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lncRNA啟動(dòng)子DNA甲基化/羥甲基化測序分析綜述

瀏覽次數(shù):2643 發(fā)布日期:2015-12-25  來源:上?党
技術(shù)優(yōu)勢:
●   專注非編碼RNA領(lǐng)域,完善的lncRNA啟動(dòng)子分析流程
●   可與lncRNA表達(dá)譜芯片聯(lián)合應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)平臺(tái)間無縫對接
●   可視化數(shù)據(jù)展示,提供paper級結(jié)果圖表
●   優(yōu)化的IP實(shí)驗(yàn)方法,可信賴的檢測平臺(tái)及數(shù)據(jù)結(jié)果
 
介紹
      人類基因組中僅有約2%的DNA序列最終編碼生成蛋白質(zhì),其余絕大部分區(qū)域轉(zhuǎn)錄形成長鏈非編碼RNA。隨著lncRNA的生物學(xué)功能的發(fā)現(xiàn),這些原先被認(rèn)為是“junk DNA”的區(qū)域的其eferenceseq研究地位上升為“暗物質(zhì)”。lncRNA的轉(zhuǎn)錄受到嚴(yán)格的調(diào)控,其表達(dá)譜細(xì)胞特異性和組織特異性甚至高于蛋白編碼基因。尋找和發(fā)現(xiàn)疾病過程中LncRNA表達(dá)變化的原因,了解lncRNA上游調(diào)控機(jī)制,是lncRNA研究領(lǐng)域重要組成部分,而表觀遺傳學(xué)正是從基因組層面研究RNA轉(zhuǎn)錄調(diào)控的重要領(lǐng)域。
 
      啟動(dòng)子區(qū)域的DNA的甲基化對RNA的轉(zhuǎn)錄起抑制作用。研究發(fā)現(xiàn),在肝癌以及精神分裂患者樣品中轉(zhuǎn)錄形成LncRNA MEG3的基因組區(qū)域發(fā)生DNA甲基化修飾程度的異常改變;食管癌具有特征性lncRNA啟動(dòng)子DNA甲基圖譜,其區(qū)分癌與癌旁組織的效果要優(yōu)于mRNA啟動(dòng)子;乳腺癌中高達(dá)57.18%的lncRNA發(fā)生啟動(dòng)子DNA甲基化水平的改變,lncRNA啟動(dòng)子的甲基化程度和lncRNA的表達(dá)水平顯著相關(guān)。
 
      康成生物在MeDIP-seq數(shù)據(jù)中加入lncRNA啟動(dòng)子DNA甲基化分析,客戶可以同時(shí)得到lncRNA,mRNA的DNA甲基化相關(guān)數(shù)據(jù),可與Arraystar lncRNA芯片聯(lián)合應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)平臺(tái)的無縫對接。lncRNA啟動(dòng)子分析同樣適用于hMeDIP-seq平臺(tái),可以快速便捷地確定DNA羥甲基化修飾在lncRNA啟動(dòng)子區(qū)域的分布。

              

                   圖1. 甲基化/羥甲基化測序lncRNA啟動(dòng)子分析流程
 
重要數(shù)據(jù)結(jié)果展示:
1. 兩組/個(gè)樣品的lncRNA啟動(dòng)子差異(羥)甲基化分析
      康成生物使用最新軟件分析兩組/個(gè)樣品間的差異(羥)甲基化區(qū)域。與傳統(tǒng)的先合并reads,再計(jì)算差異富集區(qū),或者先分別計(jì)算差異富集區(qū),再合并的方法相比,這種方法更加穩(wěn)健,能夠更好地利用重復(fù)數(shù)據(jù)內(nèi)的變異,獲得更好的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。根據(jù)基因組坐標(biāo),利用UCSC RefSeq數(shù)據(jù)庫對位于lncRNA啟動(dòng)子區(qū)(TSS - 2000 bp到TSS + 2000 bp)的差異(羥)甲基化區(qū)域進(jìn)行注釋。

 

                      表1:lncRNA啟動(dòng)子差異甲基化區(qū)域列表
 
2. 與lncRNA表達(dá)譜芯片的聯(lián)合分析
      甲基化測序/羥甲基化測序數(shù)據(jù)和lncRNA表達(dá)譜數(shù)據(jù)結(jié)合分析,可繪制差異(羥)甲基化情況聚類熱圖。
 
               圖2. DNA羥甲基化測序與LncRNA 表達(dá)譜聯(lián)合分析聚類圖
 
3. lncRNA啟動(dòng)子甲基化/羥甲基化可視化分析
      甲基化測序/羥甲基化測序結(jié)果中的wig文件能夠上傳到UCSC基因組瀏覽器中,以進(jìn)行l(wèi)ncRNA啟動(dòng)子區(qū)域信號(hào)的可視化。
                                       圖3. 可視化分析
 
參考文獻(xiàn)
   1. Anamaria Necsulea. et al.(2014) Nature 505(7485):635-40 [PMID:24463510]
   2. John P. Thomson. et al.(2013) Nucleic Acids Res 41(11):5639-54[PMID:23598998]
   3. Wenjing Wu. et al.(2013) Gastroenterology 144(5):956-966.e4 [PMID:23333711]
   4. Yongsheng Li. et al.(2015) Scientific Reports 5;5:8790 [PMID:25739977]
來源:上?党缮锕こ逃邢薰
聯(lián)系電話:800-820-5058,400-886-5058,021-64452021
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