Finding Enriched Motifs in Genomic Regions (findMotifsGenome.pl) 在指定区域做motif enrichment,大大降低了假阳性. MEME也可以做,但是设定更加复杂. 转录因子的表达具有高度的组织特异性,而且已知的TF只有1000多个,基因有30000多个,所以一个TF的靶基因可能有几百个,而且具有高度的时空组织特异性. 实验的方法就不说了,可靠.成本高.耗费劳力. 以下只说高通量数据的预测方法. 最简单的预测就是基于基因表达,c

做生物的想发文章怎么办?转录调控来解析(huyou)! 最简单的情形: 1. 我在研究一个非常重要的基因A,功能已经做得差不多了,现在想深挖,第一步就是想知道哪个转录因子调控这个基因A: 2. 我发现了一个新颖的转录因子B,非常想知道这个TF到底在调控哪个基因. 研究方法不过几种: 1. RNA-seq分析差异基因,间接推测调控的转录因子. 2. 基于大量的ChIP-seq公共数据挖掘,用TF的抗体抓TF,同时抓下来TF结合的DNA,提取DNA,测序,就知道TF结合了哪些DNA,推测DNA附近的

scRNA-seq做完该做的QC.normalization.imputation.clustering.trajectory和integration,就会开始做转录调控的分析了. 核心就是围绕着TF转录因子做文章 预测TF的靶基因 鉴定regulon 大部分都是高通量的预测,准确性有待论证,需要很好的实验验证设计. 预测的工具不要太多: MARINa — Andrea Califano - paper SCENIC 什么是regulon? 这是一个高通量测序后发明的词,其实就是被同一个调控元件

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al 转录的调控 原核生物的转录调控 一.转录调控原理 1.基因表达由调控蛋白控制 激活因子 activator 抑制因子 repressor 它们通常都是DNA结合蛋白 2.大多数的激活因子和抑制因子在转录起

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如

侧翼区(flanking region) 根据维基定义:The 5' flanking region is a region of DNA that is adjacent to the 5' end of the gene. The 5' flanking region contains the promoter, and may contain enhancers or other protein binding sites. It is the region of DNA that is

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

长链非编码RNA(lncRNA) 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_909da11301010bkz.html     长链非编码RNA(lncRNA)是一类转录本长度超过200nt的RNA分子,它们并不编码蛋白,而是以RNA的形式在多种层面上(表观遗传调控.转录调控以及转录后调控等)调控基因的表达水平. lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”,是RNA聚合酶II转录的副产物,不具有生物学功能.然而,近年来的研究表明,lncRNA参与了X染色体沉默,基因组

1.摘要 群居性的进化是进化的主要过渡之一,但其背后的基因组变化是未知的.我们比较了10种蜜蜂的基因组,它们的社会复杂性各不相同,代表了社会进化中的多种独立过渡,并报告了三项主要发现. 第一,许多重要的基因显示出中性进化的证据,这是随着社会复杂性的增加而放松选择的结果. 第二,没有单一的通往群居社会的路线图;社会性中的独立进化过渡具有独立的遗传基础. 第三,尽管这些转变在细节上明显独立,但它们确实具有类似的一般特征,包括受约束蛋白质进化的增加,伴随基因调控潜力的增加,以及转座因子多样性和丰度的减

Dana Pe'er Lab of Computational Systems Biology Dana Pe'er是哥伦比亚大学生物科学系的副教授,被认为是计算系统生物学的主要研究人员之一.Dana Pe'er的研究重点是理解分子网络的组织,功能和进化,特别关注的是遗传变异如何改变调控网络,以及这些遗传变异如何导致癌症. 教育背景: bachelor's degree --- 耶路撒冷希伯来大学(Hebrew University of Jerusalem) --- mathematics -

研究可以做得很浅,查查genecard数据库,从数据库里找找motif,用工具跑跑target gene,构建一下基因调控网络GRN. 研究也可以做得很深,了解一个物种里面有哪些transcription factor families,这些转录因子各自是如何发挥作用的,这些家族是如何归类的,各自有什么特性. TRANSCRIPTION FACTORS: Structural Families and Principles of DNA Recognition[非常古老的综述1992年,也非常有

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional

Resetting histone modifications during human parental-to-zygotic transition 人类亲本-合子转变中组蛋白修饰重编程 sci-hub MARINa (MAster Regulator INference algorithm) MARINaMARINA (Master Regulator Inference Algorithm) MAster Regulator INference algorithm (MARINa), de

要做就做深做精! Everything needs good justification. The interpretation should be biologically and statistically sound. shit 做生信,等级确实是真实存在的,初级的就是没有什么想法,别人做什么我模仿着做一下,就是科技服务大部分的客户:中级的就是一个新东西出来了,我正好去抢某个点,典型的就是某些数据库,eRNA出来了,我就去数据挖掘搞个数据库:高级的就是会讲故事的,想法很好,能不断创新,对科

解读生命密码的基本手段 ——DNA测序技术的前世今生 任鲁风  于军 (中国科学院基因组科学及信息重点实验室,北京基因组研究所) DNA(脱氧核糖核酸)和RNA(核糖核酸)是生命体的两种最基本组成物质,其序列的组成和变化造就了形形色色的生命世界.这两种承担了生命体遗传信息载体功能的物质,一方面在生命的不断繁衍中保持了各个物种的独特面目,另一方面又通过不断的演变改变着自身性状,同时又影响着与之相关的物种,这一规律在生命科学领域被归纳为“中心法则”.笼统而言,几乎全部的生命现象均来源于A.T.C.G

生物医学大数据 Methyl-SeqDNA的甲基化图谱 DNase I-Seq全基因组染色质DNA的开放程度.非基因编码区的调控元件的分布 DNase I高敏感位点:基因处于转录活性状态时,其染色质结构处于相对松散的状态,DNaseⅠ易于接触到染色体DNA,这个区域的DNA对DNase I敏感性就比无转录活性的区域高 eg:小鼠和human比对有同源性,OR gene family DNase I图谱技术 传统方法:Southern blot 细胞核提取--核酸酶提取---富集--识别 Sout

生物信息学-基因表达分析 为了丰富中心法则,研究人员使用不断更新的技术研究lncRNA的方方面面,其中技术主要是生物学上的微阵列芯片技术和表达数据分析方法,方方面面是指lncRNA的位置特征. Background:根据中心法则,发现DNA与RNA与protein之间的关系,此时认为找到的RNA全部用于编码protein,但是实验结果中:非编码RNA含量高,而coding区只占很少的一部分.研究非编码RNA,发现noncoding与protein expression有关,所以总思路变成了研究n

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因. 染色质免疫共沉淀(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP),是研究体内蛋白质与DNA相互作用的经典方法. 想要获得理想的ChIP结果,选择适合的抗体固然很关键,ChIP 流程中所有步骤也很重要.本文对ChIP实验之前的准备.获得理想ChIP结果步骤.ChIP的qPCR定量分析和ChIP案例分析进行总结,希望帮助到正在做ChIP实验和qPCR定量分析的您. 开始 ChIP 之前要考虑三件事 (1)为您的实

RNA-seq这个工具该什么时候用?ATAC-seq该什么时候用?有相当一部分项目设计不行,导致花大钱测了一些没有意义的数据. 还是在中心法则这个框架下来解释,这是生物信息的核心.打开华大科技服务官网梳理一下现在到底都有些什么测序技术: 全基因组测序和重测序 - 组装以及寻找变异 (外显子和目标区域测序) RNA-seq测序 - 基因表达 (smRNA,lncRNA,circRNA,PB全长,可变剪切) 甲基化测序 ChIP-seq和ATAC-seq 蛋白组 - 所有蛋白的变化 代谢组 - 植物