Östrogene sind wichtige Regulatoren von vielen physiologischen Prozessen in beiden Frauen und Männern einschließlich der reproduktiven Gewebe, metabolischen Gewebe, Gehirn und Knochen 1. Neben positiven Auswirkungen in diesen Geweben, treiben Östrogene auch Krebserkrankungen, die aus Brust und reproduktive Gewebe entstehen. Östrogene vor allem durch ERs arbeiten zelltypspezifische Effekte zu induzieren. Tief Sequenzierung von Transkripten von ERa geregelt unter Verwendung von RNA-Seq und genomweite ERa DNA-Bindungsstellen-Analyse ChIP-Seq Verwendung erwies sich als nützlich, um zu verstehen, wie ERa in verschiedenen Geweben und Krebsarten arbeitet, die aus ihnen entstehen. Wir und andere haben Profile veröffentlicht Genexpression assoziiert mit verschiedenen Rezeptoren (ER & agr; vs ER & bgr;) 2,3, verschiedene Liganden 3-5 und verschiedene Koregulatoren 2,4,6,7.
RNA-Seq ist die wichtigste Methode, um die Transkriptom zu untersuchen, bietet eine höhere Präzision und Effizienz im Vergleich zu Microarray-based Genexpressionsanalyse 8. RNA , die aus Zelllinien 2-4,7, Geweben oder Tumorproben werden sequenziert, abgebildet erhältlich genomischen Baugruppen und unterschiedlich regulierte Gene identifiziert werden. Chromatin Immunopräzipitation (ChIP) verwendet, um den Transkriptionsfaktor und coregulator Chromatin Bindung an bekannten regulatorischen Bindungsstellen zu sezieren. ChIP-Seq (ChIP durch hohe Durchsatzsequenzierung gefolgt) bietet unvoreingenommene Erfassung des globalen Bindungsstellen. Metabolomics ist ein weiterer zunehmend verbreitetes System biologischen Ansatz, der quantitativ Maßnahmen, dynamische multiparametrischer Reaktion lebender Systeme auf verschiedene Reize einschließlich Chemikalien und genetischen Störungen.
Durch globale metabolischen Profils durchgeführt wird, kann eine funktionelle Auslesen aus Zellen, Geweben und Blut erhalten werden. Darüber hinaus werden Informationen von Transkriptom Experimente spiegeln nicht immer tatsächlichen Veränderungen in der Höhe von Enzymen, die auf biochemischen Wege beitragen. KombinierteAnalyse von Daten Transkriptom und Metabolom ermöglicht es uns, mit den tatsächlichen Metaboliten Veränderungen Veränderungen in der Genexpression zu identifizieren und zu korrelieren. Die Nutzung der Informationen aus all diesen großen Maßstab Datensätze die mechanistischen Details liefern die Rolle von Transkriptionsfaktoren regulieren komplexer biologischer Systeme, vor allem diejenigen, die beziehen sich auf die menschliche Entwicklung und Krankheiten wie Krebs und Diabetes zu verstehen.
Die komplexe Natur des Säugetiergenoms macht es schwierig, zu integrieren und zu interpretieren, in vollem Umfang die von den Transkriptom erhaltenen Daten, cistrome und Metabolom Experimente. Identifizieren funktionelle Bindungsereignisse, die, weil, sobald Bindungsstellen funktionell sind identifiziert Veränderungen in der Expression von Zielgenen ist wichtig, führen würde; anschließenden Analyse, einschließlich Transkriptionsbindungs (TF) Motivanalyse, konnte mit einer höheren Genauigkeit durchgeführt werden. Dies führt zur Identifizierung von biologisch sinnvoll TF Kaskaden und Mechanismen. Auch direkte comparisauf der RNA-Seq und ChIP-Seq Versuche sind nicht immer möglich, da die Daten von jedem Experiment unterschiedlichen Skalen und Geräusche haben, und in einigen Fällen sinnvolle Signale werden von Bevölkerungs Rauschen verdeckt. Wir sind keine Kenntnis von einer Studie, die Informationen aus diesen drei unabhängigen, aber miteinander verbundene Ansätze integriert, um die direkte Stoffwechselregulation durch ERa bei Brustkrebs zu verstehen. Deshalb ist unser übergeordnetes Ziel in dieser Arbeit ist produktive Bindungsereignisse zu Genexpression und Metaboliten Veränderungen zu beziehen. Um dieses Ziel zu erreichen, integriert wir Daten von RNA-Seq, ChIP-Seq und Metabolomik Experimente und identifiziert jene Östrogen ERa Bindungsereignisse induziert, die zu Veränderungen der Genexpression in Stoffwechselwege führen würde. Zum ersten Mal bieten wir einen kompletten Satz von Protokollen (Abbildung 1) zur Erzeugung von ChIP-Seq, RNA-Seq und Metabolomik Profilierung und Durchführung integrative Analyse der Daten neue Gen - Schaltungen aufzudecken Stoffwechsel der Brust RegulierungKrebszelllinien.