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Single Read and Paired End mRNA-Seq Illumina Libraries from 10 Nanograms Total RNA

Whole transcriptome sequencing by mRNA-Seq is now used extensively to perform global gene expression, mutation, allele-specific expression and other ...

Morgridge Institute for Research

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Integration of the large variety of genome maps from several organisms provides the mechanism by which physiological knowledge obtained in model systems such as the rat can be projected onto the human genome to further the research on human disease. The release of the rat genome sequence provides new information for studies using the rat model and is a key reference against which existing and new rat physiological results can be aligned. Previously, we described comparative maps of the rat, mouse, and human based on EST sequence comparisons combined with radiation hybrid maps. Here, we use new data and introduce the Integrated Genomics Environment, an extensive database of curated and integrated maps, markers, and physiological results. These results are integrated by using VCMapview, a java-based map integration and visualization tool. This unique environment allows researchers to relate results from cytogenetic, genetic, and radiation hybrid studies to the genome sequence and compare regions of interest between human, mouse, and rat. Integrating rat physiology with mouse genetics and clinical results from human by using the respective genomes provides a novel route to capitalize on comparative genomics and the strengths of model organism biology.

Integrative genomics: in silico coupling of rat physiology and complex traits with mouse and human data.

Int&eacute;gration de la grande vari&eacute;t&eacute; de cartes du g&eacute;nome de plusieurs organismes fournit le m&eacute;canisme par lequel les connaissances physiologiques obtient dans les syst&egrave;mes mod&egrave;les tels que le rat peut &ecirc;tre projet&eacute; sur le g&eacute;nome humain pour faire avancer la recherche sur les maladies humaines. La sortie de la s&eacute;quence du g&eacute;nome de rat fournit de nouvelles informations pour les &eacute;tudes en utilisant le mod&egrave;le de rat et est une r&eacute;f&eacute;rence essentielle contre lequel existants et nouveaux des r&eacute;sultats physiologiques rat peuvent &ecirc;tre align&eacute;s. Nous avons d&eacute;crit pr&eacute;c&eacute;demment, cartes comparatives du rat, souris et homme bas&eacute; sur des comparaisons de s&eacute;quences EST combin&eacute;es avec des cartes de rayonnement hybride. Ici, nous utilisons les nouvelles donn&eacute;es et mettre en place l&#39;environnement int&eacute;gr&eacute; de la g&eacute;nomique, une vaste base de donn&eacute;es de cartes organis&eacute;es et int&eacute;gr&eacute;es, les marqueurs et les r&eacute;sultats physiologiques. Ces r&eacute;sultats sont int&eacute;gr&eacute;s &agrave; l&#39;aide de VCMapview, un outil d&#39;int&eacute;gration et de la visualisation de carte bas&eacute; sur java. Cet environnement unique permet aux chercheurs de relier les r&eacute;sultats de la cytog&eacute;n&eacute;tique, g&eacute;n&eacute;tique, et les &eacute;tudes de rayonnement hybride au g&eacute;nome de s&eacute;quences comparent des r&eacute;gions d&#39;int&eacute;r&ecirc;t humaine, souris et rat. Int&eacute;grant la physiologie du rat avec la g&eacute;n&eacute;tique de la souris et les r&eacute;sultats cliniques d&#39;&ecirc;tre humain en utilisant les g&eacute;nomes respectifs fournit une voie nouvelle pour capitaliser sur la g&eacute;nomique comparative et les points forts de biologie organisme mod&egrave;le.

G&eacute;nomique int&eacute;grative : couplage silico de physiologie du rat et des traits complexes avec la souris et les humains.

Integrative Genomics: In-silico-Kopplung von Ratte Physiologie und komplexe Merkmale bei Maus und Mensch-Daten.

Integrazione della grande variet&agrave; di mappe del genoma di diversi organismi fornisce il meccanismo mediante il quale conoscenze fisiologiche ottenute in sistemi modello come il ratto pu&ograve; essere proiettato sul genoma umano per favorire la ricerca sulle malattie umane. Il rilascio della sequenza del genoma di topo fornisce nuove informazioni per gli studi che utilizzano il modello di ratto ed &egrave; una chiave di riferimento contro cui esistenti e nuovi risultati fisiologici ratto possono essere allineati. Abbiamo descritto in precedenza, mappe comparative del ratto, mouse e basato sul confronto di sequenza EST combinati con le mappe di radiazione ibrido umano. Qui, utilizziamo i dati nuovi e di introdurre l&#39;ambiente integrato di genomica, un ampio database di mappe integrate e curate, marcatori e risultati fisiologici. Questi risultati sono integrati utilizzando VCMapview, uno strumento di integrazione e visualizzazione mappa basata su java. Questo ambiente unico permette ai ricercatori di correlare i risultati da citogenetica, genetica e studi ibrido radiazioni al genoma sequenza confrontare aree di interesse tra uomo, topo e ratto. Integrazione di fisiologia di ratto con risultati clinici da umana e genetica del mouse utilizzando i rispettivi genomi fornisce un itinerario romanzo di capitalizzare sulla genomica comparativa e i punti di forza della biologia degli organismi modello.

Genomica integrativa: in silico accoppiamento di fisiologia di ratto e tratti complessi con il mouse e dati umani.

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&#xAC8C;&#xB188; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xC720;&#xAE30; &#xCCB4;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC758; &#xD070; &#xB2E4;&#xC591;&#xC131;&#xC758; &#xD1B5;&#xD569; &#xAC19;&#xC740; &#xC950; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC2EC;&#xD654; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC778;&#xAC04; &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; &#xD22C;&#xC601; &#xB420; &#xC218;&#xB294; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801; &#xC9C0;&#xC2DD; &#xBAA8;&#xB378; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC5BB;&#xC740; &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC950; &#xAC8C;&#xB188; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC758; &#xB9B4;&#xB9AC;&#xC2A4; &#xC950; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xBA70; &#xD0A4; &#xCC38;&#xC870;&#xB97C; &#xAE30;&#xC874; &#xBC0F; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xC950; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801; &#xACB0;&#xACFC; &#xC815;&#xB82C;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xC804;&#xC5D0;, &#xC950;, &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; EST &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBE44;&#xAD50; &#xBC29;&#xC0AC;&#xC120; &#xD558;&#xC774;&#xBE0C;&#xB9AC;&#xB4DC; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xD568;&#xAED8; &#xACB0;&#xD569;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xBE44;&#xAD50; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xC124;&#xBA85; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0;, &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xD1B5;&#xD569; &#xB41C; &#xAC8C;&#xB188; &#xD658;&#xACBD; &#xD050;&#xB808;&#xC774;&#xD130; &#xBC0F; &#xD1B5;&#xD569; &#xC9C0;&#xB3C4;, &#xB9C8;&#xCEE4;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801; &#xACB0;&#xACFC;&#xC758; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xB97C; &#xC18C;&#xAC1C; &#xD558; &#xACE0; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xACB0;&#xACFC; Vcmapview&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xD1B5;&#xD569; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xC790;&#xBC14; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD1B5;&#xD569; &#xD558; &#xACE0; &#xC2DC;&#xAC01;&#xD654; &#xB3C4;&#xAD6C;. &#xC774; &#xB3C5;&#xD2B9;&#xD55C; &#xD658;&#xACBD;&#xC5D0;&#xC11C; cytogenetic, &#xACB0;&#xACFC; &#xAD00;&#xB828; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC790; &#xC720;&#xC804;&#xC790;, &#xC218; &#xC218; &#xBC0F; &#xBC29;&#xC0AC;&#xC120; &#xD558;&#xC774;&#xBE0C;&#xB9AC;&#xB4DC; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB294; &#xAC8C;&#xB188; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xC778;&#xAC04;, &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xC0AC;&#xC774; &#xAD00;&#xC2EC;&#xC758; &#xC601;&#xC5ED;&#xC744; &#xBE44;&#xAD50; &#xD558; &#xACE0; &#xC950;. &#xAC01; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xC720;&#xC804;&#xD559; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC784;&#xC0C1; &#xACB0;&#xACFC;&#xC640; &#xD1B5;&#xD569; &#xD558;&#xB294; &#xC950; &#xC0DD;&#xB9AC;&#xD559; &#xC18C;&#xC124; &#xACBD;&#xB85C; &#xBE44;&#xAD50; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xBC0F; &#xBAA8;&#xB378; &#xC720;&#xAE30; &#xCCB4; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC758; &#xAC15;&#xC810;&#xC5D0; &#xD22C;&#xC790;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xD1B5;&#xD569; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559;: &#xC950; &#xC0DD;&#xB9AC;&#xD559; &#xBC0F; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC640; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD55C; &#xD2B9;&#xC131; silico &#xCEE4;&#xD50C;&#xB9C1;&#xC5D0;.

Integraci&oacute;n de la gran variedad de mapas del genoma de varios organismos proporciona el mecanismo por el cual conocimientos fisiol&oacute;gicos obtienen en sistemas modelo como la rata puede proyectarse sobre el genoma humano para promover la investigaci&oacute;n en enfermedades humanas. La liberaci&oacute;n de la secuencia de genoma de la rata proporciona nueva informaci&oacute;n para estudios utilizando el modelo de rata y es una referencia contra la cual se pueden alinear existentes y nuevos resultados fisiol&oacute;gicos de la rata. Hemos descrito previamente, mapas comparativos de la rata, rat&oacute;n y humanos basada en comparaciones de la secuencia de EST combinadas con mapas h&iacute;bridos de radiaci&oacute;n. Aqu&iacute;, utilizamos nuevos datos e introducir el entorno integrado de gen&oacute;mica, una extensa base de datos de mapas de curadur&iacute;a e integradas, marcadores y resultados fisiol&oacute;gicos. Estos resultados se integran mediante el uso de VCMapview, una herramienta de integraci&oacute;n y visualizaci&oacute;n de mapa basado en java. Este ambiente &uacute;nico permite a los investigadores relacionar los resultados de citogen&eacute;tica, gen&eacute;tica y estudios h&iacute;brido el genoma secuencian y comparar las regiones de inter&eacute;s entre humano, rat&oacute;n, rata. Integraci&oacute;n de Fisiolog&iacute;a de la rata con rat&oacute;n gen&eacute;tica y resultados cl&iacute;nicos de humanos utilizando los respectivos genomas proporciona una ruta nueva para capitalizar la gen&oacute;mica comparativa y las fortalezas de la biolog&iacute;a del organismo de modelo.

Gen&oacute;mica Integrativa: acoplador de silico de rata fisiolog&iacute;a y caracter&iacute;sticas complejas con el rat&oacute;n y los datos humanos.

Il nostro uso aumentante delle strategie di genomiche e genetiche per capire il cancro alla prostata umano significa che abbiamo bisogno di accedere alle informazioni semplificate e integrate presenti nella letteratura biomedica associata. In particolare, studi di espressione genica di microarray e studi associati mappatura genetica nel cancro alla prostata trarrebbe beneficio da una comprensione generalizzata del lavoro preventiva associato a questa malattia. Questo ci permetterebbe di studi di laboratorio successive di messa a fuoco a regioni genomiche gi&agrave; correlati al cancro della prostata da altri metodi scientifici. Abbiamo sviluppato un database di cancro alla prostata correlati cromosomiche informazioni dalla letteratura biomedica esistente. Il materiale in entrata &egrave; stato basato su una ricerca ampia letteratura con annotazione successiva mano di informazioni rilevanti per il cancro alla prostata.

ChromSorter PC: un database delle regioni cromosomiche associato con il cancro alla prostata umano.

&#x3072;&#x3068;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x3092;&#x7406;&#x89E3;&#x3059;&#x308B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306E;&#x6226;&#x7565;&#x306E;&#x79C1;&#x9054;&#x306E;&#x5897;&#x52A0;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x6211;&#x3005; &#x7C21;&#x7D20;&#x5316;&#x3068;&#x7D71;&#x5408;&#x60C5;&#x5831;&#x95A2;&#x9023;&#x533B;&#x5B66;&#x6587;&#x732E;&#x306E;&#x5B58;&#x5728;&#x306B;&#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x610F;&#x5473;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7279;&#x306B;&#x3001;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED; &#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x7814;&#x7A76;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x907A;&#x4F1D;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x7814;&#x7A76;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x4E00;&#x822C;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7406;&#x89E3;&#x3053;&#x306E;&#x75BE;&#x60A3;&#x306B;&#x4F34;&#x3046;&#x524D;&#x306E;&#x4ED5;&#x4E8B;&#x306E;&#x6069;&#x6075;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x65E2;&#x306B;&#x4ED6;&#x79D1;&#x5B66;&#x7684;&#x624B;&#x6CD5;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x3059;&#x308B;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x9818;&#x57DF;&#x306B;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30AB;&#x30B9;&#x5F8C;&#x7D9A;&#x7814;&#x7A76;&#x5BA4;&#x7814;&#x7A76;&#x306B;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3067;&#x3057;&#x3087;&#x3046;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x95A2;&#x9023;&#x3059;&#x308B;&#x65E2;&#x5B58;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x533B;&#x5B66;&#x6587;&#x732E;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x306E;&#x60C5;&#x5831;&#x3002;&#x5165;&#x529B;&#x30DE;&#x30C6;&#x30EA;&#x30A2;&#x30EB;&#x306F;&#x5E83;&#x7BC4;&#x306A;&#x6587;&#x732E;&#x691C;&#x7D22;&#x306B;&#x5F8C;&#x7D9A;&#x624B;&#x6CE8;&#x91C8;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x305F;&#x60C5;&#x5831;&#x306E;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002;

ChromSorter PC: &#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x524D;&#x7ACB;&#x817A;&#x764C;&#x306B;&#x4F34;&#x3046;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x9818;&#x57DF;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3002;

&#xC774;&#xD574; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; &#xAC8C;&#xB188; &#xC804;&#xB7B5;&#xC758; &#xC99D;&#xAC00; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xC0DD;&#xBA85; &#xC758;&#xD559; &#xBB38;&#xD5CC;&#xC5D0; &#xC874;&#xC7AC; &#xD558;&#xB294; &#xB2E8;&#xC21C; &#xD558; &#xACE0; &#xD1B5;&#xD569; &#xB41C; &#xC815;&#xBCF4;&#xC5D0; &#xC561;&#xC138;&#xC2A4; &#xD574;&#xC57C; &#xC758;&#xBBF8; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD2B9;&#xD788;, microarray &#xC9C4; &#xC2DD; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xBC0F; &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xB9E4;&#xD551; &#xD559;&#xBB38;&#xC774;&#xC774; &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC0AC;&#xC804; &#xC791;&#xC5C5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC77C;&#xBC18;&#xD654; &#xB41C; &#xC774;&#xD574;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB3C4;&#xC6C0;&#xC774; &#xB420; &#xAC83; &#xC774;&#xB77C;&#xACE0;. &#xC774;&#xB807;&#xAC8C; &#xAC8C;&#xB188; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC5D0; &#xC774;&#xBBF8; &#xB2E4;&#xB978; &#xACFC;&#xD559;&#xC801; &#xBC29;&#xBC95;&#xC73C;&#xB85C; &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554; &#xAD00;&#xB828; &#xD6C4;&#xC18D; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC2E4; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xCD08;&#xC810;&#xC744; &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554;&#xC758; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xAE30;&#xC874; &#xC758;&#xCE58; &#xBB38;&#xD559;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC5FC;&#xC0C9;&#xCCB4; &#xC815;&#xBCF4; &#xAD00;&#xB828;. &#xC785;&#xB825;&#xB41C; &#xC790;&#xB8CC;&#xB294; &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554;&#xC5D0; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC815;&#xBCF4;&#xC758; &#xD6C4;&#xC18D; &#xC190; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC73C;&#xB85C; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xBB38;&#xD5CC; &#xAC80;&#xC0C9;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ChromSorter PC: &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC804;&#xB9BD;&#xC120; &#xC554;&#xACFC; &#xC5F0;&#xAD00; &#xB41C; &#xC5FC;&#xC0C9;&#xCCB4; &#xC601;&#xC5ED;&#xC758; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;.

&#x6211;&#x4EEC;&#x8D8A;&#x6765;&#x8D8A;&#x591A;&#x5730;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86;&#x89E3;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6218;&#x7565;&#x610F;&#x5473;&#x7740;&#x6211;&#x4EEC;&#x9700;&#x8981;&#x5BF9;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x533B;&#x5B66;&#x6587;&#x732E;&#x4E2D;&#x7684;&#x7B80;&#x5316;&#x548C;&#x7EFC;&#x5408;&#x4FE1;&#x606F;&#x7684;&#x8BBF;&#x95EE;&#x3002;&#x5C24;&#x5176;&#x662F;&#xFF0C;&#x82AF;&#x7247;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x7814;&#x7A76;&#x4E0E;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x7814;&#x7A76;&#x5C06;&#x53D7;&#x76CA;&#x4E8E;&#x4E0E;&#x6B64;&#x75C5;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x524D;&#x671F;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7684;&#x5E7F;&#x4E49;&#x7406;&#x89E3;&#x3002;&#x8FD9;&#x4F7F;&#x6211;&#x4EEC;&#x5BF9;&#x4E0E;&#x5176;&#x4ED6;&#x79D1;&#x5B66;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x7ED9;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x6709;&#x5173;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x533A;&#x57DF;&#x91CD;&#x70B9;&#x968F;&#x540E;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x5BA4;&#x7814;&#x7A76;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5DF2;&#x7ECF;&#x5F00;&#x53D1;&#x4E86;&#x4E00;&#x4E2A;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x7684;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x4FE1;&#x606F;&#x4ECE;&#x73B0;&#x6709;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x533B;&#x5B66;&#x6587;&#x732E;&#x3002;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x6750;&#x6599;&#x57FA;&#x4E8E;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x7684;&#x6587;&#x732E;&#x641C;&#x7D22;&#x4E0E;&#x968F;&#x540E;&#x7684;&#x624B;&#x5199;&#x6279;&#x6CE8;&#x4E0E;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x6709;&#x5173;&#x7684;&#x8D44;&#x6599;&#x3002;

ChromSorter PC&#xFF1A; &#x4EBA;&#x7C7B;&#x524D;&#x5217;&#x817A;&#x764C;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x533A;&#x57DF;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x3002;

Our increasing use of genetic and genomic strategies to understand human prostate cancer means that we need access to simplified and integrated information present in the associated biomedical literature. In particular, microarray gene expression studies and associated genetic mapping studies in prostate cancer would benefit from a generalized understanding of the prior work associated with this disease. This would allow us to focus subsequent laboratory studies to genomic regions already related to prostate cancer by other scientific methods. We have developed a database of prostate cancer related chromosomal information from the existing biomedical literature. The input material was based on a broad literature search with subsequent hand annotation of information relevant to prostate cancer.

ChromSorter PC: a database of chromosomal regions associated with human prostate cancer.

Notre utilisation croissante des strat&eacute;gies g&eacute;n&eacute;tiques et g&eacute;nomiques pour comprendre le cancer de la prostate humain signifie que nous avons besoin d&#39;acc&egrave;s &agrave; l&#39;information simplifi&eacute;e et int&eacute;gr&eacute;e dans la litt&eacute;rature biom&eacute;dicale associ&eacute;e. En particulier, les &eacute;tudes d&#39;expression g&eacute;nique microarray et &eacute;tudes de cartographie g&eacute;n&eacute;tique associ&eacute;e au cancer de la prostate b&eacute;n&eacute;ficieraient d&#39;une compr&eacute;hension g&eacute;n&eacute;ralis&eacute;e du travail pr&eacute;alable associ&eacute;e &agrave; cette maladie. Cela nous permettrait &agrave; l&#39;&eacute;tude de laboratoire subs&eacute;quente aux r&eacute;gions g&eacute;nomiques d&eacute;j&agrave; associ&eacute;es au cancer de la prostate par d&#39;autres m&eacute;thodes scientifiques. Nous avons mis au point une base de donn&eacute;es du cancer de la prostate associ&eacute;s information chromosomique dans la litt&eacute;rature biom&eacute;dicale existante. Les intrants s&#39;inspire d&#39;une vaste recension avec annotation main subs&eacute;quente de renseignements pertinents pour le cancer de la prostate.

ChromSorter PC: une base de donn&eacute;es de r&eacute;gions chromosomiques associ&eacute;es &agrave; cancer de la prostate humain.

ChromSorter PC: eine Datenbank von chromosomalen Regionen mit menschlichen Prostata-Krebs verbunden.

El uso creciente de estrategias gen&eacute;ticas y gen&oacute;micas para entender el c&aacute;ncer de pr&oacute;stata humano significa que necesitamos acceso a la informaci&oacute;n simplificado e integrado en la literatura biom&eacute;dica asociada. En particular, estudios de expresi&oacute;n g&eacute;nica de microarrays y estudios de mapeo gen&eacute;tico asociado en c&aacute;ncer de pr&oacute;stata se beneficiar&iacute;an de un entendimiento generalizado de los trabajos previos asociados con esta enfermedad. Esto nos permitir&iacute;a a los estudios de laboratorio posterior atenci&oacute;n a regiones gen&oacute;micas ya relacionado con el c&aacute;ncer de pr&oacute;stata por otros m&eacute;todos cient&iacute;ficos. Hemos desarrollado una base de datos de c&aacute;ncer de pr&oacute;stata informaci&oacute;n cromos&oacute;mica de la literatura biom&eacute;dica existente. El material de entrada se bas&oacute; en una b&uacute;squeda amplia literatura con anotaci&oacute;n de mano posterior de informaci&oacute;n relevante para el c&aacute;ncer de pr&oacute;stata.

ChromSorter PC: una base de datos de las regiones cromos&oacute;micas asociadas con el c&aacute;ncer de pr&oacute;stata humano.

ProMoST &#x662F;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7075;&#x6D3B;&#x7684; web &#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x7528;&#x4E8E;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7B49;&#x7535;&#x70B9; (pI) &#x548C;&#x5206;&#x5B50;&#x91CF;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5355;&#x4E2A;&#x6216;&#x591A;&#x4E2A;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x540E;&#x4FEE;&#x6539; (PTMs) &#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x548C;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E8C;&#x7EF4; (2D) &#x51DD;&#x80F6;&#x56FE;&#x50CF;&#x663E;&#x793A;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7684;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;PTMs &#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x63A7;&#x5236;&#x5F88;&#x591A;&#x751F;&#x7269;&#x8C03;&#x63A7;&#x548C;&#x4FE1;&#x53F7;&#x8F6C;&#x5BFC;&#x673A;&#x5236;&#x548C; 2D &#x51DD;&#x80F6;&#x7535;&#x6CF3;&#x662F;&#x80FD;&#x591F;&#x89E3;&#x51B3;&#x5F88;&#x591A;&#x5929;&#x8F66;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x7684;&#x5F02;&#x6784;&#x4F53;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x90A3;&#x4E9B;&#x7531;&#x4E8E;&#x78F7;&#x9178;&#x5316;&#x3001; &#x4E59;&#x9170;&#x5316;&#x3001; &#x6C28;&#x3001; &#x70F7;&#x57FA;&#x5316;&#x3001; &#x534A;&#x80F1;&#x6C28;&#x9178;&#x6C27;&#x5316;&#x6216;&#x916A;&#x6C28;&#x9178;&#x785D;&#x5316;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4FEE;&#x6539;&#x5BFC;&#x81F4;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684; pI &#x7684;&#x6DFB;&#x52A0;&#x3001; &#x5220;&#x9664;&#x6216;&#x66F4;&#x6539;&#x53EF;&#x6EF4;&#x5B9A;&#x7FA4;&#x4F53;&#x53D1;&#x751F;&#x53D8;&#x5316;&#x3002;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x5DEE;&#x522B;&#x5F88;&#x5927;&#x7684;&#x7F13;&#x51B2;&#x80FD;&#x529B;&#x548C; pI&#xFF0C;&#x56E0;&#x6B64;&#x76F8;&#x540C;&#x7684; PTMs &#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x5F15;&#x8D77;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684; pI &#x53D8;&#x5316;&#x76F8;&#x5F53;&#x4E0D;&#x540C;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;&#x5B83;&#x662F;&#x7531;&#x89C6;&#x89C9;&#x68C0;&#x6D4B;&#x6A21;&#x5F0F;&#x7684;&#x51DD;&#x80F6;&#x6765;&#x786E;&#x5B9A;&#x54EA;&#x4E9B;&#x4FEE;&#x6539;&#x662F;&#x6700;&#x6709;&#x53EF;&#x80FD;&#x672C;&#x4E0A;&#x7684;&#x6591;&#x70B9;&#x662F;&#x4E0D;&#x53EF;&#x80FD;&#x3002;&#x5929;&#x8F66;&#x73ED;&#x5236;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x6A21;&#x5F0F;&#x53EF;&#x4EE5;&#x8BA1;&#x7B97;&#x548C;&#x5E38;&#x5E38;&#x662F;&#x5F88;&#x6709;&#x7279;&#x8272;&#x3002;ProMoST &#x4EA7;&#x751F;&#x7684;&#x7406;&#x8BBA;&#x51DD;&#x80F6;&#x56FE;&#x50CF;&#x53EF;&#x6BD4;&#x4F5C; 2D &#x51DD;&#x80F6;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7ED3;&#x679C;&#x4EE5;&#x6307;&#x8BC1;&#x53EF;&#x80FD; PTMs &#x548C;&#x52AA;&#x529B;&#x96C6;&#x4E2D;&#x4E8E;&#x6539;&#x6027;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x66F4;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x3002;ProMoST &#x5DF2;&#x4F5C;&#x4E3A; cgi &#x811A;&#x672C;&#x4E2D; Perl &#x5728; http://proteomics.mcw.edu/promost &#x7684; WWW &#x670D;&#x52A1;&#x5668;&#x4E0A;&#x53EF;&#x7528;&#x3002;

ProMoST &#xFF08;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x6539;&#x6027;&#x7B5B;&#x9009;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF09;&#xFF1A; &#x57FA;&#x4E8E; web &#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#x7528;&#x4E8E;&#x6620;&#x5C04;&#x4E8C;&#x7EF4;&#x51DD;&#x80F6;&#x4E0A;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8FDB;&#x884C;&#x4FEE;&#x6539;&#x3002;

ProMoST is a flexible web tool that calculates the effect of single or multiple posttranslational modifications (PTMs) on protein isoelectric point (pI) and molecular weight and displays the calculated patterns as two-dimensional (2D) gel images. PTMs of proteins control many biological regulatory and signaling mechanisms and 2D gel electrophoresis is able to resolve many PTM-induced isoforms, such as those due to phosphorylation, acetylation, deamination, alkylation, cysteine oxidation or tyrosine nitration. These modifications cause changes in the pI of the protein by adding, removing or changing titratable groups. Proteins differ widely in buffering capacity and pI and therefore the same PTMs may give rise to quite different patterns of pI shifts in different proteins. It is impossible by visual inspection of a pattern of spots on a gel to determine which modifications are most likely to be present. The patterns of PTM shifts for different proteins can be calculated and are often quite distinctive. The theoretical gel images produced by ProMoST can be compared to the experimental 2D gel results to implicate probable PTMs and focus efforts on more detailed study of modified proteins. ProMoST has been implemented as cgi script in Perl available on a WWW server at http://proteomics.mcw.edu/promost.

ProMoST (Protein Modification Screening Tool): a web-based tool for mapping protein modifications on two-dimensional gels.

ProMoST est un outil web flexible qui calcule l&#39;effet d&#39;une ou plusieurs modifications post-traductionnelles (MEA) sur prot&eacute;ine point iso&eacute;lectrique (pI) et de poids mol&eacute;culaire et affiche les profils calcul&eacute;s sous forme d&#39;images en deux dimensions de gel (2D). MEA de prot&eacute;ines contr&ocirc;lent plusieurs biologiques r&eacute;glementaires et &eacute;lectrophor&egrave;se sur gel en 2D et les m&eacute;canismes de signalisation est en mesure de r&eacute;soudre de nombreuses isoformes induite par les PTM, telles que celles dues &agrave; la phosphorylation, ac&eacute;tylation, d&eacute;samination, alkylation, nitration de l&#39;oxydation ou la tyrosine de cyst&eacute;ine. Ces modifications entra&icirc;ner des modifications dans le pI de la prot&eacute;ine par l&#39;ajout, la suppression ou la modification des groupes titrables. Prot&eacute;ines diff&egrave;rent largement en capacit&eacute; de tamponnage et pI et, par cons&eacute;quent, les m&ecirc;mes MEA peuvent donner lieu aux mod&egrave;les tout &agrave; fait diff&eacute;rentes de l&#39;&eacute;volution des prot&eacute;ines pI. Il est impossible par simple inspection visuelle d&#39;un motif de taches sur un gel afin de d&eacute;terminer quelles modifications sont plus susceptibles d&#39;&ecirc;tre pr&eacute;sents. Les modes de d&eacute;placements PTM pour diff&eacute;rentes prot&eacute;ines peuvent &ecirc;tre calcul&eacute;s et sont souvent tout &agrave; fait distinctifs. Les images de gel th&eacute;oriques produites par ProMoST peuvent &ecirc;tre compar&eacute;s aux r&eacute;sultats exp&eacute;rimentaux gel 2D pour impliquer les MEA probables et de concentrer les efforts sur l&#39;&eacute;tude plus d&eacute;taill&eacute;e des prot&eacute;ines modifi&eacute;es. ProMoST a &eacute;t&eacute; mis en place comme script cgi en Perl disponible sur un serveur WWW http://proteomics.mcw.edu/promost.

ProMoST (outil de d&eacute;pistage de Modification prot&eacute;ique): un outil web pour la cartographie des modifications des prot&eacute;ines sur les gels bidimensionnels.

ProMost (Protein-Modifikation Screening Tool): ein web-basiertes Werkzeug f&#xFC;r die Kartierung Proteinmodifikationen auf zweidimensionalen Gelen.

ProMoST &egrave; uno strumento flessibile web che calcola l&#39;effetto delle modifiche di posttranslational singole o multiple (PTMs) sul punto isoelettrico della proteina (pI) e peso molecolare e consente di visualizzare i modelli calcolati come immagini bidimensionali (2D) gel. PTMs di proteine controllano molti biologico normativo e meccanismi e 2D elettroforesi del gel di segnalazione &egrave; in grado di risolvere molte isoforme di PTM-indotta, come quelle dovute a fosforilazione, acetilazione, deaminazione, alchilazione, nitrazione di ossidazione o tirosina cisteina. Queste modificazioni causano cambiamenti in pI della proteina di aggiunta, rimozione o Modifica gruppi titolabile. Le proteine differiscono ampiamente in capacit&agrave; di buffering e pI e quindi la stessa PTMs pu&ograve; dar luogo a modelli abbastanza differenti di pI turni in differenti proteine. &Egrave; impossibile da ispezione visiva di un pattern di macchie su un gel di determinare quali modifiche hanno pi&ugrave; probabilit&agrave; di essere presenti. I modelli di PTM turni per proteine differenti possono essere calcolati e sono spesso molto caratteristici. Le immagini di teorica gel prodotte da ProMoST possono essere paragonate ai risultati sperimentali gel 2D a implicare PTMs probabile e concentrare gli sforzi su studio pi&ugrave; dettagliato delle proteine modificate. ProMoST &egrave; stato implementato come script cgi in Perl disponibili su un server WWW al http://proteomics.mcw.edu/promost.

ProMoST (proteina modifica Screening Tool): uno strumento basato su web per la mappatura modifiche di proteine su gel bidimensionali.

&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x7B49;&#x96FB;&#x70B9; (pI) &#x3068;&#x5206;&#x5B50;&#x91CF;&#x306B;&#x5358;&#x4E00;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x8907;&#x6570;&#x4FEE;&#x98FE; (Ptm) &#x306E;&#x52B9;&#x679C;&#x3092;&#x8A08;&#x7B97;&#x3057;&#x3001;2 &#x6B21;&#x5143; (2 D) &#x30B2;&#x30EB;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x8A08;&#x7B97;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x304C;&#x8868;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3001;&#x67D4;&#x8EDF;&#x306A; web &#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306F;&#x3001;proMoST &#x3067;&#x3059;&#x3002;Ptm &#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x898F;&#x5236;&#x5236;&#x5FA1;&#x3057;&#x3001;&#x30B7;&#x30B0;&#x30CA;&#x30EB;&#x4F1D;&#x9054;&#x6A5F;&#x69CB;&#x3068; 2&#x6B21;&#x5143;&#x96FB;&#x6C17;&#x6CF3;&#x52D5;&#x591A;&#x304F; PTM &#x8A98;&#x8D77;&#x306E;&#x30A2;&#x30A4;&#x30BD;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x30EA;&#x30F3;&#x9178;&#x5316;&#x3001;&#x30A2;&#x30BB;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x3001;&#x8131;&#x30A2;&#x30DF;&#x30CE;&#x5316;&#x3001;&#x30A2;&#x30EB;&#x30AD;&#x30EB;&#x5316;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30A4;&#x30F3;&#x306E;&#x9178;&#x5316;&#x3084;&#x30C1;&#x30ED;&#x30B7;&#x30F3;&#x306E;&#x30CB;&#x30C8;&#x30ED;&#x5316;&#x306A;&#x3069;&#x3092;&#x89E3;&#x6C7A;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x306F;&#x3001;&#x8FFD;&#x52A0;&#x3001;&#x524A;&#x9664;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x6EF4;&#x5B9A;&#x306E;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x3092;&#x5909;&#x66F4;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E; pI &#x306E;&#x5909;&#x5316;&#x3092;&#x5F15;&#x304D;&#x8D77;&#x3053;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306F;&#x3001;&#x30D0;&#x30C3;&#x30D5;&#x30A1;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x3067;&#x306F;&#x5BB9;&#x91CF;&#x304C;&#x5927;&#x304D;&#x304F;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x3057;&#x3001;pI&#x3001;&#x3057;&#x305F;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x540C;&#x3058; Ptm &#x304B;&#x306A;&#x308A;&#x7570;&#x306A;&#x3063;&#x305F;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x7570;&#x306A;&#x3063;&#x305F;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E; pI &#x306E;&#x5909;&#x5316;&#x306E;&#x751F;&#x3058;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x5834;&#x5408;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4FEE;&#x6B63;&#x306E;&#x3069;&#x308C;&#x304C;&#x5B58;&#x5728;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x9AD8;&#x3044;&#x304B;&#x3092;&#x5224;&#x65AD;&#x3059;&#x308B;&#x30B2;&#x30EB;&#x4E0A;&#x306E;&#x30B9;&#x30DD;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;&#x76EE;&#x8996;&#x691C;&#x67FB;&#x304C;&#x53EF;&#x80FD;&#x3067;&#x3059;&#x3002;PTM &#x30B7;&#x30D5;&#x30C8;&#x306E;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3092;&#x8A08;&#x7B97;&#x3067;&#x304D;&#x3001;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x5834;&#x5408;&#x304B;&#x306A;&#x308A;&#x72EC;&#x7279;&#x3067;&#x3059;&#x3002;ProMoST &#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7406;&#x8AD6;&#x7684;&#x30B2;&#x30EB;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027; Ptm &#x3092;&#x5DFB;&#x304D;&#x8FBC;&#x3080;&#x3057;&#x3001;&#x5909;&#x66F4;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x3088;&#x308A;&#x8A73;&#x7D30;&#x306A;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x52AA;&#x529B;&#x3092;&#x96C6;&#x4E2D;&#x3059;&#x308B; 2&#x6B21;&#x5143;&#x30B2;&#x30EB;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x7D50;&#x679C;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;ProMoST &#x3067; http://proteomics.mcw.edu/promost &#x306E; WWW &#x30B5;&#x30FC;&#x30D0;&#x30FC;&#x4E0A;&#x306E;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A; Perl cgi &#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x5B9F;&#x88C5;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

ProMoST (&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x6539;&#x8CEA;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0; &#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;): 2&#x6B21;&#x5143;&#x30B2;&#x30EB;&#x4E0A;&#x306E;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3092;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x3059;&#x308B; web &#x30D9;&#x30FC;&#x30B9; &#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3002;

ProMoST &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; isoelectric point (pI) &#xBC0F; &#xBD84;&#xC790;&#xB7C9;&#xC5D0; &#xD558;&#xB098; &#xB610;&#xB294; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xAC1C;&#xC758; posttranslational &#xC218;&#xC815; (PTMs)&#xC758; &#xD6A8;&#xACFC; &#xACC4;&#xC0B0; &#xD558; &#xACE0; &#xACC4;&#xC0B0; &#xB41C; &#xD328;&#xD134;&#xC744; 2 &#xCC28;&#xC6D0; (2D) &#xC824; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB85C; &#xD45C;&#xC2DC; &#xD558;&#xB294; &#xC720;&#xC5F0;&#xD55C; &#xC6F9; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xAC00;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; PTMs &#xADDC;&#xC81C; &#xB9CE;&#xC740; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xD559;&#xC801; &#xC81C;&#xC5B4; &#xBC0F; &#xC2DC;&#xADF8;&#xB110;&#xB9C1; &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998; &#xBC0F; 2 &#xCC28;&#xC6D0; &#xC824; &#xC804;&#xAE30; &#xC774;&#xB3D9; &#xBC95;&#xC740; &#xC778; &#xC0B0;&#xD654;, acetylation, &#xD0C8;, &#xC54C;&#xD0AC;&#xD654;&#xC81C;, &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD14C;&#xC778;&#xC758; &#xC0B0;&#xD654; &#xB610;&#xB294; &#xD2F0;&#xB85C;&#xC2E0; nitration &#xB4F1; &#xB9CE;&#xC740; PTM &#xC720;&#xB3C4; isoforms&#xB97C; &#xD574;&#xACB0;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC218;&#xC815; &#xCD94;&#xAC00;, &#xC81C;&#xAC70; &#xB610;&#xB294; titratable &#xADF8;&#xB8F9;&#xC744; &#xBCC0;&#xACBD; &#xD558; &#xC5EC; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; Pi&#xC5D0; &#xBCC0;&#xD654;&#xB97C; &#xC77C;&#xC73C;&#xD0AC;. &#xACFC; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB2E4; &#xBC84;&#xD37C;&#xB9C1; &#xC6A9;&#xB7C9;&#xC5D0; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD558; &#xAC8C; pI &#xBC0F; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xB3D9;&#xC77C;&#xD55C; PTMs &#xB2E4;&#xB978; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC5D0; pI &#xAD50;&#xB300;&#xC758; &#xB9E4;&#xC6B0; &#xB2E4;&#xB978; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xC0C1;&#xC2B9; &#xC904; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC788;&#xC744; &#xAC00;&#xB2A5;&#xC131;&#xC774; &#xC788;&#xB294; &#xC218;&#xC815; &#xACB0;&#xC815; &#xD558; &#xC824;&#xC5D0; &#xAD00;&#xAD11; &#xBA85;&#xC18C;&#xC758; &#xD328;&#xD134;&#xC758; &#xC721;&#xC548; &#xAC80;&#xC0AC; &#xD558; &#xC5EC;&#xB294; &#xAC83;&#xC774; &#xBD88;&#xAC00;&#xB2A5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC11C;&#xB85C; &#xB2E4;&#xB978; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; PTM &#xAD50;&#xB300; &#xD328;&#xD134; &#xC0B0;&#xCD9C; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xB2E4; &#xD558; &#xACE0; &#xB9E4;&#xC6B0; &#xB3C5;&#xD2B9;&#xD55C; &#xB9CE;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB860;&#xC801;&#xC778; &#xC824; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; Promost&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC81C;&#xC791; &#xAC00;&#xB2A5;&#xC131;&#xC774; PTMs &#xC5F0;&#xB8E8; &#xD558; &#xC5EC; &#xC218;&#xC815;&#xB41C; &#xB41C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC790;&#xC138;&#xD55C; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB178;&#xB825;&#xC744; &#xC9D1;&#xC911; &#xC2E4;&#xD5D8; 2D &#xC824; &#xACB0;&#xACFC;&#xB97C; &#xBE44;&#xAD50;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. Promost&#xC740; http://proteomics.mcw.edu/promost&#xC5D0;&#xC11C; WWW &#xC11C;&#xBC84;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; Perl cgi &#xC2A4;&#xD06C;&#xB9BD;&#xD2B8;&#xB85C; &#xAD6C;&#xD604; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ProMoST (&#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC218;&#xC815; &#xCC28;&#xB2E8; &#xB3C4;&#xAD6C;): &#xC6F9; &#xAE30;&#xBC18; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; 2 &#xCC28;&#xC6D0; &#xC824;&#xC5D0; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC218;&#xC815;&#xC5D0; &#xB9E4;&#xD551;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ProMoST es una herramienta web flexible que calcula el efecto de uno o m&uacute;ltiples modificaciones postraduccionales (MPa) en el punto isoel&eacute;ctrico de la prote&iacute;na (pI) y peso molecular y muestra los patrones calculados como im&aacute;genes bidimensionales (2D) gel. Mpa de prote&iacute;nas de control biol&oacute;gico muchos reguladores y se&ntilde;alizaci&oacute;n electroforesis del gel de mecanismos y 2D es capaz de resolver muchas isoformas PTM-inducida, como las ocasionadas por fosforilaci&oacute;n, acetilaci&oacute;n, desaminaci&oacute;n, alquilaci&oacute;n, nitraci&oacute;n de oxidaci&oacute;n o tirosina de ciste&iacute;na. Estas modificaciones provocar cambios en el pI de la prote&iacute;na por agregar, quitar o cambiar grupos dosificable. Prote&iacute;nas diferencian extensamente en la capacidad de almacenamiento en b&uacute;fer y pI y por lo tanto los mismos PTMs pueden dar lugar a muy diferentes patrones de turnos de pI en prote&iacute;nas diferentes. Es imposible por la inspecci&oacute;n visual de un patr&oacute;n de manchas en un gel para determinar qu&eacute; modificaciones son m&aacute;s propensos a estar presente. Los patrones de PTM turnos para diferentes prote&iacute;nas pueden calcularse y suelen ser bastante distintivos. Las im&aacute;genes de gel te&oacute;ricas producidas por ProMoST pueden ser comparadas con los resultados experimentales gel 2D a implicar probables PTMs y concentrar esfuerzos en el estudio m&aacute;s detallado de prote&iacute;nas modificadas. ProMoST se implement&oacute; como cgi script en Perl en un servidor WWW en http://proteomics.mcw.edu/promost.

ProMoST (prote&iacute;na modificaci&oacute;n Screening Tool): una herramienta basada en web para el mapeo de modificaciones de prote&iacute;nas en geles bidimensionales.

&#x81EA;&#x52A8;&#x5316;&#x7684;&#x5B88;&#x6052; syntenies &#x6591;&#x9A6C;&#x9C7C;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5206;&#x6790;&#x3002;

Automated analysis of conserved syntenies for the zebrafish genome.

Automatis&eacute; d&#39;analyse des syntenies conserv&eacute;s pour le g&eacute;nome du poisson-z&egrave;bre.

Automatisierte Analyse von konservierten syntenies f&#xFC;r die Zebrafisch-Genom.

Automated analysis of syntenies conservata per il genoma di zebrafish.

&#x30BC;&#x30D6;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30B7;&#x30E5; &#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306E;&#x7701; syntenies &#x306E;&#x89E3;&#x6790;&#x3092;&#x81EA;&#x52D5;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xC790;&#xB3D9;&#xD654; &#xB41C; zebrafish &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBCF4;&#xC874;&#xB41C; syntenies&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;.

An&aacute;lisis de syntenies conservados para el genoma del pez cebra automatizado.

&#x9AD8;&#x901A;&#x91CF;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7684;&#x6838;&#x5FC3;&#x6D3B;&#x52A8;&#x4E4B;&#x4E00;&#x662F;&#x80BD;&#x7684;&#x8D28;&#x8C31;&#x5206;&#x6790;&#x9274;&#x5B9A;&#x3002;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4F7F;&#x7528; Sequest &#x6216;&#x5409;&#x7965;&#x7269;&#xFF0C;&#x50CF;&#x5149;&#x8C31;&#x5339;&#x914D;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x6807;&#x8BC6;&#x67D0;&#x4E9B;&#x591A;&#x80BD;&#xFF0C;&#x4F46;&#x8BB8;&#x591A;&#x8C31;&#x4E0D;&#x4EA7;&#x751F;&#x9AD8;&#x8D28;&#x91CF;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x5339;&#x914D;&#x3002;De novo &#x591A;&#x80BD;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x662F;&#x4E3A;&#x4E00;&#x4E9B;&#x8EAB;&#x4EFD;&#x4E0D;&#x660E;&#x7684;&#x5149;&#x8C31;&#x786E;&#x5B9A;&#x90E8;&#x5206;&#x591A;&#x80BD;&#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;De novo &#x591A;&#x80BD;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7F3A;&#x70B9;&#x662F;&#x5B83;&#x4F1A;&#x4EA7;&#x751F;&#x4E00;&#x7CFB;&#x5217;&#x7684;&#x6709;&#x5E8F;&#x548C;&#x65E0;&#x5E8F;&#x5E8F;&#x5217;&#x6807;&#x7B7E;&#x548C;&#x5927;&#x89C4;&#x6A21;&#x7684;&#x6807;&#x8BB0;&#xFF0C;&#x800C;&#x4E0D;&#x662F;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5B8C;&#x6574;&#x7684;&#x3001; &#x975E;&#x9000;&#x5316;&#x80BD;&#x6C28;&#x57FA;&#x9178;&#x5E8F;&#x5217;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x4E0D;&#x5B8C;&#x6574;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5F88;&#x96BE;&#x5728;&#x9AD8;&#x7089;&#x6216;&#x5BB6;&#x4F19;&#x7B49;&#x4F20;&#x7EDF;&#x7684;&#x641C;&#x7D22;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x4E2D;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;DeNovoID &#x662F;&#x4E00;&#x4E2A;&#x4E13;&#x95E8;&#x4F7F;&#x7528;&#x9000;&#x5316;&#x7684;&#x6C28;&#x57FA;&#x9178;&#x5E8F;&#x5217;&#x548C;&#x5927;&#x89C4;&#x6A21;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x6765;&#x81EA; MS &#x5B9E;&#x9A8C;&#x6765;&#x641C;&#x7D22;&#x80BD;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x800C;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x3002;&#x7531;&#x4E8E;&#x91C7;&#x7528;&#x7684;&#x7B97;&#x6CD5;&#x53D6;&#x51B3;&#x4E8E;&#x6C28;&#x57FA;&#x9178;&#x7EC4;&#x6210;&#x7684;&#x591A;&#x80BD;&#x548C;&#x4E0D;&#x662F;&#x5B83;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x9700;&#x8981;&#x8003;&#x8651;&#x6240;&#x6709;&#x53EF;&#x80FD;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#xFF0C;&#x4F46;&#x76F8;&#x5F53;&#x6570;&#x91CF;&#x8F83;&#x5C11;&#x7684;&#x6210;&#x5206;&#x7B26;&#x5408;&#x8C31; DeNovoID&#x3002;DeNovoID &#x8FD8;&#x4F7F;&#x7528;&#x51E0;&#x4F55;&#x7D22;&#x5F15;&#x65B9;&#x6848;&#x6765;&#x964D;&#x4F4E;&#x8BA1;&#x7B97;&#x786E;&#x5B9A;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x7684;&#x6700;&#x4F73;&#x591A;&#x80BD;&#x5339;&#x914D;&#x6240;&#x9700;&#x7684;&#x6570;&#x76EE;&#x3002;&#x53EF;&#x5728; http://proteomics.mcw.edu/denovoid DeNovoID&#x3002;

DeNovoID&#xFF1A; &#x57FA;&#x4E8E; web &#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#x7528;&#x4E8E;&#x8BC6;&#x522B;&#x80BD;&#x5E8F;&#x5217;&#x548C;&#x5927;&#x89C4;&#x6A21;&#x6807;&#x8BB0;&#x4ECE; de novo &#x591A;&#x80BD;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x7684;&#x8D28;&#x8C31;&#x5206;&#x6790;&#x63A8;&#x65AD;&#x51FA;&#x6765;&#x7684;&#x3002;

One of the core activities of high-throughput proteomics is the identification of peptides from mass spectra. Some peptides can be identified using spectral matching programs like Sequest or Mascot, but many spectra do not produce high quality database matches. De novo peptide sequencing is an approach to determine partial peptide sequences for some of the unidentified spectra. A drawback of de novo peptide sequencing is that it produces a series of ordered and disordered sequence tags and mass tags rather than a complete, non-degenerate peptide amino acid sequence. This incomplete data is difficult to use in conventional search programs such as BLAST or FASTA. DeNovoID is a program that has been specifically designed to use degenerate amino acid sequence and mass data derived from MS experiments to search a peptide database. Since the algorithm employed depends on the amino acid composition of the peptide and not its sequence, DeNovoID does not have to consider all possible sequences, but rather a smaller number of compositions consistent with a spectrum. DeNovoID also uses a geometric indexing scheme that reduces the number of calculations required to determine the best peptide match in the database. DeNovoID is available at http://proteomics.mcw.edu/denovoid.

DeNovoID: a web-based tool for identifying peptides from sequence and mass tags deduced from de novo peptide sequencing by mass spectroscopy.

Une des activit&eacute;s principales de la prot&eacute;omique haut d&eacute;bit est l&#39;identification de peptides &agrave; partir des spectres de masse. Certains peptides peuvent &ecirc;tre identifi&eacute;s &agrave; l&#39;aide des programmes correspondants spectrales comme Sequest ou mascotte, mais plusieurs spectres ne produisent pas de matches de base de donn&eacute;es de haute qualit&eacute;. S&eacute;quen&ccedil;age de peptides de novo est une approche pour d&eacute;terminer les s&eacute;quences peptidiques partielle pour certains des spectres non identifi&eacute;s. L&#39;inconv&eacute;nient de s&eacute;quen&ccedil;age de peptides de novo, c&#39;est qu&#39;il produit une s&eacute;rie d&#39;&eacute;tiquettes de s&eacute;quence ordonn&eacute;e et d&eacute;sordonn&eacute;e et balises mass plut&ocirc;t qu&#39;une s&eacute;quence d&#39;acides amin&eacute;s de peptide complet, non d&eacute;g&eacute;n&eacute;r&eacute;. Ces donn&eacute;es incompl&egrave;tes sont difficiles &agrave; utiliser dans les programmes de recherche classiques tels que BLAST ou FASTA. DeNovoID est un programme qui a &eacute;t&eacute; sp&eacute;cifiquement con&ccedil;u pour utiliser la s&eacute;quence d&#39;acides amin&eacute;s d&eacute;g&eacute;n&eacute;r&eacute;e et massives donn&eacute;es d&eacute;riv&eacute;es des exp&eacute;riences de MS &agrave; la recherche d&#39;une base de donn&eacute;es de peptide. Puisque l&#39;algorithme employ&eacute; d&eacute;pend de la composition en acides amin&eacute;s du peptide et pas sa s&eacute;quence, DeNovoID n&#39;a pas &agrave; examiner toutes les s&eacute;quences possibles, mais plut&ocirc;t un plus petit nombre de compositions conformes &agrave; un spectre. DeNovoID utilise &eacute;galement un sch&eacute;ma d&#39;indexation g&eacute;om&eacute;trique qui r&eacute;duit le nombre de calculs n&eacute;cessaires pour d&eacute;terminer la meilleure correspondance de peptide dans la base de donn&eacute;es. DeNovoID est disponible &agrave; http://proteomics.mcw.edu/denovoid.

DeNovoID : un outil bas&eacute; sur le web pour identifier des peptides de mass balises d&eacute;duites de s&eacute;quen&ccedil;age de novo peptide par spectrom&eacute;trie de masse et de la s&eacute;quence.

DeNovoID: ein web-basiertes Werkzeug zur Identifizierung von Peptiden aus der Sequenz und Massen-Tags von De-novo-Sequenzierung Peptid durch Massenspektroskopie abgeleitet.

Una delle attivit&agrave; principali di alto-rendimento proteomica &egrave; l&#39;identificazione di peptidi da spettri di massa. Alcuni peptidi possono essere identificati tramite spettrali corrispondenti programmi come Sequest o mascotte, ma molti spettri non produce alta qualit&agrave; database partite. De novo sequenziamento peptidico &egrave; un approccio per determinare le sequenze peptidiche parziale per alcuni degli spettri non identificati. Uno svantaggio del de novo sequenziamento peptidico &egrave; che produce una serie di tag di sequenza ordinata e disordinata e tag massa piuttosto che una sequenza dell&#39;amminoacido del peptide completo, non degenere. Questo dati incompleti sono difficili da utilizzare in programmi di ricerca convenzionali come BLAST o FASTA. DeNovoID &egrave; un programma che &egrave; stato specificamente progettato per utilizzare sequenza aminoacidica degenerato e massa dati derivati da esperimenti di MS per la ricerca di un database del peptide. Poich&eacute; l&#39;algoritmo impiegato dipende dalla composizione dell&#39;amminoacido del peptide e non la sua sequenza, DeNovoID non &egrave; necessario prendere in considerazione tutte le possibili sequenze, ma piuttosto un piccolo numero di composizioni coerenti con uno spettro. DeNovoID utilizza anche un sistema di indicizzazione geometrico che riduce il numero di calcoli necessari per determinare il miglior match del peptide nel database. DeNovoID &egrave; disponibile presso http://proteomics.mcw.edu/denovoid.

DeNovoID: un tool web-based per l&#39;identificazione di peptidi di sequenza e massa Tag dedotta dal sequenziamento di de novo peptide di spettroscopia di massa.

&#x8CEA;&#x91CF;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB;&#x304B;&#x3089;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x540C;&#x5B9A;&#x306F;&#x9AD8;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8; &#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x30B3;&#x30A2;&#x6D3B;&#x52D5;&#x306E;&#x4E00;&#x3064;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; Sequest &#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30DE;&#x30B9;&#x30B3;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB; &#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x30F3;&#x30B0; &#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x8B58;&#x5225;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB;&#x9AD8;&#x54C1;&#x8CEA;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9; &#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;De novo &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C3;&#x30C9;&#x914D;&#x5217;&#x90E8;&#x5206;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x6B63;&#x4F53;&#x4E0D;&#x660E;&#x306E;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB;&#x306E;&#x4E00;&#x90E8;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3067;&#x3059;&#x3002;De novo &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C3;&#x30C9;&#x914D;&#x5217;&#x306E;&#x6B20;&#x70B9;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x304C;&#x5B8C;&#x4E86;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x975E;&#x7E2E;&#x307F;&#x9000;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x30A2;&#x30DF;&#x30CE;&#x9178;&#x914D;&#x5217;&#x3067;&#x306F;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x79E9;&#x5E8F;&#x30FB;&#x7121;&#x79E9;&#x5E8F;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; &#x30BF;&#x30B0;&#x3068;&#x8CEA;&#x91CF;&#x30BF;&#x30B0;&#x306E;&#x30B7;&#x30EA;&#x30FC;&#x30BA;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x4E0D;&#x5B8C;&#x5168;&#x306A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30D6;&#x30E9;&#x30B9;&#x30C8;&#x307E;&#x305F;&#x306F; FASTA &#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x691C;&#x7D22;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306F;&#x56F0;&#x96E3;&#x3067;&#x3059;&#x3002;DeNovoID &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x691C;&#x7D22;&#x3059;&#x308B;&#x7E2E;&#x9000;&#x306E;&#x30A2;&#x30DF;&#x30CE;&#x9178;&#x914D;&#x5217;&#x3068; MS &#x5B9F;&#x9A13;&#x304B;&#x3089;&#x6D3E;&#x751F;&#x3057;&#x305F;&#x5927;&#x91CF;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x5177;&#x4F53;&#x7684;&#x306B;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x63A1;&#x7528;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x3001;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x3068;&#x306A;&#x3044;&#x305D;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30DF;&#x30CE;&#x9178;&#x7D44;&#x6210;&#x306B;&#x4F9D;&#x5B58;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x3067;&#x3001;DeNovoID &#x304C;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3001;&#x7D44;&#x6210;&#x306E;&#x3088;&#x308A;&#x5C0F;&#x3055;&#x3044;&#x6570;&#x3067;&#x306F;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x4E00;&#x8CAB;&#x6027;&#x306F;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB;&#x3092;&#x8003;&#x616E;&#x3059;&#x308B;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;DeNovoID &#x3082;&#x5E7E;&#x4F55;&#x5B66;&#x7684;&#x306A;&#x7D22;&#x5F15;&#x65B9;&#x5F0F;&#x306E;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; &#x30D9;&#x30B9;&#x30C8;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5FC5;&#x8981;&#x306A;&#x8A08;&#x7B97;&#x306E;&#x6570;&#x304C;&#x6E1B;&#x5C11;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;DeNovoID &#x306F;&#x3001;http://proteomics.mcw.edu/denovoid &#x3067;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

DeNovoID: &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C3;&#x30C9; &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3068;&#x8CEA;&#x91CF;&#x5206;&#x5149;&#x306B;&#x3088;&#x308B; de novo &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C3;&#x30C9;&#x914D;&#x5217;&#x304B;&#x3089;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x5927;&#x91CF;&#x306E;&#x30BF;&#x30B0;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B; web &#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3002;

&#xB192;&#xC740; &#xCC98;&#xB9AC;&#xB7C9; proteomics&#xC758; &#xC8FC;&#xC694; &#xD65C;&#xB3D9; &#xC911; &#xD558;&#xB098;&#xB294; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC9C8;&#xB7C9; &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC758; id&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. Sequest &#xB610;&#xB294; &#xB9C8;&#xC2A4;&#xCF54;&#xD2B8; &#xAC19;&#xC740; &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC; &#xC77C;&#xCE58; &#xD558;&#xB294; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC77C;&#xBD80; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xB9CE;&#xC740; &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; &#xC77C;&#xCE58; &#xD558;&#xB294; &#xB192;&#xC740; &#xD488;&#xC9C8;&#xC744; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB4DC; &#xB178; &#xBCF4; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC5F0;&#xC18D;&#xC740; &#xBBF8;&#xD655;&#xC778;&#xB41C; &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC;&#xC758; &#xC77C;&#xBD80;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBD80;&#xBD84;&#xC801;&#xC778; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC21C;&#xC11C;&#xB97C; &#xACB0;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95;. &#xB4DC; &#xB178; &#xBCF4; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC5F0;&#xC18D;&#xC758; &#xB2E8;&#xC810;&#xC740; &#xC644;&#xC804; &#xD55C;, &#xD0C0;&#xB77D; &#xD55C; &#xBE44; &#xD3A9;&#xD0C0;&#xC774;&#xB4DC; &#xC544;&#xBBF8;&#xB178;&#xC0B0; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBCF4;&#xB2E4;&#xB294; &#xBB34;&#xC9C8;&#xC11C; &#xD558; &#xACE0; &#xC21C;&#xC11C;&#xAC00; &#xC9C0;&#xC815; &#xB41C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xD0DC;&#xADF8; &#xB300;&#xB7C9; &#xD0DC;&#xADF8;&#xC758; &#xC2DC;&#xB9AC;&#xC988;&#xB97C; &#xC0DD;&#xC0B0;. &#xC774; &#xBD88;&#xC644;&#xC804; &#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xD3ED;&#xBC1C; &#xB610;&#xB294; FASTA &#xB4F1; &#xAE30;&#xC874;&#xC758; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xAE30; &#xC5B4;&#xB835;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. Denovoid&#xB294; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xB97C; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD558;&#xB824;&#xBA74; &#xD0C0;&#xB77D; &#xD55C; &#xC544;&#xBBF8;&#xB178;&#xC0B0; &#xC11C; &#xC5F4; &#xBC0F; MS &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; &#xB300;&#xB7C9; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xD2B9;&#xBCC4;&#xD788; &#xC124;&#xACC4; &#xB41C; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xACE0;&#xC6A9; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC0F; &#xD558;&#xC9C0;&#xC758; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC758; &#xC544;&#xBBF8;&#xB178;&#xC0B0; &#xAD6C;&#xC131;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C;, &#xC774;&#xD6C4; DeNovoID &#xBAA8;&#xB4E0; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;, &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC624;&#xD788;&#xB824; &#xB354; &#xC801;&#xC740; &#xC218;&#xC758; &#xC791;&#xACE1; &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC;&#xACFC; &#xC77C;&#xCE58; &#xACE0;&#xB824;&#xD560; &#xD544;&#xC694;&#xAC00; &#xC5C6;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. Denovoid&#xB294; &#xB610;&#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD5C;&#xC0C1;&#xC758; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xACBD;&#xAE30;&#xB97C; &#xACB0;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xD544;&#xC694;&#xD55C; &#xACC4;&#xC0B0;&#xC758; &#xC218;&#xB97C; &#xAC10;&#xC18C; &#xC2DC;&#xD0A4;&#xB294; &#xAE30;&#xD558;&#xD559;&#xC801; &#xC778;&#xB371;&#xC2F1; &#xAD6C;&#xC131;&#xD45C;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. Denovoid&#xC740; http://proteomics.mcw.edu/denovoid&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC00;&#xB2A5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

DeNovoID: &#xC6F9; &#xAE30;&#xBC18; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC21C;&#xC11C; &#xBC0F; &#xC9C8;&#xB7C9; &#xBD84;&#xAD11;&#xD559;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xB4DC; &#xB178; &#xBCF4; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC5F0;&#xC18D;&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD94;&#xB860; &#xB300;&#xB7C9; &#xD0DC;&#xADF8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xD558;&#xB294; &#xB370;.

Una de las actividades centrales de prote&oacute;mica de alto rendimiento es la identificaci&oacute;n de p&eacute;ptidos de espectros de masas. Algunos p&eacute;ptidos pueden identificarse usando programas que empareja espectrales Sequest o mascota, pero muchos espectros no producen los partidos de la base de datos de alta calidad. Secuenciaci&oacute;n de novo p&eacute;ptido es una aproximaci&oacute;n para determinar secuencias de p&eacute;ptido parcial para algunos de los espectros no identificados. Un inconveniente de secuenciaci&oacute;n de novo p&eacute;ptido es que produce una serie de etiquetas de secuencia ordenado y desordenado y masas etiquetas en lugar de una secuencia de amino&aacute;cidos del p&eacute;ptido completo, non-degenerate. Este dato incompleto es dif&iacute;cil de utilizar en programas de b&uacute;squeda convencionales como r&aacute;faga o FASTA. DeNovoID es un programa que ha sido espec&iacute;ficamente dise&ntilde;ado para usar secuencia de amino&aacute;cidos degenerado y datos totales derivadas de MS experimentos para buscar una base de datos de p&eacute;ptido. Puesto que el algoritmo empleado depende de la composici&oacute;n de amino&aacute;cidos de los p&eacute;ptidos y no su secuencia, DeNovoID no tiene que considerar todas las secuencias posibles, sino m&aacute;s bien un menor n&uacute;mero de composiciones consistente con un espectro. DeNovoID tambi&eacute;n utiliza un esquema de indexaci&oacute;n geom&eacute;trico que reduce el n&uacute;mero de c&aacute;lculos necesarios para determinar la mejor coincidencia de p&eacute;ptido en la base de datos. DeNovoID est&aacute; disponible en http://proteomics.mcw.edu/denovoid.

DeNovoID: una herramienta basada en web para la identificaci&oacute;n de p&eacute;ptidos de secuencia y etiquetas masas deducidas la secuenciaci&oacute;n de novo p&eacute;ptido por espectrometr&iacute;a de masas.

&#x751F;&#x7406;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x76EE;&#x6807;&#xFF0C;&#x662F;&#x8981;&#x94FE;&#x63A5;&#x5230;&#x4F7F;&#x7528;&#x9002;&#x5F53;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x548C;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6280;&#x672F;&#x53CA;&#x5176;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x3002;&#x73B0;&#x4EE3;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x542F;&#x7528;&#x751F;&#x6210;&#x5927;&#x91CF;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#xFF0C;&#x5E76;&#x89E3;&#x91CA;&#x6B64;&#x6570;&#x636E;&#x9700;&#x8981;&#x7684;&#x6765;&#x81EA;&#x8BB8;&#x591A;&#x4E0D;&#x540C;&#x6765;&#x6E90;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x96C6;&#x6210;&#x3002;&#x8BA1;&#x7B97;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x548C;&#x751F;&#x7269;&#x4FE1;&#x606F;&#x5B66;&#x63D0;&#x4F9B;&#x7BA1;&#x7406;&#x548C;&#x901A;&#x9053;&#x6B64;&#x4FE1;&#x606F;&#x6D2A;&#x6D41;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#x3002;&#x5927;&#x9F20;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x5E93; (RGD &#xFF1B; http://rgd.mcw.edu) &#x5DF2;&#x5F00;&#x53D1;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5DE5;&#x5177;&#x548C;&#x5177;&#x4F53;&#x652F;&#x6301;&#x94FE;&#x63A5;&#x5230;&#x5176;&#x529F;&#x80FD;&#x4F5C;&#x7528;&#x5927;&#x9F20;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C;&#x4F7F;&#x7528;&#x6BD4;&#x8F83;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x6218;&#x7565;&#x548C;&#x9F20;&#x6807;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6982;&#x8FF0;&#x91CD;&#x70B9;&#x653E;&#x5728;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x72EC;&#x7279;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5DE5;&#x5177;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#xFF0C;&#x5E76;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E86;&#x4F7F;&#x7528;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x8D44;&#x6E90;&#x5728;&#x751F;&#x7406;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x9886;&#x57DF;&#x7684;&#x6218;&#x7565;&#x3002;

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The broad goal of physiological genomics research is to link genes to their functions using appropriate experimental and computational techniques. Modern genomics experiments enable the generation of vast quantities of data, and interpretation of this data requires the integration of information derived from many diverse sources. Computational biology and bioinformatics offer the ability to manage and channel this information torrent. The Rat Genome Database (RGD; http://rgd.mcw.edu) has developed computational tools and strategies specifically supporting the goal of linking genes to their functional roles in rat and, using comparative genomics, to human and mouse. We present an overview of the database with a focus on these unique computational tools and describe strategies for the use of these resources in the area of physiological genomics.

Tools and strategies for physiological genomics: the Rat Genome Database.

L&#39;objectif g&eacute;n&eacute;ral de la recherche en g&eacute;nomique physiologique est de lier les g&egrave;nes &agrave; leurs fonctions en utilisant des techniques exp&eacute;rimentales et informatiques appropri&eacute;s. Exp&eacute;riences g&eacute;nomique modernes permettent la production de grandes quantit&eacute;s de donn&eacute;es et l&#39;interpr&eacute;tation de ces donn&eacute;es n&eacute;cessite l&#39;int&eacute;gration des informations provenant de nombreuses sources diff&eacute;rentes. Bioinformatique et biologie computationnelle offre la possibilit&eacute; de g&eacute;rer et canaliser ce torrent d&#39;informations. Le Rat Genome Database (RGD ; http://rgd.mcw.edu) a mis au point des outils informatiques et strat&eacute;gies soutenant sp&eacute;cifiquement le but de reliant les g&egrave;nes &agrave; leurs r&ocirc;les fonctionnels chez le rat et, en utilisant la g&eacute;nomique comparative, &agrave; l&#39;homme et de la souris. Nous pr&eacute;senter un aper&ccedil;u de la base de donn&eacute;es en mettant l&#39;accent sur ces outils informatiques uniques et d&eacute;crire les strat&eacute;gies d&#39;utilisation de ces ressources dans le domaine de la g&eacute;nomique physiologique.

Outils et strat&eacute;gies pour la g&eacute;nomique physiologique : la base de donn&eacute;es du g&eacute;nome de Rat.

Werkzeuge und Strategien f&#xFC;r Physiologische Genomik: die Ratte Datenbank.

L&#39;ampio obiettivo della ricerca genomica fisiologico &egrave; quello di collegare geni alle loro funzioni utilizzando opportune tecniche sperimentali e computazionali. Genomica moderni esperimenti consentono la generazione di grandi quantit&agrave; di dati e interpretazione dei dati richiede l&#39;integrazione di informazioni derivate da molte fonti diverse. Bioinformatica e biologia computazionale offerta la possibilit&agrave; di gestire e canalizzare questo torrente di informazioni. Il Database del genoma Rat (RGD; http://rgd.mcw.edu) ha sviluppato strumenti computazionali e strategie di supporto in particolare l&#39;obiettivo di collegare geni ai loro ruoli funzionali nel ratto e, utilizzando la genomica comparativa, all&#39;essere umano e del mouse. Noi presentiamo una panoramica del database con un focus su questi strumenti computazionali unici e descrivere le strategie per l&#39;utilizzo di queste risorse nel settore della genomica fisiologica.

Strumenti e strategie per genomics fisiologico: il Database del genoma di ratto.

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&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x751F;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x30B2;&#x30CE;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6226;&#x7565;: &#x30E9;&#x30C3;&#x30C8; &#x30B2;&#x30CE;&#x30E0; &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3002;

&#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC758; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xBAA9;&#xD45C; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC744; &#xC801;&#xC808; &#xD55C; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xBC0F; &#xC804;&#xC0B0; &#xAE30;&#xBC95;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC5F0;&#xACB0; &#xD558;&#xB294;. &#xD604;&#xB300; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xB370;&#xC774;&#xD130;, &#xBC29;&#xB300;&#xD55C; &#xC591;&#xC758;&#xC758; &#xC0DD;&#xC131;&#xC744; &#xD65C;&#xC131;&#xD654; &#xD558; &#xACE0;&#xC774; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC758; &#xD574;&#xC11D; &#xB9CE;&#xC740; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC18C;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; &#xC815;&#xBCF4;&#xC758; &#xD1B5;&#xD569;&#xC774; &#xD544;&#xC694; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC804;&#xC0B0; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xACFC; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xC815;&#xBCF4;&#xD559; &#xB2A5;&#xB825;&#xC744; &#xAD00;&#xB9AC; &#xD558; &#xACE0;&#xC774; &#xC815;&#xBCF4; &#xD1A0;&#xB7F0;&#xD2B8;&#xB97C; &#xCC44;&#xB110;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC950; &#xAC8C;&#xB188; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; (RGD; http://rgd.mcw.edu) &#xC804;&#xC0B0; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xC640; &#xC804;&#xB7B5;&#xC744; &#xAD6C;&#xCCB4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801; &#xC5ED;&#xD560; &#xC950;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB97C; &#xC5F0;&#xACB0;&#xC758; &#xC778;&#xAC04;&#xC744; &#xBE44;&#xAD50; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xBAA9;&#xD45C;&#xB97C; &#xC9C0; &#xC6D0;&#xD558;&#xB294; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD558; &#xACE0; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xB3C5;&#xD2B9;&#xD55C; &#xACC4;&#xC0B0; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xCD08;&#xC810;&#xC744; &#xB9DE;&#xCD98; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC758; &#xAC1C;&#xC694;&#xB97C; &#xC81C;&#xC2DC; &#xD558; &#xACE0; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559;&#xC758; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC790;&#xC6D0;&#xC758; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC804;&#xB7B5;&#xC744; &#xC124;&#xBA85;.

&#xB3C4;&#xAD6C; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801;&#xC778; &#xAC8C;&#xB188;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC804;&#xB7B5;: &#xC950; &#xAC8C;&#xB188; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;.

El amplio objetivo de la investigaci&oacute;n gen&oacute;mica fisiol&oacute;gica es relacionar genes con sus funciones usando m&eacute;todos apropiados de experimentales y computacionales. Experimentos de gen&oacute;mica modernos permiten la generaci&oacute;n de enormes cantidades de datos, e interpretaci&oacute;n de estos datos requiere la integraci&oacute;n de informaci&oacute;n derivado de muchas fuentes diferentes. Bioinform&aacute;tica y biolog&iacute;a computacional ofrecemos la posibilidad de gestionar y canalizar este torrente de informaci&oacute;n. La base de datos de genoma de rata (RGD; http://rgd.mcw.edu) ha desarrollado herramientas computacionales y estrategias espec&iacute;ficamente apoyar el objetivo de vincular genes con sus papeles funcionales en rata y, utilizando la gen&oacute;mica comparativa, al ser humano y rat&oacute;n. Presentamos un Resumen de la base de datos con un enfoque en estas herramientas computacionales &uacute;nicas y describir estrategias para el uso de estos recursos en el &aacute;rea de la gen&oacute;mica fisiol&oacute;gica.

Herramientas y estrategias para la gen&oacute;mica fisiol&oacute;gica: la base de datos del genoma de rata.

&#x7EC6;&#x80DE;&#x6838;&#x8F6C;&#x79FB;&#x5141;&#x8BB8;&#x53CD;&#x5F0F;&#x4F5C;&#x7528;&#x56E0;&#x5B50;&#x5B58;&#x5728;&#x4E8E;&#x54FA;&#x4E73;&#x52A8;&#x7269;&#x7684;&#x5375;&#x6BCD;&#x7EC6;&#x80DE;&#x91CD;&#x65B0;&#x7F16;&#x7A0B;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6838;&#x79FB;&#x5165;&#x672A;&#x5206;&#x5316;&#x7684;&#x72B6;&#x6001;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x663E;&#x793A;&#x56DB;&#x4E2A;&#x56E0;&#x7D20; &#xFF08;OCT4&#x3001; SOX2&#x3001; NANOG &#x548C; LIN28&#xFF09; &#x8DB3;&#x4EE5;&#x5C55;&#x793A;&#x7684;&#x57FA;&#x672C;&#x7279;&#x5F81; (ES) &#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5411;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x91CD;&#x65B0;&#x7F16;&#x7A0B;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x7684;&#x591A;&#x529F;&#x80FD;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5177;&#x6709;&#x6B63;&#x5E38;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x6838;&#x578B;&#x3001; &#x5FEB;&#x9012;&#x7684;&#x7AEF;&#x7C92;&#x9176;&#x6D3B;&#x6027;&#x3001; &#x5FEB;&#x9012;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8868;&#x9762;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x548C;&#x7279;&#x70B9;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x5E76;&#x4FDD;&#x6301;&#x5148;&#x8FDB;&#x884D;&#x751F;&#x7269;&#x7684;&#x4E3B;&#x7684;&#x6240;&#x6709;&#x4E09;&#x4E2A;&#x80DA;&#x5C42;&#x5206;&#x5316;&#x7684;&#x53D1;&#x5C55;&#x6F5C;&#x529B;&#x3002;&#x4E00;&#x65E6;&#x6280;&#x672F;&#x4E0A;&#x7684;&#x9650;&#x5236; &#xFF08;&#x4F8B;&#x5982;&#xFF0C;&#x901A;&#x8FC7;&#x75C5;&#x6BD2;&#x6027;&#x4E00;&#x4F53;&#x5316;&#x7684;&#x7A81;&#x53D8;) &#x6D88;&#x9664;&#x8FD9;&#x79CD;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x591A;&#x80FD;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x884C;&#x5E94;&#x8BE5;&#x662F;&#x6709;&#x7528;&#x5728;&#x751F;&#x4EA7;&#x4E2D;&#x65B0;&#x7684;&#x75BE;&#x75C5;&#x6A21;&#x578B;&#x548C;&#x836F;&#x7269;&#x5F00;&#x53D1;&#x65B9;&#x9762;&#x5728;&#x79FB;&#x690D;&#x533B;&#x5B66;&#x4E2D;&#x7684;&#x5E94;&#x7528;&#x3002;

&#x4ECE;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6D3E;&#x751F;&#x7684;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x7684;&#x591A;&#x529F;&#x80FD;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7CFB;&#x3002;

Somatic cell nuclear transfer allows trans-acting factors present in the mammalian oocyte to reprogram somatic cell nuclei to an undifferentiated state. We show that four factors (OCT4, SOX2, NANOG, and LIN28) are sufficient to reprogram human somatic cells to pluripotent stem cells that exhibit the essential characteristics of embryonic stem (ES) cells. These induced pluripotent human stem cells have normal karyotypes, express telomerase activity, express cell surface markers and genes that characterize human ES cells, and maintain the developmental potential to differentiate into advanced derivatives of all three primary germ layers. Such induced pluripotent human cell lines should be useful in the production of new disease models and in drug development, as well as for applications in transplantation medicine, once technical limitations (for example, mutation through viral integration) are eliminated.

Induced pluripotent stem cell lines derived from human somatic cells.

Transfert nucl&#xE9;aire de cellules somatiques permet facteurs agissant en trans pr&#xE9;sents dans l&#x26;#39;ovocyte de mammif&#xE8;re &#xE0; reprogrammer noyaux de cellules somatiques dans un &#xE9;tat indiff&#xE9;renci&#xE9;. Nous montrons que quatre facteurs (Oct4, SOX2, NANOG, et LIN28) sont suffisantes pour reprogrammer des cellules somatiques humaines &#xE0; des cellules souches pluripotentes qui pr&#xE9;sentent les caract&#xE9;ristiques essentielles de souches embryonnaires (ES) des cellules. Ces cellules souches pluripotentes induites humaines ont un caryotype normal, l&#x26;#39;activit&#xE9; t&#xE9;lom&#xE9;rase express, expriment des marqueurs de surface cellulaires et les g&#xE8;nes qui caract&#xE9;risent les cellules souches embryonnaires humaines, et de maintenir le potentiel de d&#xE9;veloppement &#xE0; se diff&#xE9;rencier en des d&#xE9;riv&#xE9;s de pointe de tous les trois feuillets embryonnaires primaires. Ces lignes induites pluripotentes de cellules humaines devrait &#xEA;tre utile dans la production de mod&#xE8;les de maladies nouvelles et en d&#xE9;veloppement de m&#xE9;dicaments, ainsi que pour des applications dans la m&#xE9;decine de transplantation, les limitations techniques (une fois par exemple, la mutation gr&#xE2;ce &#xE0; l&#x26;#39;int&#xE9;gration virale) sont &#xE9;limin&#xE9;s.

Induites lignes de cellules souches pluripotentes issues de cellules somatiques humaines

Somatischen erm&ouml;glicht Trans wirkende Faktoren in der S&auml;ugetier-Eizelle reprogram somatische Zellkerne zu einem undifferenzierten Zustand vorhanden. Wir zeigen, dass vier Faktoren (OCT4, SOX2, NANOG und LIN28) ausreichend sind, um die menschlichen K&ouml;rperzellen zu pluripotenten Stammzellen umprogrammieren, die die wesentlichen Merkmale der embryonalen Stammzellen (ES) aufweisen. Diese induzierte pluripotente Stammzellen haben normalen Karyotyp, ausdr&uuml;ckliche Telomerase-Aktivit&auml;t, ausdr&uuml;ckliche Zelle Oberfl&auml;che Marker und Gene, die menschliche ES Zellen zu charakterisieren und pflegen das entwicklungspolitischen Potenzial, in Erweiterte Derivate aus allen drei prim&auml;re Keim Schichten zu unterscheiden. Solche menschlichen Zelllinien induzierten pluripotenten sollte n&uuml;tzlich sein in der Produktion von neuen Krankheitsmodelle und Wirkstoffentwicklung, sowie f&uuml;r Anwendungen in der Transplantationsmedizin, sobald technische Einschr&auml;nkungen (z.B. Mutation durch virale Integration) beseitigt werden.

Induzierten pluripotenten Stammzelllinien abgeleitet von menschlichen K&ouml;rperzellen.

Trasferimento nucleare di cellule somatiche permette trans-recitazione fattori presenti nell&#39;ovocita dei mammiferi a riprogrammare i nuclei di cellule somatiche a uno stato indifferenziato. Mostriamo che i quattro fattori (OCT4, SOX2, NANOG e LIN28) sono sufficienti per riprogrammare le cellule somatiche umane a cellule staminali pluripotenti che esibiscono le caratteristiche essenziali delle cellule staminali embrionali (ES). Queste cellule staminali pluripotenti indotte hanno cariotipo normale, l&#39;attivit&agrave; telomerasica espressa, marcatori di superficie cellulare express e geni che caratterizzano le cellule ES umane e mantenere il potenziale di sviluppo a differenziarsi in derivati avanzati di tutti i tre strati di germe primari. Tali linee di cellule umane pluripotenti indotte dovrebbero essere utile nella produzione di nuovi modelli di malattia e per lo sviluppo di farmaci, come pure per quanto riguarda le applicazioni in medicina dei trapianti, una volta limitazioni tecniche (ad esempio, la mutazione attraverso l&#39;integrazione virale) sono eliminati.

Linee di cellule staminali pluripotenti indotte derivano da cellule somatiche umane.

&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x6838;&#x79FB;&#x690D;&#x306F;&#x3001;&#x672A;&#x5206;&#x5316;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#x306B;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x6838;&#x3092;&#x518D;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3059;&#x308B;&#x54FA;&#x4E73;&#x985E;&#x306E;&#x5375;&#x6BCD;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x4F5C;&#x7528;&#x56E0;&#x5B50;&#x304C;&#x5B58;&#x5728;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;4&#x3064;&#x306E;&#x8981;&#x56E0;&#xFF08;OCT4&#x3001;SOX2&#x3001;NANOG&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;LIN28&#xFF09;&#x306F;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#xFF08;ES&#xFF09;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x672C;&#x8CEA;&#x7684;&#x306A;&#x7279;&#x6027;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x30D2;&#x30C8;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x3092;&#x518D;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3059;&#x308B;&#x306E;&#x306B;&#x5341;&#x5206;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x30D2;&#x30C8;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306F;&#x6B63;&#x5E38;&#x6838;&#x578B;&#x3001;&#x6025;&#x884C;&#x30C6;&#x30ED;&#x30E1;&#x30E9;&#x30FC;&#x30BC;&#x6D3B;&#x6027;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;ES&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x3092;&#x660E;&#x793A;&#x7684;&#x306A;&#x7D30;&#x80DE;&#x8868;&#x9762;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3084;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3092;&#x6301;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;3&#x3064;&#x306E;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x80DA;&#x5C64;&#x306E;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306A;&#x30C7;&#x30EA;&#x30D0;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6;&#x306B;&#x5206;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x767A;&#x751F;&#x80FD;&#x3092;&#x7DAD;&#x6301;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x8A98;&#x5C0E;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D30;&#x80DE;&#x682A;&#x306F;&#x3001;&#x304B;&#x3064;&#x3066;&#x306E;&#x6280;&#x8853;&#x7684;&#x306A;&#x5236;&#x9650;&#xFF08;&#x4F8B;&#x3048;&#x3070;&#x3001;&#x30A6;&#x30A4;&#x30EB;&#x30B9;&#x306E;&#x7D71;&#x5408;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x7A81;&#x7136;&#x5909;&#x7570;&#xFF09;&#x304C;&#x9664;&#x53BB;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x65B0;&#x305F;&#x306A;&#x75BE;&#x60A3;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x751F;&#x7523;&#x3068;&#x85AC;&#x5264;&#x958B;&#x767A;&#x306E;&#x307B;&#x304B;&#x3001;&#x79FB;&#x690D;&#x533B;&#x7642;&#x3078;&#x306E;&#x5FDC;&#x7528;&#x306B;&#x6709;&#x7528;&#x3067;&#x306A;&#x3051;&#x308C;&#x3070;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;

&#x30D2;&#x30C8;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x7531;&#x6765;&#x306E;&#x8A98;&#x5C0E;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x682A;

&#xCCB4;&#xC138;&#xD3EC; &#xD575; &#xC774;&#xC2DD; &#xD2B8;&#xB79C;&#xC2A4; &#xD589;&#xB3D9; &#xC694;&#xC778;&#xC744; &#xD3EC;&#xC720;&#xB958; oocyte undifferentiated &#xC0C1;&#xD0DC;&#xB85C; &#xCCB4;&#xC138;&#xD3EC; &#xD575; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; 4 &#xAC1C;&#xC758; &#xC694;&#xC778; (OCT4, SOX2, NANOG, &#xBC0F; LIN28)&#xB294; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xCCB4;&#xC138;&#xD3EC; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; (ES&#xC758;) &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xD544;&#xC218; &#xD2B9;&#xC131; &#xC804;&#xC2DC; pluripotent &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xB97C; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC744; &#xCDA9;&#xBD84; &#xD55C; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC778;&#xAC04; &#xC720;&#xB3C4; &#xB9CC;&#xB2A5; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; &#xC815;&#xC0C1; karyotypes, &#xC775;&#xC2A4;&#xD504;&#xB808;&#xC2A4; telomerase &#xD65C;&#xB3D9;, &#xC775;&#xC2A4;&#xD504;&#xB808;&#xC2A4; &#xC138;&#xD3EC; &#xD45C;&#xBA74; &#xB9C8;&#xCEE4; &#xBC0F; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xAC00; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; ES &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xD2B9;&#xC131; &#xBC0F; &#xBAA8;&#xB4E0; 3 &#xAC1C;&#xC758; &#xC8FC;&#xC694; &#xC138;&#xADE0; &#xCE35;&#xC758; &#xACE0;&#xAE09; &#xD30C;&#xC0DD; &#xC0C1;&#xD488;&#xC73C;&#xB85C; &#xCC28;&#xBCC4;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xBC1C;&#xB2EC; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xB825;&#xC744; &#xC720;&#xC9C0;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC720;&#xB3C4; &#xB9CC;&#xB2A5; &#xC778;&#xAC04; &#xC138;&#xD3EC; &#xC120; &#xC720;&#xC6A9; &#xD574;&#xC57C; &#xD55C;&#xB2E4; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xBAA8;&#xB378;&#xC758; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xBC0F; &#xC57D;&#xBB3C; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xC774;&#xC2DD; &#xC758;&#xD559;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8; &#xC77C;&#xB2E8; &#xAE30;&#xC220;&#xC801; &#xD55C;&#xACC4; (&#xC608;&#xB97C; &#xB4E4;&#xC5B4;, &#xB3CC;&#xC5F0;&#xBCC0;&#xC774; &#xBC14;&#xC774;&#xB7EC;&#xC2A4; &#xD1B5;&#xD569;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574;) &#xC81C;&#xAC70; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC720;&#xB3C4; &#xB9CC;&#xB2A5; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; &#xB77C;&#xC778; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xCCB4;&#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C;.

Transferencia nuclear de c&#xE9;lulas som&#xE1;ticas permite trans-acci&#xF3;n los factores presentes en el &#xF3;vulo de mam&#xED;fero para reprogramar n&#xFA;cleos de c&#xE9;lulas som&#xE1;ticas a un estado indiferenciado. Se muestra que cuatro factores (Oct4, Sox2, Nanog y Lin28) son suficientes para reprogramar las c&#xE9;lulas som&#xE1;ticas humanas con las c&#xE9;lulas madre pluripotentes que presentan las caracter&#xED;sticas esenciales de la madre embrionarias (ES) las c&#xE9;lulas. Estas c&#xE9;lulas pluripotentes inducidas humanas madre tienen cariotipos normales, la actividad de la telomerasa, marcadores expresa expresas de la superficie celular y los genes que caracterizan a las c&#xE9;lulas madre embrionarias humanas, y mantener el potencial de desarrollo de diferenciarse en los derivados avanzados de las tres capas germinales primarias. Tales l&#xED;neas celulares humanas inducidas pluripotentes deber&#xED;a ser &#xFA;til en la producci&#xF3;n de nuevos modelos de enfermedades y en el desarrollo de f&#xE1;rmacos, as&#xED; como para aplicaciones en medicina de trasplantes, limitaciones t&#xE9;cnicas una vez (por ejemplo, la mutaci&#xF3;n a trav&#xE9;s de la integraci&#xF3;n viral) se eliminan.

Pluripotentes inducidas l&#xED;neas de c&#xE9;lulas madre derivadas de c&#xE9;lulas som&#xE1;ticas

&#x6211;&#x4EEC;&#x6620;&#x5C04; Polycomb &#x5173;&#x8054;&#x7684; H3K27 trimethylation (H3K27me3) &#x548C; Trithorax &#x5173;&#x8054;&#x7684; H3K4 trimethylation (H3K4me3) (ES) &#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5728;&#x6574;&#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x3002;&#x7EDD;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x7684; H3K27me3 &#x57FA;&#x56E0;&#x4FEE;&#x9970;&#x7684; H3K4me3 colocalized&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5546;&#x54C1;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x663E;&#x793A;&#x4F4E;&#x8868;&#x8FBE;&#x6C34;&#x5E73;&#x548C;&#x53D1;&#x5C55;&#x529F;&#x80FD;&#x4E30;&#x5BCC;&#x4E86;&#x3002;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x53E6;&#x4E00;&#x5927;&#x7EC4;&#x7F3A;&#x4E4F;&#x8FD9;&#x4E24;&#x4E2A;&#x4FEE;&#x6539;&#x548C;&#x4E5F;&#x6709;&#x4EBA;&#x5728;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7814;&#x7A76;&#x7684;&#x4F4E;&#x6C34;&#x5E73;&#xFF0C;&#x4F46;&#x57FA;&#x56E0;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x751F;&#x7406;&#x53CD;&#x5E94;&#xFF0C;&#x800C;&#x4E0D;&#x662F;&#x53D1;&#x5C55;&#x4E30;&#x5BCC;&#x4E86;&#x3002;&#x5546;&#x54C1;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x5728;&#x5206;&#x5316;&#xFF0C;&#x671F;&#x95F4;&#x53EF;&#x4EE5;&#x8FC5;&#x901F;&#x66F4;&#x6539;&#x8868;&#x8FBE;&#x6C34;&#x5E73;&#x4F46;&#x6240;&#x4EE5;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5927;&#x91CF;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x5176;&#x4ED6;&#x4FEE;&#x6539;&#x7C7B;&#x522B;&#x3002;SOX2&#x3001; POU5F1 &#x548C; NANOG&#xFF0C;&#x8BC4;&#x9009;&#x76F8;&#x5173;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x8F6C;&#x5411;&#x4FEE;&#x6539;&#x7531; H3K4me3 &#x4EC5;&#x8FD9;&#x4E24;&#x4E2A;&#x4FEE;&#x6539;&#x7684;&#x5171;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x5728;&#x5206;&#x5316;&#x548C;&#x538B;&#x8FEB;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E; H3K27me3 &#x4FEE;&#x6539;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x65E9;&#x671F;&#x5206;&#x5316;&#xFF0C;&#x540C;&#x65F6;&#x7F13;&#x89E3;&#x73B0;&#x6709;&#x7684;&#x538B;&#x5236;&#x6027;&#x57DF;&#x548C;&#x4F20;&#x6388;&#x65B0;&#x7684;&#x53D8;&#x5316;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E0E; H3K4me3 &#x5171;&#x7684;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x5E76;&#x4E0D;&#x5C40;&#x9650;&#x4E8E;&#x591A;&#x80FD;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x3002;

&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5206;&#x6790;&#x7684; 4 &#x7EC4;&#x86CB;&#x767D; H3 &#x8D56;&#x6C28;&#x9178;&#x548C;&#x8D56;&#x6C28;&#x9178; 27 &#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x5BF9;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x3002;

We mapped Polycomb-associated H3K27 trimethylation (H3K27me3) and Trithorax-associated H3K4 trimethylation (H3K4me3) across the whole genome in human embryonic stem (ES) cells. The vast majority of H3K27me3 colocalized on genes modified with H3K4me3. These commodified genes displayed low expression levels and were enriched in developmental function. Another significant set of genes lacked both modifications and was also expressed at low levels in ES cells but was enriched for gene function in physiological responses rather than development. Commodified genes could change expression levels rapidly during differentiation, but so could a substantial number of genes in other modification categories. SOX2, POU5F1, and NANOG, pluripotency-associated genes, shifted from modification by H3K4me3 alone to colocalization of both modifications as they were repressed during differentiation. Our results demonstrate that H3K27me3 modifications change during early differentiation, both relieving existing repressive domains and imparting new ones, and that colocalization with H3K4me3 is not restricted to pluripotent cells.

Whole-genome analysis of histone H3 lysine 4 and lysine 27 methylation in human embryonic stem cells.

Nous avons cartographi&#xE9; Polycomb-associ&#xE9; H3K27 trim&#xE9;thylation (H3K27me3) et Trithorax associ&#xE9;e H3K4 trim&#xE9;thylation (H3K4me3) &#xE0; travers l&#x26;#39;ensemble du g&#xE9;nome de l&#x26;#39;homme dans les souches embryonnaires (ES) des cellules. La grande majorit&#xE9; des H3K27me3 colocalis&#xE9;s sur les g&#xE8;nes modifi&#xE9;s par H3K4me3. Ces g&#xE8;nes marchandis&#xE9;es affich&#xE9; faibles niveaux d&#x26;#39;expression et ont &#xE9;t&#xE9; enrichies en fonction de d&#xE9;veloppement. Une autre s&#xE9;rie importante de g&#xE8;nes manquait deux modifications et a &#xE9;galement &#xE9;t&#xE9; exprim&#xE9; &#xE0; de faibles niveaux dans les cellules ES, mais a &#xE9;t&#xE9; enrichi pour la fonction des g&#xE8;nes dans les r&#xE9;ponses physiologiques plut&#xF4;t que de d&#xE9;veloppement. G&#xE8;nes marchandes pourrait changer rapidement les niveaux d&#x26;#39;expression lors de la diff&#xE9;renciation, mais si possible un nombre important de g&#xE8;nes dans les cat&#xE9;gories de modification d&#x26;#39;autres. SOX2, POU5F1, et NANOG, pluripotence des g&#xE8;nes associ&#xE9;s, d&#xE9;cal&#xE9; d&#x26;#39;une modification par H3K4me3 seul colocalisation de ces deux modifications car elles ont &#xE9;t&#xE9; r&#xE9;prim&#xE9;es pendant la diff&#xE9;renciation. Nos r&#xE9;sultats d&#xE9;montrent que le changement H3K27me3 modifications au cours de la diff&#xE9;renciation pr&#xE9;coce, les deux domaines existants ceux soulager r&#xE9;pressives et conf&#xE9;rant de nouvelles, et que colocalisation avec H3K4me3 n&#x26;#39;est pas restreinte aux cellules pluripotentes.

Analyse du g&#xE9;nome entier de l&#x26;#39;histone H3 lysine 4 et lysine 27 m&#xE9;thylation dans les cellules souches embryonnaires humaines

Wir zugeordnet Polycomb-assoziierte H3K27 Trimethylation (H3K27me3) und Trithorax-assoziierten H3K4 Trimethylation (H3K4me3) &uuml;ber das gesamte Genom in menschlichen embryonalen Stammzellen (ES). Die &uuml;berwiegende Mehrheit der H3K27me3 colocalized auf Gene mit H3K4me3 ge&auml;ndert. Diese warenf&ouml;rmigen Gene geringe Expression Ebenen angezeigt und in Entwicklungs-Funktion bereichert wurden. Eine weitere wichtige Gruppe von Genen fehlte beiden Modifikationen und dr&uuml;ckte auch auf niedrigem Niveau in ES-Zellen aber wurde f&uuml;r Genfunktion in physiologischen Reaktionen statt Entwicklung bereichert. Warenf&ouml;rmigen Gene k&ouml;nnte Ausdruck Niveaus schnell w&auml;hrend der Differenzierung &auml;ndern, aber so konnte eine betr&auml;chtliche Anzahl von Genen, die in anderen Kategorien &Auml;nderung. Sox2, POU5F1 und NANOG, Pluripotenz-assoziierten Gene, verlagerte vor Ver&auml;nderung von H3K4me3 allein auf die Kolokalisation beide Modifikationen wie sie w&auml;hrend der Differenzierung unterdr&uuml;ckt wurden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass H3K27me3 &Auml;nderungen w&auml;hrend der fr&uuml;hen Differenzierung, sowohl Linderung der bestehenden repressiver Dom&auml;nen und Vermittlung von Neukunden &auml;ndern und die Kolokalisation mit H3K4me3 beschr&auml;nkt sich nicht auf pluripotenten Zellen.

Ganz-Genomanalyse Histon H3 Lysin 4 und Lysin 27 Methylierung in humanen embryonalen Stammzellen.

Abbiamo mappato H3K27 Polycomb-associated trimethylation (H3K27me3) e H3K4 Trithorax-associated trimethylation (H3K4me3) attraverso l&#39;intero genoma nelle cellule staminali embrionali umane (ES). La stragrande maggioranza di H3K27me3 colocalized sui geni modificati con H3K4me3. Questi geni mercificati visualizzati i livelli di espressione bassa e sono stati arricchiti in funzione dello sviluppo. Un altro significativo set di geni mancava entrambe le modifiche ed &egrave; stata espressa anche a bassi livelli di cellule ES ma fu arricchito per la funzione del gene in risposte fisiologiche, piuttosto che lo sviluppo. Mercificato geni potrebbero cambiare rapidamente i livelli di espressione durante la differenziazione, ma potrebbe cos&igrave; un notevole numero di geni in altre categorie di modifica. Sox2, NANOG e POU5F1 pluripotenza geni associati, spostati dalla modificazione di H3K4me3 da solo in presenza di entrambe le modifiche come essi sono stati repressi durante la differenziazione. I nostri risultati dimostrano che le modifiche H3K27me3 cambiano durante la differenziazione precoce, sia alleviare esistenti domini repressivi e impartire nuovi, e quella presenza con H3K4me3 non &egrave; limitata alle cellule pluripotenti.

Analisi intero genoma dell&#39;istone H3 lisina 4 e metilazione di lisina 27 in cellule staminali embrionali umane.

&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x30DD;&#x30EA;&#x30B3;&#x30FC;&#x30E0;&#x95A2;&#x9023;H3K27&#x30C8;&#x30EA;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#xFF08;H3K27me3&#xFF09;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30D2;&#x30C8;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#xFF08;ES&#xFF09;&#x7D30;&#x80DE;&#x5185;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x5168;&#x4F53;&#x306B;&#x308F;&#x305F;&#x308B;Trithorax&#x95A2;&#x9023;H3K4&#x30C8;&#x30EA;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#xFF08;H3K4me3&#x3068;&#xFF09;&#x306B;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002; H3K27me3&#x306E;&#x5927;&#x534A;&#x306F;H3K4me3&#x3068;&#x3067;&#x4FEE;&#x98FE;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x5C40;&#x5728;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x5546;&#x54C1;&#x5316;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x304C;&#x4F4E;&#x767A;&#x73FE;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x3092;&#x8868;&#x793A;&#x3057;&#x3001;&#x767A;&#x9054;&#x306E;&#x95A2;&#x6570;&#x306E;&#x4E2D;&#x3067;&#x6FC3;&#x7E2E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x3082;&#x3046;&#x4E00;&#x3064;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306F;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x3092;&#x6B20;&#x304D;&#x3001;&#x307E;&#x305F;ES&#x7D30;&#x80DE;&#x3067;&#x4F4E;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x3067;&#x767A;&#x73FE;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x304C;&#x3001;&#x751F;&#x7406;&#x7684;&#x306A;&#x53CD;&#x5FDC;&#x3067;&#x306F;&#x306A;&#x304F;&#x3001;&#x958B;&#x767A;&#x4E2D;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x8C4A;&#x304B;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x5546;&#x54C1;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306F;&#x3001;&#x5206;&#x5316;&#x306E;&#x9593;&#x306B;&#x6025;&#x901F;&#x306B;&#x767A;&#x73FE;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x3092;&#x5909;&#x66F4;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x307B;&#x304B;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x30AB;&#x30C6;&#x30B4;&#x30EA;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x76F8;&#x5F53;&#x6570;&#x306F;&#x3001;&#x3059;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5F7C;&#x3089;&#x306F;&#x5206;&#x5316;&#x306E;&#x904E;&#x7A0B;&#x3067;&#x6291;&#x5727;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;SOX2&#x3001;POU5F1&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;NANOG&#x3001;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x95A2;&#x9023;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306F;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x306E;&#x5C40;&#x5728;&#x5316;&#x306B;&#x5358;&#x72EC;&#x3067;H3K4me3&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x5909;&#x66F4;&#x304B;&#x3089;&#x30B7;&#x30D5;&#x30C8;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;H3K4me3&#x3068;&#x306E;H3K27me3&#x521D;&#x671F;&#x306E;&#x5206;&#x5316;&#x306E;&#x9593;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x306E;&#x5909;&#x66F4;&#x306F;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x65E2;&#x5B58;&#x306E;&#x6291;&#x5727;&#x7684;&#x306A;&#x30C9;&#x30E1;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x8EFD;&#x6E1B;&#x3057;&#x3001;&#x4ED8;&#x4E0E;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x3082;&#x306E;&#x3068;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x5C40;&#x5728;&#x306F;&#x3001;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x9650;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x3082;&#x306E;&#x3067;&#x306F;&#x306A;&#x3044;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;

&#x30D2;&#x30B9;&#x30C8;&#x30F3;H3&#x30EA;&#x30B7;&#x30F3;4&#x3068;&#x30D2;&#x30C8;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30EA;&#x30B8;&#x30F3;27&#x306E;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x5168;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x89E3;&#x6790;

&#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; (ES&#xC758;) &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xC804;&#xCCB4; &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; &#xAC78;&#xCCD0; Polycomb &#xAD00;&#xB828; H3K27 trimethylation (H3K27me3) &#xBC0F; Trithorax &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; H3K4 trimethylation (H3K4me3) &#xB9E4;&#xD551;. H3K27me3 colocalized h3k4me3&#xB85C; &#xC218;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xB300;&#xB2E4;&#xC218;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; commodified &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xB0AE;&#xC740; &#xC2DD; &#xB808;&#xBCA8;&#xC744; &#xD45C;&#xC2DC; &#xD558; &#xACE0; &#xBC1C;&#xB2EC; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC5D0; &#xD48D;&#xC131; &#xD558; &#xAC8C; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xB610; &#xB2E4;&#xB978; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC124;&#xC815; &#xB450; &#xC218;&#xC815; &#xBD80;&#xC871; &#xB610;&#xD55C; ES &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xB0AE;&#xC740; &#xC218;&#xC900;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD45C;&#xD604; &#xD588;&#xB2E4; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xBCF4;&#xB2E4;&#xB294; &#xC0DD;&#xB9AC; &#xC801; &#xC751;&#xB2F5;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD48D;&#xBD80;&#xD55C; &#xD588;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB798;&#xC11C; &#xB2E4;&#xB978; &#xC218;&#xC815; &#xBC94;&#xC8FC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xC218;&#xB97C; &#xD588;&#xC73C;&#xB098; commodified &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xAC10; &#xBCC4; &#xBC95;, &#xB3D9;&#xC548; &#xAE09;&#xC18D; &#xD558; &#xAC8C; &#xC2DD; &#xB808;&#xBCA8;&#xC744; &#xBC14;&#xAFC0; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. SOX2, POU5F1, &#xBC0F; NANOG, pluripotency &#xAD00;&#xB828; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC774;&#xB3D9; &#xC218;&#xC815;&#xC5D0;&#xC11C; H3K4me3 &#xD63C;&#xC790; &#xC5EC; &#xB450; &#xC218;&#xC815;&#xC758; colocalization&#xC73C;&#xB85C; &#xBD84;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xC5B5;&#xC555; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC; &#xC785;&#xC99D; H3K27me3 &#xC218;&#xC815; &#xCD08;&#xAE30; &#xCC28;&#xBCC4;&#xD654;, &#xBAA8;&#xB450; &#xB35C;&#xC5B4; &#xC5B5;&#xC555; &#xC801;&#xC778; &#xB3C4;&#xBA54;&#xC778;&#xC744; &#xAE30;&#xC874; &#xBC0F; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xAC83; &#xB4E4;&#xC744; &#xBD80;&#xC5EC; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xBCC0;&#xACBD; &#xD558; &#xACE0; h3k4me3&#xC640; colocalization&#xB294; &#xB9CC;&#xB2A5; &#xC138;&#xD3EC;&#xB85C; &#xC81C;&#xD55C; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Lysine 27 &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654;&#xC640; &#xD788;&#xC2A4;&#xD1A4; H3 lysine 4 &#xC804;&#xCCB4; &#xAC8C;&#xB188; &#xBD84;&#xC11D;.

Hemos trazado Polycomb asociada a H3K27 trimethylation (H3K27me3) y Trithorax asociada H3K4 trimethylation (H3K4me3) en todo el genoma en la madre embrionarias humanas (ES) las c&#xE9;lulas. La gran mayor&#xED;a de H3K27me3 colocalized en los genes modificados con H3K4me3. Estos genes mercantilizadas muestran bajos niveles de expresi&#xF3;n y se enriquecieron en la funci&#xF3;n de desarrollo. Otro conjunto importante de genes carec&#xED;a de las modificaciones y tambi&#xE9;n se expres&#xF3; en niveles bajos en las c&#xE9;lulas madre embrionarias, pero se vio enriquecido por la funci&#xF3;n de genes en las respuestas fisiol&#xF3;gicas en lugar del desarrollo. Mercantilizados genes podr&#xED;a cambiar r&#xE1;pidamente los niveles de expresi&#xF3;n durante la diferenciaci&#xF3;n, pero tambi&#xE9;n es posible que un n&#xFA;mero sustancial de genes en las categor&#xED;as de modificaci&#xF3;n de otros. Sox2, POU5F1, y Nanog, pluripotencia asociada a los genes, pas&#xF3; de modificaci&#xF3;n por H3K4me3 solo para colocalizaci&#xF3;n de ambas modificaciones, ya que fueron reprimidos durante la diferenciaci&#xF3;n. Nuestros resultados demuestran que el cambio H3K27me3 modificaciones durante la diferenciaci&#xF3;n temprana, tanto los ya existentes para aliviar los dominios de represi&#xF3;n e impartir nuevas, y colocalizaci&#xF3;n con H3K4me3 que no se limita a las c&#xE9;lulas pluripotentes.

El an&#xE1;lisis del genoma completo de la histona H3 lisina 4 y lisina 27 de metilaci&#xF3;n en las c&#xE9;lulas madre embrionarias

&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x5C5E;&#x6027;&#x548C;&#x6742;&#x4EA4;&#x6280;&#x672F;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x660E;&#x786E;&#x5173;&#x7CFB;&#x7684;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5F3A;&#x5EA6; &#xFF08;&#x6052;&#x6307;&#xFF09; &#x80FD;&#x591F;&#x5E2E;&#x52A9;&#x82AF;&#x7247;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x3001; &#x6570;&#x636E;&#x89C4;&#x8303;&#x5316;&#x548C;&#x771F;&#x6B63;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x77E5;&#x8BC6;&#x53D1;&#x73B0;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8981;&#x6F84;&#x6E05;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E2D;&#x5305;&#x542B;&#x8D85;&#x8FC7; 300 &#x4E07;&#x63A2;&#x6D4B;&#x5668;&#x4ECE; 48 &#x9AD8;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x82AF;&#x7247;&#x7684;&#x4E24;&#x4E2A;&#x82AF;&#x7247;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x6570;&#x636E;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;&#xFF0C;&#x7194;&#x5316;&#x6E29;&#x5EA6; (T(m)) &#x5DF2;&#x5BF9;&#x6052;&#x6307;&#x6700;&#x660E;&#x663E;&#x7684;&#x6548;&#x679C;&#x867D;&#x7136;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A;&#x7814;&#x7A76;&#x957F;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x5F88;&#x5C0F;&#x3002;&#x4F7F;&#x7528;&#x7EBF;&#x6027;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x5F71;&#x54CD;&#x5206;&#x6790;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E86;&#x63A2;&#x6D4B;&#x5668;&#x7684;&#x51F8;&#x51FA;&#x4E24;&#x7AEF;&#x8D21;&#x732E;&#x66F4;&#x591A;&#x5230;&#x6052;&#x6307;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x5728;&#x4E13;&#x95E8;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x901A;&#x8FC7;&#x5BA1;&#x5B9A;&#x7684;&#x6813;&#x7CFB;&#x7684;&#x7ED3;&#x675F;&#x5339;&#x914D;&#x7247;&#x6BB5;&#x6ED1;&#x52A8;&#x548C;&#x6269;&#x5C55;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7684;&#x8BC1;&#x636E;&#x3002;&#x6052;&#x6307;&#x5E8F;&#x5217;&#x76F8;&#x4F3C;&#x6027; (SeqS) &#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x4E0D;&#x5927;&#x4E0E;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x7684;&#x5176;&#x4ED6;&#x5C5E;&#x6027;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F7F;&#x7528;&#x56DE;&#x5F52;&#x548C;&#x56DE;&#x5F52;&#x6811;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x4F18;&#x5148;&#x8003;&#x8651;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x5C5E;&#x6027;&#x57FA;&#x4E8E;&#x5176;&#x5BF9;&#x6052;&#x6307;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x8BA8;&#x8BBA;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x53D1;&#x73B0;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x5E26;&#x504F;&#x89C1;&#x7684;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684;&#x957F;&#x77ED;&#x4E0D;&#x4E00;&#x7684;&#x7B49;&#x6E29;&#x63A2;&#x6D4B;&#x5668;&#x662F;&#x53EF;&#x884C;&#x7684;&#x6218;&#x7565;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x51CF;&#x5C11;&#x504F;&#x89C1;&#x5E8F;&#x5217;&#xFF0C;&#x867D;&#x7136;&#x9009;&#x62E9;&#x5BF9;&#x65BD;&#x52A0;&#x9650;&#x5236;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x7684;&#x5176;&#x4ED6;&#x5C5E;&#x6027;&#x4E5F;&#x662F;&#x5FC5;&#x4E0D;&#x53EF;&#x5C11;&#x7684;&#x3002;

&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x5C5E;&#x6027;&#x548C;&#x6742;&#x4EA4;&#x4FE1;&#x53F7;&#x5F3A;&#x5EA6;&#x4ECE;&#x7F57;&#x6C0F;&#x57FA;&#x56E0;&#x82AF;&#x7247;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x3002;

Well-defined relationships between oligonucleotide properties and hybridization signal intensities (HSI) can aid chip design, data normalization and true biological knowledge discovery. We clarify these relationships using the data from two microarray experiments containing over three million probes from 48 high-density chips. We find that melting temperature (T(m)) has the most significant effect on HSI while length for the long oligonucleotides studied has very little effect. Analysis of positional effect using a linear model provides evidence that the protruding ends of probes contribute more than tethered ends to HSI, which is further validated by specifically designed match fragment sliding and extension experiments. The impact of sequence similarity (SeqS) on HSI is not significant in comparison with other oligonucleotide properties. Using regression and regression tree analysis, we prioritize these oligonucleotide properties based on their effects on HSI. The implications of our discoveries for the design of unbiased oligonucleotides are discussed. We propose that isothermal probes designed by varying the length is a viable strategy to reduce sequence bias, though imposing selection constraints on other oligonucleotide properties is also essential.

A study of the relationships between oligonucleotide properties and hybridization signal intensities from NimbleGen microarray datasets.

Des relations bien d&#xE9;finies entre les propri&#xE9;t&#xE9;s d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides et des intensit&#xE9;s de signaux d&#x26;#39;hybridation (HSI) peut faciliter la conception de la puce, la normalisation des donn&#xE9;es et vrai de d&#xE9;couverte de connaissances biologiques. Nous clarifier ces relations en utilisant les donn&#xE9;es provenant de deux exp&#xE9;riences sur biopuces contenant plus de trois millions de sondes de 48 puces de haute densit&#xE9;. Nous constatons que la temp&#xE9;rature de fusion (T (m)) a l&#x26;#39;effet le plus significatif sur la dur&#xE9;e tout en HSI pour les oligonucl&#xE9;otides longs &#xE9;tudi&#xE9;s a tr&#xE8;s peu d&#x26;#39;effet. Analyse de l&#x26;#39;effet de position en utilisant un mod&#xE8;le lin&#xE9;aire fournit la preuve que les extr&#xE9;mit&#xE9;s saillantes des sondes de contribuer plus que les extr&#xE9;mit&#xE9;s attach&#xE9;s &#xE0; HSI, qui est ensuite valid&#xE9; par un glissement match de fragment sp&#xE9;cialement con&#xE7;u et l&#x26;#39;extension des exp&#xE9;riences. L&#x26;#39;impact de la similarit&#xE9; de s&#xE9;quence (SeqS) sur HSI n&#x26;#39;est pas significative en comparaison avec d&#x26;#39;autres propri&#xE9;t&#xE9;s d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides. En utilisant la r&#xE9;gression et l&#x26;#39;analyse par arbre de r&#xE9;gression, nous avons la priorit&#xE9; &#xE0; ces propri&#xE9;t&#xE9;s d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides en fonction de leurs effets sur HSI. Les implications de nos d&#xE9;couvertes pour la conception d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides impartiales sont discut&#xE9;s. Nous proposons que les sondes isothermes con&#xE7;us en faisant varier la longueur est une strat&#xE9;gie viable pour r&#xE9;duire le biais de la s&#xE9;quence, tout en imposant des contraintes sur les propri&#xE9;t&#xE9;s de s&#xE9;lection d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides d&#x26;#39;autres est &#xE9;galement essentiel.

Une &#xE9;tude sur les relations entre les propri&#xE9;t&#xE9;s d&#x26;#39;oligonucl&#xE9;otides et des intensit&#xE9;s de signaux d&#x26;#39;hybridation des ensembles de donn&#xE9;es de puces &#xE0; ADN NimbleGen

Klar definierte Beziehungen zwischen Oligonukleotid-Eigenschaften und Hybridisierung signalisieren, dass die Intensit&auml;ten (HSI) Chipdesign, Datennormalisierung und wahre biologische Wissensentdeckung helfen k&ouml;nnen. Wir kl&auml;ren diese Beziehungen mit die Daten aus zwei Microarray Experimente mit mehr als 3 Millionen Sonden aus 48 High-Density-Chips. Wir finden die Schmelztemperatur (T(m)) hat die wichtigste Auswirkungen auf die HSI L&auml;nge f&uuml;r die langen Oligonucleotides studierte sehr wenig Wirkung. Analyse der positionellen Effekt mit ein lineares Modell liefert Hinweise darauf, dass die &uuml;berstehenden Enden der Sonden tragen mehr als gefesselte enden, HSI, der weiter von speziell validiert wird Schiebe-Fragment &uuml;bereinstimmen und Erweiterung Experimente. Die Auswirkungen der Reihenfolge &Auml;hnlichkeit (SeqS) auf HSI spielt keine Rolle, im Vergleich zu anderen Oligonukleotid-Eigenschaften. Mit Regression und Regressionsanalyse Baum, priorisieren wir diese Oligonukleotid-Eigenschaften basierend auf deren Auswirkungen auf die HSI. Die Auswirkungen unserer Entdeckungen f&uuml;r die Gestaltung der unvoreingenommene Oligonukleotide werden diskutiert. Wir schlagen isothermische Sonden entworfen durch Variation der L&auml;nge ist eine tragf&auml;hige Strategie zur Verringerung der Sequenz Voreingenommenheit, obwohl Auswahl Auflagen bei anderen Oligonukleotid-Eigenschaften auch unerl&auml;sslich ist.

Eine Studie &uuml;ber die Beziehungen zwischen Oligonukleotid-Eigenschaften und Hybridisierung Signal Intensit&auml;ten aus NimbleGen Microarray Datasets.

Ben definite relazioni tra le propriet&agrave; del oligonucleotide e ibridazione segnalano di intensit&agrave; (HSI) pu&ograve; aiutare la progettazione dei chip, normalizzazione dati e conoscenza biologica vera scoperta. Chiarire questi rapporti utilizzando i dati da due esperimenti di microarray contenente oltre 3 milioni di sonde da 48 chip ad alta densit&agrave;. Troviamo che temperatura di fusione (T(m)) ha l&#39;effetto pi&ugrave; significativo su HSI mentre lunghezza per i oligonucleotides lunghi studiato ha un effetto molto limitato. Analisi dell&#39;effetto posizionale utilizzando un modello lineare forniscono la prova che le estremit&agrave; sporgenti delle sonde contribuiscano pi&ugrave; che finisce legati a HSI, che viene ulteriormente convalidato da specificamente progettato abbinare frammento scorrevole ed esperimenti di estensione. L&#39;impatto della somiglianza di sequenza (SeqS) su HSI non &egrave; significativa rispetto ad altre propriet&agrave; del oligonucleotide. Utilizzando la regressione e l&#39;analisi di regressione ad albero, assegnare priorit&agrave; queste propriet&agrave; del oligonucleotide basate sui loro effetti su HSI. Vengono discusse le implicazioni delle nostre scoperte per la progettazione dei oligonucleotides imparziale. Proponiamo che sonde isotermiche progettate variando la lunghezza &egrave; una valida strategia per ridurre il bias di sequenza, anche se imporre vincoli di selezione su altre propriet&agrave; del oligonucleotide &egrave; anche essenziale.

Uno studio delle relazioni tra le propriet&agrave; del oligonucleotide e intensit&agrave; del segnale di ibridazione da NimbleGen microarray DataSet.

&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;&#x3068;&#x306E;&#x30CF;&#x30A4;&#x30D6;&#x30EA;&#x30C0;&#x30A4;&#x30BC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x30B7;&#x30B0;&#x30CA;&#x30EB;&#x5F37;&#x5EA6;&#xFF08;HSI&#xFF09;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x660E;&#x78BA;&#x306B;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x95A2;&#x4FC2;&#x306F;&#x3001;&#x30C1;&#x30C3;&#x30D7;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3001;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x6B63;&#x898F;&#x5316;&#x3068;&#x771F;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x306A;&#x77E5;&#x8B58;&#x767A;&#x898B;&#x3092;&#x652F;&#x63F4;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x79C1;&#x9054;&#x306F;48&#x306E;&#x9AD8;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x30C1;&#x30C3;&#x30D7;&#x304B;&#x3089;300&#x4E07;&#x4EBA;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D6;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x4E8C;&#x3064;&#x306E;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x5B9F;&#x9A13;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x95A2;&#x4FC2;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x9577;&#x3044;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x306F;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x52B9;&#x679C;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x306A;&#x304C;&#x3089;&#x3001;&#x878D;&#x89E3;&#x6E29;&#x5EA6;&#xFF08;T&#xFF08;M&#xFF09;&#xFF09;&#x304C;HSI&#x306B;&#x6700;&#x3082;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x6301;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x308F;&#x304B;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7DDA;&#x5F62;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x52B9;&#x679C;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x306F;&#x3001;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D6;&#x306E;&#x7A81;&#x51FA;&#x672B;&#x7AEF;&#x306F;&#x3001;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x7279;&#x5225;&#x306B;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30C9;&#x5F0F;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x30D5;&#x30E9;&#x30B0;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3068;&#x62E1;&#x5F35;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x691C;&#x8A3C;&#x3055;&#x308C;&#x305F;HSI&#x306B;&#x30C6;&#x30B6;&#x30FC;&#x304C;&#x7D42;&#x4E86;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x591A;&#x304F;&#x3092;&#x8CA2;&#x732E;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x8A3C;&#x62E0;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002; HSI&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x985E;&#x4F3C;&#x6027;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#xFF08;SEQS&#xFF09;&#x306F;&#x3001;&#x4ED6;&#x306E;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3066;&#x91CD;&#x8981;&#x3067;&#x306F;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;&#x56DE;&#x5E30;&#x3068;&#x56DE;&#x5E30;&#x30C4;&#x30EA;&#x30FC;&#x5206;&#x6790;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;HSI&#x306B;&#x53CA;&#x307C;&#x3059;&#x5F71;&#x97FF;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;&#x3092;&#x512A;&#x5148;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x516C;&#x5E73;&#x306A;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x8A2D;&#x8A08;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x767A;&#x898B;&#x306E;&#x610F;&#x5473;&#x304C;&#x8AAC;&#x660E;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x4ED6;&#x306E;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x306B;&#x9078;&#x629E;&#x306E;&#x5236;&#x7D04;&#x3092;&#x8AB2;&#x3059;&#x3053;&#x3068;&#x3082;&#x4E0D;&#x53EF;&#x6B20;&#x3067;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x9577;&#x3055;&#x3092;&#x5909;&#x5316;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7B49;&#x6E29;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D6;&#x306F;&#x3001;&#x914D;&#x5217;&#x30D0;&#x30A4;&#x30A2;&#x30B9;&#x3092;&#x6E1B;&#x3089;&#x3059;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5B9F;&#x884C;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x6226;&#x7565;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B;&#x3002;

NimbleGen&#x793E;&#x306E;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30CF;&#x30A4;&#x30D6;&#x30EA;&#x30C0;&#x30A4;&#x30BC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x30B7;&#x30B0;&#x30CA;&#x30EB;&#x5F37;&#x5EA6;&#x306E;&#x9593;&#x306E;&#x95A2;&#x4FC2;&#x306E;&#x8003;&#x5BDF;

Oligonucleotide &#xC18D;&#xC131; &#xBC0F; &#xAD50; &#xC7A1;&#xC5D0; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xC798; &#xC815;&#xC758; &#xB41C; &#xC2E0;&#xD638; &#xAC15;&#xB3C4; (HSI) &#xCE69; &#xC124;&#xACC4;, &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xD45C;&#xC900;&#xD654; &#xBC0F; &#xC9C4;&#xC815;&#xD55C; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xD559;&#xC801; &#xC9C0;&#xC2DD; &#xBC1C;&#xACAC; &#xB3C4;&#xC6C0;&#xC774; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; 48 &#xACE0;&#xBC00;&#xB3C4; &#xCE69;&#xC5D0;&#xC11C; 3 &#xBC31;&#xB9CC; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xD504;&#xB85C;&#xBE0C;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; &#xB450; &#xAC1C;&#xC758; microarray &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xBA85;&#xD655;&#xD788;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xCC3E;&#xB294; &#xADF8; &#xC6A9;&#xC735; &#xC628;&#xB3C4; (&#xAE38;&#xC774; &#xAE34; oligonucleotides &#xACF5;&#xBD80;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD6A8;&#xACFC;&#xAC00; &#xB9E4;&#xC6B0; &#xAC70;&#xC758; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; T(m)) HSI&#xC5D0; &#xAC00;&#xC7A5; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xD6A8;&#xACFC;&#xAC00; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC120;&#xD615; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC704;&#xCE58; &#xD6A8;&#xACFC; &#xBD84;&#xC11D; &#xD504;&#xB85C;&#xBE0C; &#xD280;&#xC5B4;&#xB098;&#xC628; &#xB05D; &#xAE30;&#xC5EC; &#xC18D;&#xBC15; &#xB418; &#xB05D;&#xC744; &#xAD6C;&#xCCB4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC124;&#xACC4; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC80;&#xC99D; &#xCD94;&#xAC00; HSI &#xC77C;&#xCE58; &#xC870;&#xAC01; &#xC2AC;&#xB77C;&#xC774;&#xB529; &#xBCF4;&#xB2E4;&#xB294; &#xB354; &#xB9CE;&#xC740; &#xBC0F; &#xD655;&#xC7A5; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xC99D;&#xAC70;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. HSI&#xC5D0; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC720;&#xC0AC;&#xC131; (SeqS)&#xC758; &#xC601;&#xD5A5; &#xB2E4;&#xB978; oligonucleotide &#xC18D;&#xC131;&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; &#xC911;&#xC694; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD68C;&#xADC0; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xBC0F; &#xD68C;&#xADC0; &#xB098;&#xBB34; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;, &#xC6B0;&#xB9AC; HSI&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xD6A8;&#xACFC;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; oligonucleotide &#xC18D;&#xC131;&#xC744; &#xC6B0;&#xC120; &#xC21C;&#xC704;. &#xD3B8;&#xACAC;&#xB41C; oligonucleotides&#xC758; &#xB514;&#xC790;&#xC778;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xBC1C;&#xACAC;&#xC758; &#xC758;&#xBBF8;&#xB97C; &#xC124;&#xBA85; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xBE44;&#xB85D; &#xB2E4;&#xB978; oligonucleotide &#xC18D;&#xC131;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC120;&#xD0DD; &#xC81C;&#xC57D;&#xC744; &#xBD80;&#xACFC; &#xB610;&#xD55C; &#xD544;&#xC218;&#xC801; &#xC774;&#xB2E4; &#xB4F1;&#xC628;&#xC120; &#xD504;&#xB85C;&#xBE0C; &#xAE38;&#xC774; &#xBCC0;&#xD654;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC124;&#xACC4; &#xB41C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBC14;&#xC774;&#xC5B4;&#xC2A4;&#xB97C; &#xC904;&#xC774;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC2E4;&#xD589; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC804;&#xB7B5;&#xC740; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Oligonucleotide &#xC18D;&#xC131;&#xACFC; NimbleGen microarray &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD50; &#xC7A1; &#xC2E0;&#xD638; &#xAC15;&#xB3C4; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xAD00;&#xACC4;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;.

Relaciones bien definidas entre las propiedades de oligonucle&#xF3;tidos y la intensidad de la se&#xF1;al de hibridaci&#xF3;n (HSI) puede ayudar en el dise&#xF1;o de chips, la normalizaci&#xF3;n de datos y el descubrimiento de cierto conocimiento biol&#xF3;gico. Aclaramos estas relaciones utilizando los datos de dos experimentos de microarrays que contienen m&#xE1;s de tres millones de sondas de alta densidad de 48 fichas. Encontramos que la temperatura de fusi&#xF3;n (T (m)) tiene el efecto m&#xE1;s significativo en la longitud, mientras que HSI para los oligonucle&#xF3;tidos estudiado durante mucho tiempo tiene muy poco efecto. An&#xE1;lisis del efecto de posici&#xF3;n utilizando un modelo lineal proporciona evidencia de que los extremos salientes de las sondas contribuyen m&#xE1;s que los extremos atados a HSI, que se ve validada por deslizamiento espec&#xED;ficamente dise&#xF1;ado fragmento partido y extensi&#xF3;n experimentos. El impacto de la similitud de secuencias (SEQs) en HSI no es significativo en comparaci&#xF3;n con otras propiedades de oligonucle&#xF3;tidos. Utilizando la regresi&#xF3;n y el an&#xE1;lisis de &#xE1;rbol de regresi&#xF3;n, se da prioridad a estas propiedades de oligonucle&#xF3;tidos basados &#x200B;&#x200B;en sus efectos sobre la HSI. Las implicaciones de nuestros descubrimientos para el dise&#xF1;o de oligonucle&#xF3;tidos opiniones se discuten. Proponemos que las sondas isot&#xE9;rmicas dise&#xF1;adas por la variaci&#xF3;n de la longitud es una estrategia viable para reducir el sesgo de la secuencia, a pesar de la imposici&#xF3;n de restricciones de selecci&#xF3;n en las propiedades de oligonucle&#xF3;tidos otros es tambi&#xE9;n esencial.

Un estudio de las relaciones entre las propiedades de oligonucle&#xF3;tidos y intensidades de hibridaci&#xF3;n de se&#xF1;ales de datos de microarrays de NimbleGen

&#x9020;&#x8840;&#x7CFB;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x9020;&#x8840;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x80DA;&#x306E;&#x5275;&#x4E16;&#x8A18;&#x306E;&#x4E2D;&#x306B;&#x767A;&#x751F;&#x3059;&#x308B;&#x7D30;&#x80DE;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x5206;&#x5B50;&#x306E;&#x5909;&#x5316;&#x306F;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x52C9;&#x5F37;&#x3057;&#x3001;&#x3088;&#x304F;&#x7406;&#x89E3;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x306A;&#x3044;&#x307E;&#x307E;&#x306B;&#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059; &#xFF0E;&#x3053;&#x306E;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x3092;&#x30A2;&#x30C9;&#x30EC;&#x30B9;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x5206;&#x5B50; hESCs OP9 &#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x5206;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x8A98;&#x5C0E;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x3068;&#x304D;&#x306B;&#x6700;&#x521D;&#x306B;&#x8868;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x9020;&#x8840;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E; 2 &#x3064;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7684;&#x63A7;&#x3048;&#x3081;&#x3068;&#x5F62;&#x8CEA;&#x5206;&#x96E2;&#x96C6;&#x56E3;&#x306E;&#x30B0;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D0;&#x30EB; &#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0;&#x3092;&#x7279;&#x5FB4;&#x3065;&#x3051;&#x308B;&#x30D2;&#x30C8;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE; (hESC) &#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x3092;&#x60AA;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x5206;&#x5B50;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x985E;&#x4F3C;&#x70B9;&#x3068;&#x76F8;&#x9055;&#x9020;&#x8840;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x539F;&#x59CB;&#x7684;&#x306A;&#x30B5;&#x30D6;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8; &#x30D2;&#x30C8;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x4F53;&#x5916;&#x3067;&#x305D;&#x3057;&#x3066;&#x751F;&#x4F53;&#x5185;&#x3067;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x80DA;&#x767A;&#x751F;&#x4E2D;&#x306B;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x5728;&#x7684;&#x9020;&#x8840;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x548C;&#x9020;&#x8840;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x80DA;&#x80CE;&#x8D77;&#x6E90;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x53D1;&#x751F;&#x7684;&#x7EC6;&#x80DE;&#x548C;&#x5206;&#x5B50;&#x53D8;&#x5316;&#x5927;&#x591A;&#x65E0;&#x6CD5;&#x8BBF;&#x95EE;&#xFF0C;&#x7814;&#x7A76;&#x5E76;&#x4ECD;&#x7136;&#x77E5;&#x4E4B;&#x751A;&#x5C11;&#x3002;&#x4E3A;&#x89E3;&#x51B3;&#x8FD9;&#x4E00;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x6211;&#x4EEC;&#x5229;&#x7528;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE; &#xFF08;hESC&#xFF09; &#x7CFB;&#x7EDF;&#x5206;&#x5B50;&#x5B9A;&#x6027;&#x591A;&#x80FD;&#x5E72;&#x7684;&#x9020;&#x8840;&#x7EC6;&#x80DE; hESCs &#x8BF1;&#x5BFC; OP9 &#x7EC6;&#x80DE;&#x5206;&#x5316;&#x65F6;&#x7B2C;&#x4E00;&#x6B21;&#x51FA;&#x73B0;&#x7684;&#x4E24;&#x4E2A;&#x529F;&#x80FD;&#x4E0A;&#x8C28;&#x614E;&#x548C;&#x8868;&#x5206;&#x5F00;&#x4EBA;&#x6C11;&#x5168;&#x7403; transcriptomes&#x3002;

&#x5206;&#x5B50;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x63ED;&#x793A;&#x4E86;&#x539F;&#x59CB;&#x7684;&#x9020;&#x8840;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E9A;&#x7FA4;&#x5F02;&#x540C;&#x4ECE;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5728;&#x4F53;&#x5916;&#x548C;&#x4F53;&#x5185;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x751F;&#x6210;&#x80DA;&#x80CE;&#x53D1;&#x751F;&#x3002;

Cellular and molecular changes that occur during the genesis of the hematopoietic system and hematopoietic stem cells in the human embryo are mostly inaccessible to study and remain poorly understood. To address this gap we have exploited the human embryonic stem cell (hESC) system to molecularly characterize the global transcriptomes of the two functionally discreet and phenotypically separable populations of multipotent hematopoietic cells that first appear when hESCs are induced to differentiate on OP9 cells.

Molecular profiling reveals similarities and differences between primitive subsets of hematopoietic cells generated in vitro from human embryonic stem cells and in vivo during embryogenesis.

Cellulaires et mol&eacute;culaires des changements qui se produisent lors de la gen&egrave;se du syst&egrave;me h&eacute;matopo&iuml;&eacute;tique et de cellules souches h&eacute;matopo&iuml;&eacute;tiques dans l&#39;embryon humain sont pour la plupart inaccessibles pour &eacute;tudier et restent mal compris. Pour combler cette lacune, nous avons exploit&eacute; le syst&egrave;me les cellules souches embryonnaires humaines (CSEh) afin de caract&eacute;riser mol&eacute;culairement les transcriptomes global des deux populations de cellules multipotentes h&eacute;matopo&iuml;&eacute;tiques qui apparaissent tout d&#39;abord lorsque les CSEh est induites &agrave; se diff&eacute;rencier des cellules OP9 fonctionnellement discrets et ph&eacute;notypiquement s&eacute;parables.

Profil mol&eacute;culaire r&eacute;v&egrave;le similarit&eacute;s et diff&eacute;rences entre les sous-ensembles primitives des cellules h&eacute;matopo&iuml;&eacute;tiques generated in vitro de cellules souches embryonnaires humaines et in vivo au cours de l&#39;embryogen&egrave;se.

Zellul&auml;re und molekulare Ver&auml;nderungen, die w&auml;hrend der Entstehung des h&auml;matopoetischen Systems und hematopoietic Stammzellen im menschlichen Embryo auftreten sind meist unzug&auml;nglich zu studieren und bleiben weitgehend unverstanden. Um diese L&uuml;cke zu beheben haben wir genutzt, das menschlichen embryonalen Stammzellen (hESC)-System, um die globalen Transcriptomes von zwei funktional diskreten und ph&auml;notypisch trennbare Populationen von multipotenten h&auml;matopoetischen Zellen molekular zu charakterisieren, die zuerst angezeigt werden, wenn die Zellkulturen auf OP9 Zellen differenzieren umweltbedingt sind.

Molekulare Profilerstellung zeigt &Auml;hnlichkeiten und Unterschiede zwischen primitiven Teilmengen blutbildender Zellen aus menschlichen embryonalen Stammzellen in-vitro und in vivo w&auml;hrend der Embryogenese generiert.

Cambiamenti cellulari e molecolari che si verificano durante la genesi del sistema ematopoietico e cellule staminali emopoietiche nell&#39;embrione umano sono per lo pi&ugrave; inaccessibile a studiare e restano scarsamente comprensibile. Per risolvere questa lacuna noi abbiamo sfruttato il sistema sulle cellule staminali embrionali umane (hESC) per caratterizzare molecolarmente la transcriptomes globale delle due popolazioni funzionalmente discrete e separabili fenotipico delle cellule emopoietiche multipotenti che appaiono prima quando hESCs sono indotte a differenziarsi in cellule OP9.

Analisi molecolare rivela analogie e differenze tra il primitivi sottoinsiemi di cellule ematopoietiche generati in vivo e in vitro di cellule staminali embrionali umane durante l&#39;embriogenesi.

&#xC870; &#xD608; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xB97C; &#xC870; &#xD608;&#xC758; &#xCC3D;&#xC138;&#xAE30; &#xC911; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xBD84;&#xC790; &#xBCC0;&#xD654;&#xB294; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84; &#xACF5;&#xBD80; &#xD558; &#xACE0; &#xC81C;&#xB300;&#xB85C; &#xC774;&#xD574; &#xB0A8;&#xC544;&#xC5D0; &#xC561;&#xC138;&#xC2A4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xACA9;&#xCC28;&#xB97C; &#xD574;&#xACB0; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; (hESC) &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xBD84;&#xC790;&#xB85C; hESCs OP9 &#xC140;&#xC5D0; &#xCC28;&#xBCC4;&#xD654;&#xB97C; &#xC720;&#xB3C4; &#xB54C; &#xCC98;&#xC74C; &#xB098;&#xD0C0;&#xB098;&#xB294; multipotent &#xC870; &#xD608; &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xB450; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2E0;&#xC911; &#xD558; &#xACE0; phenotypically &#xBD84;&#xB9AC; &#xAC00;&#xB2A5; &#xC778;&#xAD6C;&#xC758; &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; transcriptomes&#xC758; &#xD2B9;&#xC131;&#xC744; &#xC545;&#xC6A9;.

&#xC870; &#xD608; &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xAE30;&#xBCF8; &#xD558;&#xC704; &#xC9D1;&#xD569; &#xAC04;&#xC758; &#xC720;&#xC0AC;&#xC810; &#xBC0F; &#xCC28;&#xC774;&#xC810;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC678; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC870;&#xAC74; &#xC911;&#xC5D0; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; embryogenesis&#xB97C; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xBD84;&#xC790; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xB9C1;.

Cambios celulares y moleculares que ocurren durante la g&eacute;nesis del sistema hematopoy&eacute;tico y c&eacute;lulas madre hematopoy&eacute;ticas en el embri&oacute;n humano en su mayor&iacute;a son inaccesibles para estudiar y seguir siendo mal entendida. Para hacer frente a esta brecha nos hemos aprovechado el sistema de c&eacute;lulas madre embrionarias humanas (hESC) para caracterizar molecularmente los transcriptomas global de las dos poblaciones funcionalmente discretas y fenot&iacute;picamente separables de c&eacute;lulas hematopoy&eacute;ticas multipotentes que aparecen por primera vez cuando hESCs son inducidas a diferenciarse en c&eacute;lulas OP9.

Perfiles moleculares revela semejanzas y diferencias entre primitivos subconjuntos de c&eacute;lulas hematopoy&eacute;ticas generan in vitro de c&eacute;lulas madre embrionarias humanas y en vivo durante la embriog&eacute;nesis.

&#x6458;&#x8981;&#xFF1A; &#x6211;&#x4EEC;&#x5F00;&#x53D1;&#x4E86;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x79F0;&#x4E3A; ProbeMatch&#xFF0C;&#x7528;&#x4E8E;&#x5339;&#x914D;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x5E8F;&#x5217;&#x5BF9;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4F7F;&#x7528;&#x95F4;&#x9699;&#x7684;&#x8DEF;&#x7EBF;&#x7684;&#x4E00;&#x5927;&#x5957;&#x3002;&#x4E0E;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x4EE5;&#x53CA;&#x73B0;&#x6709;&#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x5927;&#x7F9A;&#x7F8A;&#xFF0C;&#x53EA;&#x80FD;&#x6267;&#x884C;&#x5141;&#x8BB8;&#x6700;&#x4E24;&#x4E2A;&#x4E0D;&#x5339;&#x914D;&#x7684; ungapped &#x7684;&#x8DEF;&#x7EBF;&#xFF0C;ProbeMatch &#x5C06;&#x751F;&#x6210; ungapped &#x548C;&#x95F4;&#x9699;&#x7684;&#x8DEF;&#x7EBF;&#xFF0C;&#x5141;&#x8BB8;&#x6700;&#x591A;&#x4E09;&#x4E2A;&#x5305;&#x62EC;&#x63D2;&#x5165;&#x3001; &#x5220;&#x9664;&#x548C;&#x4E0D;&#x5339;&#x914D;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF;&#x3002;&#x4E3A;&#x52A0;&#x901F;&#x5E8F;&#x5217;&#x5BF9;&#x9F50;&#x3001; ProbeMatch &#x4F7F;&#x7528;&#x95F4;&#x9699;&#x7684; q &#x514B;&#x548C; q &#x514B;&#x7684;&#x5404;&#x79CD;&#x6A21;&#x5F0F;&#x8BC6;&#x522B;&#x76EE;&#x6807;&#x547D;&#x4E2D;&#x4E0E;&#x67E5;&#x8BE2;&#x5E8F;&#x5217;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#x4F1A;&#x5BFC;&#x81F4;&#x8F83;&#x5C11;&#x7684;&#x521D;&#x59CB;&#x5E8F;&#x5217;&#x4E2D;&#x7075;&#x654F;&#x5EA6;&#x68C0;&#x67E5;&#x800C;&#x4E0D;&#x4F1A;&#x4E22;&#x5931;&#x3002;ProbeMatch &#x5DF2;&#x88AB;&#x7528;&#x4E8E;&#x5BF9;&#x9F50;&#x7684; 169,095 &#x7167;&#x6392;&#x80F6;&#x7247; GAII &#x8BFB;&#x53D6;&#x5BF9;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x5176;&#x4E2D;&#x4E0D;&#x7531;&#x5927;&#x7F9A;&#x7F8A;&#x3001; &#x6620;&#x5C04;&#x548C;&#x53D1;&#x73B0; 28,625 &#x7684; 169,095 &#x7684;&#x8BFB;&#x53D6;&#x8BFB;&#x53D6;&#x5185;&#x5C11;&#x4E8E; 3 h.&#x53EF;&#x7528;&#x6027;&#x7684;&#x8DEF;&#x7EBF;&#xFF1A; &#xFF08;http://www.cs.wisc.edu/~jignesh/probematch/&#xFF09; &#x5728;&#x81EA;&#x7531;&#x83B7;&#x5F97;&#x7684;&#x6E90;&#x4EE3;&#x7801;&#x3002;

ProbeMatch&#xFF1A; &#x5728;&#x5141;&#x8BB8;&#x7684;&#x5DEE;&#x8DDD;&#x548C;&#x4E0D;&#x5339;&#x914D;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5BE1;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x7684;&#x5FEB;&#x901F;&#x5BF9;&#x9F50;&#x65B9;&#x5F0F;&#x3002;

SUMMARY: We have developed a tool, called ProbeMatch, for matching a large set of oligonucleotide sequences against a genome database using gapped alignments. Unlike most of the existing tools such as ELAND which only perform ungapped alignments allowing at most two mismatches, ProbeMatch generates both ungapped and gapped alignments allowing up to three errors including insertion, deletion and mismatch. To speedup sequence alignment, ProbeMatch uses gapped q-grams and q-grams of various patterns to identify target hits to a query sequence. This approach results in fewer initial sequences to examine with no loss in sensitivity. ProbeMatch has been used to align 169,095 Illumina GAII reads against the human genome, which could not be mapped by ELAND, and found alignments for 28,625 reads of the 169,095 reads in less than 3 h. AVAILABILITY: Source code is freely available at (http://www.cs.wisc.edu/~jignesh/probematch/).

ProbeMatch: rapid alignment of oligonucleotides to genome allowing both gaps and mismatches.

R&#xC9;SUM&#xC9;: Nous avons d&#xE9;velopp&#xE9; un outil, appel&#xE9; ProbeMatch, pour faire correspondre un grand nombre de s&#xE9;quences oligonucl&#xE9;otidiques contre une base de donn&#xE9;es du g&#xE9;nome &#xE0; l&#x26;#39;aide des alignements avec &#xE9;clateurs. Contrairement &#xE0; la plupart des outils existants tels que ELAND qui effectuent uniquement des alignements ungapped permettant &#xE0; la plupart des deux d&#xE9;calages, ProbeMatch g&#xE9;n&#xE8;re les alignements ungapped et lacunaire permettant jusqu&#x26;#39;&#xE0; trois erreurs, y compris l&#x26;#39;insertion, la suppression et la disparit&#xE9;. Pour l&#x26;#39;alignement des s&#xE9;quences acc&#xE9;l&#xE9;ration, ProbeMatch utilise &#xE9;cartement q-grams et q-grammes de divers mod&#xE8;les pour identifier les coups au but &#xE0; une s&#xE9;quence requ&#xEA;te. Cette approche se traduit par moins de s&#xE9;quences initiales &#xE0; examiner avec aucune perte de sensibilit&#xE9;. ProbeMatch a &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;e pour aligner 169095 Illumina Gaii lit contre le g&#xE9;nome humain, qui ne pouvait pas &#xEA;tre cartographi&#xE9;e par ELAND, et a trouv&#xE9; des alignements pour 28625 lectures du 169095 lit dans moins de 3 h. DISPONIBILIT&#xC9;: Le code source est librement disponible &#xE0; l&#x26;#39;adresse (http://www.cs.wisc.edu/ ~ Jignesh / probematch /).

ProbeMatch: Alignement rapide des oligonucl&#xE9;otides &#xE0; G&#xE9;nome Permettre deux manques et les inadaptations

Zusammenfassung: Wir haben ein Tool namens ProbeMatch, f&uuml;r welche eine gro&szlig;e Reihe von Oligonukleotid-Sequenzen mit einer Genom-Datenbank mithilfe von unterbrochene Ausrichtungen entwickelt. Anders als die meisten der vorhandenen Instrumente wie ELAND, die nur ungapped Ausrichtungen, so dass h&ouml;chstens zwei Missverh&auml;ltnisse durchf&uuml;hren, generiert ProbeMatch sowohl die ungapped als auch die unterbrochene Ausrichtungen erm&ouml;glicht bis zu drei St&ouml;rungen einschlie&szlig;lich einf&uuml;gen, l&ouml;schen und Konflikt. Zur Beschleunigung Sequenzalignment anhand ProbeMatch unterbrochene Q-g und Q-g von verschiedenen Mustern in deiner Treffer zu einer Abfrage-Sequenz. Dieser Ansatz f&uuml;hrt zu weniger ersten Sequenzen, ohne Verlust der Empfindlichkeit zu pr&uuml;fen. ProbeMatch wurde verwendet, um die 169.095 ausrichten, Illumina GAII liest gegen das menschliche Genom, die konnte nicht werden vom ELAND zugeordnet und Ausrichtungen f&uuml;r 28.625 liest der 169.095 lautet in weniger als 3 h. Verf&uuml;gbarkeit: Quellcode ist frei verf&uuml;gbar bei (http://www.cs.wisc.edu/~jignesh/probematch/).

ProbeMatch: schnelle Ausrichtung der Oligonukleotide, Genom, so dass L&uuml;cken und Diskrepanzen.

Sommario: Abbiamo sviluppato uno strumento, chiamato ProbeMatch, per l&#39;abbinamento di un grande insieme di sequenze di oligonucleotidi contro un database genoma usando gli allineamenti implementati. A differenza della maggior parte degli strumenti esistenti come ELAND che solo eseguire allineamenti ungapped permettendo al massimo due incongruenze, ProbeMatch genera ungapped e implementati allineamenti che permette fino a tre errori compresi inserimento, cancellazione e mancata corrispondenza. A allineamento di sequenza speedup, ProbeMatch utilizza implementate q-grammi e q-grammi di vari modelli per identificare hits bersaglio ad una sequenza di query. Questo approccio si traduce in meno sequenze iniziali di esaminare senza perdita di sensibilit&agrave;. ProbeMatch &egrave; stato utilizzato per allineare 169.095 Illumina GAII legge contro il genoma umano, che potrebbe non essere mappato da Alcina e trovato gli allineamenti per 28.625 letture del 169.095 si legge in meno di 3 h. disponibilit&agrave;: codice sorgente &egrave; liberamente disponibile presso (http://www.cs.wisc.edu/~jignesh/probematch/).

ProbeMatch: allineamento rapido di oligonucleotidi a genoma permettendo sia lacune e incongruenze.

&#x6982;&#x8981;&#xFF1A;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306B;&#x5BFE;&#x3059;&#x308B;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x914D;&#x5217;&#x306E;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x306A;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x4E00;&#x81F4;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x305F;&#x3081;ProbeMatch&#x3068;&#x547C;&#x3070;&#x308C;&#x308B;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3092;&#x3001;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x305B;&#x3044;&#x305C;&#x3044;2&#x500B;&#x306E;&#x30DF;&#x30B9;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x306A;&#x3057;&#x306E;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x884C;&#x3046;&#x306A;&#x3069;&#x30A8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C9;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x65E2;&#x5B58;&#x306E;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306E;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x306F;&#x7570;&#x306A;&#x308A;&#x3001;ProbeMatch&#x306F;&#x3001;&#x633F;&#x5165;&#x3001;&#x524A;&#x9664;&#x3001;&#x30DF;&#x30B9;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x3092;&#x542B;&#x3080;3&#x3064;&#x306E;&#x30A8;&#x30E9;&#x30FC;&#x304C;&#x767A;&#x751F;&#x3059;&#x308B;&#x307E;&#x3067;&#x53EF;&#x80FD;&#x3068;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x306A;&#x3057;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9AD8;&#x901F;&#x5316;&#x914D;&#x5217;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x306B;&#x3001;ProbeMatch&#x304C;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x30AF;&#x30A8;&#x30EA;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306B;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x30D2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;Q-&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x3068;&#x69D8;&#x3005;&#x306A;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306E;q-gram&#x3092;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x3002;&#x611F;&#x5EA6;&#x3092;&#x843D;&#x3068;&#x3055;&#x305A;&#x306B;&#x8ABF;&#x3079;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x5C11;&#x306A;&#x3044;&#x521D;&#x671F;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3067;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306F;&#x7D50;&#x679C;&#x3002; ProbeMatch&#x306F;169095&#x30A4;&#x30EB;&#x30DF;&#x30CA;GAII&#x3092;&#x6574;&#x5217;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x30A8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C9;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3067;&#x3057;&#x305F;&#x30D2;&#x30C8;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306B;&#x5BFE;&#x3057;&#x3066;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;28625&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x767A;&#x898B;&#x3057;&#x305F;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x306E;3&#x6642;&#x9593;&#x3092;&#x8AAD;&#x307F;&#x8FBC;&#x3093;&#x3067;169095&#x306E;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x3002;&#x7A7A;&#x304D;&#x72B6;&#x6CC1;&#xFF1A;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B9;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#xFF08;http://www.cs.wisc.edu/&#x301C;jignesh / probematch /&#xFF09;&#x3067;&#x81EA;&#x7531;&#x306B;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

ProbeMatch&#xFF1A;&#x30AE;&#x30E3;&#x30C3;&#x30D7;&#x3068;&#x30DF;&#x30B9;&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x3092;&#x8A31;&#x53EF;&#x3059;&#x308B;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x3078;&#x306E;&#x30AA;&#x30EA;&#x30B4;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x9AD8;&#x901F;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;

&#xC694;&#xC57D;: &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xD070; &#xACC4;&#xAE30; &#xB9DE;&#xCDA4;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC8C;&#xB188; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; oligonucleotide &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC9D1;&#xD569; &#xC77C;&#xCE58; ProbeMatch, &#xB77C;&#xB294; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB86F;&#xB370;&#xAC00; &#xB9CE;&#xC544;&#xC57C; &#xB450; &#xBD88;&#xC77C;&#xCE58; &#xC218; &#xC788;&#xB3C4;&#xB85D; ungapped &#xC815;&#xB82C; &#xAC19;&#xC740; &#xAE30;&#xC874; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xC758; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC640;&#xB294; &#xB2EC;&#xB9AC; ProbeMatch &#xC0BD;&#xC785;, &#xC0AD;&#xC81C; &#xBC0F; &#xBD88;&#xC77C;&#xCE58;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xCD5C;&#xB300; &#xC138; &#xAC1C;&#xC758; &#xC624;&#xB958;&#xB97C; &#xD5C8;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; ungapped &#xBC0F; &#xACC4;&#xAE30; &#xC815;&#xB82C; &#xC0DD;&#xC131; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. ProbeMatch speedup &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC815;&#xB82C;, &#xACC4;&#xAE30; q &#xADF8;&#xB7A8; &#xBC0F; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xD328;&#xD134;&#xC758; q-&#xADF8;&#xB7A8; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB300;&#xC0C1; &#xC548;&#xD0C0; &#xCFFC;&#xB9AC; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4;. &#xC774; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xC801;&#xC740; &#xCD08;&#xAE30; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xAC10;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC190;&#xC2E4; &#xC5C6;&#xC774; &#xAC80;&#xC0AC; &#xACB0;&#xACFC;. ProbeMatch &#xC815;&#xB82C; 169,095 Illumina GAII &#xC77D;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xD558;&#xC9C0; &#xB86F;&#xB370;, &#xC758;&#xD574; &#xB9E4;&#xD551;&#xB41C; &#xBC0F; &#xBBF8;&#xB9CC; 3 h. &#xAC00;&#xC6A9;&#xC131;&#xC5D0;&#xC5D0;&#xC11C; 169,095 &#xC77D;&#xAE30; 28,625 &#xC77D;&#xAE30;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xB9DE;&#xCDA4;&#xC744; &#xBC1C;&#xACAC; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xC778;&#xAC04; &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;: &#xC18C;&#xC2A4; &#xCF54;&#xB4DC; (http://www.cs.wisc.edu/~jignesh/probematch/)&#xC5D0;&#xC11C; &#xC790;&#xC720;&#xB86D;&#xAC8C; &#xAC00;&#xB2A5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ProbeMatch: oligonucleotides &#xAC8C;&#xB188; &#xCC28;&#xC774; &#xBD88;&#xC77C;&#xCE58;&#xB97C; &#xC2E0;&#xC18D; &#xD558; &#xAC8C; &#xC815;&#xB82C;.

Resumen: Hemos desarrollado una herramienta, llamada ProbeMatch, para hacer coincidir un gran conjunto de secuencias de ADN de una base de datos del genoma utilizando alineaciones con huecos. A diferencia de la mayor&#xED;a de las herramientas existentes, tales como ELAND que s&#xF3;lo llevan a cabo las alineaciones sin huecos que permiten en la mayor&#xED;a de dos desajustes, ProbeMatch genera alineaciones tanto ungapped y con huecos que permite hasta tres errores, incluida la inserci&#xF3;n, eliminaci&#xF3;n y desajuste. Para la alineaci&#xF3;n m&#xE1;s veloz secuencia, ProbeMatch usos gapped q-q-gramos y gramos de varios patrones para identificar objetivo sea alcanzado a una secuencia de la consulta. Este enfoque se traduce en un menor n&#xFA;mero de secuencias iniciales para examinar sin p&#xE9;rdida de sensibilidad. ProbeMatch se ha utilizado para alinear 169.095 Illumina GAII lee en contra del genoma humano, que no pudo ser asignada por Eland, y encontr&#xF3; las alineaciones de 28.625 lecturas de la 169.095 se lee en menos de 3 horas. DISPONIBILIDAD: El c&#xF3;digo fuente est&#xE1; disponible gratuitamente en (http://www.cs.wisc.edu/ ~ Jignesh / probematch /).

ProbeMatch: Alineaci&#xF3;n r&#xE1;pida de los oligonucle&#xF3;tidos de Genoma permitiendo que ambos carencia o inadecuaci&#xF3;n de

DNA &#x80DE;&#x5627;&#x5576;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x662F;&#x4E2D;&#x592E;&#x7684;&#x8868;&#x89C2;&#x9057;&#x4F20;&#x4FEE;&#x9970;&#x5305;&#x62EC;&#x57FA;&#x56E0;&#x8C03;&#x63A7;&#x3001; &#x53D1;&#x5C55;&#x548C;&#x75BE;&#x75C5;&#x7684;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x5177;&#x6709;&#x91CD;&#x8981;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x5EA7;&#x7532;&#x57FA;&#x5316; cytosines &#x7B2C;&#x4E00;&#x6B21;&#x7684;&#x5168;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x3001; &#x5355;-&#x57FA;&#x5730;-&#x51B3;&#x8BAE;&#x7684;&#x5730;&#x56FE;&#x4E00;&#x4E2A;&#x54FA;&#x4E73;&#x52A8;&#x7269;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x548C;&#x80CE;&#x513F;&#x6210;&#x7EA4;&#x7EF4;&#x7EC6;&#x80DE;&#xFF0C;&#x4FE1;&#x4F7F; RNA &#x7684;&#x6BD4;&#x8F83;&#x5206;&#x6790;&#x4EE5;&#x53CA;&#x5C0F; RNA &#x5143;&#x4EF6;&#x7684;&#x8F6C;&#x5F55;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x3001; &#x51E0;&#x4E2A;&#x7EC4;&#x86CB;&#x767D;&#x4FEE;&#x9970;&#x548C;&#x51E0;&#x4E2A;&#x5173;&#x952E;&#x8C03;&#x8282;&#x56E0;&#x5B50;&#x7684; DNA-&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x7684;&#x7AD9;&#x70B9;&#x4E2D;&#x3002;&#x786E;&#x5B9A;&#x4E86;&#x666E;&#x904D;&#x5B58;&#x5728;&#x5DEE;&#x5F02;&#x7684;&#x7EC4;&#x6210;&#x548C;&#x9635;&#x5217;&#x7684;&#x4E24;&#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x80DE;&#x5627;&#x5576;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x3002;&#x8FD1;&#x56DB;&#x5206;&#x4E4B;&#x4E00;&#x7684;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x53D1;&#x73B0;&#x7684;&#x6240;&#x6709;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x662F;&#x5728;&#x975E; CG &#x4E0A;&#x4E0B;&#x6587;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x8868;&#x660E;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x673A;&#x5236;&#x5F71;&#x54CD;&#x57FA;&#x56E0;&#x8C03;&#x63A7;&#x3002;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x975E; CG &#x4E0A;&#x4E0B;&#x6587;&#x8868;&#x660E;&#x6D53;&#x7F29;&#x673A;&#x6784;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x7ED3;&#x5408;&#x4F4D;&#x70B9;&#x548C;&#x4FC3;&#x8FDB;&#x5242;&#x7684;&#x6D88;&#x8017;&#x3002;&#x975E; CG &#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x80DA;&#x80CE;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x5206;&#x5316;&#x540E;&#x5931;&#x8E2A;&#xFF0C;&#x5728;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x7684;&#x591A;&#x529F;&#x80FD;&#x5E72;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x8FD8;&#x539F;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x786E;&#x5B9A;&#x4E86;&#x6570;&#x4EE5;&#x767E;&#x8BA1;&#x7684;&#x8FD1;&#x7AEF;&#x5411;&#x53C2;&#x4E0E;&#x8BC4;&#x9009;&#x548C;&#x5206;&#x5316;&#xFF0C;&#x57FA;&#x56E0;&#x5DEE;&#x5F02;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x533A;&#x57DF;&#x548C;&#x666E;&#x904D;&#x51CF;&#x5C11;&#x7532;&#x57FA;&#x5316;&#x6C34;&#x5E73;&#x8F83;&#x4F4E;&#x7684;&#x8F6C;&#x5F55;&#x6D3B;&#x6027;&#x4E0E;&#x76F8;&#x5173;&#x8054;&#x7684;&#x6210;&#x7EA4;&#x7EF4;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x53C2;&#x8003;&#x56FE;&#x8C31;&#x4E3A;&#x672A;&#x6765;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x63A2;&#x8BA8;&#x8FD9;&#x5173;&#x952E;&#x7684;&#x8868;&#x89C2;&#x9057;&#x4F20;&#x4FEE;&#x9970;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x75BE;&#x75C5;&#x548C;&#x53D1;&#x5C55;&#x5960;&#x5B9A;&#x57FA;&#x7840;&#x3002;

&#x4EBA;&#x7C7B; DNA methylomes &#x57FA;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x663E;&#x793A;&#x666E;&#x904D; epigenomic &#x7684;&#x5DEE;&#x522B;&#x3002;

DNA cytosine methylation is a central epigenetic modification that has essential roles in cellular processes including genome regulation, development and disease. Here we present the first genome-wide, single-base-resolution maps of methylated cytosines in a mammalian genome, from both human embryonic stem cells and fetal fibroblasts, along with comparative analysis of messenger RNA and small RNA components of the transcriptome, several histone modifications, and sites of DNA-protein interaction for several key regulatory factors. Widespread differences were identified in the composition and patterning of cytosine methylation between the two genomes. Nearly one-quarter of all methylation identified in embryonic stem cells was in a non-CG context, suggesting that embryonic stem cells may use different methylation mechanisms to affect gene regulation. Methylation in non-CG contexts showed enrichment in gene bodies and depletion in protein binding sites and enhancers. Non-CG methylation disappeared upon induced differentiation of the embryonic stem cells, and was restored in induced pluripotent stem cells. We identified hundreds of differentially methylated regions proximal to genes involved in pluripotency and differentiation, and widespread reduced methylation levels in fibroblasts associated with lower transcriptional activity. These reference epigenomes provide a foundation for future studies exploring this key epigenetic modification in human disease and development.

Human DNA methylomes at base resolution show widespread epigenomic differences.

ADN cytosine m&#xE9;thylation est une modification &#xE9;pig&#xE9;n&#xE9;tique centrale qui a un r&#xF4;le essentiel dans les processus cellulaires, y compris la r&#xE9;glementation du g&#xE9;nome, du d&#xE9;veloppement et de la maladie. Nous pr&#xE9;sentons ici les premiers g&#xE9;nome entier, une seule base de r&#xE8;glement des cartes de cytosines m&#xE9;thyl&#xE9;es dans un g&#xE9;nome de mammif&#xE8;re, de deux cellules souches embryonnaires humaines et de fibroblastes f&#x153;taux, ainsi qu&#x26;#39;une analyse comparative de l&#x26;#39;ARN messager et de petits composants d&#x26;#39;ARN du transcriptome, histone plusieurs modifications, et les sites de l&#x26;#39;ADN-prot&#xE9;ines d&#x26;#39;interaction pour plusieurs des principaux facteurs de r&#xE9;gulation. Diff&#xE9;rences g&#xE9;n&#xE9;ralis&#xE9;es ont &#xE9;t&#xE9; identifi&#xE9;s dans la composition et la structuration de la m&#xE9;thylation de la cytosine entre les deux g&#xE9;nomes. Pr&#xE8;s d&#x26;#39;un quart de tous les m&#xE9;thylation identifi&#xE9; dans les cellules souches embryonnaires a &#xE9;t&#xE9; dans un contexte non-CG, ce qui sugg&#xE8;re que les cellules souches embryonnaires peuvent utiliser des m&#xE9;canismes de m&#xE9;thylation diff&#xE9;rentes d&#x26;#39;affecter la r&#xE9;gulation des g&#xE8;nes. La m&#xE9;thylation de non-CG a montr&#xE9; l&#x26;#39;enrichissement des contextes au sein des organes de g&#xE8;nes et de l&#x26;#39;&#xE9;puisement dans les sites de liaison aux prot&#xE9;ines et des amplificateurs. Non-CG m&#xE9;thylation disparu lors de la diff&#xE9;renciation induite par des cellules souches embryonnaires, et a &#xE9;t&#xE9; restaur&#xE9; en cellules souches pluripotentes induites. Nous avons identifi&#xE9; des centaines de r&#xE9;gions diff&#xE9;rentiellement m&#xE9;thyl&#xE9;es proximales &#xE0; des g&#xE8;nes impliqu&#xE9;s dans la pluripotence et la diff&#xE9;renciation, et r&#xE9;pandu les niveaux de m&#xE9;thylation r&#xE9;duits dans les fibroblastes associ&#xE9;s &#xE0; une activit&#xE9; transcriptionnelle plus bas. Ces &#xE9;pig&#xE9;nomes de r&#xE9;f&#xE9;rence fournissent une base pour de futures &#xE9;tudes explorant cette modification &#xE9;pig&#xE9;n&#xE9;tique cl&#xE9; dans la maladie humaine et le d&#xE9;veloppement.

Methylomes ADN de l&#x26;#39;homme &#xE0; la r&#xE9;solution de base font appara&#xEE;tre un large diff&#xE9;rences &#xE9;pig&#xE9;nomiques

DNA Cytosin Methylierung ist eine zentrale epigenetische Modifikation, die wesentliche Rollen in zellul&auml;re Prozesse einschlie&szlig;lich Genom-Verordnung, Entwicklung und Krankheit hat. Hier pr&auml;sentieren wir die ersten genomweiten, Einzel-Base-Aufl&ouml;sung Karten von methylierte Cytosines in einem S&auml;ugetier-Genom aus humanen embryonalen Stammzellen und fetalen Fibroblasten, sowie vergleichende Analyse der Boten-RNA und RNA-Kleinteilen das Transkriptom, mehrere Histon-Modifikationen und Seiten von DNA-Protein-Interaktion f&uuml;r mehrere wesentliche regulatorische Faktoren. Umfassenden Unterschiede wurden in der Zusammensetzung und Musterung der Cytosin Methylierung zwischen den zwei Genomen. Knapp war ein Viertel aller Methylierung in embryonale Stammzellen identifiziert in einem nicht-CG-Kontext, was darauf hindeutet, dass embryonaler Stammzellen verschiedener Methylierung Mechanismen verwenden kann, um die Genregulation beeinflussen. Methylierung in nicht-CG Kontexte zeigten Bereicherung gen stellen und Ersch&ouml;pfung in Protein-Bindungsstellen und Geschmacksverst&auml;rker. Non-CG-Methylierung verschwand auf induzierte Differenzierung der embryonalen Stammzellen und induzierten pluripotenten Stammzellen restauriert. Wir identifizierten Hunderte von proximalen an Genen, die in Pluripotenz und Differenzierung differentiell methylierte Regionen und weit verbreitete reduziert Methylierung-Stufen in Fibroblasten mit geringeren transkriptionelle Aktivit&auml;t verbunden. Diese Referenz-Epigenomes bieten eine Grundlage f&uuml;r zuk&uuml;nftige Studien erforschen dieser epigenetische &Auml;nderung in der menschlichen Krankheit und Entwicklung.

Menschliche DNA Methylomes bei base Aufl&ouml;sung zeigen weit verbreiteten epigenomischen Unterschiede.

La metilazione del DNA citosina &egrave; una modificazione epigenetica centrale che ha ruoli essenziali nei processi cellulari, tra cui la malattia, lo sviluppo e il regolamento del genoma. Qui vi presentiamo le prime mappe genome-wide, singolo-base-risoluzione di cytosines metilati in un genoma dei mammiferi, da cellule staminali embrionali umane e fibroblasti embrionali, insieme ad analisi comparativa di RNA messaggero e piccoli RNA componenti del transcriptome, diverse modifiche dell&#39;istone e siti di interazione DNA-proteina per diversi fattori chiave regolamentare. Sono state identificate differenze diffuse nella composizione e patterning di metilazione della citosina tra i due genomi. Quasi un quarto di metilazione tutte identificate nelle cellule staminali embrionali &egrave; stato in un contesto non-CG, suggerendo che le cellule staminali embrionali possono utilizzare meccanismi differenti di metilazione per influire sulla regolazione dei geni. Metilazione in contesti non-CG ha mostrato arricchimento nel gene corpi e deplezione in siti di legame proteico e stimolatori. Non-CG metilazione scomparsi su indotto differenziazione delle cellule staminali embrionali e fu restaurata in cellule staminali pluripotenti indotte. Abbiamo identificato centinaia di modo differenziale metilati regioni prossimali di geni coinvolti nella pluripotenza e differenziazione, e diffusa ha ridotto i livelli di metilazione in fibroblasti associati con bassa attivit&agrave; trascrizionale. Questi epigenomes di riferimento forniscono una base per futuri studi esplorando questa modificazione epigenetica chiave nella malattia umana e sviluppo.

Methylomes di DNA umano a risoluzione base mostrano differenze epigenomic diffusa.

DNA&#x30B7;&#x30C8;&#x30B7;&#x30F3;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x306F;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x898F;&#x5236;&#x3001;&#x958B;&#x767A;&#x3001;&#x75BE;&#x60A3;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BB;&#x30B9;&#x306B;&#x304A;&#x3044;&#x3066;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x62C5;&#x3063;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x7684;&#x306A;&#x30A8;&#x30D4;&#x30B8;&#x30A7;&#x30CD;&#x30C6;&#x30A3;&#x30C3;&#x30AF;&#x306A;&#x4FEE;&#x98FE;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30E1;&#x30C3;&#x30BB;&#x30F3;&#x30B8;&#x30E3;&#x30FC;RNA&#x3068;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0;&#x3001;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x30D2;&#x30B9;&#x30C8;&#x30F3;&#x306E;small RNA&#x306E;&#x6210;&#x5206;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x5206;&#x6790;&#x3068;&#x3068;&#x3082;&#x306B;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x3001;&#x80CE;&#x5150;&#x7DDA;&#x7DAD;&#x82BD;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x304B;&#x3089;&#x3001;&#x54FA;&#x4E73;&#x52D5;&#x7269;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x4E2D;&#x306E;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x30B7;&#x30C8;&#x30B7;&#x30F3;&#x306E;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30EF;&#x30A4;&#x30C9;&#x306A;&#x3001;&#x5358;&#x4E00;&#x5869;&#x57FA;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x5909;&#x66F4;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x8ABF;&#x7BC0;&#x56E0;&#x5B50;&#x306E;DNA-&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x90E8;&#x4F4D;&#x3002;&#x5E83;&#x7BC4;&#x56F2;&#x306E;&#x9055;&#x3044;&#x306F;&#x4E8C;&#x3064;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x9593;&#x3067;&#x30B7;&#x30C8;&#x30B7;&#x30F3;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x306E;&#x7D44;&#x6210;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x306B;&#x540C;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x307B;&#x307C;&#x56DB;&#x5206;&#x306E;&#x4E00;&#x306E;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x3067;&#x8B58;&#x5225;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x306F;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306F;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x8ABF;&#x7BC0;&#x306B;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x4E0E;&#x3048;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x30E1;&#x30AB;&#x30CB;&#x30BA;&#x30E0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x3001;&#x975E;CG&#x30B3;&#x30F3;&#x30C6;&#x30AD;&#x30B9;&#x30C8;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x975E;CG&#x30B3;&#x30F3;&#x30C6;&#x30AD;&#x30B9;&#x30C8;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x306F;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x7D50;&#x5408;&#x90E8;&#x4F4D;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30A8;&#x30F3;&#x30CF;&#x30F3;&#x30B5;&#x30FC;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x672C;&#x4F53;&#x3068;&#x67AF;&#x6E07;&#x3067;&#x6FC3;&#x7E2E;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x975E;CG&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x306F;&#x80DA;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5206;&#x5316;&#x8A98;&#x5C0E;&#x6642;&#x306B;&#x6D88;&#x5931;&#x3057;&#x3001;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x5E79;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x5FA9;&#x5143;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x591A;&#x80FD;&#x6027;&#x3068;&#x5206;&#x5316;&#x306B;&#x95A2;&#x4E0E;&#x3059;&#x308B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306B;&#x8FD1;&#x5DEE;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x9818;&#x57DF;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x4E0B;&#x5074;&#x306E;&#x8EE2;&#x5199;&#x6D3B;&#x6027;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x7DDA;&#x7DAD;&#x82BD;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5E83;&#x7BC4;&#x306A;&#x6E1B;&#x5C11;&#x30E1;&#x30C1;&#x30EB;&#x5316;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x6570;&#x767E;&#x4EBA;&#x3092;&#x540C;&#x5B9A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x53C2;&#x7167;epigenomes&#x306F;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x75BE;&#x60A3;&#x3068;&#x958B;&#x767A;&#x4E2D;&#x306B;&#x3053;&#x306E;&#x30AD;&#x30FC;&#x30A8;&#x30D4;&#x30B8;&#x30A7;&#x30CD;&#x30C6;&#x30A3;&#x30C3;&#x30AF;&#x306A;&#x4FEE;&#x98FE;&#x3092;&#x63A2;&#x6C42;&#x3059;&#x308B;&#x4ECA;&#x5F8C;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x57FA;&#x76E4;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x57FA;&#x672C;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x3067;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;DNA Methylomes&#x306F;&#x3001;&#x5E83;&#x7BC4;&#x306A;&#x30A8;&#x30D4;&#x306E;&#x76F8;&#x9055;&#x70B9;&#x3092;&#x8868;&#x793A;&#x3059;&#x308B;

DNA &#xC2DC; &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654; &#xAC8C;&#xB188; &#xADDC;&#xC81C;, &#xAC1C;&#xBC1C; &#xBC0F; &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD55C; &#xC138;&#xD3EC;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C;&#xC138;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD544;&#xC218;&#xC801;&#xC778; &#xC5ED;&#xD560;&#xC740; &#xC911;&#xC559; epigenetic &#xC218;&#xC815;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xBA54;&#xC2E0;&#xC800; RNA&#xC758; &#xBE44;&#xAD50; &#xBD84;&#xC11D; &#xBC0F; &#xC791;&#xC740; RNA &#xAD6C;&#xC131; &#xC694;&#xC18C;&#xB294; transcriptome, &#xC5EC;&#xB7EC; &#xD788;&#xC2A4;&#xD1A4; &#xC218;&#xC815; &#xBC0F; &#xBA87; &#xAC00;&#xC9C0; &#xC8FC;&#xC694; &#xADDC;&#xC81C; &#xC694;&#xC778;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; DNA &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC758; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC758; &#xD0DC;&#xC544; &#xC12C;&#xC720; &#xC544; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD3EC;&#xC720;&#xB958; &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; methylated cytosines &#xCD5C;&#xCD08;&#xC758; &#xAC8C;&#xB188; &#xB113;&#xC740;, &#xB2E8;&#xC77C; &#xC790;&#xB8CC; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xC120;&#xBB3C;&#xC774;. &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD558; &#xAC8C; &#xCC28;&#xC774;&#xAC00; &#xBC1C;&#xACAC; &#xB410;&#xB2E4; &#xAD6C;&#xC131;&#xACFC; &#xB450; &#xAC8C;&#xB188; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xC2DC; &#xBA54; &#xD2F8;&#xC758; &#xD328;&#xD134;&#xD654; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAC70;&#xC758; &#xBBF8; &#xBC1C;&#xB2EC; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xB41C; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xBA54; &#xD2F8;&#xC758; 1 &#xBD84;&#xAE30; &#xC544;&#xB2CC; CG &#xCEE8;&#xD14D;&#xC2A4;&#xD2B8;, &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC870;&#xC808;&#xC5D0; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xBBF8;&#xCE60; &#xB2E4;&#xB978; &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654; &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC81C;&#xC548; &#xD588;&#xB2E4;. CG&#xAC00; &#xC544;&#xB2CC; &#xC0C1;&#xD669;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC2DC;&#xCCB4;&#xC5D0; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC758;&#xBB34; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8; &#xBC0F; &#xC99D;&#xAC15; &#xACE0;&#xAC08; &#xB18D;&#xCD95;&#xC744; &#xBCF4;&#xC600;&#xB2E4;. &#xBE44;-cg&#xB85C; &#xBA54; &#xD2F8; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xC720;&#xB3C4; &#xBD84;&#xD654;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xC0AC;&#xB77C;&#xC640; &#xC720;&#xB3C4; &#xB9CC;&#xB2A5; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xBCF5;&#xC6D0; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC218;&#xBC31; &#xAC1C;&#xC758; &#xCC28;&#xB3D9; methylated &#xC9C0;&#xC5ED; &#xC778;&#xC811; pluripotency&#xC640; &#xCC28;&#xBCC4;&#xD654;&#xC5D0; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xD558; &#xACE0; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD558; &#xAC8C; &#xB0AE;&#xC740; transcriptional &#xD65C;&#xB3D9;&#xACFC; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC12C;&#xC720; &#xC544; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654; &#xC218;&#xC900;&#xC744; &#xAC10;&#xC18C;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xCC38;&#xC870; epigenomes &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xBC0F; &#xAC1C;&#xBC1C;&#xC774; &#xC8FC;&#xC694; epigenetic &#xC218;&#xC815; &#xD0D0;&#xD5D8; &#xBBF8;&#xB798; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xAE30;&#xBCF8; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC778;&#xAC04; DNA methylomes &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD558; &#xAC8C; epigenomic &#xCC28;&#xC774;&#xC810;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Metilaci&#xF3;n del ADN citosina es una modificaci&#xF3;n epigen&#xE9;tica que tiene el centro de un papel esencial en los procesos celulares, incluyendo la regulaci&#xF3;n del genoma, el desarrollo y la enfermedad. Aqu&#xED; se presentan los primeros en todo el genoma, de una sola base de resoluci&#xF3;n de los mapas de citosinas metiladas en un genoma de los mam&#xED;feros, tanto de las c&#xE9;lulas madre humanas embrionarias y fibroblastos fetales, junto con el an&#xE1;lisis comparativo de ARN mensajero y de peque&#xF1;os componentes de ARN del transcriptoma, varios de histonas modificaciones, y los sitios de interacci&#xF3;n ADN-prote&#xED;na para varios factores reguladores clave. Diferencias generalizadas fueron identificados en la composici&#xF3;n y los patrones de metilaci&#xF3;n citosina entre los dos genomas. Casi una cuarta parte de toda la metilaci&#xF3;n identificado en las c&#xE9;lulas madre embrionarias humanas fue en un contexto no-CG, lo que sugiere que las c&#xE9;lulas madre embrionarias pueden utilizar diferentes mecanismos de metilaci&#xF3;n de afectar a la regulaci&#xF3;n de genes. La metilaci&#xF3;n en contextos no-CG mostr&#xF3; el enriquecimiento de genes en los organismos y el agotamiento de los sitios de uni&#xF3;n a prote&#xED;nas y potenciadores. No-CG metilaci&#xF3;n desaparecido la diferenciaci&#xF3;n inducida de c&#xE9;lulas madre embrionarias, y fue restaurado en c&#xE9;lulas madre pluripotentes inducidas. Se identificaron cientos de regiones diferencialmente metilado pr&#xF3;ximas a genes implicados en los niveles de metilaci&#xF3;n de pluripotencia y la diferenciaci&#xF3;n, y la reducci&#xF3;n generalizada en los fibroblastos asociados con una menor actividad transcripcional. Estos epigenomas de referencia proporcionan una base para futuros estudios que exploran esta modificaci&#xF3;n epigen&#xE9;tica clave en la enfermedad humana y el desarrollo.

Methylomes de ADN humano con una resoluci&#xF3;n de la Base de manifiesto un amplio diferencias epigen&#xF3;micos

MOTIVATION: ARN-Seq est une nouvelle technologie prometteuse pour mesurer avec pr&#xE9;cision les niveaux d&#x26;#39;expression des g&#xE8;nes. L&#x26;#39;estimation d&#x26;#39;expression avec l&#x26;#39;ARN-Seq n&#xE9;cessite la cartographie du s&#xE9;quen&#xE7;age relativement court &#xE0; un lit ou d&#x26;#39;un ensemble g&#xE9;nome de r&#xE9;f&#xE9;rence de transcription. Parce lectures sont g&#xE9;n&#xE9;ralement plus courtes que les transcriptions &#xE0; partir de laquelle ils sont issus, une seule lecture peut correspondre &#xE0; plusieurs g&#xE8;nes et des isoformes, ce qui complique les analyses d&#x26;#39;expression. Pr&#xE9;c&#xE9;dent m&#xE9;thodes de calcul, soit les rejets lit cette carte &#xE0; plusieurs endroits ou de les affecter &#xE0; des g&#xE8;nes de mani&#xE8;re heuristique. R&#xC9;SULTATS: Nous pr&#xE9;sentons un mod&#xE8;le g&#xE9;n&#xE9;ratif et des m&#xE9;thodes statistiques d&#x26;#39;inf&#xE9;rence associ&#xE9;s qui g&#xE8;rent l&#x26;#39;incertitude lire la cartographie d&#x26;#39;une mani&#xE8;re raisonn&#xE9;e. Gr&#xE2;ce &#xE0; des simulations param&#xE9;tr&#xE9;es par de vrais ARN-Seq donn&#xE9;es, nous montrons que notre m&#xE9;thode est plus pr&#xE9;cise que les m&#xE9;thodes pr&#xE9;c&#xE9;dentes. Notre meilleure pr&#xE9;cision est le r&#xE9;sultat de la manipulation lire l&#x26;#39;incertitude de cartographie avec un mod&#xE8;le statistique et l&#x26;#39;estimation des niveaux d&#x26;#39;expression de g&#xE8;nes que la somme des niveaux d&#x26;#39;expression d&#x26;#39;isoformes. Contrairement aux m&#xE9;thodes pr&#xE9;c&#xE9;dentes, notre m&#xE9;thode est capable de mod&#xE9;liser des distributions de lecture non-uniformes. Les simulations effectu&#xE9;es avec notre m&#xE9;thode indiquent que lire une longueur de 20-25 bases est optimale pour l&#x26;#39;estimation de l&#x26;#39;expression des g&#xE8;nes au niveau de la souris et du ma&#xEF;s ARN-Seq donn&#xE9;es lors du s&#xE9;quen&#xE7;age d&#xE9;bit est fix&#xE9;.

RNA-Seq Estimation expression des g&#xE8;nes avec l&#x26;#39;incertitude de cartographie Lire

&#x52A8;&#x673A;&#xFF1A; RNA Seq &#x662F;&#x6709;&#x524D;&#x9014;&#x7684;&#x65B0;&#x6280;&#x672F;&#xFF0C;&#x51C6;&#x786E;&#x5730;&#x6D4B;&#x91CF;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x6C34;&#x5E73;&#x3002;RNA Seq &#x8868;&#x8FBE;&#x4F30;&#x8BA1;&#x9700;&#x8981;&#x76F8;&#x5BF9;&#x8F83;&#x77ED;&#x7684;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x8BFB;&#x53D6;&#x5230;&#x53C2;&#x8003;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6216;&#x8BB0;&#x5F55;&#x96C6;&#x7684;&#x6620;&#x5C04;&#x3002;&#x56E0;&#x4E3A;&#x8BFB;&#x53D6;&#x901A;&#x5E38;&#x90FD;&#x5C0F;&#x4E8E;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x90FD;&#x4ECE;&#x8BE5;&#x7C7B;&#x6D3E;&#x751F;&#x7684;&#x8A8A;&#x672C;&#xFF0C;&#x5355;&#x8BFB;&#x53EF;&#x80FD;&#x6620;&#x5C04;&#x5230;&#x591A;&#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C;&#x5F02;&#x6784;&#x4F53;&#xFF0C;&#x5E76;&#x53D1;&#x8868;&#x8FBE;&#x5206;&#x6790;&#x3002;&#x4EE5;&#x524D;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x65B9;&#x6CD5;&#x8981;&#x4E48;&#x653E;&#x5F03;&#x5C06;&#x6620;&#x5C04;&#x5230;&#x591A;&#x4E2A;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x6216;&#x8BD5;&#x63A2;&#x6027;&#x5730;&#x5C06;&#x5B83;&#x4EEC;&#x5206;&#x914D;&#x7ED9;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x8BFB;&#x53D6;&#x3002;&#x7ED3;&#x679C;&#xFF1A; &#x6211;&#x4EEC;&#x76EE;&#x524D;&#x751F;&#x6210;&#x7684;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x6A21;&#x578B;&#x548C;&#x6709;&#x539F;&#x5219;&#x5730;&#x5904;&#x7406;&#x8BFB;&#x53D6;&#x7684;&#x6620;&#x5C04;&#x4E0D;&#x786E;&#x5B9A;&#x6027;&#x7684;&#x5173;&#x8054;&#x7684;&#x63A8;&#x7406;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7;&#x6A21;&#x62DF;&#x771F;&#x5B9E;&#x7684; RNA Seq &#x6570;&#x636E;&#x7531;&#x53C2;&#x6570;&#x5316;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x8868;&#x660E;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x662F;&#x6BD4;&#x4EE5;&#x524D;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x66F4;&#x51C6;&#x786E;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6539;&#x8FDB;&#x7684;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x662F;&#x5F02;&#x6784;&#x4F53;&#x7684;&#x5904;&#x7406;&#x7684;&#x7ED3;&#x679C;&#x8BFB;&#x53D6;&#x6620;&#x5C04;&#x4E0D;&#x786E;&#x5B9A;&#x6027;&#x4E0E;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x6A21;&#x578B;&#x548C;&#x4F30;&#x8BA1;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x6C34;&#x5E73;&#x603B;&#x548C;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x8868;&#x8FBE;&#x6C34;&#x5E73;&#x3002;&#x4E0E;&#x4EE5;&#x524D;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x662F;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x662F;&#x80FD;&#x591F;&#x5EFA;&#x6A21;&#x8BFB;&#x53D6;&#x975E;&#x5747;&#x5300;&#x5206;&#x5E03;&#x3002;&#x7528;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x6A21;&#x62DF;&#x8868;&#x660E;&#x8BFB;&#x53D6;&#x7684;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E3A; 20-25 &#x57FA;&#x5730;&#x4F18;&#x5316;&#x9F20;&#x6807;&#x548C;&#x7389;&#x7C73; RNA Seq &#x6570;&#x636E;&#x4ECE;&#x57FA;&#x56E0;&#x6C34;&#x5E73;&#x8868;&#x8FBE;&#x4F30;&#x8BA1;&#x65F6;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x3002;

RNA Seq &#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x4E0E;&#x8BFB;&#x53D6;&#x7684;&#x6620;&#x5C04;&#x4E0D;&#x786E;&#x5B9A;&#x6027;&#x7684;&#x4F30;&#x8BA1;&#x3002;

MOTIVATION: RNA-Seq is a promising new technology for accurately measuring gene expression levels. Expression estimation with RNA-Seq requires the mapping of relatively short sequencing reads to a reference genome or transcript set. Because reads are generally shorter than transcripts from which they are derived, a single read may map to multiple genes and isoforms, complicating expression analyses. Previous computational methods either discard reads that map to multiple locations or allocate them to genes heuristically. RESULTS: We present a generative statistical model and associated inference methods that handle read mapping uncertainty in a principled manner. Through simulations parameterized by real RNA-Seq data, we show that our method is more accurate than previous methods. Our improved accuracy is the result of handling read mapping uncertainty with a statistical model and the estimation of gene expression levels as the sum of isoform expression levels. Unlike previous methods, our method is capable of modeling non-uniform read distributions. Simulations with our method indicate that a read length of 20-25 bases is optimal for gene-level expression estimation from mouse and maize RNA-Seq data when sequencing throughput is fixed.

RNA-Seq gene expression estimation with read mapping uncertainty.

MOTIVATION: RNA-Seq ist eine vielversprechende neue Technologie f&uuml;r die pr&auml;zise Messung Gen-Ausdruck-Ebenen. Ausdruck Sch&auml;tzung mit RNA-Seq erfordert die Zuordnung der relativ kurzen Sequenzierung Lesevorg&auml;nge auf einen Verweis Genom oder Abschrift. Da liest in der Regel k&uuml;rzer als Abschriften aus denen sie abgeleitet sind sind, kann mehrere Gene und Isoformen, Komplikationen der Ausdruck Analysen eine Einzellesung zuordnen. Vorherige Berechnungsmethoden verwerfen entweder liest, die mehrere Standorte zuzuordnen oder reservieren sie zu den Genen heuristisch. Ergebnisse: Wir pr&auml;sentieren eine generative statistisches Modell und zugeh&ouml;rigen Inferenz-Methoden, die lesen Sie Zuordnung Unsicherheit Prinzipientreue zu behandeln. Durch Simulationen von RNA-Seq Echtdaten parametrisiert zeigen wir, dass unsere Methode genauer als die bisherigen Methoden ist. Unsere verbesserte Genauigkeit ist das Ergebnis der Behandlung Zuordnung Unsicherheit mit ein statistisches Modell und die Absch&auml;tzung der Gen-Ausdruck als Summe der Isoform Stufen. Im Gegensatz zu fr&uuml;heren Methoden kann unsere Methode Modellierung ungleichm&auml;&szlig;ige Lese Distributionen. Simulationen mit unserer Methode zeigen, dass eine Lesen Sie L&auml;nge von 20-25 Basen eignet sich optimal f&uuml;r gen-Ebene Ausdruck Sch&auml;tzung von Maus und Mais RNA-Seq-Daten beim Sequenzierung Durchsatz behoben ist.

RNA-Seq Gen Ausdruck Sch&auml;tzung mit lesen Zuordnung Unsicherheit.

MOTIVAZIONE: RNA-Seq &egrave; una nuova e promettente tecnologia per misurare con precisione i livelli di espressione genica. Stima di espressione con RNA-Seq richiede il mapping di sequenziamento relativamente brevi letture di un set di genoma o trascrizione di riferimento. Poich&eacute; le letture sono generalmente pi&ugrave; breve di trascrizioni da cui sono derivati, un letto singolo pu&ograve; mappare a pi&ugrave; geni e isoforme, complicando l&#39;analisi di espressione. Metodi computazionali precedenti che o scarta letture che mappa a pi&ugrave; posizioni o allocano ai geni euristico. RISULTATI: Vi presentiamo un modello statistico generativo e metodi di inferenza associato lettura mappatura incertezza di gestire in maniera di principio. Attraverso simulazioni parametrizzate da dati reali di RNA-Seq, dimostriamo che il nostro metodo &egrave; pi&ugrave; preciso rispetto ai metodi precedenti. La nostra precisione migliorata &egrave; che il risultato di gestione leggere incertezza di mappatura con un modello statistico e la stima dei livelli di espressione di gene come la somma dell&#39;isoforma livelli di espressione. A differenza dei precedenti metodi, il nostro metodo &egrave; in grado di leggere distribuzioni non uniformi di modellazione. Simulazioni con il nostro metodo indicano che una lettura lunghezza di 20-25 basi &egrave; ottima per la stima di espressione genica-livello da mouse e mais RNA-Seq dati quando &egrave; fissato il throughput di sequenziamento.

RNA-Seq stima di espressione genica con incertezza di lettura mappatura.

&#x52D5;&#x6A5F;&#xFF1A;RNA-Seq&#x306F;&#x6B63;&#x78BA;&#x306B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6709;&#x671B;&#x306A;&#x65B0;&#x6280;&#x8853;&#x3067;&#x3059;&#x3002; RNA-Seq&#x306E;&#x6301;&#x3064;&#x5F0F;&#x306E;&#x63A8;&#x5B9A;&#x306F;&#x6BD4;&#x8F03;&#x7684;&#x77ED;&#x3044;&#x30B7;&#x30FC;&#x30AF;&#x30A8;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x306F;&#x3001;&#x30EA;&#x30D5;&#x30A1;&#x30EC;&#x30F3;&#x30B9;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#xB7;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3078;&#x306E;&#x8AAD;&#x307F;&#x8FBC;&#x307F;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x8AAD;&#x307F;&#x8FBC;&#x307F;&#x306F;&#x3001;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306B;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x304C;&#x7531;&#x6765;&#x3059;&#x308B;&#x8EE2;&#x5199;&#x7523;&#x7269;&#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x77ED;&#x3044;&#x305F;&#x3081;&#x3001;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x306F;&#x3001;&#x767A;&#x73FE;&#x89E3;&#x6790;&#x3092;&#x8907;&#x96D1;&#x306B;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x306E;&#x30A2;&#x30A4;&#x30BD;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x306B;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x5834;&#x5408;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4EE5;&#x524D;&#x306E;&#x8A08;&#x7B97;&#x65B9;&#x6CD5;&#x306E;&#x3069;&#x3061;&#x3089;&#x304B;&#x7834;&#x68C4;&#x306F;&#x3001;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x5834;&#x6240;&#x306B;&#x305D;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7;&#x3092;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x4E2D;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30D2;&#x30E5;&#x30FC;&#x30EA;&#x30B9;&#x30C6;&#x30A3;&#x30C3;&#x30AF;&#x306B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306B;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x3092;&#x5272;&#x308A;&#x5F53;&#x3066;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7D50;&#x679C;&#xFF1A;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x751F;&#x6210;&#x7684;&#x306A;&#x7D71;&#x8A08;&#x7684;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3068;&#x539F;&#x5247;&#x7684;&#x306B;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308B;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x4E0D;&#x78BA;&#x5B9F;&#x6027;&#x3092;&#x6271;&#x3046;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x305F;&#x63A8;&#x8AD6;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5B9F;&#x969B;&#x306E;RNA-Seq&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x30D1;&#x30E9;&#x30E1;&#x30FC;&#x30BF;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x3001;&#x63D0;&#x6848;&#x624B;&#x6CD5;&#x306F;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x6B63;&#x78BA;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x5411;&#x4E0A;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#xB7;&#x7D71;&#x8A08;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x4E0D;&#x78BA;&#x5B9F;&#x6027;&#x3068;&#x30A2;&#x30A4;&#x30BD;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x548C;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3092;&#x8AAD;&#x3093;&#x3067;&#x51E6;&#x7406;&#x3057;&#x305F;&#x7D50;&#x679C;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x4EE5;&#x524D;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3068;&#x306F;&#x7570;&#x306A;&#x308A;&#x3001;&#x672C;&#x624B;&#x6CD5;&#x3067;&#x306F;&#x4E0D;&#x5747;&#x4E00;&#x306A;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x5206;&#x5E03;&#x3092;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x63D0;&#x6848;&#x624B;&#x6CD5;&#x306E;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306F;&#x3001;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B7;&#x30F3;&#x30B0;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x304C;&#x56FA;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x5834;&#x5408;20&#x304B;&#x3089;25&#x5869;&#x57FA;&#x306E;&#x8AAD;&#x307F;&#x53D6;&#x308A;&#x9577;&#x3055;&#x306F;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x3068;&#x30C8;&#x30A6;&#x30E2;&#x30ED;&#x30B3;&#x30B7;&#x306E;RNA-Seq&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x304B;&#x3089;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x306E;&#x63A8;&#x5B9A;&#x306B;&#x6700;&#x9069;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30EA;&#x30FC;&#x30C9;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x4E0D;&#x78BA;&#x5B9F;&#x6027;&#x3092;&#x6301;&#x3064;RNA-Seq&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x306E;&#x63A8;&#x5B9A;

&#xB3D9;&#xAE30; &#xBD80;&#xC5EC;: RNA Seq &#xC815;&#xD655; &#xD558; &#xAC8C; &#xC9C4; &#xC2DD; &#xB808;&#xBCA8;&#xC744; &#xCE21;&#xC815; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD55C; &#xC720;&#xB9DD;&#xD55C; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xAE30;&#xC220; &#xC774;&#xB2E4;. RNA Seq&#xC640; &#xC2DD; &#xCD94;&#xC815; &#xCC38;&#xC870; &#xAC8C;&#xB188; &#xB610;&#xB294; &#xC2A4;&#xD06C;&#xB9BD;&#xD2B8; &#xC9D1;&#xD569;&#xC744; &#xC0C1;&#xB300;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC9E7;&#xC740; &#xC5F0;&#xC18D; &#xC77D;&#xAE30;&#xC758; &#xB9E4;&#xD551;&#xC774; &#xD544;&#xC694;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC77D;&#xAE30;&#xB294; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; &#xC0AC;&#xBCF8; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xC9E7;&#xC740; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0; &#xB2E8;&#xC77C; &#xC77D;&#xAE30; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; isoforms &#xC2DD; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD558; &#xAC8C; &#xB9E4;&#xD551;&#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xC804; &#xACC4;&#xC0B0; &#xBC29;&#xBC95; &#xC911; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xC704;&#xCE58;&#xB85C; &#xB9E4;&#xD551;&#xD558;&#xAC70;&#xB098; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC2A4;&#xC2A4;&#xB85C; &#xD560;&#xB2F9; &#xC77D;&#xAE30; &#xC0AD;&#xC81C;. &#xACB0;&#xACFC;: &#xC120;&#xBB3C;&#xC774; &#xC0DD;&#xC2DD; &#xD1B5;&#xACC4; &#xBAA8;&#xB378; &#xBC0F; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xC720;&#xCD94; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xC6D0;&#xCE59;&#xC801;&#xC778; &#xBC29;&#xBC95;&#xC73C;&#xB85C; &#xC77D;&#xAE30; &#xB9E4;&#xD551; &#xBD88;&#xD655;&#xC2E4;&#xC131;&#xC744; &#xCC98;&#xB9AC; &#xD558;&#xB294;. &#xC9C4;&#xC9DC; RNA Seq &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xB9E4;&#xAC1C; &#xBCC0;&#xC218;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xC774;&#xC804;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xB354; &#xC815;&#xD655; &#xD558; &#xAC8C; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xCC98;&#xB9AC; &#xACB0;&#xACFC; &#xC77D;&#xAE30; &#xB9E4;&#xD551; &#xBD88;&#xD655;&#xC2E4;&#xC131; &#xD1B5;&#xACC4; &#xBAA8;&#xB378; &#xBC0F; isoform&#xC758; &#xD569;&#xC73C;&#xB85C; &#xC9C4; &#xC2DD; &#xB808;&#xBCA8;&#xC758; &#xCD94;&#xC815; &#xC2DD; &#xC218;&#xC900; &#xC774;&#xB2E4;. &#xC774;&#xC804; &#xBC29;&#xBC95;&#xACFC; &#xB2EC;&#xB9AC; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xADE0;&#xC77C; &#xD558;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC740; &#xC77D;&#xAE30; &#xBC30;&#xD3EC;&#xD310;&#xC744; &#xBAA8;&#xB378;&#xB9C1;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2F1; &#xCC98;&#xB9AC;&#xB7C9; &#xACE0;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0; 20-25 &#xAE30;&#xC9C0;&#xC758; &#xC77D;&#xAE30; &#xAE38;&#xC774; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4;&#xC640; &#xC625;&#xC218;&#xC218; RNA Seq &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC218;&#xC900;&#xC758; &#xC2DD; &#xACAC;&#xC801;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xCD5C;&#xC801; &#xC784;&#xC744; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

RNA-Seq &#xC77D;&#xAE30; &#xB9E4;&#xD551; &#xBD88;&#xD655;&#xC2E4;&#xC131;&#xACFC; &#xC9C4; &#xC2DD; &#xCD94;&#xC815;.

MOTIVACI&#xD3;N: RNA-Seq es una nueva tecnolog&#xED;a prometedora para medir con precisi&#xF3;n los niveles de expresi&#xF3;n g&#xE9;nica. Estimaci&#xF3;n de expresi&#xF3;n con RNA-Seq requiere la planificaci&#xF3;n de la secuencia relativamente corto se lee a un genoma de referencia o conjunto de transcripci&#xF3;n. Debido Lecturas son generalmente m&#xE1;s cortas que las transcripciones de los cuales se derivan, una sola lectura puede asignar a m&#xFA;ltiples genes y isoformas, lo que complica los an&#xE1;lisis de expresi&#xF3;n. Anteriores m&#xE9;todos de c&#xE1;lculo o bien descarte dice que se asignan a varias ubicaciones o asignarlos a los genes de forma heur&#xED;stica. RESULTADOS: se presentan un modelo generativo de estad&#xED;stica y los m&#xE9;todos de inferencia asociados que se encargan de leer la incertidumbre mapeo de una manera basada en principios. A trav&#xE9;s de simulaciones con par&#xE1;metros reales por la RNA-Seq datos, se muestra que nuestro m&#xE9;todo es m&#xE1;s preciso que los m&#xE9;todos anteriores. Nuestro mayor precisi&#xF3;n es el resultado de la manipulaci&#xF3;n lea la incertidumbre de asignaci&#xF3;n con un modelo estad&#xED;stico y la estimaci&#xF3;n de los niveles de expresi&#xF3;n g&#xE9;nica como la suma de los niveles de expresi&#xF3;n de isoformas. A diferencia de los m&#xE9;todos anteriores, nuestro m&#xE9;todo es capaz de modelar distribuciones no uniformes de lectura. Las simulaciones con nuestro m&#xE9;todo indican que lea una longitud de 20-25 bases es &#xF3;ptimo para la estimaci&#xF3;n de la expresi&#xF3;n g&#xE9;nica a nivel de rat&#xF3;n y los datos de ma&#xED;z RNA-Seq, cuando el rendimiento de secuenciaci&#xF3;n es fijo.

RNA-Seq Gene Expresi&#xF3;n Estimaci&#xF3;n de la incertidumbre Cartograf&#xED;a Leer

&#xC778;&#xAC04; &#xBC30;&#xC544; &#xC904;&#xAE30; &#xC138;&#xD3EC; (hESCs) &#xD608;&#xD1B5; &#xCEE4;&#xBC0B;&#xB41C; &#xC140;&#xACFC; &#xB3D9;&#xC77C;&#xD55C; &#xAC8C;&#xB188;&#xC744; &#xACF5;&#xC720; &#xC544;&#xC9C1; &#xC790;&#xAE30; &#xAC31;&#xC2E0;&#xACFC; pluripotency&#xC758; &#xB180;&#xB77C;&#xC6B4; &#xC18D;&#xC131;. &#xB2E4;&#xB978; &#xC140;&#xC5D0; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC138;&#xD3EC; &#xC18D;&#xC131;&#xC758; &#xACE0;&#xC720;&#xD55C; epigenomes&#xC5D0; &#xAE30;&#xC778; &#xD588;&#xB2E4; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xBD88;&#xBD84;&#xBA85; &#xB0A8;&#xC544; &#xC5BC;&#xB9C8;&#xB098; epigenomes &#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xBCF4;&#xACE0; hESCs &#xBC0F; &#xD608;&#xD1B5; &#xCEE4;&#xBC0B;&#xB41C; &#xC140; epigenomic &#xD48D;&#xACBD; &#xD06C;&#xAC8C; &#xB2E4;&#xB974;&#xB2E4;. Chromatin &#xC218;&#xC815; &#xD504;&#xB85C;&#xD544; hESCs &#xAE30;&#xBCF8; &#xC12C;&#xC720; &#xC544; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; DNA methylomes &#xBE44;&#xAD50; &#xD558; &#xC5EC; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xAC70;&#xC758; &#xAC8C;&#xB188;&#xC758; 1 / 3 chromatin &#xAD6C;&#xC870;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB2E4;&#xB985;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xCC3E;&#xC73C;&#xC2ED;&#xC2DC;&#xC624;. &#xC5B5;&#xC555; &#xC801;&#xC778; h3k9me3&#xC758; &#xADF9;&#xC801;&#xC778; &#xC7AC;&#xBC30;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; &#xBCC0;&#xD654; &#xBC0F; &#xC12C;&#xC720; &#xC544; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; H3K27me3 &#xB9C8;&#xD06C;, &#xD3FC; &#xBE14;&#xB85D;&#xC744; &#xD06C;&#xAC8C; &#xD655;&#xC7A5;. &#xB9CE;&#xC740; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xADDC;&#xC81C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xB610;&#xD55C; chromatin &#xC218;&#xC815; &#xBC0F; DNA &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xC5ED;&#xD559;&#xC758; &#xB192;&#xC740; &#xD559;&#xC704;&#xB97C; &#xC804;&#xC2DC;. &#xB610;&#xD55C;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; DNA &#xBA54; &#xD2F8; &#xD654;&#xC640; chromatin &#xC218;&#xC815; &#xAC04;&#xC758; &#xC18C;&#xC124;, &#xCEE8;&#xD14D;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xC885;&#xC18D; &#xAD00;&#xACC4; &#xAD00;&#xCC30;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC; epigenetic &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998; pluripotency&#xC640; &#xC138;&#xD3EC; &#xC6B4;&#xBA85; &#xD22C;&#xC785;&#xC758; &#xC18D;&#xC131;&#xC744; &#xAE30;&#xBCF8;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD1B5;&#xCC30;&#xB825;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xB9CC;&#xB2A5;&#xACFC; &#xC778;&#xAC04; &#xC138;&#xD3EC; &#xACC4;&#xBCF4; &#xCEE4;&#xBC0B;&#xB41C; &#xB69C;&#xB837;&#xD55C; epigenomic &#xD48D;&#xACBD;.

Article	Year
Integrative genomics: in silico coupling of rat physiology and complex traits with mouse and human data. Genome research\| PubMed ID: 15060006	2004
ChromSorter PC: a database of chromosomal regions associated with human prostate cancer. BMC genomics\| PubMed ID: 15113398	2004
ProMoST (Protein Modification Screening Tool): a web-based tool for mapping protein modifications on two-dimensional gels. Nucleic acids research\| PubMed ID: 15215467	2004
Automated analysis of conserved syntenies for the zebrafish genome. Methods in cell biology\| PubMed ID: 15602916	2004
DeNovoID: a web-based tool for identifying peptides from sequence and mass tags deduced from de novo peptide sequencing by mass spectroscopy. Nucleic acids research\| PubMed ID: 15980493	2005
Tools and strategies for physiological genomics: the Rat Genome Database. Physiological genomics\| PubMed ID: 16106031	2005
Induced pluripotent stem cell lines derived from human somatic cells. Science (New York, N.Y.)\| PubMed ID: 18029452	2007
Whole-genome analysis of histone H3 lysine 4 and lysine 27 methylation in human embryonic stem cells. Cell stem cell\| PubMed ID: 18371364	2007
A study of the relationships between oligonucleotide properties and hybridization signal intensities from NimbleGen microarray datasets. Nucleic acids research\| PubMed ID: 18385155	2008
Molecular profiling reveals similarities and differences between primitive subsets of hematopoietic cells generated in vitro from human embryonic stem cells and in vivo during embryogenesis. Experimental hematology\| PubMed ID: 18922365	2008
ProbeMatch: rapid alignment of oligonucleotides to genome allowing both gaps and mismatches. Bioinformatics (Oxford, England)\| PubMed ID: 19351619	2009
Human DNA methylomes at base resolution show widespread epigenomic differences. Nature\| PubMed ID: 19829295	2009
RNA-Seq gene expression estimation with read mapping uncertainty. Bioinformatics (Oxford, England)\| PubMed ID: 20022975	2010
Distinct epigenomic landscapes of pluripotent and lineage-committed human cells. Cell stem cell\| PubMed ID: 20452322	2010
Highly consistent, fully representative mRNA-Seq libraries from ten nanograms of total RNA. BioTechniques\| PubMed ID: 21143212	2010
Chemically defined conditions for human iPSC derivation and culture. Nature methods\| PubMed ID: 21478862	2011
Proteomic and phosphoproteomic comparison of human ES and iPS cells. Nature methods\| PubMed ID: 21983960	2011

Victor Ruotti

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