目前日期文章:201607 (4)

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過去的研究顯示,基因表現調控的方式與 DNA甲基化以及 histone modification 有重要的關係,但它們彼此之間是如何透過交互作用而調控基因表現卻不是十分充分的被研究。DNA的甲基化現象是經由 DNA methyltransferase 將甲基經催化反應標誌在 DNA 上,通常能抑制轉錄作用;而histonemodification 後能改變 chromatin 結構進而影響基因表現,其中由 Polycomb-repressive complex 2 (PRC2) 中的 histone methyltransferase EZH2 催化 H3K27 甲基化形成的 H3K27me3,科學家們發現總是可在一部份被抑制的基因 promoter 上觀察到,因此,H3K27me3可能也與抑制基因表現脫離不了關係,在過去研究中也一直認為  PRC2  H3K27me3與抑制基因表現具關聯性 (圖一)

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圖一、各種催化 H3K27 甲基化的組蛋白最終造成終止轉錄反應

在癌症方面的研究,時常被提到與不正常的基因調控相關,若抑制 cancer cell 形成的基因,其 CpG island (CGI) promoter 被不正常的甲基化後抑制基因表現,可能為造成多種癌症的生成的原因之一。基於以上理由,科學家嘗試使用次世代定序中的 ChIP-bisulfite sequencing (ChIP-BS-seq),分析 normal 以及cancer cell的差異,針對 H3K27me3 附著 DNA 位置,企圖了解 H3K27me3 與其附著 DNA 甲基化之間的關係。步驟為:免疫沉澱回收後,進行一般 ChIP –seqlibrary 的製備過程直到 ChIP DNA 兩端接上 adapter,然後再使用 sodium bisulfite 進行 C-T 轉化,轉化後的單股 DNA 進行 PCR 放大完成 library (圖二),由於 adapter 是完全被甲基化的設計,因此不用擔心被轉化的問題。定序後,我們可以將資料與不進行bisulfite 處理的 ChIP-seq 資料進行比較,也可以進一步在 cancer cellnormal cell彼此間,進行差異性的比較。

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過往我們進行RNA-Seq時,會使用RPKM或是FPKM來代表某個gene或是isoform的表現量多寡。可是當我們想要比較不同次實驗內的某個基因,其表現量相較於「整體基因表現」而言,是否維持在「固定比例」時,便無法使用這樣的計算方式。因此Wagner et. al. 在2012年的時候提出TPM (Transcript Per Million) 的概念來補足這個缺點。我們將利用以下的表格來進行FPKM以及TPM之間的解釋以及比較。

假設某個生物具有4個基因,分別為A, B, C, D。然後我們做了3次的RNA-Seq實驗,將獲得的reads與每個基因進行比對,其比對的數目如下表所示。

 

Replicate 1

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近幾年定序技術的發展迅速,越來越多人使用次世代定序(NGS)進行基因檢測,試圖找尋個體中基因的變異,藉此來了解未來患病的風險或是患病的原因;如何詮釋基因上的變異,是當今最重要的課題之一;由下圖 (Fig. 1)預估的數值,在NGS的費用上,成長最多的有三項,分別是 Biological interpretation、Data Management與Experimental design;反之,定序所佔的比重下降許多,從百分之30下降到百分之5。簡而言之NGS是未來的趨勢,而Biological interpretation (詮釋)、Data Management與Experimental design又是趨勢中的趨勢,很難忽視其重要性。

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Fig 1. NGS 費用所佔比重變化。 Source: Yale University; Frost & Sullivan

然而,在biological interpretation尚未有一個統一且適用性高的標準,因應這樣的情況,2013年美國醫學遺傳學暨基因體學學會(ACMG, American College of Medical Genetics and Genomics)與分子病理學學會(AMP, Association for Molecular Pathology AMP)探討如何解讀新一代的定序技術之基因檢測結果,並將其結論與建議,整理成" Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants",並發表在2015年5月的《Genetics in Medicine》上,這個標準可運用在各類孟德爾遺傳的基因檢測項目上 (註1),並將其變異進行分類與結果詮釋。全文大約可以分為兩個部分,一個部分是所需要注意的事項,例如,文獻引用、data base 與predict software使用,第二個部分是判斷準則與計分方式,將變異點位的證據加成並權衡後,再將變異點位的類型分為Pathogenic(致病)、Likely pathogenic (可能致病)、Uncertain significance (不明確) 、Likely benign (可能良性)與Benign (良性)總共5種類型。這兩個部分相輔相成,判斷準則與記分方式必需要基於的一個部分的原則,才能夠有準確的判斷結果。

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美國癌症基因體圖譜計畫TCGA ( The Cancer Genome Atlas ) 是由 美國國家癌症研究所National Cancer Institute (NCI) 與 國家人類基因體研究所National Human Genome Research Institute (NHGRI) 從2005年開始共同合作的一個大型研究計畫。此計畫大規模地蒐集特定癌症病患的相關臨床記錄、腫瘤組織以及相對應正常組織,進行定序以及生物資訊分析,整合資料並公開定序資料與分析結果於官方網站供大家瀏覽及下載,利於世界各地的科學家、研究人員或是學術單位取得使用。其目的是希望流通知識、促進研究,並打造完整的癌症基因組資訊,助於癌症的預防、診斷與治療。

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TCGA至今已經蒐集逾11,000個癌症病患以上的資料、33種不同的腫瘤型態、其中更包含10種較罕見的癌症、並以7種不同的資料型態紀錄,總資料量更超過2.5 petabytes。TCGA包含著豐富多元的資料,使用TCGA資料做研究、寫論文的人也越來越多。下面我們將以簡易圖文示範如何下載資料。

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