Name: Analyse introductive et validation des données de séquençage CUT and RUN (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-12-13T14:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 58 s
Description: Découvrez l'analyse CUT&RUN pour la bioinformatique et l'épigénétique en utilisant des pipelines de séquençage. Cette méthode permet aux débutants de valider les données et de comprendre la régulation de la chromatine.

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<meta charset="utf8"></head><body>Pipeline unilingue adapté aux débutants pour l’analyse des données 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>Logiciel pour compresser et convertir les readcounts bedGraph en bigWig</td></tr><tr><td>bedtools-2.31.1</td><td>The Quinlan Lab @ l’Université de l’Utah</td><td>https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Logiciel pour traiter les fichiers bam/bed/bedGraph</td></tr><tr><td>bowtie2 2.5.4</td><td>Université</td> <td>Johns Hopkinshttps://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml</td><td>Logiciel pour construire l’indice de nœud papillon et effectuer l’alignement</td></tr><tr><td>CollectInsertSizeMetrics (Picard)</td><td>Broad institute</td><td>https://github.com/broadinstitute/picard</td><td>Logiciel pour effectuer l’analyse de la distribution de la taille des inserts</td></tr><tr><td>Cutadapt</td><td>NBIS</td><td>https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/index.html</td><td>Logiciel pour effectuer le découpage de l’adaptateur</td></tr><tr><td>Deeptoolsv3.5.1</td><td>Max Planck Institute</td><td>https://deeptools.readthedocs.io/en/develop/index.html</td><td>Logiciel pour effectuer l’analyse de corrélation du coefficient de Pearson, l’analyse en composantes principales et l’analyse de la carte thermique/du tracé moyen</td></tr><tr><td>FastQC Version 0.12.0</td><td>Babraham Bioinformatics</td><td>https://github.com/s-andrews/FastQC</td><td>Logiciel pour vérifier la qualité du fichier fastq</td></tr><tr><td>Intervenezv0.6.1</td><td>Biologie computationnelle & Régulation des gènes - Mathelier group</td><td>https://intervene.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Logiciel pour effectuer l’analyse du diagramme de Venn à l’aide de fichiers de pics</td></tr><tr><td>MACSv2.2.9.1</td><td>Initiative de Chan Zuckerberg</td><td>https://github.com/macs3-project/MACS/tree/macs_v2</td><td>Logiciel pour appeler les pics</td></tr><tr><td>MACSv3.0.2</td><td>Initiative de Chan Zuckerberg</td><td>https://github.com/macs3-project/MACS/tree/master</td><td>Logiciel pour appeler les pics</td></tr><tr><td>Samtools-1.21</td><td>Wellcome Sanger Institute</td><td>https://github.com/samtools/samtools</td><td>Logiciel pour traiter les fichiers sam/bam</td></tr><tr><td>SEACRv1.3</td><td>Howard Hughes Medial institute</td><td>https://github.com/FredHutch/SEACR</td><td>Logiciel pour appeler les pics</td></tr><tr><td>SRA Toolkit Version 3.1.1</td><td>NCBI</td><td>https://github.com/ncbi/sra-tools</td><td>Logiciel pour télécharger SRR à partir de GEO</td></tr><tr><td>Trim_Galore v0.6.10</td><td>Babraham Bioinformatics</td><td>https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore</td><td>Logiciel pour effectuer un parage de qualité et d’aptitude</td></tr></tbody></table>

analyse introductive et validation des données de séquençage cut&#38;run

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

Analyse introductive et validation des données de séquençage 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 ...

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Le séquençage d’amplicon au bisulfite (BSAS) est une méthode de quantification de la méthylation de la cytosine dans les régions génomiques ciblées d’intérêt. Cette méthode utilise la conversion au bisulfite associée à l’amplification par PCR des régions cibles avant le séquençage de nouvelle génération pour produire une quantification absolue de la méthylation de l’ADN à un niveau spécifique à la base.

Ciblé méthylation de l&#39;ADN Analyse par séquençage de nouvelle génération

Ce manuscrit décrit la procédure expérimentale et l'analyse de logiciel pour un test de site d'intégration bidirectionnelle qui peut analyser simultanément l'ADN de jonction vecteur-hôte en amont et en aval. Les produits de PCR bidirectionnels peuvent être utilisés pour toute plate-forme de séquençage en aval. Les données résultantes sont utiles pour une comparaison quantitative à haut débit des cibles intégrées d'ADN.

Site d&#39;intégration bidirectionnel Retroviral Méthodologie PCR et analyse de données quantitatives Workflow

Cet article décrit une technique de détection des mutations de basse fréquence dans ADNct, ER-suiv. Cette méthode se distingue par son utilisation unique de correction d’erreur bidirectionnelle, un fond spécial filtre et acquisition moléculaire efficace.

Détection des Mutations rares dans ADNct à l’aide de prochaine génération séquençage

Séquençage ciblé de nouvelle génération est une approche temps et coût-efficace qui devient de plus en plus populaire en recherche sur les maladies et diagnostic clinique. Le protocole décrit ici présente le flux de travail complexe requis pour le séquençage et le processus de bio-informatique permet d’identifier des variants génétiques qui contribuent à la maladie.

Ciblé le séquençage Next-generation et bioinformatique Pipeline afin d’évaluer les déterminants génétiques de la maladie constitutionnelle

Le séquençage de prochaine génération (NGS) est un outil puissant pour la caractérisation génomique qui est limité par le taux élevé d’erreurs de la plateforme (~0.5–2.0%). Nous décrivons nos méthodes de séquençage de l’erreur-corrigé qui nous permettent d’éviter le taux d’erreur NGS et détecter les mutations aux fractions d’allèle variant aussi rares que 0,0001.

Détection des événements rares en utilisant l’erreur corrigée ADN et le séquençage de l’ARN

Nous présentons un protocole détaillé de réparation de petite bibliothèque d'ARN avec moins de biais que les méthodes standard et une sensibilité accrue pour les ARN 2'-O-méthyle. Ce protocole peut être suivi à l'aide de réactifs faits maison pour économiser des coûts ou en utilisant des kits pour plus de commodité.

Améliorer l'ARN-seq : moins de biais et une meilleure détection des ARN 2'-O-Methyl

Nous avons précédemment validé un protocole pour le séquençage du virus Usutu (USUV) à base d’amplicon sur une plate-forme de séquençage des nanopores. Ici, nous décrivons les méthodes utilisées plus en détail et déterminons le taux d’erreur de la cellule d’écoulement nanopore R10.

Valider le séquençage des nanopores du génome entier, en utilisant le virus Usutu comme exemple

Cette méthode décrit les étapes pour améliorer la qualité et la quantité de données de séquence qui peuvent être obtenues à partir d’échantillons d’ARN formalin-fixes paraffin-embedded (FFPE). Nous décrivons la méthodologie pour évaluer plus précisément la qualité des échantillons FFPE-ARN, préparer des bibliothèques de séquençage et analyser les données des échantillons FFPE-ARN.

Optimisation du séquençage et de l’analyse des échantillons d’ARN FFPE dégradés

Présenté ici est sgRNA/CAS9 endonucléase et protocole de séquençage de nouvelle génération qui peut être utilisé pour identifier les mutations associées à la réparation de rupture double brin près du promoteur CD4.

Utilisation du séquençage de nouvelle génération pour identifier les mutations associées à la réparation d’une rupture double brin induite par CAS9 près du promoteur CD4

Ce protocole décrit une méthode expérimentale et un flux de travail d’analyse des données pour le clivage sous les cibles et la libération à l’aide de nucléase (CUT&amp;RUN) dans l’agent pathogène fongique humain Candida albicans.

Profilage à l’échelle du génome des interactions de liaison facteur de transcription-ADN chez Candida albicans: une méthode CUT&amp;RUN complète et un flux de travail d’analyse des données

Un protocole optimisé de clivage sous cibles et de libération utilisant la nucléase suivi du séquençage de nouvelle génération (CUT&amp;RUN-seq) est décrit pour les lignées cellulaires neuroendocrines de petits cancers du poumon. Il permet une cartographie génomique de diverses modifications des histones et des sites de liaison du facteur de transcription (par exemple E2F7) afin d’étudier la dérégulation épigénétique et transcriptionnelle en pathobiologie des SCLC.

Cartographie génomique des modifications des histones et des sites de liaison des facteurs de transcription dans les lignées cellulaires neuroendocrines de petits cancers du poumon grâce à CUT&amp;RUN

Découvrez l'analyse CUT&RUN pour la bioinformatique et l'épigénétique en utilisant des pipelines de séquençage. Cette méthode permet aux débutants de valider les données et de comprendre la régulation de la chromatine.

Analyse introductive et validation des données de séquençage CUT&RUN

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