Name: Análise Introdutória e Validação de Dados de Sequenciação CUT and RUN (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-12-13T14:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 58 s
Description: Aprenda a analisar dados de sequenciação CUT&RUN usando pipelines bioinformáticos acessíveis. Este método permite mapear posições genômicas de histonas modificadas e compreender mecanismos de regulação da cromatina.

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<meta charset="utf8"></head><body>Pipeline de linguagem única amigável para iniciantes para análise de dados 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 compactar e converter readcounts bedGraph para bigWig</td>bedtools-2.31.1</tr><tr><td></td><td>The Quinlan Lab @ U. of Utah</td><td>https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Software para processar arquivos bam/bed/bedGraph</td></tr><tr><td>bowtie2 2.5.4</td><td>Universidade</td> <td>Johns Hopkinshttps://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml</td><td>Software para construir índice de gravata borboleta e realizar alinhamento</td></tr><tr><td>CollectInsertSizeMetrics (Picard)</td><td>Broad institute</td><td>https://github.com/broadinstitute/picard</td><td>Software para realizar análise de distribuição de tamanho de inserção</td></tr><tr><td>Cutadapt</td><td>NBIS</td><td>https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/index.html</td><td>Software para realizar o corte do adaptador</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 análise de correlação de coeficiente de Pearson, análise de componentes principais e análise de mapa de calor/gráfico médio</td></tr><tr><td>FastQC Versão 0.12.0</td><td>Babraham Bioinformatics</td><td>https://github.com/s-andrews/FastQC</td><td>Software para verificar a qualidade do arquivo fastq</td></tr><tr><td>Interventionv0.6.1</td><td>Biologia Computacional & Regulação gênica - Grupo Mathelier</td><td>https://intervene.readthedocs.io/en/latest/index.html</td><td>Software para realizar análise de diagrama de Venn usando arquivos de pico</td></tr><tr><td>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 chamar 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 chamar picos</td></tr><tr><td>Samtools-1.21</td><td>Wellcome Sanger Institute</td><td>https://github.com/samtools/samtools</td><td>Software para processar arquivos 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 chamar picos</td></tr><tr><td>SRA Toolkit Release 3.1.1</td><td></td><td></td><td>NCBI https://github.com/ncbi/sra-tools Software para baixar SRR do GEO</td></tr><tr><td>Trim_Galore v0.6.10</td> Software <td>de https://github.com/FelixKrueger/TrimGalore</td> de <td>Bioinformática Babraham</td><td>para realizar corte de qualidade e atapter</td></tr></tbody></table>

análise introdutória e validação de dados de sequenciação cut&#38;run

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

Análise Introdutória e Validação de Dados de Sequenciação 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

JoVE Journal

Genetics

Genética

O sequenciamento de amplicon de bissulfito (BSAS) é um método para quantificar a metilação da citosina em regiões genômicas alvo de interesse. Este método usa conversão de bissulfito emparelhada com amplificação de PCR de regiões-alvo antes do sequenciamento de próxima geração para produzir quantificação absoluta da metilação do DNA em um nível específico de base.

Alvejado DNA análise de metilação por Sequenciação de próxima geração

Este manuscrito descreve o procedimento experimental e análise de software para um ensaio de site de integração bidirecional que pode simultaneamente analisar DNA de junção vetor-hospedeiro a montante e a jusante. Os produtos de PCR bidirecionais podem ser usados ​​para qualquer plataforma de seqüência a jusante. Os dados resultantes são úteis para uma comparação quantitativa de alto rendimento de alvos de DNA integrados.

Método de Implementação de Retroviral Bidirecional e Metodologia de PCR e Análise Quantitativa de Dados Workflow

Este manuscrito descreve uma técnica para a detecção de mutações de baixa frequência em ctDNA, ER-Seq Este método é diferenciado pela sua utilização exclusiva de correção de erros de bi-direcional, um filtro de fundo especial e eficiente aquisição molecular.

Deteção de mutações raras no CtDNA usando a próxima geração de sequenciamento

Alvo da próxima geração sequenciamento é uma abordagem de tempo e custo-eficiente que está se tornando cada vez mais popular na pesquisa da doença e diagnóstico clínico. O protocolo descrito aqui apresenta o fluxo de trabalho complexo necessário para sequenciamento e bioinformática processo usado para identificar variantes genéticas que contribuem para a doença.

Sequenciamento de nova geração direcionado e fluxo de análises de bioinformática para avaliar determinantes genéticos de doenças constitucionais

Sequenciamento de próxima geração (NGS) é uma poderosa ferramenta para a caracterização do genoma que é limitada pela taxa de erro elevada da plataforma (~0.5–2.0%). Descrevemos os nossos métodos de sequenciamento de correção de erro que permitam obviar a taxa de erro NGS e detectar mutações em fracções de alelo variante tão raras como 0,0001.

Deteção de evento raro usando o DNA de correção de erro e a sequenciação do ARN

Nós apresentamos um protocolo pequeno detalhado da reparação da biblioteca do RNA com menos viés do que métodos padrão e uma sensibilidade aumentada para 2 '-O-methyl RNAs. Este protocolo pode ser seguido usando reagentes caseiros para economizar custos ou usar kits para conveniência.

Melhorando O RNA-Seq pequeno: menos polarização e melhor deteção de 2 '-O-methyl RNAs

Nós validamos anteriormente um protocolo para sequenciamento do vírus Usutu (USUV) baseado em amplicon em uma plataforma de sequenciamento de nanoporos. Aqui, descrevemos os métodos usados com mais detalhes e determinamos a taxa de erro da célula de fluxo Nanopore R10.

Validando o sequenciamento de nanoporos de genoma inteiro, usando o vírus Usutu como exemplo

Este método descreve as etapas para melhorar a qualidade e a quantidade de dados sequenciais que podem ser obtidos a partir de amostras de RNA incorporadas à parafina fixa-formalina (FFPE). Descrevemos a metodologia para avaliar com mais precisão a qualidade das amostras de FFPE-RNA, preparar bibliotecas de sequenciamento e analisar os dados das amostras de FFPE-RNA.

Otimização para Sequenciamento e Análise de Amostras de RNA FFPE-RNA degradadas

Apresentado aqui é o endonuclease sgRNA/CAS9 e o protocolo de sequenciamento de próxima geração que pode ser usado para identificar as mutações associadas ao reparo de quebra de fios duplos perto do promotor CD4.

Usando o sequenciamento da próxima geração para identificar mutações associadas ao reparo de uma quebra de fio dupla induzida pelo CAS9 perto do promotor cd4

Este protocolo descreve um método experimental e um fluxo de trabalho de análise de dados para decote sob metas e liberação usando nuclease (CUT&amp;RUN) no patógeno fúngico humano Candida albicans.

Perfil em todo o genoma das interações de vinculação fator de transcrição-DNA em albicanos candida: um método abrangente CUT&amp;RUN e fluxo de trabalho de análise de dados

Um protocolo otimizado de Clivagem Sob Alvos e Liberação Usando Nuclease seguida de sequenciamento de próxima geração (CUT&amp;RUN-seq) é descrito para linhas celulares de câncer de pulmão de pequenas células neuroendócrinas. Ele permite o mapeamento genômico de várias modificações de histonas e locais de ligação do fator de transcrição (por exemplo, E2F7) para investigar a desregulação epigenética e transcricional na patobiologia do SCLC.

Mapeamento genômico amplo de modificações histonas e sítios de ligação de fatores de transcrição em linhas celulares neuroendócrinas de câncer de pulmão de pequenas células usando CUT&amp;RUN

Aprenda a analisar dados de sequenciação CUT&RUN usando pipelines bioinformáticos acessíveis. Este método permite mapear posições genômicas de histonas modificadas e compreender mecanismos de regulação da cromatina.

Análise Introdutória e Validação de Dados de Sequenciação CUT&RUN

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