עבודה זו נתמכה על ידי NIH מעניקה כולל DP1HD087990 מ NICHD, R01HG008135 מן NHGRI. אנו מודים חברי המעבדה Zhong למשוב יקרי ערך.
תרומות מחבר: X.C., A.T.Z. מתעדכנת GeNemo על-ידי קידוד ממשק חדש ותכונות; A.T.Z. הפיק את הווידאו שבאתר מדגם; A.T.Z., X.C, ש ז כתב העיתון.

הערה: הפרוטוקול אפשר לעצור בכל מקום.
 1. כיוונון בסיסי <ol><li>קבל מיטה, פסגות בתבנית, או אישיות חשובה 7 הקובץ המכיל את הנתונים כדי להיות קלט לתוך הגנום. הקובץ אמור להיות שם סיומת &#34; המיטה &#34;, &#34; broadpeaks &#34; &#34; narrowpeaks &#34;, או &#34; אישיות חשובה &#34; בהתאמה. 
	&#8203; הערה: גרסאות אלה סוג קבצים מכווצת יעבוד גם.</li>
	<li>להשתמש דפדפן אינטרנט כדי ללכת genemo.org. בכל מערכת הפעלה יכול להריץ דפדפני האינטרנט הנפוצים ביותר צריך להיות מסוגל להשתמש GeNemo.
	<ol><li>לבחור אילו זנים כדי לחפש נגד שימוש בתפריט הנפתח. כעת מינים הזמינים כוללים אדם ועכבר.</li>
		<li>העלה המשתמש קובץ באמצעות כתובת url או של העלאה ישירה. אישיות חשובה קבצים רק עבודה באמצעות שיטת העלאת כתובת url. מיטה פסגות בפורמט קבצים עבודה עם שתי השיטות (מרווח הקבצים אין אפשרות להעלות כמו הנתונים הראשי נכון לעכשיו).</li>
	</ol></li></ol> 2. ההתקנה האופציונלית <ol><li>לספק כתובת דואר אלקטרוני בתיבה המתאימה על מנת לקבל את תוצאות החיפוש באמצעות דוא ל כאשר החיפוש נעשה. 
	&#8203; הערה: בעת חיפוש חלק גדול של הגנום ו/או כנגד מספר רב של מסלולים (ראו להלן), מומלץ כי המשתמש מספק הדואר האלקטרוני שלו/שלה, מאז החיפוש עשוי להימשך זמן רב. לדוגמה, חיפוש 100 megabase לוקח בסביבות 15 s. קישור אל תוצאות החיפוש תישלח אל כתובת האימייל כאשר החיפוש יושלם. הקישור תפוג בעוד 7 ימים לאחר השלמת חיפוש.</li>
	<li>לספק קובץ אישיות חשובה, או ייתכן שהקובץ תצוגה מרווח מכתובת url. קובץ תצוגה זה לא ישפיע על התוצאות; זה רק יוצג לצד התוצאות.</li>
	<li>לציין טווח חיפוש (כולל את העמדות כרומוזום, זוג בסיסים) בתיבה המתאימה.
	<ol><li>לפרט את הכרומוזום, זוג בסיסים, והסיום זוג בסיסים.</li>
		<li>שימוש &#39; chrN &#39; עבור התבנית כרומוזום, איפה &#39; N &#39; הוא המספר/אות כרומוזום (1, 2, &#8230; X או Y). עבור זוגות בסיס, פשוט הקלד את המספרים.</li>
		<li>כוללות רווחים בין שלושת הערכים, או לכלול נקודתיים (:) בין מספר כרומוזום זוג הבסיס הראשון, ו/או מקף בין שני צמדי בסיס. לדוגמה: chr1:1000000-2000000, chr1 1000000 2000000, chr1 1000000-2000000, chr1:1000000 2000000. 
		הערה: השלבים 2.1-2.3 הם אופציונליים.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg" /> איור 1 : GeNemo &#39; s בעמוד הראשי עם האזורים הדרושים למילוי. המשתמש צריך קלט את המינים, חיפוש קובץ ואת טווח החיפוש ובחר שירים שהוא מבקש לערוך חיפוש נגד. כתובת דואר אלקטרוני ולהציג קבצים אופציונליות. <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg" target="_blank"> אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
 3-בחירת הנתונים <img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg" /> איור 2 : חלון בחירת המסלול. זה הציף למעלה על-ידי לחיצה &#34; בחירת הנתונים &#34; לחצן בעמוד הראשי. . הנה, למשתמשים לבחור מסלולים כדי לחפש קובץ הקלט נגד. חלק מהרצועות שכבר נבחרו על-ידי ברירת המחדל. <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg" target="_blank"> אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
<ol><li>לאחר לחיצה על לחצן הבחירה נתונים, לבחור אילו סוגי מסלולים כדי לחפש נגד (קרי, כדי להוסיף לשאילתה). האוסף המסלול כולל datasets שונים רבים של מעבדות ברחבי העולם-
	<ol><li>כמו ברשימת הרצועות ארוכה למדי, ייתכן שמשתמשים ירצו להשתמש לחצן המסנן (בחלק העליון) כדי להקל על בחירות. רצועות עשוי להיות מסוננות לפי ניסוי, רקמות, תאים בטור ו/או במעבדה</li>
		<li>ישנם חמישה כפתורים בתחתית כדי לסייע לבצע בחירה במסלול: בחר הכל, בטל בחירה, הוספה, מסנן, המנועים.</li>
		<li>בחר הכל &#34; ו &#34; תבחר &#34; מאליהן.</li>
		<li>&#34; Add &#34; הלחצן מוסיף שירים שנבחרו כעת השאילתה. הוא משמש שער לוגי &#34; או &#34;. שימו לב כי בחירת את המסננים מעל (למשל, מסוימים ניסויים, רקמות, שורות תאים או מעבדות) לא להוסיף באופן אוטומטי רצועות התואם לשאילתת החיפוש. משתמשים עליך לבחור תחילה רצועות (למשל, המוח, הכבד תחת רקמות) ולאחר מכן לחץ על &#34; Add &#34; הלחצן כדי להוסיף אותן לשאילתה. בעת בחירת שירים, שימו לב כי רק המסננים המצוינים בכרטיסיית נפתח בחלון מסנן יוחלו לשאילתת החיפוש. בחירות נוספות בכרטיסיות האחרות יהיה נשמר בחלון מסנן, אבל לא תחול על שאילתת החיפוש.</li>
		<li>&#34; מסנן &#34; לחצן שומר רק את סוגי שירים הנוכחי שנבחר בחלון מסנן שאילתה ומסירה את כל הסוגים האחרים של מסלולים. הוא משמש שער לוגי &#34; AND &#34;. בעיקרו של דבר, &#34; מסנן &#34; מאפשר הבחירה של האינטראקציה בין שתי קטגוריות של מסלולים (למשל, רקמות מסוימות עם מעבדות מסוימים). שים לב &#34; מסנן &#34; לא להוסיף את סוגי שירים שנבחרו לשאילתה אם הם לא כבר בשאילתה.</li>
		<li>&#34; אל תכלול &#34; כפתור מסיר כל סוגי שירים שנבחרו בחלון מסנן מהשאילתה. הוא משמש שער לוגי &#34; לא &#34;, באופוזיציה &#34; מסנן &#34; פונקציה. שוב, &#34; לא לכלול &#34; אינה מוסיפה רצועות כרגע לא נבחרה בחלון מסנן לשאילתה.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg" /> איור 3 : כשחלון המסנן . זה מובא על-ידי לחיצה &#34; מסנן &#34; לחצן על חלון בחירת המסלול. כאן, המשתמשים יכולים לבחור מסלולים רבים בו זמנית, עם הקלות היחסית. <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg" target="_blank"> אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
 <img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg" /> איור 4 : כיצד להשתמש בפונקציה מסנן. <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg" target="_blank"> אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
<ol start="2"> <li>לאחר הוספת הרצועות הרצוי בשאילתה, לחץ &#34; עדכון &#34; כפתור על הימנית התחתונה. זה דרוש על מנת להכיל שתי דרכים לבחירת נתונים: בחירת נתונים נפרדים רצועות או סינון/לא כולל. &#34; לאפס את התצוגה &#34; לחצן איפוס השאילתה המסילה ברירת מחדל הקשורים הכונה ביטוי של תאי גזע עובריים האדם/עכבר. 
	הערה: בחירת מסלולים בהן ייתבצע נגד דרך &#34; בחירת הנתונים &#34; הוא אופציונלי אך מומלץ להיותכי ברירת המחדל חיפוש שירים הם ככל הנראה לא מתאים למשתמש &#39; לצרכי.</li>
</ol> 4. חיפוש ותוצאות <ol><li>לחץ &#34; חיפוש &#34; כפתור לאחר בחירת הנתונים. החיפוש יכול לקחת קצת זמן.</li>
	<li>לאחר השלמת החיפוש, המשתמשים יראו תיבות שונות בעמוד התוצאות. כל תיבת מייצג מקטע בגנום שבו משתמש &#39; קובץ הנתונים s יש תבנית מתאימים בשיתוף פעולה הדוק עם אחד או יותר של המסילה המשתמש יש עליו שאילתה.
	<ol><li>אם אין לנסות גלוי, של תיבות חיפוש סוגים נוספים של שירים או עושה את טווח החיפוש יותר גדול עם אותו קובץ הקלט. דרך קלה לעשות את זה בלי משפצת את הכל הוא לחיצה &#34; &#9776; &#34; שליד הלוגו. פעולה זו תפתח את תיבה צידית המאפשרת למשתמש לשנות את החיפוש.</li>
		<li>התוצאות ייתכן ייצוא כקובץ למיטה על ידי לחיצה על &#34; הורדת קובץ מיטה &#34; כפתור בתחתית עמוד התוצאות.</li>
	</ol></li> <li>לחץ על לחצן Visualize בחלק העליון הימני של כל תיבת לדמיין את התוצאות.
	<ol><li>, ויזואליזציה פאנל על הכפולה נכון, הדברים מוצגים לרבות המידע, אשר משלבת את קובץ קלט משתמש, קובץ התצוגה אם אחד היה הכנסת, התאמת רצועות, ועוקבת כמה ברירת המחדל. את התוצאות, המשתמש עשוי להשוות datasets קדד ידוע נגד ערכת הנתונים שסופקו לחקירה נוספת. המשתמש עשוי להתייחס גם גנים UCSC לראות את ההקשר של תוצאות השאילתה. אם רצועות שורות/רקמות מרובות תאים נבחרים, המשתמש עשוי להשתמש תוצאות כאלה כדי לקבל תובנות על יחודיות רקמות של הדמיון בין הנתונים (dataset) נתון קידוד נתונים (datasets).</li>
		<li>, על תוצאות עמוד המשתמש יכול לגרור על עקבות לנוע במעלה או במורד הזרם של הגנום; כאשר סמן העכבר על נקודות הציון, המשתמש יכול להשתמש גלגל העכבר ו/או זום פנימה והחוצה.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg" /> איור 5 : עמוד התוצאות. חיפוש מסוים זה חזר 363 אזורים תואמות. מציג את האזור תואמות הראשון יכול להיעשות על-ידי לחיצה &#34; הצג &#34; הלחצן בפינה השמאלית התחתונה של כל תיבת אזור וכתוצאה מכך. על החלק השמאלי של חלון התצוגה ניתן לראות כי קבצי הנתונים שני (מסלול קלט ונבחרת) דומים אות כוח דפוס. <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg" target="_blank"> אנא לחצו כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>

<ol>
	<li>The ENCODE Project Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+integrated+encyclopedia+of+DNA+elements+in+the+human+genome.">An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome.</a> Nature. 489, 57-74 (2012).</li><li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-Resolution+Profiling+of+Histone+Methylations+in+the+Human+Genome.">High-Resolution Profiling of Histone Methylations in the Human Genome.</a> Cell. 129 (4), 823-837 (2007).</li><li>Meaney, M. J., Ferguson-Smith, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epigenetic+regulation+of+the+neural+transcriptome:+the+meaning+of+the+marks.">Epigenetic regulation of the neural transcriptome: the meaning of the marks.</a> Nature Neuroscience. 13, 1313-1318 (2010).</li><li>Roh, T. -. Y., Cuddapah, S., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+genomic+landscape+of+histone+modifications+in+human+T+cells.">The genomic landscape of histone modifications in human T cells.</a> PNAS. 103 (43), 15782-15787 (2006).</li><li>Zhang, Y., Cao, X., Zhong, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GeNemo:+a+search+engine+for+web-based+functional+genomic+data.">GeNemo: a search engine for web-based functional genomic data.</a> Nucleic Acids Res. 44, W122-W127 (2016).</li><li>Fujita, P. A., Rhead, B., Zweig, A. S., Hinrichs, A. S., Karolchik, D., Cline, M. S., Goldman, M., Barber, G. P., Clawson, H., Coelho, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+UCSC+Genome+Browser+database:+update+2011.">The UCSC Genome Browser database: update 2011.</a> Nucleic Acids Res. 39, 876-882 (2011).</li><li>Neph, S., Vierstra, J., Stergachis, A. B., Reynolds, A. P., Haugen, E., Vernot, B., Thurman, R. E., John, S., Sandstrom, R., Johnson, A. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+expansive+human+regulatory+lexicon+encoded+in+transcription+factor+footprints.">An expansive human regulatory lexicon encoded in transcription factor footprints.</a> Nature. 489, 83-90 (2012).</li><li>Sarda, S., Hannenhalli, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Next-generation+sequencing+and+epigenomics+research:+a+hammer+in+search+of+nails.">Next-generation sequencing and epigenomics research: a hammer in search of nails.</a> Genomics Inform. 12 (1), 2-11 (2014).</li><li>Storre, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Silencing+of+the+Meiotic+Genes+SMC1&#946;+and+STAG3+in+Somatic+Cells+by+E2F6.">Silencing of the Meiotic Genes SMC1&#946; and STAG3 in Somatic Cells by E2F6.</a> J Biol Chem. 280, 41380-41386 (2005).</li><li>Liu, B., Shats, I., Angus, S. P., Gatza, M. L., Nevins, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interaction+of+E2F7+Transcription+Factor+with+E2F1+and+C-terminal-binding+Protein+(CtBP)+Provides+a+Mechanism+for+E2F7-dependent+Transcription+Repression.">Interaction of E2F7 Transcription Factor with E2F1 and C-terminal-binding Protein (CtBP) Provides a Mechanism for E2F7-dependent Transcription Repression.</a> J Biol Chem. 288, 24581-24589 (2013).</li></ol>

המחברים יש אינטרסים כלכליים מתחרים לא לחשוף.

הבנה מעמיקה epigenome נדרש כדי להשיג את מלוא הפוטנציאל של רצף הגנום האנושי במתן תובנות ביולוגי חדש8. כיום ישנם רק דרכי החיפוש באינטרנט epigenomic datasets באמצעות תיאור הנתונים שלהם כותרת (קרי, מטה-נתונים)1. זה קשות מגביל את סוגי חיפוש אחד יכול לעשות עם הנתונים epigenomic. כלי חיפוש מבוסס תבנית עבור epigenomic נתונים חיוניים עבור חקר את הקשר בין סימוני epigenomic שונים, דבר שעלול להוביל תובנות חדשות ביולוגיות. GeNemo, אשר החיפושים לפי התוכן של נתונים, לא מטא-נתונים, הוא השירות הראשון מסוגו כדי להשוות בין דפוסים epigenomic נתונים שפורסמו depositories כגון קידוד מסד הנתונים עם הנוצרים על-ידי המשתמש או הורדת הנתונים (dataset)5. זה מסמן את תחילת הזמינות של כלי חיפוש epigenomic שנגיש נרחב חוקרים ברחבי העולם בדיוק כמו כלי חיפוש מבוססי טקסט רצף הפך לנפוץ בשנות ה-90. כיום, ישנם אין חלופות עבור כלי מבוסס תבנית חיפוש מקוון עבור epigenomic נתונים שאינם GeNemo.
דוגמה אחת פוטנציאליים של שימוש GeNemo היא לחפש את השינויים היסטון הופעה משותפת וסימוני epigenetic נוספים עם הגורם תעתיק E2F6 תאי גזע עובריים (קובץ אות איגוד דוגמה E2F6 זמין על קידוד הנתונים בפורטל או https://sysbio.ucsd.edu/public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.bed). באמצעות קובץ זה כמו שאילתת חיפוש נגד כל datasets קידוד ב- H1-hESC, GeNemo יראה כי האות איגוד E2F6 בכבדות מועשר H3K4me1, H3K4me2, H3K4me3 ו H3K27me3, אשר מסכים עם קיימים מחקרים המראים כי E2F6 מסדיר כמה גנים דרך מתילציה של H3K279. מצד שני, נראה שיש colocalization של אתרי קישור E2F6 ו CtBP2, אשר ידוע לקיים אינטראקציה עם גורם באותו המשפחה, E2F710. אלה תוצאות הגנום כולו כנגד מספר רב של סימני epigenetic, גנים ברמת השעתוק גורם מחייב אותות אותות אחרים הכלולים קדד ניתן להשיג די בקלות עם GeNemo, אשר יכול לספק כל מטרות פוטנציאליות לצורך ניתוח נוסף.
מאז הראשון פרסום5 של GeNemo ככלי חיפוש נתונים מבוססי-אינטרנט epigenomic, המקטע תוצאות של GeNemo עודכן כדי לקבל מראה תואם עם עמוד השער של GeNemo. החלק הישן של תוצאות באופן הדוק שיקוף המקטע תוצאות UCSC דפדפן הגנום, היה תלויה בעיקר השרת המרוחק UCSC לתצוגה. עם הממשק החדש, GeNemo הוא ידידותי יותר, כבר לא תלוי בשרת הגנום UCSC (למרות הנתונים עדיין הובאו מרחוק). פעולה זו הופכת GeNemo יותר חזקים ופחות פגיעים לבעיות עקב שינויים בקוד בשרת UCSC. יתר על כן, ממשק חדש, מהיר פולימר של GeNemo נותן למשתמש יותר כלים כדי להמחיש ולנתח דפוסים בנתונים.
שלבים קריטיים כוללים מתן קובץ הקלט המתאים, בחירת מסלולים הנתונים לחיפוש נגד. מומלץ להתנסות שונים משתמשים במסלול פונקציות בחירה כדי להכיר תהליך הבחירה והפקודות כמה שונה יכול להיות משולב על מנת להשיג את התוצאה המיועד. בפרט, שימו לב כי הפונקציה 'הוסף' דרוש כדי להוסיף רצועות הרצוי נבחר לשאילתה, בעוד "לסנן" או "אל תכלול" יכול לשמש ההיגיון שער פקודות "AND" ו "או", בהתאמה. הפונקציה "עדכון" נדרשת כדי להשפיע על כל הבחירות לפני ביצוע החיפוש. כאשר לא מוחזרות תוצאות, משתמש עשוי לבדוק את קובץ נתוני הקלט, חפש מסלולים נוספים או להגדיל את טווח החיפוש. בכל פעם שיש שגיאה, יהיה חלון צצים מגדיר מהו בדיוק השגיאה. יש כמה טעויות רב-משמעי, למרות זאת. לדוגמה, כאשר החלון אומר כי 'אין קובץ הועלה', או אין קובץ הועלה, או הקובץ שהועלה לא היה של תבנית מקובלת, כתוצאה מכך, התוכנית לא היתה אפשרות לקרוא את זה בצורה נכונה. תבניות קובץ מקובל עבור העלאת קובץ כוללים מיטה ושל פסגות קובץ תבנית עבור שיטות להעלות הן אישיות חשובה להעלאה קישור מקוון בלבד. גרסאות מכווצות תבניות קבצים אלה מקובלים גם.
מגבלות הנוכחי של גישה זו כוללים את האלגוריתמים עדיין ללהיות-אופטימיזציה פונקציות המועסקים ב- GeNemo. GeNemo עדיין אינו יכול לספק כל הנחיות על הפירוש. של כל datasets חזר. משימה זו הוא המשתמשים, מה שדורש ידע משמעותי ומומחיות בביולוגיה של הגנום של epigenome. בנוסף, עוד מגבלה הנוכחי הוא למשתמשים אפשרות לשנות את רגישות ורמת הרעש של החיפושים. אנו מצפים להמשיך לשפר ולהרחיב את GeNemo על דפוס שלו חיפוש יכולות ואיסוף נתונים (dataset) בעתיד.

ההתקדמות הטכנולוגית האחרונות איפשרו עבור ההתרחבות המהירה של epigenomic או depositories נתונים גנומית פונקציונלי, אשר יש outpaced הפיתוח של כלים אנליטיים הרלוונטיים כדי לחלץ תובנות ביולוגי. דרך חשובה אחת כדי לנתח נתונים epigenomic היא חיפוש נתונים שנוצרו על-ידי המשתמש נגד נתונים depositories, במיוחד אלה של הפרויקטים1 האנציקלופדיה של ה-DNA אלמנטים (קידוד) עבור התאמת דפוסי שיכול להוביל לידע חדש. למשל, זיהוי דמיון בתבניות של שני סימני epigenomic שונים-לוקוסים מוגדר ברחבי הגנום עשוי להצביע על פעולה מתואמת על ידי שחקנים שונים מולקולרית כרומטין קונפורמציה, תעתיק בתקנה2 ,3,4.
מנועי חיפוש מבוססי טקסט רגיל אינם יעילים בהקשר זה כי, בניגוד רצף ה-DNA, epigenomic נתונים בעיקר קיים בתבנית של עוצמות או אזורים גנומית פונקציונלי. GeNemo, עומד כבר נמו ג'ין (כמו מוצאים את נמו), פותחה כדי לטפל זה צורך באמצעות חיפושים דפוס מבוססי5. אלגוריתם שלה מנצל תהליך למיקסום מרקוב מונטה קרלו שרשרת5. משתמשים את הנתונים שברשותם או dataset שהורדו מ- depositories וחיפוש מערך נתוני epigenomic מקוון כדי לזהות קווי דמיון בין דפוסים.
הגירסה הנוכחית של GeNemo של התצוגה מעודכן, ממשקים יותר robustly עם אוניברסיטת קליפורניה, סנטה קרוז (UCSC) הגנום דפדפן6, ונמצא פחות רגישים בעיות שנגרמות על ידי שינויים בחודש האחרון. בפרט, בעוד דף תוצאות של GeNemo להשתמש כדי להתבסס על ממשק הדפדפן UCSC הגנום, הגירסה הנוכחית של GeNemo תומכת משלו עמוד התוצאות, כתוצאה מכך הוא כבר לא מושפעת משערי שינויים מבניים לדפדפן הגנום UCSC. GeNemo ניתן להשתמש כל אות גנומית, כולל מחייב חלבון, שינוי היסטון, נגישות כרומטין, תחומים טופולוגי, וכן הלאה, כשאילתה למצוא קטעים colocalized/דומה בין ערכות נתונים ידועים קונסורציומים גדולים. לכן, זה כלי חשוב ללמוד את הקשר בין נתונים שונים epigenomic עניין נתונים ידועים שנוצר פרויקטים בקנה מידה גדול גנומית.

<table><tbody><tr><td>GENEMO</td><td>https://www.genemo.org</td><td></td><td>Comparative Epigenome Browser</td></tr></tbody></table>

pattern-based search of epigenomic data using genemo

לעומת כלי החיפוש מבוססי טקסט חזקים עבור גנומית או RNA רצף נתונים, מתודולוגיות הנוכחי לחיפושים המבוססת על תבניות של epigenomic ונתונים גנומית פונקציונליים אחרים מוגבלים מאוד. GeNemo הוא כלי חיפוש מקוון הראשון המבצעת את המטרה הזו. משתמשים קלט הנתונים גנומית הפונקציונלית שלהם הדפדפן להרחבה נתונים (מיטה), פסגות ותבניות אישיות חשובה, אולי לחפש נתונים בכל אחת מהתבניות. משתמשים עשוי לציין אילו סוגי נתונים (datasets) כדי לחפש נגד, בחירה מתוך מגוון רחב של datasets באינטרנט, עם האנציקלופדיה של ה-DNA אלמנטים (קידוד) המייצג סימני epigenomic שונים, גנים ברמת השעתוק גורם מחייב אתרי כרומטין hypersensitivities או accessibilities סוגי תאים ספציפיים, ו בשלבים התפתחותיים או מינים (עכבר או האדם). GeNemo מחזירה רשימה של אזורים גנומית עם התאמת דפוסי נתוני הקלט, אשר עשוי להיות המוצגת בדפדפן כמו גם הורדת בתבנית הקובץ של המיטה. GeNemo משודרג השתפרה תצוגה גרפית, יש ממשק עמידים יותר, הוא כבר לא מועדת לשגיאות עקב שינויים ב אוניברסיטת קליפורניה, סנטה קרוז (UCSC) הגנום דפדפן. שלבים לפתרון בעיות עבור בעיות נפוצות נידונות. ככל שכמות הנתונים גנומית פונקציונלי מרחיבה באופן אקספוננציאלי, יש צורך קריטי ושתומכות bioinformatic כלים חדשים כגון GeNemo נתונים ניתוח ופרשנות.

למוצג באיור 5 הוא חיפוש מדומה. המין האנושי נבחר, בקובץ הדוגמה המתאימה שימש את קובץ נתוני הקלט. בנוסף, פסי ברירת המחדל, כפי שניתן לראות באיור 3, נבחרו. היו בסך הכל 363 התאמת אזורי, האזור הראשון מוצג בדף התצוגה. ניתן לראות כי התבנית בעוצמה של בסיס 17036000 כדי 17038000 על כרומוזום 1 עבור קובץ הקלט, אחד של המסילה שנבחר דומה מאוד.

Watch this Scientific Journal Video about Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo at JoVE.com

Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

בניגוד DNA רצף נתונים, נתונים epigenomic לא ברצון נתון את החיפושים מבוססי טקסט. להלן מוצגות ההליכים להשתמש גרסה משודרגת של GeNemo, כלי מבוסס-אינטרנט ביואינפורמטיקה, לערוך חיפושים המבוססת על תבניות עבור קווי דמיון בין נתונים epigenomic השוואת זמין למאגרי מידע מקוונים כולל האנציקלופדיה של ה-DNA אלמנטים עם הנתונים של המשתמש.

חיפוש מבוססי תבנית של נתונים Epigenomic באמצעות GeNemo

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and ...

pattern-based-search-of-epigenomic-data-using-genemo

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Bioengineering

5.0K Views.  University of California San Diego. בניגוד DNA רצף נתונים, נתונים epigenomic לא ברצון נתון את החיפושים מבוססי טקסט. להלן מוצגות ההליכים להשתמש גרסה משודרגת של GeNemo, כלי מבוסס-אינטרנט ביואינפורמטיקה, לערוך חיפושים המבוססת על תבניות עבור קווי דמיון בין נתונים epigenomic השוואת זמין למאגרי מידע מקוונים כולל האנ?...

Video: Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Methyl-binding DNA capture Sequencing for Patient Tissues

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable development and differentiation of different tissue types. Dysregulation of this process is often the hallmark of various diseases like cancer. Here, we outline one of the recent sequencing techniques, Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq), used to quantify methylation in various normal and disease tissues for large patient cohorts. We describe a detailed protocol of this affinity enrichment approach along with a bioinformatics pipeline to achieve optimal quantification. This technique has been used to sequence hundreds of patients across various cancer types as a part of the 1,000 methylome project (Cancer Methylome System).

Here we present a protocol to investigate genome wide DNA methylation in large scale clinical patient screening studies using the Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq or MBD-seq) technology and the subsequent bioinformatics analysis pipeline.

רצף ללכוד מתיל-DNA מחייב עבור רקמות חולות

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable ...

Genetics

An Integrated Platform for Genome-wide Mapping of Chromatin States Using High-throughput ChIP-sequencing in Tumor Tissues

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of associated loci. In addition, the presence of specific modifications has been used to determine the position and identity non-coding functional elements such as enhancers. In recent years, chromatin immunoprecipitation followed by next generation sequencing (ChIP-seq) has become a powerful tool in determining the genome-wide profiles of individual histone modifications. However, it has become increasingly clear that the combinatorial patterns of chromatin modifications, referred to as Chromatin States, determine the identity and nature of the associated genomic locus. Therefore, workflows consisting of robust high-throughput (HT) methodologies for profiling a number of histone modification marks, as well as computational analyses pipelines capable of handling myriads of ChIP-Seq profiling datasets, are needed for comprehensive determination of epigenomic states in large number of samples. The HT-ChIP-Seq workflow presented here consists of two modules: 1) an experimental protocol for profiling several histone modifications from small amounts of tumor samples and cell lines in a 96-well format; and 2) a computational data analysis pipeline that combines existing tools to compute both individual mark occupancy and combinatorial chromatin state patterns. Together, these two modules facilitate easy processing of hundreds of ChIP-Seq samples in a fast and efficient manner. The workflow presented here is used to derive chromatin state patterns from 6 histone mark profiles in melanoma tumors and cell lines. Overall, we present a comprehensive ChIP-seq workflow that can be applied to dozens of human tumor samples and cancer cell lines to determine epigenomic aberrations in various malignancies.

Here, we describe an optimized high-throughput ChIP-sequencing protocol and computational analyses pipeline for the determination of genome-wide chromatin state patterns from frozen tumor tissues and cell lines.

פלטפורמה משולבת עבור מיפוי הגנום כולו של כרומטין הברית באמצעות שבב בתפוקה גבוהה-רצף ברקמות הגידול

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of ...

Cancer Research

A Fast and Quantitative Method for Post-translational Modification and Variant Enabled Mapping of Peptides to Genomes

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly being extended to integrative studies to enhance the understanding of molecular dynamics within cells. Current tools for the visualization and integration of proteomics with other omics datasets are inadequate for large-scale studies. Furthermore, they only capture basic sequence identify, discarding post-translational modifications and quantitation. To address these issues, we developed PoGo to map peptides with associated post-translational modifications and quantification to reference genome annotation. In addition, the tool was developed to enable the mapping of peptides identified from customized sequence databases incorporating single amino acid variants. While PoGo is a command line tool, the graphical interface PoGoGUI enables non-bioinformatics researchers to easily map peptides to 25 species supported by Ensembl genome annotation. The generated output borrows file formats from the genomics field and, therefore, visualization is supported in most genome browsers. For large-scale studies, PoGo is supported by TrackHubGenerator to create web-accessible repositories of data mapped to genomes that also enable an easy sharing of proteogenomics data. With little effort, this tool can map millions of peptides to reference genomes within only a few minutes, outperforming other available sequence-identity based tools. This protocol demonstrates the best approaches for proteogenomics mapping through PoGo with publicly available datasets of quantitative and phosphoproteomics, as well as large-scale studies.

Here we present the proteogenomic tool PoGo and protocols for fast, quantitative, post-translational modification and variant enabled mapping of peptides identified through mass spectrometry onto reference genomes. This tool is of use to integrate and visualize proteogenomic and personal proteomic studies interfacing with orthogonal genomics data.

שיטה כמותית ומהירה השינוי Post-translational וגרסא מופעלת מיפוי של פפטידים כדי הגנום

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly ...

Optimized Analysis of DNA Methylation and Gene Expression from Small, Anatomically-defined Areas of the Brain

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to the display of physiological and behavioural phenotypes. Such environmental programming is likely to increase the susceptibility to metabolic, cardiovascular and mental diseases 3,4.
DNA methylation and histone modifications are considered key processes in the mediation of the gene-environment dialogue and appear also to underlay environmental programming 5. In mammals, DNA methylation typically comprises the covalent addition of a methyl group at the 5-position of cytosine within the context of CpG dinucleotides.
CpG methylation occurs in a highly tissue- and cell-specific manner making it a challenge to study discrete, small regions of the brain where cellular heterogeneity is high and tissue quantity limited. Moreover, because gene expression and methylation are closely linked events, increased value can be gained by comparing both parameters in the same sample.
Here, a step-by-step protocol (Figure 1) for the investigation of epigenetic programming in the brain is presented using the 'maternal separation' paradigm of early life adversity for illustrative purposes. The protocol describes the preparation of micropunches from differentially-aged mouse brains from which DNA and RNA can be simultaneously isolated, thus allowing DNA methylation and gene expression analyses in the same sample.

A streamlined workflow to study DNA methylation and gene expression changes upon early-life stress is shown. Starting from maternal separation of newborn mice and isolation of discrete brain tissues, we represent a protocol to simultaneously isolate DNA and RNA from brain tissue punches for subsequent bisulfite sequencing and RT-PCR analysis.

ניתוח אופטימיזציה של מתילציה דנ&quot;א ביטוי גנים מ, אזורים קטנים אנטומית מוגדרים של המוח

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to ...

Neuroscience

Genome-Wide Analysis of DNA Methylation in Gastrointestinal Cancer

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is a useful measure to provide an accurate analysis of the methylation status of gastrointestinal (GI) malignancies. Given the multiple potential translational uses of DNA methylation analysis, practicing clinicians and others new to DNA methylation studies need to be able to understand step by step how these genome-wide analyses are performed. The goal of this protocol is to provide a detailed description of how this method is used for the biomarker identification in GI malignancies. Importantly, we describe three critical steps that are needed to obtain accurate results during genome-wide analysis. Clearly and concisely written, these three methods are often lacking and not noticeable to those new to epigenetic studies. We used 48 samples of a GI malignancy (gastric cancer) to highlight practically how genome-wide DNA methylation analysis can be performed for GI malignancies.

Herein, we describe a procedure for genome-wide analysis of DNA methylation in gastrointestinal cancers. The procedure is of relevance to studies that investigate relationships between methylation patterns of genes and factors contributing to carcinogenesis in gastrointestinal cancers.

ניתוח גנום רחב של מתילציה DNA בסרטן מערכת העיכול

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is ...

Sample Preparation to Bioinformatics Analysis of DNA Methylation: Association Strategy for Obesity and Related Trait Studies

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid storage processes contributing to the development of the disease. We demonstrate a complete protocol from selection to epigenetic data analysis of patients with and without obesity. All steps from the protocol were tested and validated in a pilot study. 32 women participated in the study, in which 15 individuals were classified with obesity according to Body Mass Index (BMI) (45.1 &#177; 5.4 kg/m2); and 17 individuals were classified without obesity according to BMI (22.6 &#177; 1.8 kg/m2). In the group with obesity, 564 CpG sites related to fat mass were identified by linear regression analysis. The CpG sites were in the promoter regions. The differential analysis found 470 CpGs hypomethylated and 94 hypermethylated sites in individuals with obesity. The most hypomethylated enriched pathwayswere in the RUNX, WNT signaling, and response to hypoxia. The hypermethylated pathways were related to insulin secretion, glucagon signaling, and Ca2+. We conclude that the protocol effectively identified DNA methylation patterns and trait-related DNA methylation. These patterns could be associated with altered gene expression, affecting adipogenesis and lipid storage. Our results confirmed that an obesogenic lifestyle could promote epigenetic changes in human DNA.

The present study describes the workflow to manage DNA methylation data obtained by microarray technologies. The protocol demonstrates steps from sample preparation to data analysis. All procedures are described in detail, and the video shows the significant steps.

הכנת מדגם לניתוח ביואינפורמטיקה של מתילציה DNA: אסטרטגיית האגודה להשמנת יתר ומחקרי תכונות נלוות

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid ...

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried out by Public Health laboratories and regulatory agencies. Large volumes of publicly available WGS data can be used to study pathogenic populations at a large scale. Recently, a freely available computational platform called ProkEvo was published to enable reproducible, automated, and scalable hierarchical-based population genomic analyses using bacterial WGS data. This implementation of ProkEvo demonstrated the importance of combining standard genotypic mapping of populations with mining of accessory genomic content for ecological inference. In particular, the work highlighted here used ProkEvo-derived outputs for population-scaled hierarchical analyses using the R programming language. The main objective was to provide a practical guide for microbiologists, ecologists, and epidemiologists by showing how to: i) use a phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) assess frequency distributions of genotypes as a proxy for ecological fitness; iii) determine kinship relationships and genetic diversity using specific genotypic classifications; and iv) map lineage differentiating accessory loci. To enhance reproducibility and portability, R markdown files were used to demonstrate the entire analytical approach. The example dataset contained genomic data from 2,365 isolates of the zoonotic foodborne pathogen Salmonella Newport. Phylogeny-anchored mapping of hierarchical genotypes (Serovar -&#62; BAPS1 -&#62; ST -&#62; cgMLST) revealed the population genetic structure, highlighting sequence types (STs) as the keystone differentiating genotype. Across the three most dominant lineages, ST5 and ST118 shared a common ancestor more recently than with the highly clonal ST45 phylotype. ST-based differences were further highlighted by the distribution of accessory antimicrobial resistance (AMR) loci. Lastly, a phylogeny-anchored visualization was used to combine hierarchical genotypes and AMR content to reveal the kinship structure and lineage-specific genomic signatures. Combined, this analytical approach provides some guidelines for conducting heuristic bacterial population genomic analyses using pan-genomic information.

This analytical computational platform provides practical guidance for microbiologists, ecologists, and epidemiologists interested in bacterial population genomics. Specifically, the work presented here demonstrated how to perform: i) phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) frequency-based analysis of genotypes; iii) kinship and clonality analyses; iv) identification of lineage differentiating accessory loci.

כרייה היוריסטית של גנוטיפים היררכיים וגושים של גנום עזר באוכלוסיות חיידקים

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among traditional technologies, RNA interference suffers from partial target abrogation and the requirement for life-long treatments. In contrast, artificial nucleases can impose stable gene inactivation through induction of a DNA double strand break (DSB), but recent studies are questioning the safety of this approach. Targeted epigenetic editing via engineered transcriptional repressors (ETRs) may represent a solution, as a single administration of specific ETR combinations can lead to durable silencing without inducing DNA breaks.
ETRs are proteins containing a programmable DNA-binding domain (DBD) and effectors from naturally occurring transcriptional repressors. Specifically, a combination of three ETRs equipped with the KRAB domain of human ZNF10, the catalytic domain of human DNMT3A and human DNMT3L, was shown to induce heritable repressive epigenetic states on the ETR-target gene. The hit-and-run nature of this platform, the lack of impact on the DNA sequence of the target, and the possibility to revert to the repressive state by DNA demethylation on demand, make epigenetic silencing a game-changing tool. A critical step is the identification of the proper ETRs&#39; position on the target gene to maximize on-target and minimize off-target silencing. Performing this step in the final ex vivo or in vivo preclinical setting can be cumbersome.
Taking the CRISPR/catalytically dead Cas9 system as a paradigmatic DBD for ETRs, this paper describes a protocol consisting of the in vitro screen of guide RNAs (gRNAs) coupled to the triple-ETR combination for efficient on-target silencing, followed by evaluation of the genome-wide specificity profile of top hits. This allows for reduction of the initial repertoire of candidate gRNAs to a short list of promising ones, whose complexity is suitable for their final&#160;evaluation in the therapeutically relevant setting of interest.

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Here, we present a protocol for the in vitro selection of engineered transcriptional repressors (ETRs) with high, long-term, stable, on-target silencing efficiency and low genome-wide, off-target activity. This workflow allows for reducing an initial, complex repertoire of candidate ETRs to a short list, suitable for further evaluation in therapeutically relevant settings.

במבחנה בחירת מדכאי שעתוק מהונדסים להשתקה אפיגנטית ממוקדת

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among ...

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing for Assessment of DNA Methylation at Base Pair Resolution

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine methylation patterns in cells. Reduced representation of whole genome bisulfite sequencing was developed to detect quantitative base pair resolution cytosine methylation patterns at GC-rich genomic loci. This is accomplished by combining the use of a restriction enzyme followed by bisulfite conversion. Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing (ERRBS) increases the biologically relevant genomic loci covered and has been used to profile cytosine methylation in DNA from human, mouse and other organisms. ERRBS initiates with restriction enzyme digestion of DNA to generate low molecular weight fragments for use in library preparation. These fragments are subjected to standard library construction for next generation sequencing. Bisulfite conversion of unmethylated cytosines prior to the final amplification step allows for quantitative base resolution of cytosine methylation levels in covered genomic loci. The protocol can be completed within four days. Despite low complexity in the first three bases sequenced, ERRBS libraries yield high quality data when using a designated sequencing control lane. Mapping and bioinformatics analysis is then performed and yields data that can be easily integrated with a variety of genome-wide platforms. ERRBS can utilize small input material quantities making it feasible to process human clinical samples and applicable in a range of research applications. The video produced demonstrates critical steps of the ERRBS protocol.

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing is a method for the preparation of sequencing libraries for DNA methylation analysis based on restriction enzyme digestion combined with cytosine bisulfite conversion. This protocol requires 50 ng of starting material and yields base pair resolution data at GC-rich genomic regions.

משופר מופחת ייצוג Bisulfite רצף להערכה של DNA מתילציה ברזולוציה בסיסי זוג

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine ...

Biology

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay (EMSA) and DNA-affinity Precipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical disease or phenotype. For many diseases and traits, most variants are non-coding, and are thus likely to act by impacting subtle, comparatively hard to predict mechanisms controlling gene expression. Here, we describe a general strategic approach to prioritize non-coding variants, and screen them for their function. This approach involves computational prioritization using functional genomic databases followed by experimental analysis of differential binding of transcription factors (TFs) to risk and non-risk alleles. For both electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genetic variants, a synthetic DNA oligonucleotide (oligo) is used to identify factors in the nuclear lysate of disease or phenotype-relevant cells. For EMSA, the oligonucleotides with or without bound nuclear factors (often TFs) are analyzed by non-denaturing electrophoresis on a tris-borate-EDTA (TBE) polyacrylamide gel. For DAPA, the oligonucleotides are bound to a magnetic column and the nuclear factors that specifically bind the DNA sequence are eluted and analyzed through mass spectrometry or with a reducing sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) followed by Western blot analysis. This general approach can be widely used to study the function of non-coding genetic variants associated with any disease, trait, or phenotype.

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay EMSA and DNA-affinity Precipitation Assay DAPA

We present a strategic plan and protocol for identifying non-coding genetic variants affecting transcription factor (TF) DNA binding. A detailed experimental protocol is provided for electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genotype-dependent TF DNA binding.

הקרנה עבור וריאנטים גנטיים ללא קידוד תפקודיים באמצעות ניידות Electrophoretic Shift Assay (Emsa) ו Assay משקע זיקת DNA (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical ...