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作者:李覺白/有勁生物科技
 

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作者:沈淑華/有勁生物科技
 

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作者:洪郁豪/有勁生物科技
 

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作者:洪郁豪/有勁生物科技
 

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有人透過生物電阻分析儀器估算身體年齡,也有人可以透過膚質檢測計了解肌膚的狀態,目的都是要了解老化的情形,並了解自己是否保養得宜,更重要的是從古迄今,人們害怕變老、害怕死亡及好奇壽命的長短。科學家抽絲剝繭深入的探索並揭露生命的秘密,影響老化的機制,可能包括了DNA本身衰老 (senescence)、端粒縮短 (telomere shortening)、基因表現改變等等。基因外修飾被視為影響基因表現的重要角色,基因外修飾的特點是不會改變DNA本身之序列,而是透過DNA甲基化、histone acetylation等方式,去影響基因的表現。
DNA甲基化在基因體上的總量以及在特定的某些位點的變異程度,會隨著生命週期的發展而有所改變。在新生兒血液中,發現DNA甲基化的量低於各個生命期並在出生後的第一年,DNA甲基化才會開始增加。而增加的位置通常發生在CpG island shores and shelves、enhancers、promoters lacking CpG islands。兒童及青少年的相關研究較少,因此DNA甲基化程度,仍不是很清楚。在成人期則在血液及腦部中,發現DNA甲基化快速增加並且穩定下來,且隨著年紀增加,個體差異會越來越大。成人後期,血中DNA甲基化程度會隨著老化的增加而降低,然而,更深入分析時則發現,原先甲基化較低的區域,如與啟動子(promotor)有關的CpG islands,會隨著老化而增加DNA甲基化,相反的,原先有較高甲基化的區域,如intergenic nonisland CpGs 則是傾向失去甲基。

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   2014年的6月初,由美國非營利組織 The ALS Association(美國漸凍人協會)發起的「冰桶挑戰」,於社交網路上讓許多知名人士接力響應,為肌萎縮性脊髓側索硬化症(Amyotrophic lateral sclerosis,簡稱ALS)的研究募集到了資金,也讓人們重新認識這種罕見疾病。這種疾病通常被稱作葛雷克氏症(Lou Gehrig’s disease)。目前,美國大約有3萬人患有ALS,在台灣也約有1千多人患有ALS,罹患ALS患者的脊髓、腦幹或大腦運動皮脂的運動神經元會慢慢退化,造成全身肌肉無力、萎縮,最終會導致患者徹底癱瘓,但患者的思維仍會保持敏捷。確診後,患者的壽命通常只有兩到五年。也有少數的病人能存活超過50年,例如世界知名理論物理學家霍金現年已經73歲,但他於21歲時就被診斷罹患了ALS。
 
ALS的患者可分為家族性遺傳偶發性的患者,其中有約10%的患者為家族遺傳性ALS患者,已知約有13個基因與基因座發生缺陷的相關效應。(可參考中華民國運動神經元疾病病友協會的介紹)。

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何謂ChIP-Seq?
ChIP–seq ( Chromatin immunoprecipitation sequencing )是指染色質免疫沉澱後,所獲得的DNA片段進行高通量定序,並將此片段利用生物資訊的軟體對回至基因體,可以瞭解DNA-binding proteinshistone modifications的狀況,進而得知染色结合的調控因子的相互作用關係。

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    DNA 的甲基化現象 (DNA methylation) 是表觀基因體機制 (epigenetic mechanism) 中的一種,其對於真核生物基因調控而言是非常重要,真核生物基因的 5’ 端,常可見到高密度的雙鹼基 C-G 存在,其被稱為 CpG islands,而其中大約有 2-7%的胞嘧啶 (Cytosine),藉著 DNA 甲基轉移酶 (DNA methyltransferase) 作用下被甲基化。另外,在原核生物中,DNA 甲基轉移酶主要的功用是用作保護自己 DNA的手段,以避免遭受內生的限制酶剪切,而利用限制酶對付外來侵略性的 DNA,而在真核生物中,也有藉由 DNA 甲基化來避免 retrovirus 表現的防禦機制被報導過,但無論如何,最主要的功能還是在於調控基因表現為主。

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之前我們探討了兩種會造成組裝過程產生錯誤結果的因素,這次我們要再來探討第三種因素。
3.重複區域Repeat region
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目前 De Novo 序列組裝演算法有兩種, 一種稱為 overlap-layout-consensus , 簡稱 OLC. 另一種則是 de-bruijn-graph , 簡稱 DBG.

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當我們想要研究一個物種,可是卻發現這個物種的序列資料 (DNA or RNA) 並不存在於世界上現有的資料庫。當我們遇到這種情況,便可以利用 NGS 的資料來進行所謂的 de novo assembly,藉此幫助我們獲取此物種的序列內容。而一個常見的 de novo assembly 流程概念如下:
 
上圖表示將 NGS 的定序資料隨機抽取出兩條 reads (紅色線條),觀察此 reads 的尾端序列是否相同。如有某區域相同(藍色序列),則將此區域的序列合併連結起來,最後獲得一條更長的序列。透過這樣不斷的重複尋找,最終我們便可以將 reads 的資料還原回 genome 序列。
上述的過程是一個理想狀態,然而事實上有許多因素會造成我們組裝困難,我們將這些因素條列如後:

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NGS 技術近年來協助科學家解開許多以往醫學上無法破解的謎團,其中包含致病分子機轉、感染性微生物特性及流行病學等,也使得科學家對於醫學的治療及預防提出許多新穎的想法,除此之外,在臨床分子診斷技術上,科學家及醫師皆認為 NGS 技術未來勢必可以成為診斷的利器。然而,NGS技術所提供的資訊,在實際臨床上似乎少有病患直接受惠的案例,直到2011年獲得普立茲獎的一篇文章報導以 Exome sequencing 協助醫師解救一名叫做Nicholas Volker的4歲小孩故事1,並且此案例被發表在 Genetics in Medicine2
Nicholas Volker首先在其肛門附近不明原因地出現許多簍管,使得排泄物不斷湧出,並且出現感染發炎現象,為防止致命性的細菌感染及傷口惡化,醫師對Nicholas Volker做了結腸造口術,期望他的傷口能夠免除自體排泄物的感染,但出乎意料之外的事情發生了,就在結腸造口術的位置出現新的簍管且有嚴重的發炎現象,而這些發炎的區域漸漸地侵襲Nicholas Volker的整個大腸(圖一),使得醫師不得不切除小孩所有的大腸,然而,不久之後小腸也開始出現簍管及發炎的現象,Nicholas Volker的體力越來越糟,若不快速找出病因,尋求有效的治療方法,生命可能不保。

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