基于模式的表观基因组数据搜索：使用 GeNemo

本视频的总体目标是向表观遗传学领域的研究人员展示如何使用 GeNemo 程序，以获取不同表观遗传标记及不同细胞类型之间的相似区域。我们开发该程序的目标是使研究人员能够将其数据与已知的大型公共数据库（如 Encode 和 Mousington）中的细胞功能进行比较。通过关键词进行典型的信息检索。

当你的细胞处于三种K4修饰或其他特定曲线的临界状态时。尽管这些数据集很有用，GeNemo 还可以直接在实际数据中搜索新增内容，而不仅仅依赖于数据描述中的相似性。假设你发现了一种全新的DNA结合蛋白，而对其可能相关的表观遗传修饰类型或细胞数量缺乏或仅有极少的先验知识。

GeNemo 仍然有助于缩小潜在靶点的范围。GeNemo 可读取多种格式的文件，包括数学符号和希腊字母，并将采用不同的模式匹配方法。它还会根据相似性评分排除不匹配的区域，并提供数据导出选项。接下来，我们将演示如何执行 GeNemo 搜索。

要使用 GeNemo，您需要准备自己的数据文件，格式为 BED 或 big wig，这些格式可利用常见的生物信息学工具（例如 UCSC 基因组浏览器）从实验原始数据转换而来。首先，访问 GeNemo.org。在主页面上，您将看到一个带有指定选项的搜索框。

选择要与您的数据进行比较的物种。在本教程中，我们将使用 homosapiens 作为参考物种。然后，选择您自己的文件上传至 GeNemo。

此文件可托管在在线服务器或本地驱动器上。如果数据位于在线位置，请将网址复制粘贴到此框中；或者点击下方按钮上传本地数据文件。

在本教程中，我们将使用一个示例文件。有时，搜索可能需要较长时间才能完成。如果您不想等待，可以在此框中提供您的电子邮件地址。

搜索完成后，您将收到一封包含结果链接的电子邮件。如果您以 BED 格式提供自己的数据，还可以通过另一个 URL 上传用于显示的 big wig 文件。您也可以在此框中指定搜索范围。

为了指定搜索范围，必须指定染色体编号以及碱基对范围。以下两种输入方式将被视为相同：Chromosome1:1-1000000。或者通过将标点符号替换为空格，即 BED 文件格式。

染色体1 1 1000000。现在，点击数据选择按钮以选择要搜索的轨道类型。您可以点击每个数据样本旁边的复选框来针对其进行搜索，但也可以使用筛选功能。

筛选功能有助于同时选择多个轨道。在此处，您可以选择要筛选的类别，并使用标签页底部的按钮。前三个按钮的功能不言自明。

筛选功能会使所有不属于所选类别的轨道变为未勾选状态，类似于“与”门操作。另一方面，排除功能则会使所选的类别变为未勾选状态。

类似于非门。当您准备就绪后，点击搜索按钮以开始搜索。如果您正在搜索多个轨道，或者未指定更小的搜索范围，搜索过程可能需要一些时间。

在结果框中，您将看到基因组的各个区域，在您指定的一个或多个轨迹序列中，您的数据文件与搜索物种具有相似性。您可以点击“下载 BED 文件”来下载包含匹配区域列表的文件。点击每个框中的“显示”按钮，以可视化匹配的区段。

在显示区域，您将看到自己的数据文件轨迹以及相匹配的轨迹。您可以通过顶部带有碱基对标签的滑块向前或向后移动。如本示例所示，此处的峰表示两条轨迹之间的相似性。

观看本视频后，您应该能够很好地掌握如何使用 GeNemo 获取不同表观遗传标记之间的相似区域。GeNemo 搜索结果将包含在特定基因组位置上与您所关注数据具有相似模式的表观遗传标记，例如转录因子结合位点、DNA 甲基化、染色质可及性，或在多种组织类型中出现的其他类型信号。由此，您可能可以判断该 DNA 结合蛋白是否可能与某些转录因子、某些调控元件相互作用，或与染色质结构等相关。

您还可以进一步关注与您的数据集相似度最高的组织类型，这可能有助于推断目标蛋白的发育功能。通过此类广泛的搜索，GeNemo 能够在相对较短的时间内返回潜在的区域、标志物和/或细胞类型。基于这些结果，还可以缩小后续实验的潜在研究范围，例如为相关蛋白选择合适的细胞系、检测其与特定转录因子的相互作用，或通过 Co IP、30C、4C、5C 或 HiC 方法研究表观遗传修饰。

我们希望本教程对您有所帮助，并正在不断努力改进 GeNemo。为此，我们欢迎任何反馈意见。