Name: GeNemo를 사용 하 여 Epigenomic 데이터의 패턴 기반 검색 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-10-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 38 s
Description: 학습하세요 GeNemo를 활용한 후성유전체 데이터 패턴 기반 검색 방법을. BED 또는 bigWig 형식의 데이터를 업로드하여 다양한 세포 유형 간 후성유전적 마커 유사성을 식별하고 시각화할 수 있습니다.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

이 작품은 NIH에 의해 지원 되었다 NICHD NHGRI에서 R01HG008135에서에서 DP1HD087990를 포함 하 여 부여. 우리는 귀중 한 피드백을 위한 종 실험실의 구성원 감사.
작가 기부: X.C. 및 A.T.Z. 업데이트 GeNemo 코딩 새로운 인터페이스와 기능; A.T.Z. 생산 사내 샘플 비디오; A.T.Z., X.C 및 S.Z.는 종이 썼다.

참고: 프로토콜 어디 일시 중지 될 수 있습니다.
 1. 기본 설치 <ol><li>얻기 침대, 봉우리 형식, 또는 게놈으로 입력 데이터를 포함 하는 중요 인물 7 파일. 파일 확장 이름이 있어야 &#34; 침대 &#34;, &#34; broadpeaks &#34; &#34; narrowpeaks &#34;, 또는 &#34; 중요 &#34; 각각. 
	&#8203; 참고: 이러한 유형의 파일의 압축된 버전도 작동 합니다.</li>
	<li>인터넷 브라우저를 사용 하 여 genemo.org에가 서. 가장 일반적인 인터넷 브라우저를 실행할 수 있는 모든 운영 체제 GeNemo를 사용 하 여 수 있어야 합니다.
	<ol><li>선택 드롭다운 메뉴를 사용 하 여에 대 한 검색 하는 종. 현재 사용할 수 있는 포함 인간 종과 마우스.</li>
		<li>업로드 사용자 파일 url 또는 직접 업로드를 사용 하 여. 중요는 url 업로드 방법만 작업 파일. 침대와 봉우리 (흔들기 파일은 지금 현재 기본 데이터로 업로드할 수 없습니다) 두 가지 방법으로 파일 작업을 포맷.</li>
	</ol></li></ol> 2. 옵션 설치 <ol><li>검색 완료 되 면 검색 결과 이메일로 받으려면 해당 상자에 전자 메일 주소 제공. 
	&#8203; 참고: 게놈의 또는 많은 수의 트랙 (아래 참조)에 대 한 큰 부분을 검색할 때 것이 좋습니다 때문에 검색 시간이 오래 걸릴 수 있습니다 사용자의 이메일을 제공 하. 예를 들어 100 megabase 검색 소요 약 15 s. 검색 결과에 대 한 링크는 검색 완료 되 면 제공 된 이메일 주소로 전송 됩니다. 링크는 검색 완료 후 7 일 이내에 만료 됩니다.</li>
	<li>중요 파일을 제공 하거나 흔들기 디스플레이 파일 url에서 있을 수 있습니다. 이 디스플레이 파일; 결과 영향을 미치지 않습니다. 그것은 결과 함께 표시 됩니다.</li>
	<li>해당 상자에 (를 포함 하 여 염색체와 기본적인 쌍 위치) 검색 범위를 지정.
	<ol><li>염색체 기본적인 쌍, 시작 목록과 끝 기본적인 쌍.</li>
		<li>사용 &#39; chrN &#39; 염색체 형식에 대 한 어디 &#39; N &#39;는 염색체 번호/문자 (1, 2, &#8230; X 또는 Y). 기본적인 쌍에 대 한 숫자에서 입력.</li>
		<li>모든 3 항목 사이의 공백을 포함 하거나 염색체 수와 1 루 쌍 및 2 개의 자료 쌍 사이의 하이픈 사이 콜론 (:)을 포함 합니다. 예: chr1:1000000-2000000, chr1 chr1 1000000 2000000 chr1:1000000 2000000 1000000 2000000. 
		참고: 2.1-2.3 단계는 선택 사항.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg" /> 그림 1 : GeNemo &#39; s 프론트 페이지 작성 필요한 분야. 사용자 종, 검색 파일 및 검색 범위를 입력 하 고 그에 대 한 검색 하고자 하는 트랙을 선택 해야 합니다. 이메일 주소와 파일 표시 선택 사항입니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
 3. 데이터 선택 <img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg" /> 그림 2 : 트랙 선택 창. 이것은 클릭 하 여 키워는 &#34; 데이터 선택 &#34; 첫 페이지에 단추. 여기서, 사용자에 대 한 입력된 파일을 검색 하려면 트랙을 선택 합니다. 트랙의 일부는 이미 기본적. 선정 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol><li>데이터 선택 버튼을 클릭 하면 트랙 (즉, 쿼리를 추가 하려면)에 대 한 검색의 유형을 선택 하십시오. 연구소는 세계 각국에서 많은 다른 데이터 집합을 포함 하는 트랙 컬렉션.
	<ol><li>트랙 목록이 매우 긴으로, 사용자 (위)에 필터 단추를 사용 하 여 트랙 선택 촉진 하고자 할 수 있습니다. 트랙 실험, 조직, 세포 선 또는 실험실에 의해 필터링 할 수 있습니다</li>
		<li>트랙 선택 실행 수 있도록 하단에 5 개의 단추가 있다: 모두 선택 일 없음에 선택, 추가, 필터, 제외.</li>
		<li>모두 선택 &#34; 및 &#34; 선택 없음 &#34; 단정.</li>
		<li>는 &#34; 추가 &#34; 쿼리를 현재 선택 된 트랙을 추가 하는 버튼. 그것은 논리 게이트 역할을 &#34; 또는 &#34;. 참고는 (예를 들어, 특정 실험, 조직, 세포 또는 실험실) 위의 필터를 선택 하면 추가 하지 않습니다 자동으로 해당 검색 쿼리를 추적 합니다. 사용자가 합니다 먼저 트랙 (예를 들어, 뇌, 간 조직에서), 선택한 다음에 &#34; 추가 &#34; 쿼리에 추가 버튼을. 트랙을 선택할 때 note만 필터 필터 창에서 열린된 탭에 지정 된 검색 쿼리에 적용 됩니다. 다른 탭에 선택 필터 창에 저장 되지만 검색 쿼리에 적용 되지 것입니다.</li>
		<li>는 &#34; 필터 &#34; 버튼 쿼리에서 필터 창에서 현재 선택 된 트랙의 종류만을 유지 하 고 다른 모든 종류의 트랙을 제거 합니다. 그것은 논리 게이트 역할 &#34;와 &#34;. 기본적으로, &#34; 필터 &#34; 트랙 (예를 들어, 특정 조직 특정 실험실)의 2 개의 종류 사이 상호 작용의 선택을 허용. &#34; 필터 &#34; 그들은 아직 없는 경우 쿼리에서 쿼리를 선택한 유형의 트랙을 추가 하지 않습니다.</li>
		<li>는 &#34; 제외 &#34; 버튼 쿼리에서 필터 창에서 현재 선택 된 트랙의 모든 종류를 제거 합니다. 그것은 논리 게이트 역할 &#34; 하지 &#34;, 반대에 &#34; 필터 &#34; 기능. 다시, &#34; 제외 &#34; 하지 쿼리 필터 창에서 현재 선택 된 모든 트랙을 추가 하지 않습니다.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg" /> 그림 3 : 필터 창 . 이것은 클릭 하 여 키워는 &#34; 필터 &#34; 트랙 선택 창에서 단추. 여기서, 사용자 상대적 용이성. 동시에 많은 트랙을 선택할 수 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
 <img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg" /> 그림 4 : filter 함수를 사용 하는 방법. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol start="2"> <li>쿼리에 원하는 트랙을 추가한 후 클릭는 &#34; 업데이트 &#34; 오른쪽 하단에 버튼. 이 데이터를 선택 하는 두 가지를 수용 하기 위해 필요 하다: 개별 데이터 트랙을 선택 하거나 필터링/제외. &#34; 다시 보기 &#34; 단추 인간/마우스 배아 줄기 세포에서 유전자 표현 규제에 관련 된 기본 트랙에 쿼리를 다시 설정 됩니다. 
	참고: 선택 트랙을 통해 검색할 수 &#34; 데이터 선택 &#34;는 옵션 이지만 권장 됩니다기본 검색 트랙은 대부분 사용자에 게 적합 하지 원인 &#39; s 요구.</li>
</ol> 4. 검색 및 결과 <ol><li>클릭에 &#34; 검색 &#34; 데이터 선택 후 버튼. 검색 시간이 좀 걸릴 수 있습니다.</li>
	<li>검색 완료 되 면, 사용자가 결과 페이지에서 다양 한 상자를 볼 것 이다. 각 상자는 어디에 사용자는 게놈의 섹션을 나타냅니다 &#39; s 데이터 파일은 하나 이상의 트랙 사용자 쿼리는 밀접 하 게 일치 패턴.
	<li>아무 상자 표시, 해 더 많은 종류의 트랙을 검색 하거나 검색 범위 동일한 입력 파일 큰 경우 <ol>. 모든 것을 다시 실행 하지 않고이 작업을 수행 하는 쉬운 방법 클릭 하 여 &#34; &#9776; &#34; 로고 옆 버튼. 이 검색을 수정 하려면 사용자를 허용 하는 사이드바를 열 것 이다.</li>
		<li>결과 클릭 하 여 침대 파일로 내보낼 수 있습니다는 &#34; 침대 파일 다운로드 &#34; 결과 페이지의 하단에 있는 버튼.</li>
	</ol></li> <li>시각화 단추 상단에 결과 시각화 하기 위해 각 상자 오른쪽의.
	일부 기본 추적 및 <ol><li>시각화에 패널 오른쪽, 여러 가지 통합 사용자 입력된 파일 표시 파일 하나 입력 했다, 트랙, 일치 하는 경우 데이터를 포함 하 여 표시 됩니다. 결과 사용자 추가 조사에 대 한 제공 된 데이터 집합에 대 한 알려진된 인코딩 데이터 집합을 비교할 수 있습니다. 사용자 또한 UCSC 유전자 쿼리 결과의 컨텍스트 참조를 참조할 수 있습니다. 여러 셀 라인/조직에서 트랙을 선택 하는 경우 사용자 지정 된 데이터 집합 및 인코딩 데이터 집합 사이의 유사성의 조직 특이성에 대 한 통찰력을 얻기 위해 같은 결과 사용할 수 있습니다.</li>
		<li>결과에 페이지 사용자 상류 또는 하류 모든 트랙에 드래그 수 있습니다 게놈;의 마우스 커서 좌표를 켜져 있을 때 사용자 및 사용 수 있습니다 마우스 휠 확대 / 축소.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg" /> 그림 5 : 결과 페이지. 이 특정 검색 363 일치 지역 반환. 클릭 하 여 첫 번째 일치 영역 표시를 할 수 있습니다는 &#34; 표시 &#34; 각 결과 영역 상자 맨 아래 왼쪽에 단추. 디스플레이 창의 왼쪽된 부분에서 볼 수 있습니다 두 개의 데이터 파일 (입력 및 선택한 트랙)은 비슷한 신호 강도 패턴. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg" target="_blank">를 클릭 하십시오 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기.</a>

<ol><li>The ENCODE Project Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+integrated+encyclopedia+of+DNA+elements+in+the+human+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome.</a> Nature. 489, 57-74 (2012).</li>
<li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-Resolution+Profiling+of+Histone+Methylations+in+the+Human+Genome%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">High-Resolution Profiling of Histone Methylations in the Human Genome.</a> Cell. 129 (4), 823-837 (2007).</li>
<li>Meaney, M. J., Ferguson-Smith, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Epigenetic+regulation+of+the+neural+transcriptome%3A+the+meaning+of+the+marks%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Epigenetic regulation of the neural transcriptome: the meaning of the marks.</a> Nature Neuroscience. 13, 1313-1318 (2010).</li>
<li>Roh, T. -Y., Cuddapah, S., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+genomic+landscape+of+histone+modifications+in+human+T+cells%5BTitle%5D)+AND+%22PNAS%22%5BJournal%5D)">The genomic landscape of histone modifications in human T cells.</a> PNAS. 103 (43), 15782-15787 (2006).</li>
<li>Zhang, Y., Cao, X., Zhong, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GeNemo%3A+a+search+engine+for+web-based+functional+genomic+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">GeNemo: a search engine for web-based functional genomic data.</a> Nucleic Acids Res. 44, W122-W127 (2016).</li>
<li>Fujita, P. A., Rhead, B., Zweig, A. S., Hinrichs, A. S., Karolchik, D., Cline, M. S., Goldman, M., Barber, G. P., Clawson, H., Coelho, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+UCSC+Genome+Browser+database%3A+update+2011%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The UCSC Genome Browser database: update 2011.</a> Nucleic Acids Res. 39, 876-882 (2011).</li>
<li>Neph, S., Vierstra, J., Stergachis, A. B., Reynolds, A. P., Haugen, E., Vernot, B., Thurman, R. E., John, S., Sandstrom, R., Johnson, A. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+expansive+human+regulatory+lexicon+encoded+in+transcription+factor+footprints%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">An expansive human regulatory lexicon encoded in transcription factor footprints.</a> Nature. 489, 83-90 (2012).</li>
<li>Sarda, S., Hannenhalli, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Next-generation+sequencing+and+epigenomics+research%3A+a+hammer+in+search+of+nails%5BTitle%5D)+AND+%22Genomics+Inform%22%5BJournal%5D)">Next-generation sequencing and epigenomics research: a hammer in search of nails.</a> Genomics Inform. 12 (1), 2-11 (2014).</li>
<li>Storre, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Silencing+of+the+Meiotic+Genes+SMC1%CE%B2+and+STAG3+in+Somatic+Cells+by+E2F6%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biol+Chem%22%5BJournal%5D)">Silencing of the Meiotic Genes SMC1β and STAG3 in Somatic Cells by E2F6.</a> J Biol Chem. 280, 41380-41386 (2005).</li>
<li>Liu, B., Shats, I., Angus, S. P., Gatza, M. L., Nevins, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interaction+of+E2F7+Transcription+Factor+with+E2F1+and+C-terminal-binding+Protein+%28CtBP%29+Provides+a+Mechanism+for+E2F7-dependent+Transcription+Repression%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biol+Chem%22%5BJournal%5D)">Interaction of E2F7 Transcription Factor with E2F1 and C-terminal-binding Protein (CtBP) Provides a Mechanism for E2F7-dependent Transcription Repression.</a> J Biol Chem. 288, 24581-24589 (2013).</li>
</ol>

저자는 공개 경쟁 금융 관심 없다 있다.

제공 하는 새로운 생물 학적 통찰력8인간 게놈 시퀀싱의 풍부한 잠재력을 달성 하는 epigenome에 대 한 철저 한 이해가 필요 합니다. 현재 데이터 설명 및 제목 (즉, 메타 데이터)1온라인 epigenomic 데이터 집합을 검색 하는 방법만이 있다. 이 심각 하 게 검색 하나 epigenomic 데이터와 함께 할 수 있는의 유형을 제한 합니다. Epigenomic 데이터에 대 한 패턴 기반 검색 도구 새로운 생물 학적 통찰력으로 이어질 수 있는 다른 epigenomic 마크 사이의 관계를 탐구 하는 것이 필수적입니다. GeNemo, 데이터 및 메타 데이터 하지 내용 검색, 인코딩 데이터베이스 사용자 생성와 같은 게시 된 depositories에서 epigenomic 데이터에서 패턴을 비교 하는 종류의 첫 번째 서비스 또는 데이터 집합5다운로드. 이 텍스트 기반 시퀀스 검색 도구 되었다 1990 년대에 널리 널리 그냥 전세계 연구자에 액세스할 수 있는 epigenomic 검색 도구의 가용성의 시작을 표시 한다. 현재, GeNemo 이외의 epigenomic 데이터에 대 한 온라인 검색 패턴 기반 도구에 대 한 대안입니다.
인간 배아 줄기 세포 (예를 들어 E2F6 바인딩 신호 파일을 또는 인코딩 데이터 포털에서 사용할 수 있는 공동 나타나는 히스톤 수정 transcriptional 요소 E2F6와 다른 후 표시를 검색 하는 GeNemo를 사용 하 여 하나의 잠재적인 예 https://sysbio.ucsd.edu/public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.bed)입니다. H1 hESC에 모든 인코딩 데이터 집합에 대 한 검색 쿼리로이 파일을 사용 하 여 GeNemo E2F6 바인딩 신호 H3K4me1, H3K4me2, H3K4me3, 및 H3K27me3, E2F6를 통해 몇 가지 유전자 조절 보여주는 기존 연구 동의와 농축 심하게 표시 됩니다. H3K279의 메 틸 화입니다. 다른 한편으로, 동일한 가족, E2F710요소와 상호 작용 하는 것으로 알려져 있는 E2F6 CtBP2 바인딩 사이트 colocalization 것 같습니다. 많은 수의 후 성적인 부호, transcriptional 요소 바인딩 신호 및 인코딩에 포함 된 다른 신호에 대 한 전체 게놈에 대 한 이러한 결과 추가 분석에 대 한 모든 잠재적인 목표를 제공할 수 있는 GeNemo로 비교적 쉽게 얻어질 수 있다.
이후 첫 번째 게시5 epigenomic 웹 기반 데이터 검색 도구로 GeNemo의, GeNemo의 결과 섹션 GeNemo의 첫 페이지와 어울리는 모습을 새롭게 했다. 밀접 하 게 이전 결과 섹션 UCSC 게놈 브라우저 결과 섹션을 미러 하 고 디스플레이 대 한 원격 UCSC 서버에 크게 의존 했다. 새로운 인터페이스와 함께 GeNemo는 더 쉽고 UCSC 게놈 서버에 더 이상 의존 (데이터는 여전히 원격으로 인출 됩니다). 이것은 GeNemo 더 강력 하 고 덜 코드 변경 문제에 취약 UCSC 서버에 있습니다. 또한, GeNemo의 새로운, 더 빠른 폴리머 인터페이스 시각화 하 고 데이터에서 패턴 분석 도구를 더 많은 사용자를 제공 합니다.
중요 한 단계는 적절 한 입력된 파일을 제공 하 고 데이터 트랙에 대 한 검색을 선택 하면 포함 됩니다. 사용자가 다양 한 실험 하는 것이 좋습니다 트랙 선택 기능을 어떻게 다른 명령과 선택 과정 원하는 결과 달성 하기 위해 결합 될 수 있다. 특히, "추가" 기능 "필터링" 또는 "제외" 논리 게이트 명령으로 사용할 수 있는 쿼리를 선택 하는 원하는 트랙을 추가 하는 데 필요한는 참고 "AND" 및 "또는", 각각. "업데이트" 기능 검색을 구현 하기 전에 모든 선택에 영향을 줄 필요 합니다. 결과가 반환 될 때 사용자 수 확인 입력된 데이터 파일, 더 많은 트랙을 검색 하거나 검색 범위를 증가. 오류가 있을 때마다 정확 하 게 오류를 정의 팝업 창이 있을 것입니다. 비록 몇 가지 모호한 오류 있습니다. 예를 들어 윈도우는 '파일 업로드 된' 때, 중 아무 파일을 업로드 또는 업로드 된 파일 허용 형식의 되었고, 결과적으로, 프로그램은 올바르게 읽을 수 있습니다. 파일 업로드 허용 파일 형식 모두 업로드 방법에 대 한 침대와 봉우리 서식 파일 및 온라인 링크 업로드만 중요 포함 됩니다. 이러한 파일 포맷의 압축된 버전도 사용할 수 있습니다.
이 방법의 현재 한계는 아직---최적화 알고리즘 및 기능 GeNemo에 포함 합니다. GeNemo 아직 반환 된 모든 데이터 집합의 해석에 어떤 지침을 제공할 수 없습니다. 이 작업은 상당한 지식과 게놈 epigenome의 생물학에 전문 지식이 필요로 하는 사용자까지 이다. 또한, 또 다른 현재 한계가입니다 사용자 검색의 감도 및 잡음 레벨을 변경할 수 없습니다. 우리는 개선 하 고 GeNemo의 패턴 검색 기능 및 나중에 데이터 집합 컬렉션에 확장을 계속 기대 합니다.

최근의 기술 진보는 epigenomic 또는 생물 학적 통찰력을 추출 관련 분석 도구 개발을 능가 하는 기능 게놈 데이터 depositories의 급속 한 확장에 대 한 수 있다. Epigenomic 데이터를 분석 하는 한 가지 중요 한 방법은 데이터 depositories와 새로운 지식으로 이어질 수 있는 패턴 일치에 대 한 백과 사전의 DNA 요소 (인코딩)1 프로젝트에서 특히 그들에 대 한 사용자 생성 데이터를 검색 하는 것입니다. 예를 들어, 게놈 전체 정의 loci에서 두 개의 서로 다른 epigenomic 표시의 패턴에서 유사성을 식별 다른 분자 선수 chromatin 구조 및 transcriptional 규칙2 에 의해 조율 된 행동을 나타낼 수 있습니다. ,34.
기존의 텍스트 기반 검색 엔진 유효 하지 않습니다 이와 DNA 시퀀스와 달리 주로 epigenomic 데이터 농도 또는 기능 게놈 지역의 형태로 존재 하기 때문에. GeNemo, 유전자 Nemo (니 모를 찾아서)로 서5패턴 기반 검색 사용 하 여이 충족 되지 요구를 해결 하기 위해 개발 되었다. 알고리즘의 마르코프 체인 몬테 카를로 극대화 과정5을 이용 한다. 사용자가 자신의 데이터 나 dataset 패턴에서 유사성을 식별 depositories 검색 온라인 epigenomic 데이터의 배열에서 다운로드.
GeNemo의 현재 버전은 업데이트 된 디스플레이, 캘리포니아 대학, 산타 크루즈 (UCSC) 게놈 브라우저6, 더 튼튼하게 인터페이스 이며 후자에 변화에 의해 발생 하는 문제에 덜 취약. 특히, GeNemo의 결과 페이지는 UCSC 게놈 브라우저 인터페이스에 기반 하는 데 사용, GeNemo의 현재 버전 자체 결과 페이지를 지원 하며 결과적으로 더 이상 부정적인 영향을 UCSC 게놈 브라우저 구조 변경. GeNemo 모든 게놈 신호, 등 단백질 바인딩, 히스톤 수정, chromatin 접근성, 토폴로지 도메인, 쿼리 큰 컨소시엄에서 알려진된 데이터 세트 사이 colocalized/비슷한 세그먼트를 찾을 수로 사용할 수 있습니다. 따라서, 관심의 다른 epigenomic 데이터와 대규모 게놈 프로젝트에서 생성 된 알려진된 데이터 사이의 관계를 연구 하는 중요 한 도구입니다.

<table><tbody><tr><td>GENEMO</td><td>https://www.genemo.org</td><td></td><td>Comparative Epigenome 브라우저</td></tr></tbody></table>

genemo를 사용 하 여 epigenomic 데이터의 패턴 기반 검색

Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

강력한 텍스트 기반 검색 도구에 비해 게놈 RNA 시퀀싱 데이터, epigenomic 및 다른 기능 게놈 데이터의 패턴 기반 검색에 대 한 현재 방법론은 매우 제한 된 또는. GeNemo는이 목표를 수행 하는 첫 번째 온라인 검색 도구입니다. 사용자가 브라우저 확장 데이터 (침대), 봉우리, 및 중요 형식, 기능 게놈 데이터를 입력 하 고 세 가지 형식 중 하나에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 사용자와는 백과 사전의 DNA 요소 (인코딩) 다른 epigenomic 마크, transcriptional 요소 바인딩 사이트 및 chromatin 대표 온라인 데이터 집합의 다양 한에서 선택 하는 데이터 집합에 대 한, 검색의 유형을 지정할 수 있습니다. hypersensitivities 또는 특정 세포 유형, 발달 단계 또는 종 (마우스 또는 인간)과. GeNemo 수 수는 브라우저에서 볼로 침대 파일 형태로 다운로드 입력된 데이터에 패턴 일치와 게놈 영역의 목록을 반환 합니다. 업그레이드 된 GeNemo 그래픽 디스플레이 개선 하 고 보다 강력한 인터페이스, 캘리포니아 대학, 산타 크루즈 (UCSC) 게놈 브라우저 변경 오류 경향이 더 이상 이다. 일반적인 문제에 대 한 문제 해결 단계를 설명 합니다. 기능 게놈 데이터의 양이 기하급수적으로 확장 하 고, 개발 하 고 데이터 분석 및 해석에 대 한 GeNemo와 같은 새로운 bioinformatic 도구 수정 중요 한 필요가 있다.

여기 그림 5 에 표시는 가장된 검색이입니다. 인류를 선택 하 고 해당 샘플 파일이 입력된 데이터 파일로 사용 된. 또한, 그림 3에서 보듯이 기본 트랙 선정 됐다. 일치 하는 지역, 363의 총 있었고 첫 번째 영역 표시 페이지에 표시 됩니다. 그것은에서 강도 패턴 입력된 파일에 대 한 염색체 1에 17036000 17038000 기초 및 선택한 트랙 중 하나는 매우 유사 볼 수 있습니다.

DNA 시퀀스 데이터와는 달리 epigenomic 데이터 쉽게 텍스트 기반 검색을 복종 하지는. 업그레이드 된 버전의 GeNemo, 웹 기반 생물 정보학 도구를 사용 하 여 유사성 백과 사전의 DNA 요소를 포함 하 여 사용할 수 있는 온라인 데이터베이스를 비교 하는 epigenomic 데이터에 대 한 패턴 기반 검색을 수행 하는 절차는 여기에 제시 된 사용자의 데이터입니다.

GeNemo를 사용 하 여 Epigenomic 데이터의 패턴 기반 검색

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and ...

이 영상의 전반적인 목표는 후성유전학 연구 분야의 연구자들이 GeNemo 프로그램을 사용하여 서로 다른 후성유전적 표지 및 서로 다른 세포 유형 간의 유사 영역을 얻는 방법을 보여주는 것입니다. 이 프로그램을 개발한 목적은 연구자들이 자신의 세포 기능 데이터를 Encode 및 Mousington과 같은 방대한 기지의 공공 데이터베이스와 비교할 수 있도록 하는 것이었습니다. 키워드를 통한 일반적인 연구 방식의 정보 검색이 가능합니다.귀하의 세포가 3가지 K4 프라이머화 또는 다른 특정 곡선을 보이는 시점이라고 가정해 보겠습니다. 이러한 분석 방법들이 유용하지만, GeNemo는 데이터 설명의 유사성보다는 실제 데이터 내에서 추가 정보를 검색할 수도 있습니다. 예를 들어, 어떤 종류의 후성유전학적 변형이나 세포 수와 관련이 있을지 사전 지식이 거의 또는 전혀 없는 새로운 DNA 결합 단백질을 보유하고 있다고 가정해 보십시오.GeNemo는 여전히 잠재적인 표적을 좁히는 데 도움을 줄 수 있습니다. GeNemo는 수학 기호 및 그리스 문자를 포함한 다양한 형식의 파일을 읽을 수 있으며, 서로 다른 패턴 매칭 방법을 사용합니다. 또한 유사도 점수를 기반으로 적합하지 않은 영역을 해결하고 데이터 내보내기 옵션을 제공합니다. 이제 GeNemo 검색을 수행하는 방법을 보여드리겠습니다.GeNemo를 사용하려면 자체 데이터 파일과 BED 또는 big wig 형식이 필요하며, 이는 UCSC genome browser와 같은 일반적인 생물정보학 도구를 사용하여 실험 원시 데이터로부터 변환할 수 있습니다. 먼저, GeNemo.org에 접속하십시오. 메인 페이지에서 상세 설정 옵션이 포함된 검색창을 확인할 수 있습니다.데이터를 비교할 종을 선택하십시오. 본 튜토리얼에서는 homosapiens를 참조 종으로 사용합니다. 그런 다음, GeNemo에 업로드할 파일을 선택하십시오.이 파일은 온라인에 게시하거나 로컬 드라이브에 저장할 수 있습니다. 데이터가 온라인에 있는 경우 해당 URL을 이 상자에 복사하여 붙여넣으십시오. 또는 아래 버튼을 클릭하여 로컬 데이터 파일을 업로드하십시오.본 튜토리얼에서는 샘플 파일을 사용합니다. 경우에 따라 검색 완료까지 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 대기하기를 원하지 않으시면 이 상자에 이메일 주소를 입력해 주십시오.검색이 완료되면 결과 링크가 포함된 이메일을 받게 됩니다. BED 형식의 데이터를 직접 제공하는 경우, 표시 목적으로만 사용되는 bigWig 파일을 업로드할 수 있는 별도의 URL이 있습니다. 또한 이 상자에 검색 범위를 지정할 수도 있습니다.검색 범위를 지정하려면 염색체 번호와 염기쌍 범위를 모두 지정해야 합니다. 다음의 두 입력 방식은 동일하게 인식됩니다. Chromosome1:1-1000000. 또는 문장 부호를 공백으로 대체하는 BED 파일 형식을 사용할 수 있습니다.Chromosome1 1 1000000. 이제 데이터 선택 버튼을 클릭하여 검색할 트랙 유형을 선택하십시오. 각 데이터 샘플 옆의 체크 박스를 클릭하여 해당 샘플을 대상으로 검색할 수 있으며, 필터 기능도 제공됩니다.필터 기능은 여러 트랙을 동시에 선택할 때 유용합니다. 여기에서 필터링할 카테고리를 선택할 수 있으며, 탭 하단의 버튼들을 사용할 수 있습니다. 처음 세 개의 버튼은 그 기능이 매우 직관적입니다.필터는 선택한 카테고리에 속하지 않는 모든 트랙의 체크를 해제합니다. 일종의 AND 게이트와 유사하게 작동합니다. 반면에, 제외는 선택한 카테고리의 체크를 해제합니다.NOT 게이트와 같습니다. 준비가 되면 검색 버튼을 클릭하여 검색을 시작하십시오. 검색할 트랙이 많거나 검색 범위를 좁게 지정하지 않은 경우, 검색에 시간이 걸릴 수 있습니다.결과 상자에서는 지정한 트랙 서열 중 하나 이상의 서열에서 데이터 파일과 검색 종이 유사한 게놈의 다양한 섹션을 확인할 수 있습니다. BED 파일 다운로드(download BED file)를 클릭하여 일치하는 영역 목록이 포함된 파일을 다운로드할 수 있습니다. 각 상자의 보기(show) 버튼을 클릭하여 일치하는 섹션을 시각화하십시오.디스플레이 섹션에서 사용자 데이터 파일 트랙과 그에 매칭되는 트랙 또는 트랙들을 확인할 수 있습니다. 염기쌍 라벨이 표시된 상단 바를 슬라이드하여 상류(upstream) 또는 하류(downstream)로 이동할 수 있습니다. 이 예시에서 볼 수 있듯이, 여기서 산 모양으로 솟은 부분은 두 트랙 간의 유사성을 나타냅니다.이 영상을 시청하고 나면 GeNemo를 사용하여 서로 다른 후성유전학적 마커 간의 유사 영역을 얻는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. GeNemo 검색 결과에는 관심 데이터와 특정 게놈 위치에서 유사한 패턴을 보이는 다양한 조직 유형의 전사 인자 발견, DNA methylation, 염색질 접근성 또는 기타 유형의 신호와 같은 후성유전학적 마커가 포함됩니다. 이를 통해 해당 DNA 결합 단백질이 특정 전사 인자, 조절 요소와 상호작용하거나 염색질 구조 등과 관련이 있는지 확인할 수 있습니다.귀하의 데이터 세트와 가장 높은 유사성을 보이는 조직 유형을 추가로 확인할 수 있으며, 이는 관심 단백질의 발달 기능에 적용될 수 있습니다. 이러한 광범위한 검색을 통해 GeNemo는 비교적 짧은 시간 내에 잠정적인 영역, 마커 또는 세포 유형을 반환할 수 있습니다. 이러한 결과로부터 향후 실험을 도출하기 위해 관심 가능 지역을 좁히는 것이 가능하며, 예를 들어 해당 단백질에 적합한 세포주를 선택하거나, 특정 전사 인자와의 상호작용을 테스트하거나, Co IP, 3C, 4C, 5C 또는 HiC를 통한 후성유전적 수정을 분석하는 등의 실험을 설계할 수 있습니다.이 튜토리얼이 도움이 되었기를 바라며, 저희는 GeNemo를 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 이를 위해 어떠한 피드백도 환영합니다.

pattern-based-search-of-epigenomic-data-using-genemo

Research

연구

JoVE Journal

Bioengineering

생명공학

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing은 시토신 중아황산염 변환과 결합된 제한 효소 분해를 기반으로 DNA 메틸화 분석을 위한 염기서열분석 라이브러리를 준비하는 방법입니다. 이 프로토콜은 50ng의 시작 물질이 필요하며 GC가 풍부한 게놈 영역에서 염기쌍 분해능 데이터를 생성합니다.

자료 쌍 해상도에서 DNA 메틸화의 평가에 대한 표현 바이 설 파이트 시퀀싱을 감소 향상

여기서 우리는 프로토콜이 메틸 바인딩 DNA 캡처 시퀀싱 (MBDCap-서열 또는 MBD-SEQ) 기술과 이후의 생물 정보학 분석 파이프 라인을 사용하여 대규모 임상 환자 스크리닝 연구에서 게놈 전체 DNA 메틸화를 조사하기 위해 제시한다.

환자 조직에 대한 메틸 결합 DNA 캡처 시퀀싱

이 연구는 만성 림프 구성 백혈병 (CLL) 환자에서 차별적으로 메틸화 된 CpG가 풍부한 부위를 확인하기 위해 최적화 된 메틸 -CpG 결합 도메인 (MBD) 시퀀싱 프로토콜과 계산 파이프 라인을 설명합니다.

만성 림프 성 백혈병 환자에서 Methyl-CpG- 결합 도메인 포착 기반 방법을 이용한 포괄적 인 DNA 메틸화 분석

여기, 우리는 최적화 된 높은 처리량 칩 시퀀싱 프로토콜 및 냉동된 종양 조직 및 세포에서 게놈 넓은 chromatin 상태 패턴의 결정에 대 한 전산 분석 파이프라인을 설명합니다.

종양 조직에 높은 처리량 칩 시퀀스를 사용 하 여 Chromatin의 게놈 넓은 매핑 위한 통합된 플랫폼

여기에 우리가 현재 proteogenomic 도구 포고와 빠른, 양적, 포스트 번역 상 수정 및 변형에 대 한 프로토콜 사용 참조 게놈에 질량 분석을 통해 식별 하는 펩 티 드의 매핑. 이 도구는 사용 하 여 통합 및 proteogenomic 및 개인 proteomic 연구와 직교 게놈 데이터 시각화의.

포스트 번역 상 수정 및 변형에 대 한 신속 하 고 양적 방법 사용의 펩 티 드 유전자에 매핑

여기는 갈색 지방이 많은 직물 (박쥐)는 마우스에서 분리의 높은 처리량 DNA 연속 (칩 seq) 다음 효율적인 chromatin immunoprecipitation (칩)에 대 한 프로토콜에 설명 합니다. 이 프로토콜은 히스톤 수정 매핑와 관심 비보의 비 히스톤 단백질의 게놈 넓은 지역화 조사에 적합 합니다.

Murine 갈색 지방이 많은 직물의 염색 질 Immunoprecipitation

본명, 위장관암에서 DNA 메틸화의 게놈 전체 분석을 위한 절차를 기술하고 있다. 절차는 유전자의 메틸화 패턴과 위장암에 있는 발암발생에 기여하는 요인 사이 관계를 조사하는 연구 결과에 관련성입니다.

위장암에서 DNA 메틸화의 게놈 전체 분석

이 논문은 ChIP 액체 처리기 플랫폼을 사용하여 특정 히스톤 수정(H3K27ac)과 관련된 DNA 영역의 반자동 마이크로스케일드 ChIP-Seq 프로토콜을 설명하고 태그를 사용하여 라이브러리 준비를 수행합니다. 이 절차는 품질 및 수량 목적에 대한 제어 평가를 포함하고 다른 히스톤 수정 또는 전사 요인에 채택 될 수있다.

대규모 후생유전학 연구를 위한 반자동 ChIP-Seq 절차

본 연구는 마이크로어레이 기술로 얻은 DNA 메틸화 데이터를 관리하기 위한 워크플로우를 기술한다. 이 프로토콜은 샘플 준비에서 데이터 분석에 이르는 단계를 보여 줍니다. 모든 절차가 자세히 설명되어 있으며 비디오에서는 중요한 단계를 보여줍니다.

DNA 메틸화의 생물 정보학 분석에 대한 샘플 준비 : 비만 및 관련 특성 연구를위한 협회 전략

여기에서는 높고, 장기적이며, 안정적이며, 표적 침묵 효율이 높고 게놈 전체, 표적 외 활성이 낮은 조작된 전사 억제제(ETR)의 시험관 내 선택을 위한 프로토콜을 제시합니다. 이 워크플로우를 통해 후보 ETR의 초기 복잡한 레퍼토리를 짧은 목록으로 줄일 수 있으며, 이는 치료적으로 관련된 환경에서 추가 평가에 적합합니다.

In Vitro (시험관 ) 표적 후성유전학적 침묵을 위한 엔지니어링된 전사 억제제 선택

학습하세요 GeNemo를 활용한 후성유전체 데이터 패턴 기반 검색 방법을. BED 또는 bigWig 형식의 데이터를 업로드하여 다양한 세포 유형 간 후성유전적 마커 유사성을 식별하고 시각화할 수 있습니다.

GeNemo를 사용 하 여 Epigenomic 데이터의 패턴 기반 검색

더 많은 동영상 탐색