这个区域适合捕捉远程调控元件的影响,这些元件可能通过染色质环的方式与TSS区域接触,从而调控基因表达。 远程调控:有些基因的表达受到远距离调控元件(如增强子)的显著影响,这些调控元件通常位于TSS附近的几千到数万碱基对之内。 全面调控分析:为了更全面地了解基因调控网络,研究者可以使用较大范围的上下游区域(如TSS+/-...
基因网络是由大量的基因构成的,这些基因间又存在着复杂的相互作用,这种相互作用是通过他们所产生的蛋白质水平来呈现的,进而构成了基因调控网络。其可以简化成有向图表示。 如何理解基因调控网络图? 基因调控网络通常由边线连接的节点构成,其中“节点”表示生物体内参与基因表达过程的蛋白质、基因或者代谢物等生物分子,“...
基因调控网络分析方法可以分为两个主要方面:实验方法和计算方法。实验方法主要包括基因组学技术、表观遗传学技术以及蛋白质相互作用技术等。计算方法则是通过数学和计算机算法对实验数据进行分析和解读。 一、实验方法 1.基因组学技术 基因组学技术是研究生物基因组的整体结构、组成和功能的一门学科。其中,包括基因测序...
SCENIC会生成int和output两个文件夹,int存放中间结果,如基因相关系数矩阵、GENIE3调控网络文件、regulon和靶基因的信息以及AUC活性矩阵等;这些文件可以进行进一步可视化,例如可以导出regulon和靶基因在Cytoscape等中绘制网络图。 图2 SCENIC分析结果 Output文件夹存放主要的输出结果,如转录因子调控活性热图和对应的二进制的热...
基因调控网络分析可以分为三个基本步骤:数据预处理、网络构建和网络分析。 1. 数据预处理 数据预处理是基因调控网络分析的第一步。它涉及到对原始基因表达数据进行清洗、标准化和归一化等操作。清洗包括去除噪声、修复缺失值和筛选高质量的基因表达数据。标准化和归一化是为了消除不同实验条件和平台的差异。常用的数据...
组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异,转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络(GRNs)决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义,并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性...
第一种是单独使用单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据。 第二个是使用测序 (ATAC-seq) 整合 scRNA-seq 数据和来自 Assay for Transposase Accessible Chromatin 的染色质可及性概况。IReNA 执行模块化调控网络,以揭示模块之间的关键转录因子和重要调控关系,提供有关调控机制的生物学见解。
二、基因调控网络的构建方法 基因调控网络的构建通常包括数据采集、数据预处理、调控关系挖掘和网络可视化等步骤。 1.数据采集:基因调控网络分析通常基于高通量测序技术生成的转录组数据,包括RNA-seq和微阵列数据等。这些数据可从公共数据库如Gene Expression Omnibus (GEO)、The Cancer Genome Atlas (TCGA)等获取。 2...
基于eRegulon富集分数的降维分析成功将主要的生物细胞状态区分开来(图2a)。SCENIC+鉴定出53个激活eRegulons,共靶向23,470个区域和6,142个基因。89%的基因有1-10个预测增强子,49%的增强子被预测最有可能调控最近的基因(图2b)。 SCENIC+重现了经典转录因子调控网络,包括B细胞(EBF1、PAX5和POU2F2/POU2AF1)、T细胞...