chip_seq在增强子研究中的应用
欢迎关注”生信修炼手册”!
增强子是真核生物基因组中的一段长度在几十到几千bp之间的DNA序列,可以显著提高靶标基因的转录活性,属于顺式作用元件的一种。
1981年Benerji在SV40 DNA中发现一个140bp的序列,可以大大提高血红蛋白融合基因的表达水平,位于SV40 早期基因的上游, 由两个正向重复序列组成,每个长度在72bp 。
和启动子区的转录调控机制相比,增强子的作用方式有以下几个特点
具有远距离效应,增强子和靶标基因的距离可以非常的远,从几K到几M的距离都可以
无方向性,增强子可以对其两侧的靶标基因进行调控,而且靶基因可以在任意一条链上,而启动子只能下游临近的基因
鉴定增强子的方法多种多样,在chip_seq领域,常用的有以下几种方式
对多个转录因子的peak区域进行聚类,识别增强子区域
将H3K4me1和K3K27ac这两种组蛋白修饰作为增强子区的mark
使用II型RNA聚合酶的最大亚基POLR2A作为抗体进行chip_seq,识别增强子
使用组蛋白乙酰化转移酶P300作为抗体进行chip_seq,识别增强子
通过对chip-seq数据进行分析,鉴定出了非常多的增强子序列。在此基础上,进一步提出了超级增强子的概念,将增强子富集的区域定义为超级增强子,识别的方法如下
首先利用chip数据识别到增强子区域,然后对增强子区进行合并, 距离在12.5kb范围内的增强子合并为一个区域,最后将合并后的区域和未合并的区域根据某种score进行排序,画出第三步的图,将斜率在1以上的区域称之为超级增强子。
目前增强子和超级增强子也有对应的数据库出现,在后续文章中会详细介绍。
·end·
—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—
扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!
chip_seq在增强子研究中的应用相关推荐
- python类的使用的生物学应用_当AI遇到生物-深度学习在生物研究中的应用案例列表...
有可能改变未来的一项技术之一是基因科技,据麦卡锡去年发布的一份报告,预计到2025年,全球将会累计产生10亿人次的全基因组数据,而检测基因的成本将下降到接近为0.考虑到每一个人的全基因组数据将会达到1 ...
- 一项横断面人群研究中比较放射学阴性的中轴脊柱关节炎患者与强制性脊柱炎患者之间的差别...
原文 译文 Patients with Non-Radiographic Axial Spondyloarthritis Differ From Patients with Ankylosing Sp ...
- iMeta:德布鲁因图在微生物组研究中的应用(全文翻译,PPT,视频)
德布鲁因图在微生物组研究中的应用 Applications of de Bruijn graphs in microbiome research DOI: https://doi.org/10.100 ...
- 中大李文均团队在氮循环功能基因的生物地理学分布格局研究中取得进展
中山大学生命科学学院李文均教授团队在氮循环功能基因的生物地理学分布格局研究中取得进展 稿件来源:生命科学学院 | 编辑:郑龙飞.王冬梅 | 审核:夏瑛 | 发布日期:2021-11-24 | 阅读次数 ...
- Cell子刊:建立因果关系-合成菌群在植物菌群研究中的机会
Establishing Causality: Opportunities of Synthetic Communities for Plant Microbiome Research 建立因果关系: ...
- BBI综述:在微生物组研究中使用宏转录组
在微生物组研究中使用宏转录组 Use of Metatranscriptomics in Microbiome Research https://doi.org/10.4137/BBI.S34610 ...
- BBI:Eran Elinav组综述在微生物组研究中使用宏转录组
在微生物组研究中使用宏转录组 Use of Metatranscriptomics in Microbiome Research https://doi.org/10.4137/BBI.S34610 ...
- CHM综述:建立因果关系,合成菌群在植物菌群研究中的机会
本文"宏基因组"公众号原创.编译作者:小钢蛋,编辑:metagenome Establishing Causality: Opportunities of Synthetic Co ...
- 中科院遗传发育所发表“重组菌群体系在根系微生物组研究中应用”的重要综述...
新闻稿 中科院遗传发育所发表"重组菌群体系在根系微生物组研究中的应用"的重要综述 微生物学权威杂志<Current Opinion in Microbiology>杂志 ...
最新文章
- tensorflow与pytorch区别
- Catalyst 4000 6000配置经验谈(一)
- windows下安装nodejs、webpack及打包步骤
- 阳台花园不只美丽-东方美琪·安琪:身心健康谋定心灵升华
- 移动零—leetcode283
- elasticsearch_script_02
- krsort_PHP krsort()函数与示例
- 机器学习线性回归_机器学习实例--线性回归
- 设计模式:单件模式(Singleton Pattern)
- .NET 中的Cache
- 细说分布式Redis架构设计和那些踩过的坑
- 教务管理系统数据表关系图_Web技术——简易班级管理系统(框架)
- 硬件基础知识-二极管基础
- mysql lob 操作_Oracle中LOB 处理
- Drools决策表的使用
- Android 红外遥控器实现
- AI数学基础(2)--- 霍夫丁不等式
- Python的import this 惊喜彩蛋:Python之禅(The Zen of Python)
- HBase的compact分析
- c51语言中数据的存储类型,C51-数据存储类型