari&#xE9;t&#xE9; de biblioth&#xE8;ques d&#x26;#39;expression de g&#xE8;nes de modulation disponibles dans le commerce, cependant, d&#xE9;taill&#xE9; et valid&#xE9; les protocoles ainsi que les r&#xE9;actifs n&#xE9;cessaires pour d&#xE9;convoluer &#xE9;crans de g&#xE8;nes du g&#xE9;nome &#xE9;chelle en utilisant ces biblioth&#xE8;ques font d&#xE9;faut. Comme solution, nous avons con&#xE7;u une plate-forme compl&#xE8;te pour les tr&#xE8;s multiplex&#xE9;s fonctionnels &#xE9;crans g&#xE9;n&#xE9;tiques dans les cellules humaines, de souris et la levure en utilisant populaires, disponibles dans le commerce des biblioth&#xE8;ques de modulation de g&#xE8;nes. La plate-forme Gene Array modulation (GMAP) est une solution unique de d&#xE9;tection bas&#xE9; sur un micror&#xE9;seau pour la d&#xE9;convolution d&#x26;#39;&#xE9;crans perte et le gain de fonction mis en commun.

Une plate-forme compl&#xE8;te pour hautement multiplex&#xE9;s mammif&#xE8;res fonctionnels cribles g&#xE9;n&#xE9;tiques

Genomweiten Screening in Mensch und Maus Zellen mithilfe der RNA-Interferenz / open Frame &Uuml;berexpression Bibliotheken lesen wird zunehmend geeigneter experimenteller Ansatz f&uuml;r viele Forschungslabors. Es gibt eine Vielzahl von Genexpression Modulation kommerziell verf&uuml;gbaren Bibliotheken, ausf&uuml;hrliche und validierte Protokolle sowie die Reagenzien f&uuml;r deconvolving Genom-Skala gen Bildschirme verwenden diese Bibliotheken fehlen jedoch. Als L&ouml;sung entwickelt wir eine umfassende Plattform f&uuml;r hoch Multiplex funktionale genetische Schirme in Mensch, Maus und Hefe-Zellen, die mit popul&auml;ren, kommerziell erh&auml;ltlichen Gen Modulation Bibliotheken. Die gen-Modulation-Array-Plattform (GMAP) ist eine einzelne Microarray-basierte Erkennung-L&ouml;sung f&uuml;r Entwindung der Verlust und Gain of Function-Pool-Bildschirme.

Eine umfassende Plattform f&uuml;r Multiplex hoch S&auml;ugetier-funktionale genetische Schirme.

Mouse e lo screening di genome-wide in umani cellule mediante RNA interference e librerie di sovraespressione di cornice di lettura aperte sta rapidamente diventando un approccio sperimentale valido per molti laboratori di ricerca. Ci &egrave; una variet&agrave; di espressione genica modulazione librerie disponibili in commercio, tuttavia, mancano protocolli dettagliati e convalidati, nonch&eacute; i reagenti necessari per deconvolving gli schermi di gene genoma-scala utilizzando queste librerie. Come una soluzione, abbiamo progettato una piattaforma completa per schermi di genetici funzionale altamente multiplexati in umani, mouse e lievito cellule utilizzando librerie di modulazione gene popolare, disponibile in commercio. Il Gene modulazione Array Platform (GMAP) &egrave; una soluzione unica rilevazione basata su microarray per la deconvoluzione di perdita e guadagno di funzione nel pool schermi.

Una piattaforma completa per multiplexed altamente schermi genetici funzionali dei mammiferi.

RNA&#x5E72;&#x6E09;&#x3068;&#x30AA;&#x30FC;&#x30D7;&#x30F3;&#x30EA;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x30D5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x904E;&#x5270;&#x767A;&#x73FE;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x30E9;&#x30EA;&#x30FC;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x3068;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30EF;&#x30A4;&#x30C9;&#x306A;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x306F;&#x6025;&#x901F;&#x306B;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x30E9;&#x30DC;&#x306E;&#x5B9F;&#x884C;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x5B9F;&#x9A13;&#x7684;&#x306A;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306B;&#x306A;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5E02;&#x8CA9;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x306E;&#x5909;&#x8ABF;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x30E9;&#x30EA;&#x306E;&#x3055;&#x307E;&#x3056;&#x307E;&#x306A;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;&#x8A73;&#x7D30;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x691C;&#x8A3C;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C8;&#x30B3;&#x30EB;&#x3068;&#x540C;&#x69D8;&#x306B;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x30E9;&#x30EA;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;deconvolving&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x898F;&#x6A21;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5FC5;&#x8981;&#x306A;&#x8A66;&#x85AC;&#x304C;&#x4E0D;&#x8DB3;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x89E3;&#x6C7A;&#x7B56;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x4EBA;&#x6C17;&#x306E;&#x3042;&#x308B;&#x3001;&#x5E02;&#x8CA9;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x5909;&#x8ABF;&#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x30E9;&#x30EA;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x30D2;&#x30C8;&#x3001;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x3001;&#x9175;&#x6BCD;&#x7D30;&#x80DE;&#x5185;&#x3067;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306B;&#x591A;&#x91CD;&#x5316;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x30D7;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x3092;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x5909;&#x8ABF;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#xB7;&#x30D7;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#xFF08;GMAP&#xFF09;&#x304C;&#x640D;&#x5931;&#x3068;&#x5229;&#x5F97;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x30D7;&#x30FC;&#x30EB;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x753B;&#x9762;&#x306E;&#x30C7;&#x30B3;&#x30F3;&#x30DC;&#x30EA;&#x30E5;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x691C;&#x51FA;&#x30BD;&#x30EA;&#x30E5;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

&#x9AD8;&#x591A;&#x91CD;&#x54FA;&#x4E73;&#x985E;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x30D7;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;

Chromatin&#xC758; &#xAE30;&#xBCF8; &#xB2E8;&#xC704;-&#xACE0;&#xC804;&#xC801;&#xC778; &quot;&#xAD6C;&#xC2AC;-&#xC5D0;-&#xD55C;-&#xBB38;&#xC790;&#xC5F4;&quot; &#xCF58; &#xBC84;&#xADF8;&#xC640; &#xB3D9;&#xB8CC; &#xC124;&#xBA85; nucleosome &#xCF54;&#xC5B4; &#xC785;&#xC790;&#xB97C; &#xAC10;&#xC2F8; &#xC774;&#xC911; &#xAC00;&#xB2E5; DNA &#xC774;&#xB2E4;. Chromatin &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC758; &#xC5ED;&#xC0AC;&#xB294; Miescher&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xCD08;&#xAE30; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB294; 1960 &#xB144;&#xB300;&#xC640; 1970 &#xB144;&#xB300;&#xC758; &#xC0DD; &#xD654; &#xD559;&#xC801; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB97C;, 2006 &#xB144;&#xC5D0; &#xC2DC;&#xC791; &#xD558; &#xACE0; &#xCC28;&#xC138;&#xB300; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xAE30;&#xC220; &#xC18C;&#xAC1C;&#xC640; &#xD568;&#xAED8; &#xC0AC; &#xADF8;&#xB7EC; &#xB4E4;&#xC758; &#xD754;&#xC801;&#xC744; &#xD45C;&#xC2DC; &#xD558;&#xB294; &#xAC8C;&#xB188; &#xC218;&#xC900;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB294; 1990 &#xB144;&#xB300;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBC1C;&#xD604; &#xC870;&#xC808;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD788;&#xC2A4;&#xD1A4; &#xC218;&#xC815;&#xC758; &#xC601;&#xD5A5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAC10;&#xC0AC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB9CE;&#xC740; &#xBD09;&#xC6B0;&#xB9AC;&#xB97C; &#xACBD;&#xD5D8; &#xD588;&#xB2E4;. &#xAC8C;&#xB188; &#xC218;&#xC900;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xBFD0;&#xB9CC; &#xC544;&#xB2C8;&#xB77C; chromatin &#xAD6C;&#xC870; &#xBC0F; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xC774;&#xD574; &#xD558;&#xB824;&#xBA74; &#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; &#xB77C;&#xC778;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xB610;&#xD55C; chromatin &#xAC1C;&#xC7A5;&#xC5D0; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD1B5;&#xCC30;&#xB825;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xAE30; &#xC2DC;&#xC791; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xC6B0;&#xB9AC; nucleosome &#xC778; &#xD6A8; &#xBAA8;&#xC5D0;&#xB97C; &#xACB0;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xAC8C;&#xB188; &#xB113;&#xC740; &#xC811;&#xADFC;&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC5D0; &#xC124;&#xBA85; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xD6A8; &#xBAA8;&#xC5D0; nucleosome &#xC778; &#xACB0;&#xC815;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xAC8C;&#xB188; &#xC811;&#xADFC;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#x67D3;&#x8272;&#x8D28;&#x7684;&#x57FA;&#x672C;&#x5355;&#x4F4D;&#x662F;&#x53CC;&#x94FE; DNA &#x6838;&#x5C0F;&#x4F53;&#x7684;&#x6838;&#x5FC3;&#x9897;&#x7C92;&#xFF0C;&#x73AF;&#x7ED5;-&#x7ECF;&#x5178;&quot;&#x73E0;-&#x4E0A;-a-&#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;&quot;&#x63CF;&#x8FF0;&#x7531;&#x79D1;&#x6069;&#x4F2F;&#x683C;&#x548C;&#x4ED6;&#x7684;&#x540C;&#x4E8B;&#x3002;&#x67D3;&#x8272;&#x8D28;&#x7814;&#x7A76;&#x7684;&#x5386;&#x53F2;&#x7ECF;&#x5386;&#x4E86;&#x8BB8;&#x591A;&#x7684;&#x5C71;&#x5CF0;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x8428;&#x65AF;&#x7684;&#x751F;&#x5316;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#x7684; 1960 &#x5E74;&#x4EE3;&#x548C; 1970 &#x5E74;&#x4EE3;&#x7684;&#x6700;&#x65E9;&#x7814;&#x7A76;&#x3001; &#x5F71;&#x54CD;&#x7684;&#x7EC4;&#x86CB;&#x767D;&#x4FEE;&#x9970;&#x5728;&#x63A7;&#x5236;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x7684;&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x7814;&#x7A76;&#x7684;&#x4E0B;&#x4E00;&#x4EE3;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x4ECB;&#x7ECD;&#x6CA1;&#x6709;&#x8FF9;&#x8C61;&#x7684;&#x8FF9;&#x8C61;&#xFF0C;&#x59CB;&#x4E8E; 2006 &#x5E74;&#x5230;&#x4E0A;&#x4E16;&#x7EAA; 90 &#x5E74;&#x4EE3;&#x7684;&#x611F;&#x8C22;&#x3002;&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x7814;&#x7A76;&#x4E0D;&#x4EC5;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E86;&#x4E00;&#x6761;&#x57FA;&#x51C6;&#x7EBF;&#xFF0C;&#x7406;&#x89E3;&#x67D3;&#x8272;&#x8D28;&#x7ED3;&#x6784;&#x4E0E;&#x57FA;&#x56E0;&#x529F;&#x80FD;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#xFF0C;&#x800C;&#x4E14;&#x4E5F;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x5F00;&#x59CB;&#x63D0;&#x4F9B;&#x67D3;&#x8272;&#x8D28;&#x91CD;&#x6784;&#x7684;&#x65B0;&#x89C1;&#x89E3;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E86;&#x4F7F;&#x7528;&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x7684;&#x529E;&#x6CD5;&#x6765;&#x786E;&#x5B9A;&#x5728;&#x9175;&#x6BCD;&#x4E2D;&#x7684;&#x6838;&#x5C0F;&#x4F53;&#x5165;&#x4F4F;&#x3002;

&#x4E3A;&#x786E;&#x5B9A;&#x6838;&#x5C0F;&#x4F53;&#x4F4F;&#x5728;&#x9175;&#x6BCD;&#x4E2D;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x3002;

The basic unit of chromatin is double-stranded DNA wrapped around nucleosome core particles, the -classic "beads-on-a-string" described by Kornberg and colleagues. The history of chromatin studies has experienced many peaks, from the earliest studies by Miescher to the biochemical studies of the 1960s and 1970s, the appreciation for the influence of histone modifications in controlling gene expression in the 1990s to the genome-wide studies that began in 2006 and show no signs of abating with the introduction of next generation sequencing technologies. Genome-wide studies not only have provided a base line to understand relationships between chromatin structure and gene function but also have begun to provide new insights into chromatin remodelling. Here, we describe the use of genome-wide approaches to determining nucleosome occupancy in yeast.

Genomic approaches for determining nucleosome occupancy in yeast.

L&#x26;#39;unit&#xE9; de base de la chromatine est l&#x26;#39;ADN double brin enroul&#xE9; autour des particules de noyau nucl&#xE9;osome, la classique &#xAB;perles sur une cha&#xEE;ne--&#xBB; d&#xE9;crit par Kornberg et ses coll&#xE8;gues. L&#x26;#39;histoire des &#xE9;tudes chromatine a connu de nombreux pics, d&#xE8;s les premi&#xE8;res &#xE9;tudes men&#xE9;es par Miescher pour les &#xE9;tudes biochimiques des ann&#xE9;es 1960 et 1970, l&#x26;#39;appr&#xE9;ciation de l&#x26;#39;influence des modifications des histones dans le contr&#xF4;le de l&#x26;#39;expression des g&#xE8;nes dans les ann&#xE9;es 1990 &#xE0; des &#xE9;tudes au niveau du g&#xE9;nome qui a d&#xE9;but&#xE9; en 2006 et ne montrent aucun signe de ralentissement avec l&#x26;#39;introduction de technologies de s&#xE9;quen&#xE7;age prochaines g&#xE9;n&#xE9;ration. G&#xE9;nome &#xE9;tudes &#xE0; l&#x26;#39;&#xE9;chelle non seulement ont fourni une ligne de base pour comprendre les relations entre la structure de la chromatine et la fonction des g&#xE8;nes, mais aussi ont commenc&#xE9; &#xE0; fournir de nouveaux aper&#xE7;us sur remodelage de la chromatine. Ici, nous d&#xE9;crivons l&#x26;#39;utilisation de l&#x26;#39;&#xE9;chelle du g&#xE9;nome approches pour d&#xE9;terminer l&#x26;#39;occupation nucl&#xE9;osome dans la levure.

Approches g&#xE9;nomiques pour d&#xE9;terminer l&#x26;#39;occupation des nucl&#xE9;osomes dans la levure

Die Grundeinheit des Chromatins ist doppelstr&auml;ngige DNA umwickelt Nukleosom Kern Partikel, die - klassische &quot;Perlen-on-a-String&quot; beschriebenen Kornberg und Kollegen. Die Geschichte der Chromatin-Untersuchungen hat viele Gipfel, von den fr&uuml;hesten Studien Miescher, die biochemischen Untersuchungen der 1960er und 1970er Jahre, die Wertsch&auml;tzung f&uuml;r den Einfluss der Histon-Modifikationen bei der Kontrolle der Genexpression in den 1990er Jahren zu den genomweiten-Studien, die zeigen keine Anzeichen f&uuml;r eine abflauende mit der Einf&uuml;hrung von Technologien der n&auml;chsten Generation-Sequenzierung und begann im Jahr 2006 erlebt. Genomweiten Studien nicht nur boten eine Grundlinie um Beziehungen zwischen Chromatin-Struktur und gen-Funktion zu verstehen, sondern auch haben begonnen, neue Einblicke in Chromatin Umbau zu bieten. Hier beschreiben wir die Verwendung von genomweiten Ans&auml;tze zur Bestimmung Nukleosom-Belegung in der Hefe.

Genomische Ans&auml;tze zur Bestimmung Nukleosom-Belegung in der Hefe.

L&#39;unit&agrave; di base della cromatina &egrave; DNA double-stranded avvolto intorno a particelle di nucleo del nucleosoma, la - classica &quot;perline-su-un-stringa&quot; descritto da Kornberg e colleghi. La storia degli studi della cromatina ha sperimentato molte vette, dai primi studi di Miescher agli studi biochimici negli anni sessanta e settanta, l&#39;apprezzamento per l&#39;influenza delle modifiche dell&#39;istone nel controllo della espressione genica negli anni novanta agli studi genome-wide che iniziarono nel 2006 e non mostrano segni di cedimento con l&#39;introduzione di tecnologie di sequenziamento next generation. Genome-wide studi non solo hanno fornito una linea di base per comprendere le relazioni tra le funzioni del gene e la struttura della cromatina, ma inoltre hanno cominciato a fornire nuove intuizioni di rimodellamento della cromatina. Qui, descriviamo l&#39;uso di approcci genome-wide per determinare occupancy nucleosoma in lievito.

Approcci genomici per determinare occupancy nucleosoma in lievito.

&#x30AF;&#x30ED;&#x30DE;&#x30C1;&#x30F3;&#x306E;&#x57FA;&#x672C;&#x5358;&#x4F4D;&#x306F;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x30B3;&#x30A2;&#x7C92;&#x5B50;&#x306E;&#x5468;&#x308A;&#x306B;&#x5305;&#x307E;&#x308C;&#x305F;&#x4E8C;&#x672C;&#x9396;DNA&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3001;&#x53E4;&#x5178;&#x7684;&#x306A; &#x26;quot;&#x30D3;&#x30FC;&#x30BA;&#xB7;&#x30AA;&#x30F3;&#xB7;&#x6587;&#x5B57;&#x5217;&#x26;quot;&#x30B3;&#x30FC;&#x30F3;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B0;&#x3089;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8A18;&#x8FF0;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x30AF;&#x30ED;&#x30DE;&#x30C1;&#x30F3;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x6B74;&#x53F2;&#x306F;&#x3001;&#x30DF;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E3;&#x30FC;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x521D;&#x671F;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x304B;&#x3089;&#x3001;1960&#x5E74;&#x4EE3;&#x3068;1970&#x5E74;&#x4EE3;&#x306E;&#x751F;&#x5316;&#x5B66;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x306B;&#x3001;&#x5E74;&#x306B;&#x59CB;&#x307E;&#x3063;&#x305F;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30EF;&#x30A4;&#x30C9;&#x306A;&#x7814;&#x7A76;&#x306B;&#x3001;1990&#x5E74;&#x4EE3;&#x306B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x3092;&#x5236;&#x5FA1;&#x3059;&#x308B;&#x30D2;&#x30B9;&#x30C8;&#x30F3;&#x4FEE;&#x98FE;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x611F;&#x8B1D;&#x306E;&#x610F;&#x3092;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x30D4;&#x30FC;&#x30AF;&#x3092;&#x7D4C;&#x9A13;&#x3057;&#x3066;&#x304D;&#x307E;&#x3057;&#x305F;2006&#x5E74;&#x3001;&#x6B21;&#x4E16;&#x4EE3;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B7;&#x30F3;&#x30B0;&#x6280;&#x8853;&#x306E;&#x5C0E;&#x5165;&#x3067;&#x8870;&#x3048;&#x308B;&#x306E;&#x5146;&#x5019;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x306A;&#x3044;&#x3002;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30EF;&#x30A4;&#x30C9;&#x306A;&#x7814;&#x7A76;&#x3060;&#x3051;&#x3067;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x30AF;&#x30ED;&#x30DE;&#x30C1;&#x30F3;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x6A5F;&#x80FD;&#x3068;&#x306E;&#x95A2;&#x4FC2;&#x3092;&#x7406;&#x89E3;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3060;&#x3051;&#x3067;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x30AF;&#x30ED;&#x30DE;&#x30C1;&#x30F3;&#x30EA;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306B;&#x65B0;&#x305F;&#x306A;&#x6D1E;&#x5BDF;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x59CB;&#x3081;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x9175;&#x6BCD;&#x5185;&#x3067;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x5360;&#x6709;&#x7387;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30EF;&#x30A4;&#x30C9;&#x306A;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x9175;&#x6BCD;&#x306E;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x5360;&#x6709;&#x7387;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;

La unidad b&#xE1;sica de la cromatina es ADN de doble cadena envuelta alrededor de las part&#xED;culas nucleosoma, el cl&#xE1;sico &#x26;quot;cuentas-en-un-serie&#x26;quot;, descrito por Kornberg y sus colaboradores. La historia de los estudios de la cromatina ha experimentado muchos picos, desde los primeros estudios de Miescher a los estudios bioqu&#xED;micos de los a&#xF1;os 1960 y 1970, la apreciaci&#xF3;n de la influencia de las modificaciones de las histonas en el control de la expresi&#xF3;n g&#xE9;nica en la d&#xE9;cada de 1990 a los estudios del genoma completo que se iniciaron en 2006 y no muestran se&#xF1;ales de disminuir con la introducci&#xF3;n de pr&#xF3;xima generaci&#xF3;n de tecnolog&#xED;as de secuenciaci&#xF3;n. Estudios del genoma completo, no s&#xF3;lo han proporcionado una l&#xED;nea de base para entender las relaciones entre la estructura de la cromatina y la funci&#xF3;n de genes, sino tambi&#xE9;n han comenzado a proporcionar nuevos conocimientos sobre remodelaci&#xF3;n de la cromatina. A continuaci&#xF3;n, describimos el uso de todo el genoma enfoques para determinar la ocupaci&#xF3;n nucleosoma en la levadura.

Enfoques gen&#xF3;micos para determinar la ocupaci&#xF3;n nucleosoma en levadura

Bacteria of the genus Shigella are a major cause of death worldwide (L. von Seidlein et al., PLoS Med. 3:e353, 2006). We sequenced the genome of Shigella flexneri strain M90T Sm (serotype 5a) and compared it to the published genome sequence of S. flexneri strain 8401 (serotype 5b).

Genome sequence of Shigella flexneri serotype 5a strain M90T Sm.

&#x968F;&#x7740;&#x4E0B;&#x4E00;&#x4EE3;&#x6D4B;&#x5E8F; &#xFF08;&#x672C;&#x56FD;&#x4E00;&#x822C;&#x4E8B;&#x52A1;) &#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x51FA;&#x73B0;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x524D;&#x5F00;&#x53D1;&#x7684;&#x5FAE;&#x9635;&#x5217;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5DF2;&#x88AB;&#x6539;&#x7F16;&#x4E3A;&#x4F7F;&#x7528;&#x7531;&#x672C;&#x56FD;&#x4E00;&#x822C;&#x4E8B;&#x52A1;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E00;&#x79CD;&#x6761;&#x7801;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x534F;&#x8BAE;&#x8FDB;&#x884C;&#x6D4B;&#x5E8F; &#xFF08;&#x680F; seq&#xFF09; &#x4EE5;&#x8BC4;&#x4F30;&#x4E2A;&#x522B;&#x6761;&#x5F62;&#x7801;&#x9175;&#x6BCD;&#x7A81;&#x53D8;&#x6C47;&#x96C6;&#x7ADE;&#x4E89;&#x6027;&#x589E;&#x957F;&#x3002;&#x672C;&#x8BAE;&#x5B9A;&#x4E66;&#x5DF2;&#x5728;&#x4E24;&#x4E2A;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x5E73;&#x53F0;&#x4E0A;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E86;&#x4F18;&#x5316;&#xFF1A; &#x7167;&#x6392;&#x80F6;&#x7247;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5206;&#x6790;&#x4EEA; IIx/HiSeq2000 &#x548C;&#x751F;&#x6D3B;&#x6280;&#x672F; SOLiD3/5500&#x3002;&#x6B64;&#x5916;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4E3A;&#x8BC4;&#x4F30;&#x4F7F;&#x7528;&#x77ED;&#x53D1;&#x5939; Rna (shRNA) &#x4E0E;&#x7167;&#x6392;&#x80F6;&#x7247;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x8BFB;&#x51FA;&#x51FB;&#x5012;&#x7EC6;&#x80DE;&#x63D0;&#x4F9B;&#x6307;&#x5F15;&#x3002;

&#x4E3A;&#x4E86;&#x89E3;&#x836F;&#x7269;-&#x57FA;&#x56E0;&#x4EA4;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x7684;&#x6761;&#x5F62;&#x7801;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x3002;

With the advent of next-generation sequencing (NGS) technology, methods previously developed for microarrays have been adapted for use by NGS. Here we describe in detail a protocol for Barcode analysis by sequencing (Bar-seq) to assess pooled competitive growth of individually barcoded yeast deletion mutants. This protocol has been optimized on two sequencing platforms: Illumina's Genome Analyzer IIx/HiSeq2000 and Life Technologies SOLiD3/5500. In addition, we provide guidelines for assessment of human knockdown cells using short-hairpin RNAs (shRNA) and an Illumina sequencing readout.

Barcode sequencing for understanding drug-gene interactions.

Avec l&#39;av&egrave;nement de la technologie de s&eacute;quen&ccedil;age de prochaine g&eacute;n&eacute;ration (NGS), les m&eacute;thodes d&eacute;velopp&eacute;es ant&eacute;rieurement pour des microarrays ont &eacute;t&eacute; adapt&eacute;es pour l&#39;usage de la NGS. Ici nous d&eacute;crivons en d&eacute;tail un protocole d&#39;analyse de code &agrave; barres en s&eacute;quen&ccedil;ant (Bar-seq) afin d&#39;&eacute;valuer la mise en commun de croissance comp&eacute;titive d&#39;individuellement avec code &agrave; barres mutants de d&eacute;l&eacute;tion levure. Ce protocole a &eacute;t&eacute; optimis&eacute; sur les deux plateformes de s&eacute;quen&ccedil;age : Illumina Genome Analyzer IIx/HiSeq2000 et Life Technologies SOLiD3/5500. En outre, nous fournissons des lignes directrices pour &eacute;valuation des cellules humaines de pr&eacute;cipitation &agrave; l&#39;aide de court-hairpin RNAs (shARN) et un affichage de s&eacute;quen&ccedil;age d&#39;Illumina.

S&eacute;quen&ccedil;age de codes &agrave; barres pour la compr&eacute;hension des interactions de g&egrave;ne-m&eacute;dicament.

Mit dem Aufkommen der n&auml;chsten Generation Sequencing (NGS) Technologie wurden Methoden entwickelt, die zuvor f&uuml;r Microarrays f&uuml;r die Verwendung von NGS angepasst. Hier beschreiben wir im Detail ein Protokoll f&uuml;r Barcode-Analyse durch Sequenzierung (Bar-Seq) gepooltes wettbewerbsf&auml;higes Wachstum individuell Barcoded Hefe L&ouml;schung Mutanten zu beurteilen. Dieses Protokoll wurde auf zwei Sequenzierung Plattformen optimiert: Illumina Genome Analyzer IIx/HiSeq2000 und Life Technologies SOLiD3/5500. Dar&uuml;ber hinaus bieten wir Leitlinien f&uuml;r die Beurteilung der Niederschlag Humanzellen mit kurz-Haarnadel RNAs (ShRNA) und ein Illumina Sequenzierung auslesen.

Barcode Sequenzierung f&uuml;r Droge-gen-Interaktionen verstanden.

Con l&#39;avvento della tecnologia next-generation sequencing (NGS), i metodi precedentemente sviluppati per i microarrays sono stati adattati per uso da NGS. Qui descriviamo in dettaglio un protocollo per l&#39;analisi del codice a barre di sequenziamento (Bar-seq) per valutare la crescita competitiva nel pool di individualmente codice a barre le mutanti di delezione lievito. Questo protocollo &egrave; stato ottimizzato su due piattaforme di sequenziamento: di Illumina Genome Analyzer IIx/HiSeq2000 e Life Technologies SOLiD3/5500. Inoltre, forniamo le linee guida per la valutazione delle cellule umane atterramento utilizzando short hairpin RNAs (shRNA) e una lettura di sequenziamento Illumina.

Sequenziamento di barcode per comprendere le interazioni farmaco-gene.

&#x6B21;&#x4E16;&#x4EE3;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B7;&#x30F3;&#x30B0; (NGS) &#x6280;&#x8853;&#x306E;&#x51FA;&#x73FE;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x3001;&#x4EE5;&#x524D;&#x306F;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED; &#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081; NGS &#x304C;&#x9069;&#x5FDC;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x8A73;&#x7D30;&#x306B;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x89E3;&#x6790;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C8;&#x30B3;&#x30EB; &#xFF08;&#x30D0;&#x30FC;-seq) &#x500B;&#x5225;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x9175;&#x6BCD;&#x83CC;&#x6B20;&#x5931;&#x5909;&#x7570;&#x306E;&#x30D7;&#x30FC;&#x30EB;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7AF6;&#x4E89;&#x529B;&#x306E;&#x3042;&#x308B;&#x6210;&#x9577;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x914D;&#x5217;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C8;&#x30B3;&#x30EB;&#x306F; 2 &#x3064;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x30D7;&#x30E9;&#x30C3;&#x30C8;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x306B;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;: &#x30A4;&#x30EB;&#x30DF;&#x30CA;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0; &#x30A2;&#x30CA;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B6;&#x30FC; IIx/HiSeq2000 &#x3068;&#x751F;&#x6D3B;&#x6280;&#x8853; SOLiD3/5500&#x3002;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x77ED;&#x3044;&#x30D8;&#x30A2;&#x30D4;&#x30F3; Rna &#xFF08;shRNA&#xFF09; &#x3068;&#x3001;&#x30A4;&#x30EB;&#x30DF;&#x30CA; &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x8AAD;&#x307F;&#x51FA;&#x3057;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x30CE;&#x30C3;&#x30AF;&#x30C0;&#x30A6;&#x30F3;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x8A55;&#x4FA1;&#x306E;&#x30AC;&#x30A4;&#x30C9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x85AC;&#x7269;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x3092;&#x7406;&#x89E3;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3002;

&#xCC28;&#xC138;&#xB300; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; (NGS) &#xAE30;&#xC220;&#xC758; &#xB4F1;&#xC7A5;&#xACFC; &#xD568;&#xAED8; microarrays &#xC774;&#xC804;&#xC5D0; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB41C; &#xBC29;&#xBC95; NGS&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xC704;&#xD574; &#xC801;&#xC751; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xC790;&#xC138;&#xD558;&#xAC8C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC124;&#xBA85; &#xBC14;&#xCF54;&#xB4DC; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xD504;&#xB85C;&#xD1A0;&#xCF5C;&#xC744; &#xAC1C;&#xBCC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xBC14;&#xCF54;&#xB4DC; &#xD6A8; &#xBAA8; &#xC0AD;&#xC81C; &#xB3CC;&#xC5F0;&#xBCC0;&#xC774;&#xC758; &#xD480;&#xB9C1;&#xB41C; &#xACBD;&#xC7C1; &#xC131;&#xC7A5; &#xD3C9;&#xAC00; (&#xBC14;-seq)&#xB97C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xD558; &#xC5EC;. &#xC774; &#xD504;&#xB85C;&#xD1A0;&#xCF5C;&#xC740; &#xB450; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xD50C;&#xB7AB;&#xD3FC;&#xC5D0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;: Illumina&#xC758; &#xAC8C;&#xB188; &#xBD84;&#xC11D;&#xAE30; IIx/HiSeq2000 &#xBC0F; &#xC0DD;&#xBA85; &#xAE30;&#xC220; SOLiD3/5500. &#xB610;&#xD55C;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC9E7;&#xC740; &#xBA38;&#xB9AC; &#xD540; RNAs (shRNA) &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; Illumina &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xCD5C;&#xC800;&#xC758; &#xC140;&#xC758; &#xD3C9;&#xAC00; &#xB300; &#xD55C; &#xC9C0;&#xCE68;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC57D;&#xBB3C; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC744; &#xC774;&#xD574; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; &#xBC14;&#xCF54;&#xB4DC; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Con el advenimiento de la tecnolog&iacute;a de secuenciaci&oacute;n de &uacute;ltima generaci&oacute;n (NGS), m&eacute;todos previamente desarrollados para microarrays se han adaptado para su uso por NGS. Aqu&iacute; describimos detalladamente un protocolo para el an&aacute;lisis de c&oacute;digo de barras mediante la secuenciaci&oacute;n (Bar-seq) para evaluar el crecimiento competitivo agrupado de forma individual con c&oacute;digo de barras mutantes levadura eliminaci&oacute;n. Este protocolo ha sido optimizado en dos plataformas de secuenciaci&oacute;n: Genome Analyzer IIx/HiSeq2000 y Life Technologies SOLiD3/5500 de Illumina. Adem&aacute;s, nos ofrece una gu&iacute;a para la evaluaci&oacute;n de c&eacute;lulas humanas de precipitaci&oacute;n utilizando corto-horquilla RNAs (shRNA) y una lectura de la secuencia de Illumina.

Secuencia de c&oacute;digo de barras para la comprensi&oacute;n de las interacciones de la droga-gen.

Systematic analysis of gene overexpression phenotypes provides an insight into gene function, enzyme targets, and biological pathways. Here, we describe a novel functional genomics platform that enables a highly parallel and systematic assessment of overexpression phenotypes in pooled cultures. First, we constructed a genome-level collection of ~5100 yeast barcoder strains, each of which carries a unique barcode, enabling pooled fitness assays with a barcode microarray or sequencing readout. Second, we constructed a yeast open reading frame (ORF) galactose-induced overexpression array by generating a genome-wide set of yeast transformants, each of which carries an individual plasmid-born and sequence-verified ORF derived from the Saccharomyces cerevisiae full-length EXpression-ready (FLEX) collection. We combined these collections genetically using synthetic genetic array methodology, generating ~5100 strains, each of which is barcoded and overexpresses a specific ORF, a set we termed "barFLEX." Additional synthetic genetic array allows the barFLEX collection to be moved into different genetic backgrounds. As a proof-of-principle, we describe the properties of the barFLEX overexpression collection and its application in synthetic dosage lethality studies under different environmental conditions.

Functional analysis with a barcoder yeast gene overexpression system.

The eukaryotic nucleosome is the fundamental unit of chromatin, comprising a protein octamer that wraps ∼147 bp of DNA and has essential roles in DNA compaction, replication and gene expression. Nucleosomes and chromatin have historically been considered to be unique to eukaryotes, yet studies of select archaea have identified homologs of histone proteins that assemble into tetrameric nucleosomes. Here we report the first archaeal genome-wide nucleosome occupancy map, as observed in the halophile Haloferax volcanii. Nucleosome occupancy was compared with gene expression by compiling a comprehensive transcriptome of Hfx. volcanii. We found that archaeal transcripts possess hallmarks of eukaryotic chromatin structure: nucleosome-depleted regions at transcriptional start sites and conserved -1 and +1 promoter nucleosomes. Our observations demonstrate that histones and chromatin architecture evolved before the divergence of Archaea and Eukarya, suggesting that the fundamental role of chromatin in the regulation of gene expression is ancient.DOI:http://dx.doi.org/10.7554/eLife.00078.001.

Chromatin is an ancient innovation conserved between Archaea and Eukarya.

Histones are the primary protein component of chromatin, the mixture of DNA and proteins that packages the genetic material in eukaryotes. Large amounts of histones are required during the S phase of the cell cycle when genome replication occurs. However, ectopic expression of histones during other cell cycle phases is toxic; thus, histone expression is restricted to the S phase and is tightly regulated at multiple levels, including transcriptional, post-transcriptional, translational, and post-translational. In this review, we discuss mechanisms of regulation of histone gene expression with emphasis on the transcriptional regulation of the replication-dependent histone genes in the model yeast Saccharomyces cerevisiae. 

Article	Year
A comprehensive platform for highly multiplexed mammalian functional genetic screens. BMC genomics\| PubMed ID: 21548937	2011
Genomic approaches for determining nucleosome occupancy in yeast. Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)\| PubMed ID: 22183606	2012
Genome sequence of Shigella flexneri serotype 5a strain M90T Sm. Journal of bacteriology\| PubMed ID: 22582379	2012
Barcode sequencing for understanding drug-gene interactions. Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)\| PubMed ID: 22821592	2012
Functional analysis with a barcoder yeast gene overexpression system. G3 (Bethesda, Md.)\| PubMed ID: 23050238	2012
Chromatin is an ancient innovation conserved between Archaea and Eukarya. eLife\| PubMed ID: 23240084	2012
Regulation of histone gene transcription in yeast. Cellular and molecular life sciences : CMLS\| PubMed ID: 23974242	2014

Tanja Durbic

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