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DNA 的甲基化現象研究一直以來是個熱門的話題,脊椎動物最常發生在CpGCytosine的五號碳上,植物或是哺乳類動物幹細胞上則常見發生在 CHGCHH上。當甲基化的位置在promoter上時,通常會 down-regulate 下游基因表現,這種基因調控的功能,與多種細胞分化、抗腫瘤基因、生長發育等等相關。

近年來使用次世代定序儀技術發展了數種研究DNA 的甲基化現象的方式,分別是使用 Bisulphite conversion 特性進行全基因體定序的 whole-genome bisulphite sequencing (WG-BS)、使用 probe 附加 target enrichmentbisulphite sequencing (Targeted-BS)、使用抗體針對甲基化區域做免疫沉降的 methyled DNA immunoprecipitation sequencing (MeDIP-seq)及將 Bisulphite conversion 特性與抗體做免疫沉降混合的 methyled DNA immunoprecipitation bisulphfite sequencing (MeDIP-BS) (圖一)

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圖一、四種在次世代定序儀上研究 DNA甲基化現象的實驗流程。

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現今次世代定序蓬勃發展,RNA-Seq儼然成為測量基因表達的標準,並且是經常被應用於人類疾病研究的重要技術。

基因表達定量牽涉到定序序列與已知的基因組或轉錄組參考序列比對。而量化的準確性依賴於經過生物資訊工具分析後,定序序列是否產生足夠且獨特的訊息進而能精確地對上參考序列。

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圖一、12種分析方法組合

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每當看到電視上許多藝人凍齡的樣貌,是否一股羨慕的心情油然而生呢?擁有一張年輕的面孔是自古以來人類的慾望之一,因為外在可以大致反映出一個人的健康狀況以及生活情形,而將脆弱的一面隱藏起來則是動物的本能,透過外表就能增加生存的時間和空間,大家何樂而不為。對於看起來年輕這件事一直缺乏分子生物學上的證據,直至今年,一個由多國組成的研究團隊在知名期刊〈Current Biology〉上首次發表基因與感知年齡的關係,該團隊共評估超過4000張歐洲人的全臉照,每張經由數十人判斷後得出感知年齡並取得平均值,再對這些照片的主人做基因定序,發現具有MC1R基因變異的人群,其年齡相較於未攜帶者平均高出一至兩歲,排除掉受試者的年齡、性別、膚色和日曬損傷等的因素後,MC1R變異仍有顯著的影響。

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MC1R基因的功能之一是在黑色素合成過程上扮演一個重要的角色,但在不同日曬程度下,變異造成的年齡差依然存在,因此,MC1R變異造成看起來較老的原因有待繼續研究下去,文中提及或許跟氧化傷害及免疫反應有關,並藉此影響著感知年齡的大小。值得一提的是,西方人被發現較易攜帶MC1R基因變異,也許這是為什麼同齡的西方人面貌相較於國人來的成熟。

儘管基因可以決定先天上的樣貌,帶有MC1R基因變異的人可能就會比正常人來的老,但透過後天的努力可以減緩或阻止這樣的結果發生,該群人雖說會較易受到環境的傷害而造成視覺上看起來較年長,只要避免過度日曬或接觸刺激因子、做好保養、控制飲食及適度運動等,對於外貌都會有一定程度的影響,所以,接受你的基因吧!

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如何精確的利用NGS定序資料來偵測腫瘤細胞的染色體變異一直是一個非常重要的課題。一篇在2016發表在NAR的論文裡,作者開發了一個工具VarDict,使得研究者在進行腫瘤突變偵測的過程中能夠更加順利。

一般來說,常見的腫瘤細胞變異不外乎以下幾種:Single nucleotide variant (SNV)、Multiple nucleotide variants (MNV),Insertion,Deletion,complex variant、Structural variants (SV)。目前大家比較常用的variant calling軟體,例如:GATK、FreeBayes、VarScan,則是設計來針對SNV 以及small insertion and deletion進行偵測,至於複雜的變異型態 (complex variant)則是沒有包含。然而抑癌基因,例如 TP53, PTEN, BRA1/2, RB1, STK11, NF1…等等,經常包含了大片段的frameshift insertion and deletion或者是complex variant以及SV,就經常會被偵測軟體給遺漏。

除此之外,那些屬於低頻率變異 (low allele frequency mutations)往往讓研究者更感興趣。不僅僅是因為在腫瘤細胞中,那些佔有量極小但卻帶有特殊變異腫瘤細胞很有可能帶有抗藥性之外;目前最熱門的ctDNA (circulating tumor )DNA也需要進行低頻率變異的偵測。要完成這樣的偵測,我們往往會採用深度定序 (>5000X)。然而大部分的軟體遇到這樣的深度定序,為了避免使用運算資源及時間,往往會採用所謂的downsampling的方式,亦即將本來的定序資料進行隨機採樣來降低資料量。而這樣的過程會減少偵測靈敏度 (sensitity),而與當初的目的相違背。

為了解決以上的問題,VarDict採用了數種方法來解決。筆者在此條列幾項比較重要的特色:

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對微生物而言,人體表面的皮膚就是一個擁有多樣棲地的完整生態系統。這些微生物像是細菌、真菌及病毒等,大多對人體無害或是有益,但有少部分微生物會造成粉刺、乾癬或是溼疹等常間的皮膚病。現在我們已經知道有些皮膚病好發在特定位置是因為致病病菌對生存環境的偏好所導致,例如導致濕疹的病菌偏愛潮濕的環境,而導致乾癬的病菌喜愛乾燥,所以濕疹好發在手臂或大腿的彎折處,而乾癬常在手肘和膝蓋上被發現1,2。然而,類似的生存環境在每個人身上都有,為什麼有些人皮膚上的疾病會不斷復發,無法根治,而其他人卻沒有這樣的困擾?是不是因為這些微生物不僅好發於特定位置的皮膚,對不同的個體也有不同程度的偏好?

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為了解答這樣的問題,美國National Institutes of Health (NIH)Heidi KongJulie Segre與其研究團隊歷時兩年,分別在12個健康個體的17個皮膚位置上,以月或年為單位收集了不同時間點的594個微生物樣品3。利用metagenomic shotgun sequencing的方式得到720 Gb的序列資料後,這些樣品的微生物組成一一的被鑑定出來 (更多Metagenomics的相關資訊,請見http://yourgene.pixnet.net/blog/post/114542858http://yourgene.pixnet.net/blog/post/114625352)。他們發現這些微生物群落的組成在不同個體上確有高度的歧異性,這樣的歧異性在過去被稱為微生物指紋(microbial fingerprints) 4;然而,令人驚訝的是,在經過長時間的洗浴、與他人肢體上的接觸、衣物換洗及氣候變化等環境因素的影響下,這些微生物群落在相同個體上卻能維持相似的生長位置與組成。

進一步分析這些微生物群落在不同部位的皮膚的組成穩定性,他們發現一些會分泌油脂的部位,例如背部及外耳道,擁有最穩定的細菌及真菌群落組成;此外,在一些乾燥且長時間曝露在外的部分,例如手掌,這是我們最常清洗的部位,同樣也有高度穩定的群相。相較之下,容易長時間潮濕的部位,例如腳掌,它們的組成隨著時間的推移會有較大的變化。

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