Patroon-based Search van Epigenomic gegevens met behulp van GeNemo

Het algemene doel van deze video is om onderzoekers op het gebied van epigenetische studies te laten zien hoe ze het programma GeNemo kunnen gebruiken om regio's van gelijkenis tussen verschillende epigenetische markeringen en verschillende celtypen te verkrijgen. Ons doel bij het maken van dit programma was om onderzoekers in staat te stellen hun gegevens over celfuncties te vergelijken met hun uitgebreide bekende openbare databases, zoals Encode en Mousington. Informatieve zoekopdracht met typische onderzoekssleutelwoorden.

Bij brink zijn je cellen drie K4-primisatie of andere specifieke curven. Hoewel deze berichten nuttig zijn, kan GeNemo ook zoeken naar toevoegingen in de feitelijke gegevens, in plaats van gelijkenissen in de gegevensbeschrijving. Stel dat je een nieuwe DNA-vechtende eiwit hebt zonder of weinig a priori kennis over wat voor soort epigenetische modificaties of celtellingen ze verwachten te relateren.

GeNemo kan nog steeds helpen om de potentiële doelen te verfijnen. GeNemo kan bestanden in verschillende formaten lezen, inclusief wiskunde en Grieks, en zal verschillende patroonvergelijkingsmethoden gebruiken. Het lost ook de off put-regio's op basis van hun gelijkenisscore op en biedt opties voor gegevensexport. En nu gaan we laten zien hoe je een GeNemo-zoekopdracht uitvoert.

Om GeNemo te gebruiken, heb je je eigen gegevensbestand en BED nodig, of big wig-formaat, die kunnen worden geconverteerd uit experimentele ruwe gegevens met gemeenschappelijke bio-informatica-tools, zoals de UCSC-genoombrowser. Ga eerst naar GeNemo.org. Op de hoofdpagina ziet u een zoekvak met specificatie-opties.

Kies met welke soort u uw gegevens wilt vergelijken. Voor deze tutorial gebruiken we homosapiens als de referentiesoort. Kies vervolgens uw eigen bestand om te uploaden naar GeNemo.

Dit bestand kan online worden gehost of op uw lokale schijf. Kopieer en plak de URL in dit vak als uw gegevens online zijn. Of klik op de onderstaande knop om een ​​lokaal gegevensbestand te uploaden.

Voor deze tutorial gebruiken we een voorbeeldbestand. Soms kunnen zoekopdrachten lang duren om te voltooien. Als u niet wilt wachten, kunt u uw e-mailadres in dit vak opgeven.

En u ontvangt een e-mail met een link naar de resultaten wanneer de zoekopdracht is voltooid. Als u uw eigen gegevens in BED-formaat verstrekt, is er een andere URL om een ​​big wig-bestand te uploaden, alleen ter weergave. U kunt ook een zoekbereik opgeven in dit vak.

Om een ​​zoekbereik op te geven, moet u het chromosoomnummer specificeren, evenals het base pair-bereik. De volgende twee invoer worden hetzelfde gelezen.Chromosoom1: 1-1000000. Of door de leestekens te vervangen door spaties, wat het BED-bestandsformaat is.

Chromosoom1 1 1000000. Klik nu op de knop voor gegevensselectie om te selecteren welke tracktypen u wilt zoeken. U kunt de selectievakjes naast elk gegevensvoorbeeld aanvinken om ernaar te zoeken, maar er is ook een filterfunctie.

De filterfunctie is handig voor het selecteren van meerdere tracks tegelijk. Hier kunt u selecteren uit welke categorie u wilt filteren, evenals de knoppen onderaan het tabblad gebruiken. De eerste drie knoppen zijn vrij duidelijk.

Filter zorgt ervoor dat alle tracks die niet tot de geselecteerde categorieën behoren, worden uitgeschakeld. Een soort en-poort. Aan de andere kant zorgt uitsluiten ervoor dat de geselecteerde categorieën worden uitgeschakeld.

Zoals een niet-poort. Wanneer u klaar bent, klikt u op de zoekknop om de zoekopdracht te starten. Als u veel tracks doorzoekt en of u geen kleiner zoekbereik hebt opgegeven, kan de zoekopdracht even duren.

In het resultatenvak ziet u verschillende secties van het genoom waar uw gegevensbestand en zoeksoorten vergelijkbaar zijn in een of meer van de door u opgegeven tracksequenties. U kunt op BED-bestand downloaden klikken om een ​​bestand te downloaden met een lijst van overeenkomende regio's. Klik op de knop tonen in elk vak om de overeenkomende sectie te visualiseren.

In het weergavegedeelte ziet u uw eigen gegevensbestandtrack, evenals de bijbehorende track of tracks. U kunt stroomopwaarts of stroomafwaarts bewegen door de balk bovenaan te verplaatsen met de base pair-labels. Zoals u in dit voorbeeld kunt zien, is de berg hier een gelijkenis tussen de twee tracks.

Na het bekijken van deze video, zou u een goed idee moeten hebben over hoe u regio's van gelijkenis tussen verschillende epigenetische markers kunt verkrijgen met behulp van GeNemo. De resultaten van de GeNemo-zoekopdracht omvatten epigenetische markers transcriptiefactoren, DNA-methylering, chromogeentoegankelijkheid of andere soorten signaal over verschillende weefseltypen die op bepaalde genomische locaties vergelijkbare patronen hebben met uw gegevens van belang. Van daaruit kunt u misschien opmerken of dit DNA-bindende eiwit kan interageren met een bepaald transcriptiefactor, sommige regulerende elementen of iets te maken heeft met chromatinestructuur, enzovoort.

U kunt verder opmerken welke soorten weefsels de grootste gelijkenis hebben met uw gegevensset, wat van toepassing kan zijn op de ontwikkelingsfunctie van uw eiwit van belang. Door een dergelijk breed onderzoek te doen, kan GeNemo de voorlopige regio's, markers en of celtypen in relatief korte tijd retourneren. Uit deze resultaten zou het ook mogelijk zijn om de potentiële gebieden van belang te verfijnen om toekomstige experimenten af te leiden, zoals het kiezen van de juiste cellijn voor het eiwit in kwestie, het testen van interacties met specifieke transcriptiefactoren of epigenetische modificatie via Co IP, 30C, 4C, 5C of HiC.

We hopen dat deze tutorial nuttig is geweest en werken constant aan het verbeteren van GeNemo. Hiervoor verwelkomen we elke feedback.