该数据库包含了大量的ChIP-seq数据,并且提供了三个主要功能:预测特定蛋白质的表观基因组档案,推断其在转录调控中的作用;比较两个蛋白质的表观基因组图谱,预测它们之间可能的协同调控活动;以及通过筛选所有已知蛋白质来发现以前未被探索的共调控蛋白对。QHistone通过机器学习模型对大量的ChIP-seq数据集进行训练,能够准确...
在分析方法上,首先对所得增强子进行连接,在基因组范围内,如单个增强子间距离在12.5 kb 范围内,则合并为一个增强子,即缝合增强子(Stitched enhancer)。缝合增强子和其余的单个增强子按照ChIP-seq所测信号水平的强度排序,绘制一张曲线图,该曲线上斜率为1 的切线的切点所得的信号值为区分超强增强子和普通增强子之间的阈值...
通过这个例子我们可以看到，如果想要筛选一个转录因子结合的启动子是什么，可以用ChIP-seq的方法，筛选出来之后验证某个具体的启动子是否是该转录因子的靶启动子，用到的方法是ChIP-qPCR（本文献中写的是ChIP-PCR）的方法哦！5.3ChIP-seq研究核小体定位图谱 核小体定位影响转录因子（TFs）的结合位点和基因表达。对...
(ChIP-seq) 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。将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-Seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打...
本研究通过对结直肠癌组织(肿瘤组织和癌旁组织)进行全基因组水平上的多组学测序(ChIP-seq、RNA-seq、全基因组测序),提供了结直肠癌临床组织的全面的活性增强子图谱,通过实验鉴定出10多个超级增强子在结直肠癌中的作用,发现调控PHF19和TBC1D...
通过ChIP-seq实验获得的表观遗传信息来定量推断基因表达水平,人们已经开发了各种基于机器学习的方法。例如,(1)将线性回归模型应用于启动子位点的组蛋白修饰富集,以预测CD4+T细胞中的基因表达;他们利用了19个组蛋白修饰,表明只需3个启动子位点修饰就足以模拟基因表达[1]。(2)运用非线性模型(如多元自适应回归线条(MARS...
将染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）测定的21个ABA相关转录因子在单个时间点的差异结合（DB）与来自时间序列RNA测序（RNA-seq）数据集的差异表达基因相结合，作者分析了转录因子的DB与靶基因的差异表达（DE）以及多TF结合的组合效应。这些数据集还为构建ABA TF网络和预测对ABA反应和相关环境胁迫重要的基因和顺式调节...
在ChIP的基础上,用二代测序检测ChIP实验的DNA产物,将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打下基础。 本期易基因小编为您介绍ChIP-seq的主要研究方向、研究思路(前期探索性实验、数据挖掘思路、下游实验设计)、并聚焦ChIP-...
图1 ChIP-seq流程 什么是motif分析? Motif是一段有特征的典型DNA短序列,中文翻译称为基序或模体,拥有生物学功能的保守性,包含特异性的结合位点,涉及某一个特定生物学过程。motif分析就是解析目标区域具有保守性的DNA结合位点,鉴定这些位点与靶基因之间存在的相互作用关系,从而更好地研究某一疾病发生发展的分子机制。