Aby ułatwić analizę regionów regulatorowych genów w genomie myszy, opracowaliśmy opracowaliśmy CisView (http://lgsun.grc.nia.nih.gov/cisview), przeglądarkę i bazę danych baza danych potencjalnych miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych (TFBS) w całym genomie które zostały zidentyfikowane przy użyciu 134 macierzy wag pozycji i 219 wzorców sekwencji z różnych źródeł. z różnych źródeł i zostały przedstawione wraz z informacjami o zachowaniu sekwencji, sąsiednich genach i ich strukturach, adnotacjach GO, domenach białkowych, powtórzeniach DNA i wyspach CpG. Analiza rozmieszczenia TFBS ujawniła, że wiele TFBS (N = 145) było nadreprezentowanych w pobliżu miejsc startu transkrypcji. Zidentyfikowaliśmy również potencjalne moduły cis-regulacyjne (CRM) zdefiniowane jako skupiska konserwowanych TFBS w całym genomie myszy. Spośród 739 074 CRM, 157 442 miało znacznie wyższy wynik potencjału regulacyjnego niż półlosowe sekwencje wygenerowane za pomocą procesu Markowa 3. rzędu. Przeglądarka CisView zapewnia przyjazne dla użytkownika środowisko komputerowe do badania regulacji transkrypcji w skali całego genomu. transkrypcji w skali całego genomu i może być również wykorzystywana do interpretacji eksperymentów eksperymentów mikromacierzy i identyfikacji domniemanych celów czynników transkrypcyjnych. czynników transkrypcyjnych. --- Metody obliczeniowe próbujące zidentyfikować przypadki modułów cis-regulacyjnych (CRM) w genomie (CRM) w genomie stoją przed trudnym problemem poszukiwania potencjalnie potencjalnie oddziałujących miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych, podczas gdy wiedza na temat specyficznych interakcji pozostaje ograniczona. Bez kompleksowego porównania ich wydajności, niezawodność i dokładność tych narzędzi pozostaje niejasna. W obliczu dużej liczby różnych narzędzi, które rozwiązują ten problem, my podsumowaliśmy i skategoryzowaliśmy je w oparciu o strategię wyszukiwania i dane wejściowe danych wejściowych. Wybrano dwanaście reprezentatywnych metod i zastosowano je do przewidywania CRM z bazy danych Drosophila CRM REDfly oraz z ludzkich regionów ENCODE regionów. Nasze wyniki pokazują, że optymalny wybór metody różni się w zależności od gatunku i składu danych sekwencji. Podczas rozróżniania CRM od regionów niekodujących, metody uwzględniające ochronę ewolucyjną mają silniejszą moc predykcyjną niż metody zaprojektowane do działania na pojedynczym genomie. genomie. Różne reprezentacje CRM i strategie wyszukiwania opierają się na różnych CRM, a różne metody mogą się wzajemnie uzupełniać. Na przykład, niektóre faworyzują homotypowe skupiska miejsc wiązania, podczas gdy inne działają najlepiej na krótkich CRM. Co więcej, większość metod wydaje się być wrażliwa na skład i strukturę genomu, do którego są stosowane. Analizujemy główne cechy, które odróżniają metody, które działały dobrze, identyfikują słabości prowadzące do słabej wydajności i zapewniamy wskazówki dla użytkowników. Proponujemy również kluczowe rozważania dotyczące rozwoju i oceny przyszłych metod przewidywania CRM CRM. --- W jaki sposób wiele sygnałów rozwojowych jest zintegrowanych w modułach cis-regulacyjnych (CRM) dla decyzji o losie komórek pozostaje niepewne. Organizator Spemann-Mangold w zarodkach Zarodki Xenopus wyrażają czynniki transkrypcyjne Lim1/Lhx1, Otx2, Mix1, Siamois (Sia) i VegT. Analizy reporterowe z wykorzystaniem transplantacji jądra plemnika i iniekcji DNA wykazały, że cerberus (cer) i goosecoid (gsc) są aktywowane przez wyżej wymienione czynniki transkrypcyjne poprzez CRM zachowane między X. laevis i X. tropicalis. Analiza ChIP-qPCR dla pięciu czynników transkrypcyjnych ujawniła, że CRMy cer i gsc są początkowo wiązane zarówno przez Sia, jak i VegT na etapie późnej blastuli. a następnie wiązane przez wszystkie pięć czynników na etapie gastruli. na etapie gastruli. Na etapie neuruli, tylko wiązanie Lim1 i Otx2 do gsc CRM, między innymi, utrzymuje się. gsc CRM, co odpowiada ich współekspresji w płytce prechordalnej. płytce. Na podstawie tych danych, wraz ze szczegółową analizą wzorca ekspresji, proponujemy nowy model stopniowego tworzenia się organizatora, w którym (1) matczyne VegT i Sia indukowane przez Wnt najpierw wiążą się z CRM na etapie blastuli; następnie (2) indukowane przez Nodal Lim1, Otx2, Mix1 i zygotyczne VegT wiążą się do CRM w grzbietowych regionach endodermalnych i mezodermalnych, gdzie wszystkie te geny ulegają koekspresji; (3) te dwa regiony są łączone na etapie gastruli, tworząc organizator. organizatora. Tak więc dynamika in vivo wielu czynników transkrypcyjnych podkreśla ich rolę w inicjacji i utrzymaniu ekspresji genów, a także a także ujawniają stopniową integrację sygnalizacji matczynej, Nodal i Wnt na CRM genów organizatora w celu wygenerowania organizatora. --- TŁO: U eukariontów regulacja transkrypcji jest zwykle pośredniczona przez interakcje wielu czynników transkrypcyjnych (TF) z ich odpowiednimi specyficznymi elementami cis-regulacyjnymi (CRE) w tak zwanych modułach cis-regulacyjnych (CRM) w DNA. Chociaż wiedza na temat CRE i CRM w genomie ma kluczowe znaczenie dla sieci regulacyjnych genów i zrozumienia wielu ważnych zjawisk biologicznych. zjawisk biologicznych, niewiele wiadomo na temat CRE i CRM w większości genomów eukariotycznych eukariotycznych ze względu na trudności w ich scharakteryzowaniu za pomocą metod obliczeniowych lub tradycyjnych metod eksperymentalnych. Jednak wykładniczo rosnąca liczba danych danych dotyczących lokalizacji wiązania TF uzyskanych dzięki niedawnej szerokiej adaptacji chromatyny immunoprecypitacji chromatyny połączonej z hybrydyzacją mikromacierzy (ChIP-chip) lub technologie sekwencjonowania o wysokiej przepustowości (ChIP-seq) zapewniły bezprecedensową możliwość identyfikacji CRM i CRE w genomach. Niemniej jednak, jak skutecznie analizować te duże ilości danych ChIP w celu identyfikacji CRE i CRM w rozdzielczości nukleotydowej. rozdzielczości nukleotydowej jest bardzo trudnym zadaniem. WYNIKI: Opracowaliśmy nowy algorytm DePCRM oparty na teorii grafów dla przewidywania de novo CRE i CRM w całym genomie przy użyciu dużej liczby zestawów danych ChIP zestawów danych. DePCRM przewiduje CRE i CRM poprzez identyfikację nadreprezentowanych kombinatoryczne wzorce motywów CRE w wielu zestawach danych ChIP w efektywny sposób. Po zastosowaniu do 168 zestawów danych ChIP 56 TF z D. melanogaster, DePCRM zidentyfikował odpowiednio 184 i 746 nadreprezentowanych motywów CRE i ich wzorców kombinatorycznych. i przewidział łącznie 115 932 CRM w genomie. Przewidywania odzyskać 77,9% znanych CRM w zestawach danych i 89,3% znanych CRM zawierających co najmniej jeden przewidywany CRE. Stwierdziliśmy, że domniemane CRM, jak również jak i CRE jako całość w CRM są bardziej konserwatywne niż losowo wybrane sekwencje. WNIOSEK: Nasze wyniki sugerują, że CRM przewidywane przez DePCRM są wysoce funkcjonalne. Nasz algorytm jest pierwszym w swoim rodzaju do przewidywania de novo przewidywania CRE i CRM w całym genomie przy użyciu większej liczby zestawów danych transkrypcyjnych czynników transkrypcyjnych. Mamy nadzieję, że algorytm i przewidywania ułatwią algorytm i przewidywania ułatwią wyjaśnienie sieci regulacyjnych genów u eukariontów. Wszystkie przewidywane CRE, CRM i ich geny docelowe są dostępne pod adresem http://bioinfo.uncc.edu/mniu/pcrms/www/. --- Somity tworzą się w iteracyjnym procesie z niesegmentowanej mezodermy presomitycznej (PSM). (PSM). Wykazano, że składniki szlaku Notch, takie jak deltaC (dlc), odgrywają rolę w tym procesie. rolę w tym procesie, podczas gdy czynniki transkrypcyjne T-box Ntla i Tbx16 regulują tworzenie somitów przed tym procesem, kontrolując podaż i ruch komórek do PSM podczas gastrulacji i wzrostu pączka ogonowego. W tej pracy że Ntla i Tbx16 odgrywają bardziej wyraźną rolę w segmentacji poprzez bezpośrednią regulując ekspresję dlc. Ponadto opisujemy moduł cis-regulacyjny (CRM) przed dlc, który napędza ekspresję reportera w pąku ogonowym, PSM i somitach podczas somitogenezy. Ten CRM jest związany zarówno przez Ntla, jak i Tbx16 w klaster miejsc wiążących T-box, które są wymagane w połączeniu do aktywacji CRM. --- TŁO: Identyfikacja miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych (TFBS) i modułów cis-regulacyjnych (CRM) modułów cis-regulacyjnych (CRM) jest kluczowym krokiem w badaniu ekspresji genów, ale metoda obliczeniowa próbująca odróżnić CRM od NCNR nadal pozostaje trudnym problemem ze względu na ograniczoną wiedzę na temat specyficznych interakcji interakcji. METODY: Właściwości statystyczne modułów cis-regulacyjnych (CRM) są zbadane poprzez oszacowanie rozkładu zestawu podobnych słów z nadreprezentacją (Z-score). Zaobserwowano, że CRM mają tendencję do posiadania cienkiego ogona Z-score rozkładu. Zaproponowano nowy statystyczny test cienkiego ogona z dwoma współczynnikami cienkości aby odróżnić CRM od niekodujących regionów nieregulacyjnych (NCNR). WYNIKI: W porównaniu z istniejącym testem fluffy-tail, pierwszy współczynnik thinness został zaprojektowany w celu skrócenia czasu obliczeń, dzięki czemu nowy test cienkiego ogona bardzo odpowiedni dla długich sekwencji i analizy dużych baz danych w czasach postgenomowych. po genomie, a drugi, aby poprawić dokładność separacji między CRM i NCNR. Te dwa współczynniki cienkiego ogona mogą służyć jako cenne wskaźniki filtrowania do eksperymentalnego przewidywania CRM. WNIOSKI: Nowatorski test cienkiego ogona zapewnia wydajne i skuteczne środki do odróżniania CRM od NCNR w oparciu o specyficzne właściwości statystyczne CRM i może ukierunkować przyszłe eksperymenty mające na celu znalezienie nowych CRM w czasie po genomie. --- Regulacja transkrypcji jest kontrolowana przez skoordynowane wiązanie jednego lub więcej czynników czynników transkrypcyjnych w regionach promotorowych genów. U wielu gatunków, zwłaszcza wyższych eukariontów, miejsca wiązania czynników transkrypcyjnych mają tendencję do występowania jako homotypowe lub heterotypowe klastry, znane również jako moduły cis-regulacyjne. Liczba liczba miejsc i odległości między miejscami różnią się jednak znacznie w module. module. Proponujemy model statystyczny opisujący strukturę klastrów strukturę klastra, a także zachowanie poszczególnych motywów i opracowujemy strategię Monte Carlo Monte Carlo do przewidywania nowych modułów regulacyjnych w sekwencjach upstream sekwencjach koregulowanych genów. Demonstrujemy moc tej metody na na przykładach genomów bakteryjnych, owadzich i ludzkich. --- Larwalny układ nerwowy ascydium Ciona intestinalis wykazuje abstrakcyjną formę abstrakcyjną formę układu nerwowego kręgowców. Gen Ci-Galphai1, który koduje podjednostkę alfa białka G koduje podjednostkę alfa białka G, ulega specyficznej ekspresji w różnych zestawach neuronów w C. intestinalis. neuronów u larw C. intestinalis, w tym neuronów brodawkowatych narządu adhezyjnego, fotoreceptorów ocellus narządu adhezyjnego, komórek fotoreceptorowych ocellus oraz neuronów cholinergicznych i GABAergicznych w ośrodkowym układzie nerwowym (OUN). ośrodkowego układu nerwowego (OUN). Gen reporterowy GFP napędzany przez 4,2-kb 5' regionu bocznego Ci-Galphai1 odtworzył endogenne wzorce ekspresji genów wzorce. Porównawcza analiza genomiczna genu Galphai1 pomiędzy C. intestinalis i Ciona savignyi zidentyfikowano 87-bp wysoce konserwatywną niekodującą sekwencję zlokalizowaną pomiędzy -3176 i -3090 bp przed genem. Usunięcie tej sekwencji spowodowało całkowitą utratę ekspresji reportera w ośrodkowym układzie nerwowym. w ośrodkowym układzie nerwowym, podczas gdy ekspresja reportera w narządzie adhezyjnym i komórkach mezenchymy narządzie adhezyjnym i komórkach mezenchymy pozostała niezmieniona. Zachowana sekwencja może aktywować ekspresję genów z podstawowych promotorów w pęcherzyku mózgowym, chociaż wymaga dodatkowych sekwencji cis-regulujących, aby w pełni aktywować ekspresję genów CNS specyficznej ekspresji genów. Wyniki te sugerują, że różne typy neuronów centralnych mają wspólny mechanizm aktywacji transkrypcji, który jest różni się od tego w neuronach brodawkowatych. --- Brak wiedzy na temat ewolucji regionów regulatorowych w odniesieniu do ich struktury struktura-funkcja może ograniczać użyteczność porównawczej analizy sekwencji w w rozszyfrowywaniu sekwencji cis-regulacyjnych. Aby temu zaradzić, zastosowaliśmy genetykę do przeprowadzenia funkcjonalnej analizy komplementacji genetycznej eukariotycznego modułu cis-regulacyjnego - wzmacniacza parzystego pominiętego paska 2 - z czterech gatunków gatunków Drosophila. Ewolucja tego enhancera nie przypomina blokady, z ważnymi różnicami funkcjonalnymi między blisko spokrewnionymi gatunkami i funkcjonalną konwergencja między odległymi gatunkami. Funkcjonalna rozbieżność jest można przypisać różnicom w poziomach aktywacji, a nie przestrzenno-czasowej kontroli ekspresji genów. kontroli ekspresji genów. Nasze odkrycia mają wpływ na zrozumienie struktury i funkcji enhancerów, mechanizmów specjacji i obliczeniowej identyfikacji modułów regulacyjnych. --- Notochord jest cechą definiującą plan ciała strunowców. Eksperymenty w zarodkach wykazały, że koekspresja czynników transkrypcyjnych klasy Brachyury i FoxA jest niezbędna do rozwoju notochordu. FoxA jest wymagana do rozwoju notochordu. Jednakże, jednak badania nad sekwencjami cis-regulacyjnymi pośredniczącymi w synergistycznym działaniu tych czynników transkrypcyjnych tych czynników transkrypcyjnych są skomplikowane ze względu na ograniczoną znajomość genów notochordu i modułów cis-regulacyjnych (CRM), które są bezpośrednio ukierunkowane przez oba. Zidentyfikowaliśmy łatwy do przetestowania model dla takich badań w 155-bp specyficznym dla notochordu CRM od ascidian Ciona intestinalis. Ten CRM zawiera funkcjonalne miejsca wiązania zarówno dla Ciona Brachyury (Ci-Bra), jak i FoxA (Ci-FoxA-a). Łącząc analizę mutacji punktowych i eksperymenty z misexpresją, wykazujemy, że wiązanie obu czynników transkrypcyjnych do tego CRM jest niezbędne i wystarczające do aktywacji transkrypcji. Aby uzyskać wgląd w kryteria cis-regulacyjne kontrolujące jego aktywność, zbadaliśmy organizację miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych w obrębie 155-bp CRM. Sekwencja 155-bp zawiera dwa miejsca wiązania Ci-Bra o identycznych sekwencjach rdzenia, ale przeciwnych orientacjach. ale przeciwnych orientacjach, z których tylko jedno jest wymagane do aktywności wzmacniacza. aktywności. Zmiany zarówno orientacji, jak i odstępów między tymi miejscami znacząco wpływają na aktywność CRM, ponieważ klastry identycznych miejsc znalezionych w genomie Ciona o różnych układach nie są w stanie aktywować transkrypcji w komórkach nie są w stanie aktywować transkrypcji w komórkach notochordu. Niniejsza praca przedstawia pierwsze dowody na synergistyczne oddziaływanie interakcji między Brachyury i FoxA w aktywacji indywidualnego notochord CRM i podkreśla znaczenie aranżacji miejsca wiązania czynnika transkrypcyjnego dla jego funkcji. dla jego funkcji. --- Wiązanie czynników transkrypcyjnych z określonymi elementami sekwencji regulatorowej jest podstawowym mechanizmem kontroli transkrypcji genów. Geny eukariotyczne są często regulowane przez kilka czynników transkrypcyjnych, których miejsca wiązania są ściśle ściśle skupione i tworzą moduły cis-regulacyjne. W tym artykule przedstawiamy serwer CREME do identyfikacji i wizualizacji modułów cis-regulacyjnych w regionach promotorowych w regionach promotorowych danego zestawu potencjalnie współregulowanych genów. CREME opiera się na na bazie danych domniemanych miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych, które zostały adnotowane w ludzkim genomie przy użyciu biblioteki macierzy wag pozycji i ewolucyjną konserwację z genomami myszy i szczurów. Algorytm wyszukiwania jest stosowany do tego zestawu danych w celu identyfikacji kombinacji czynników transkrypcyjnych których miejsca wiązania mają tendencję do współwystępowania w bliskiej odległości w regionach promotora zestawu genów wejściowych. Zidentyfikowane moduły cis-regulacyjne są oceniane statystycznie statystycznie, a znaczące kombinacje są raportowane i wizualizowane graficznie. Nasz serwer jest dostępny pod adresem http://creme.dcode.org. --- Mutacje w konserwatywnym niekodującym regionie w intronie 5 locus Lmbr1, który jest jest oddalony o 1 Mb od sekwencji kodującej sonicznego jeża (Shh), są odpowiedzialne za polidaktylię przedosiową u myszy i ludzi z duplikacją cyfr w lustrzanym odbiciu. W mutantów myszy, ektopową ekspresję Shh obserwuje się w przedniej mezenchymie pąków kończyn. pąków kończyn. Co więcej, transgeniczny gen reporterowy otoczony tym regionem niekodującym wykazuje normalną spolaryzowaną ekspresję w pąkach kończyn myszy. pąkach kończyn myszy. Zaproponowano zatem, aby ta konserwatywna sekwencja działała jako dalekozasięgowy, działający cis regulator ekspresji Shh specyficznej dla kończyn. Poprzednie badania filogenetyczne wykazały również, że sekwencja ta jest wysoce konserwatywna wśród czworonogów, a nawet u ryb teleost. Sparowane płetwy ryb teleost i kończyny czworonogów wyewoluowały ze wspólnych przydatków przodków, a spolaryzowana ekspresja Shh jest powszechnie obserwowana w płetwach. W tym badaniu po raz pierwszy pokazujemy, że ten zachowany motyw sekwencji jest również fizycznie powiązany z sekwencją kodującą Shh w ryby teleost, medaka, poprzez przeszukiwanie homologii nowo dostępnej bazy danych sekwencji genomowych. bazy danych sekwencji genomowych. Następnie pokazujemy, że usunięcie tej sekwencji intronowej przez ukierunkowaną mutację u myszy powoduje całkowitą utratę ekspresji Shh w pąku kończyny i degeneracją elementów szkieletowych dystalnych do połączenia stylopod/zygopod. Sekwencja ta zawiera główny specyficzny dla kończyn wzmacniacz Shh który jest niezbędny do rozwoju dystalnej części kończyny. Wyniki te sugerują że zachowana sekwencja intronowa wyewoluowała u wspólnego przodka ryb i czworonogów, aby kontrolować rozwój płetw i kończyn.
Jak definiuje się CRM (moduły cis-regulacyjne)?
Geny eukariotyczne są często regulowane przez kilka czynników transkrypcyjnych, których miejsca wiązania są ściśle skupione i tworzą moduły cis-regulacyjne.