Name: Análisis introductorio y validación de datos de secuenciación CUT and RUN (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-12-13T14:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 58 s
Description: Aprende a analizar datos de secuenciación CUT&RUN con este protocolo computacional paso a paso. Ideal para principiantes en bioinformática que desean validar datos epigenéticos y comprender la regulación de la cromatina.

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<meta charset="utf8"></head><body>Canalización de un solo idioma fácil de usar para principiantes para el análisis de datos de CUT&RUN

<ol><li>Hainer, S. J., Fazzio, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+chromatin+profiling+using+CUT%26RUN%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Protoc+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">High-resolution chromatin profiling using CUT&RUN.</a> Curr Protoc Mol Biol. 126 (1), e85(2019).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Model-based+analysis+of+ChiP-Seq+%28MACS%29%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biology%22%5BJournal%5D)">Model-based analysis of ChiP-Seq (MACS).</a> Genome Biology. 9 (9), R137(2008).</li>
<li>Xu, S., Grullon, S., Ge, K., Peng, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aXu%2C+S+%22Stem+cell+transcriptional+networks%3A+Methods+and+Protocols%22">Stem cell transcriptional networks: Methods and Protocols</a>. , Springer. New York, NY. (2014).</li>
<li>Meers, M. P., Tenenbaum, D., Henikoff, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Peak+calling+by+sparse+enrichment+analysis+for+cut%26run+chromatin+profiling%5BTitle%5D)+AND+%22Epigenetics+Chromatin%22%5BJournal%5D)">Peak calling by sparse enrichment analysis for cut&run chromatin profiling.</a> Epigenetics Chromatin. 12 (1), 42(2019).</li>
<li>Ashburner, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene+ontology%3A+Tool+for+the+unification+of+biology.+The+gene+ontology+consortium%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Genet%22%5BJournal%5D)">Gene ontology: Tool for the unification of biology. The gene ontology consortium.</a> Nat Genet. 25 (1), 25-29 (2000).</li>
<li>Harris, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+gene+ontology+%28GO%29+database+and+informatics+resource%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The gene ontology (GO) database and informatics resource.</a> Nucleic Acids Res. 32 (Database issue), D258-D261 (2004).</li>
<li>The Gene Ontology Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+gene+ontology+resource%3A+20+years+and+still+going+strong%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The gene ontology resource: 20 years and still going strong.</a> Nucleic Acids Res. 47 (D1), D330-D338 (2019).</li>
<li>Conesa, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Blast2go%3A+A+universal+tool+for+annotation%2C+visualization+and+analysis+in+functional+genomics+research%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Blast2go: A universal tool for annotation, visualization and analysis in functional genomics research.</a> Bioinformatics. 21 (18), 3674-3676 (2005).</li>
<li>Carbon, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((AmiGO%3A+Online+access+to+ontology+and+annotation+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">AmiGO: Online access to ontology and annotation data.</a> Bioinformatics. 25 (2), 288-289 (2009).</li>
<li>Eden, E., Navon, R., Steinfeld, I., Lipson, D., Yakhini, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gorilla%3A+A+tool+for+discovery+and+visualization+of+enriched+go+terms+in+ranked+gene+lists%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Gorilla: A tool for discovery and visualization of enriched go terms in ranked gene lists.</a> BMC Bioinformatics. 10, 48(2009).</li>
<li>Huang Da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bioinformatics+enrichment+tools%3A+Paths+toward+the+comprehensive+functional+analysis+of+large+gene+lists%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Bioinformatics enrichment tools: Paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists.</a> Nucleic Acids Res. 37 (1), 1-13 (2009).</li>
<li>Huang Da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+and+integrative+analysis+of+large+gene+lists+using+david+bioinformatics+resources%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Protoc%22%5BJournal%5D)">Systematic and integrative analysis of large gene lists using david bioinformatics resources.</a> Nat Protoc. 4 (1), 44-57 (2009).</li>
<li>Ge, S. X., Jung, D., Yao, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ShinyGO%3A+A+graphical+gene-set+enrichment+tool+for+animals+and+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">ShinyGO: A graphical gene-set enrichment tool for animals and plants.</a> Bioinformatics. 36 (8), 2628-2629 (2020).</li>
<li>Tang, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SRplot%3A+A+free+online+platform+for+data+visualization+and+graphing%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">SRplot: A free online platform for data visualization and graphing.</a> PLoS One. 18 (11), e0294236(2023).</li>
<li>Ramírez, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deeptools2%3A+A+next+generation+web+server+for+deep-sequencing+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Deeptools2: A next generation web server for deep-sequencing data analysis.</a> Nucleic Acids Res. 44 (W1), W160-W165 (2016).</li>
<li>Robinson, J. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrative+genomics+viewer%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Integrative genomics viewer.</a> Nat Biotechnol. 29 (1), 24-26 (2011).</li>
<li>Kent, W. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+human+genome+browser+at+ucsc%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Res%22%5BJournal%5D)">The human genome browser at ucsc.</a> Genome Res. 12 (6), 996-1006 (2002).</li>
<li>Yu, F., Sankaran, V. G., Yuan, G. -C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CUT%26RUNTools+2.0%3A+A+pipeline+for+single-cell+and+bulk-level+CUT%26RUN+and+CUT%26Tag+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">CUT&RUNTools 2.0: A pipeline for single-cell and bulk-level CUT&RUN and CUT&Tag data analysis.</a> Bioinformatics. 38 (1), 252-254 (2021).</li>
<li>Zhu, Q., Liu, N., Orkin, S. H., Yuan, G. -C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CUT%26RUNTools%3A+A+flexible+pipeline+for+CUT%26RUN+processing+and+footprint+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">CUT&RUNTools: A flexible pipeline for CUT&RUN processing and footprint analysis.</a> Genome Biol. 20 (1), 192(2019).</li>
<li>Chris Cheshire, C. -W., et al. Nf-core/cutandrun: Nf-core/cutandrun v3.2.2 iridium ibis. , At
 <a target="_blank" href="https://github.com/nf-core/cutandrun/tree/3.2.2">https://github.com/nf-core/cutandrun/tree/3.2.2</a> (2024).</li>
<li>Kong, N. R., Chai, L., Tenen, D. G., Bassal, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+modified+CUT%26RUN+protocol+and+analysis+pipeline+to+identify+transcription+factor+binding+sites+in+human+cell+lines%5BTitle%5D)+AND+%22STAR+Protoc%22%5BJournal%5D)">A modified CUT&RUN protocol and analysis pipeline to identify transcription factor binding sites in human cell lines.</a> STAR Protoc. 2 (3), 100750(2021).</li>
<li>Meers, M. P., Bryson, T. D., Henikoff, J. G., Henikoff, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+CUT%26RUN+chromatin+profiling+tools%5BTitle%5D)+AND+%22eLife%22%5BJournal%5D)">Improved CUT&RUN chromatin profiling tools.</a> eLife. 8, e46314(2019).</li>
<li>Amemiya, H. M., Kundaje, A., Boyle, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+encode+blacklist%3A+Identification+of+problematic+regions+of+the+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">The encode blacklist: Identification of problematic regions of the genome.</a> Sci Rep. 9 (1), 9354(2019).</li>
<li>Deberardine, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BRgenomics+for+analyzing+high-resolution+genomics+data+in+R%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">BRgenomics for analyzing high-resolution genomics data in R.</a> Bioinformatics. 39 (6), btad331(2023).</li>
<li>Deberardine, M., Booth, G. T., Versluis, P. P., Lis, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+nelf+pausing+checkpoint+mediates+the+functional+divergence+of+cdk9%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">The nelf pausing checkpoint mediates the functional divergence of cdk9.</a> Nat Commun. 14 (1), 2762(2023).</li>
<li>Andrews, S. Fastqc: A quality control tool for high throughput sequence data. , At
 <a target="_blank" href="http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/">http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/</a> (2010).</li>
<li>Krueger, F., James, F. O., Ewels, P. A., Afyounian, E., Schuster-Boeckler, B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKrueger%2C+F+%22FelixKrueger%2FTrimGalore%3A+v0.6.7+-+DOI+via+Zenodo%22">FelixKrueger/TrimGalore: v0.6.7 - DOI via Zenodo</a>. , (2021).</li>
<li>Mcgaughey, D. Easy bam downsampling. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://davemcg.github.io/post/easy-bam-downsampling/">https://davemcg.github.io/post/easy-bam-downsampling/</a> (2018).</li>
<li>Positionbaseddownsamplesam (picard). , GATK Team. At
 <a target="_blank" href="https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360041850311-PositionBasedDownsampleSam-Picard">https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360041850311-PositionBasedDownsampleSam-Picard</a> (2020).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>bedGraphToBigWig</td><td>ENCODE</td><td>https://hgdownload.soe.ucsc.edu/admin/exe/</td> <td>Software para comprimir y convertir recuentos de lecturas bedGraph a bigWig</td></tr><tr><td>bedtools-2.31.1</td><td>The Quinlan Lab @ la U. de Utah</td><td>https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Software para procesar archivos bam/bed/bedGraph</td></tr><tr><td>bowtie2 2.5.4</td><td>Universidad</td> <td>Johns Hopkinshttps://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml</td><td>Software para crear el índice de pajarita y realizar la alineación</td></tr><tr><td>CollectInsertSizeMetrics (Picard)</td><td>Broad institute</td><td>https://github.com/broadinstitute/picard</td><td>Software para realizar análisis de distribución de tamaño de plaquita</td></tr><tr><td>Software Cutadapt</td><td>NBIS</td><td></td><td>https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/index.html para realizar el recorte de adaptadores</td></tr><tr><td>Deeptoolsv3.5.1</td><td>Max Planck Institute</td><td>https://deeptools.readthedocs.io/en/develop/index.html</td><td>Software para realizar análisis de correlación de coeficiente de Pearson, análisis de componentes principales y análisis de mapas de calor/gráficos promedio</td></tr><tr><td>FastQC versión 0.12.0</td><td>Babraham Bioinformatics</td><td></td><td>https://github.com/s-andrews/FastQC Software para verificar la calidad del archivo fastq</td></tr><tr><td>Interventionv0.6.1</td><td>Biología Computacional & Regulación génica - Grupo Mathelier</td><td>https://intervene.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Software para realizar análisis de diagramas de Venn utilizando archivos</td></tr><tr><td>de picos MACSv2.2.9.1</td><td>Iniciativa de Chan Zuckerberg</td><td>https://github.com/macs3-project/MACS/tree/macs_v2</td><td>Software para llamar picos</td></tr><tr><td>MACSv3.0.2</td><td>Iniciativa de Chan Zuckerberg</td><td>https://github.com/macs3-project/MACS/tree/master</td><td>Software para llamar picos</td></tr><tr><td>Samtools-1.21</td><td>Wellcome Sanger Institute</td><td></td><td>https://github.com/samtools/samtools Software para procesar archivos sam/bam</td></tr><tr><td>SEACRv1.3</td><td>Howard Hughes Medial Institute</td><td>https://github.com/FredHutch/SEACR</td><td>Software para llamar a los picos</td></tr><tr><td>SRA Toolkit Release 3.1.1</td><td>NCBI</td><td></td><td>https://github.com/ncbi/sra-tools Software para descargar SRR de GEO</td></tr><tr><td>Trim_Galore v0.6.10</td><td>Babraham Bioinformatics</td><td>https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore</td><td>Software para realizar un recorte de calidad y precisión</td></tr></tbody></table>

análisis introductorio y validación de datos de secuenciación cut&#38;run

Introductory Analysis and Validation of CUT&#38;RUN Sequencing Data

Análisis introductorio y validación de datos de secuenciación CUT&#38;RUN

The CUT&amp;RUN technique facilitates detection of protein-DNA interactions across the genome. Typical applications of CUT&amp;RUN include profiling ...

introductory-analysis-and-validation-of-cut-run-sequencing-data

Research

Investigación

JoVE Journal

Genetics

Genética

La secuenciación de amplicones de bisulfito (BSAS) es un método para cuantificar la metilación de citosina en regiones genómicas específicas de interés. Este método utiliza la conversión de bisulfito emparejada con la amplificación por PCR de las regiones objetivo antes de la secuenciación de próxima generación para producir una cuantificación absoluta de la metilación del ADN a un nivel específico de base.

Dirigida análisis de metilación del ADN mediante secuenciación de próxima generación

Este manuscrito describe el procedimiento experimental y el análisis de software para un ensayo de sitio de integración bidireccional que puede analizar simultáneamente el ADN de unión vector-huésped aguas arriba y aguas abajo. Los productos de PCR bidireccionales pueden utilizarse para cualquier plataforma de secuenciación aguas abajo. Los datos resultantes son útiles para una comparación cuantitativa de alto rendimiento de dianas de ADN integradas.

Sitio de Integración Retroviral Bidireccional Metodología de PCR y Flujo de Trabajo de Análisis de Datos Cuantitativos

Este manuscrito describe una técnica para la detección de mutaciones de baja frecuencia en ctDNA, ER-SS. Este método se distingue por su uso único de corrección de errores de bidireccional, un filtro de fondo especial y eficiente adquisición molecular.

Detección de mutaciones raras en CtDNA usando la siguiente secuencia de generación

Secuenciación de próxima generación dirigido es un método tiempo y costo-eficiente que se está haciendo cada vez más popular en la investigación de la enfermedad y diagnóstico clínico. El protocolo descrito aquí presenta el complejo flujo de trabajo necesarios para la secuencia y el proceso de bioinformática para identificar variantes genéticas que contribuyen a la enfermedad.

Dirigida tubería de Bioinformática y secuenciación de próxima generación para evaluar determinantes genéticos de la enfermedad constitucional

Secuenciación de próxima generación (NGS) es una poderosa herramienta para la caracterización genómica que está limitada por la tasa alta de error de la plataforma (~0.5–2.0%). Describimos nuestros métodos de corrección de error de la secuencia que nos permiten obviar la tasa de error NGS y detectar mutaciones en fracciones de alelo variante tan raros como 0.0001.

Detección de eventos raros usando ADN Error corregido y secuenciación de ARN

Presentamos un protocolo detallado de reparación de la biblioteca de ARN pequeño con menos sesgo que los métodos estándar y una mayor sensibilidad para los ARN de 2'-O-metil. Este protocolo se puede seguir utilizando reactivos caseros para ahorrar costos o usar kits para mayor comodidad.

Mejora de ARN pequeño-seq: Menos sesgo y mejor detección de 2'-O-Metil RNAs

Anteriormente validamos un protocolo para la secuenciación del virus Usutu (USUV) del genoma completo basado en amplificación en una plataforma de secuenciación de nanoporos. Aquí, describimos los métodos utilizados con más detalle y determinamos la tasa de error de la celda de flujo rincrónico R10.

Validación de la secuenciación de nanoporos del genoma completo, utilizando el virus Usutu como ejemplo

Este método describe los pasos para mejorar la calidad y la cantidad de datos de secuencia que se pueden obtener a partir de muestras de ARN incrustadas de parafina fija de formalina (FFPE). Describimos la metodología para evaluar con mayor precisión la calidad de las muestras de FFPE-RNA, preparar bibliotecas de secuenciación y analizar los datos de muestras de ARN FFPE.

Optimización para la secuenciación y el análisis de muestras de FFPE-ARN degradadas

Aquí se presenta la endonucleasa sgRNA / CAS9 y el protocolo de secuenciación de próxima generación que se puede utilizar para identificar las mutaciones asociadas con la reparación de rotura de doble cadena cerca del promotor CD4.

Uso de la secuenciación de próxima generación para identificar mutaciones asociadas con la reparación de una rotura de doble cadena inducida por CAS9 cerca del promotor CD4

Este protocolo describe un método experimental y un flujo de trabajo de análisis de datos para la escisión bajo objetivos y la liberación utilizando nucleasa (CUT&amp;RUN) en el patógeno fúngico humano Candida albicans.

Perfil de todo el genoma de las interacciones de unión al factor de transcripción-ADN en Candida albicans: un método cut&amp;RUN completo y un flujo de trabajo de análisis de datos

Se describe un protocolo optimizado de Cliavage Under Targets and Release Using Nuclease followed by next generation sequencing (CUT&amp;RUN-seq) para líneas celulares de cáncer de pulmón de células pequeñas neuroendocrinas. Permite el mapeo genómico de diversas modificaciones de histonas y sitios de unión a factores de transcripción (por ejemplo, E2F7) para investigar la desregulación epigenética y transcripcional en la patobiología de SCLC.

Mapeo genómico de modificaciones de histonas y sitios de unión a factores de transcripción en líneas celulares de cáncer de pulmón de células pequeñas neuroendocrinas utilizando CUT&amp;RUN

Aprende a analizar datos de secuenciación CUT&RUN con este protocolo computacional paso a paso. Ideal para principiantes en bioinformática que desean validar datos epigenéticos y comprender la regulación de la cromatina.

Análisis introductorio y validación de datos de secuenciación CUT&RUN

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