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云之南

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专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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Cell Rep:无需参考的甲基化分析新方法  

2016-03-17 13:14:51|  分类: 功能基因组与实验 |  标签: |举报 |字号 订阅

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分析DNA甲基化的高通量方法大多依赖参考基因组,而许多物种不一定有。最近,奥地利的研究人员就开发出一种方法,在没有参考基因组的情况下分析DNA甲基化。这项成果发表在Cell Reports上。

文章的第一作者是奥地利科学院CeMM分子医学研究中心的Johanna Klughammer。她及其同事将简化甲基化测序(reduced representation bisulfite sequencingRRBS)与一种名为RefFreeDMA的应用程序相结合。这种程序能从RRBS读取中推断出基因组,并发现样品中差异甲基化的区域。她们开发的这个流程依赖于脊椎动物中DNA甲基化的非随机分布,大多数甲基化都位于CpG位点。

在她们这个方法中,DNA先通过限制性内切酶Mspl/Taql消化,这两种酶分别切割C^CGGT^CGA,并且对甲基化不敏感。之后,这些消化后的序列被用来创建RRBS测序文库。研究人员指出,他们利用九个物种(人、小鼠、大鼠、牛、狗、鸡、鲤鱼、鲈鱼和斑马鱼),验证和优化了96RRBS方法的基因组覆盖度和样品通量,将所覆盖的CpG位点数量从250万个提高到400万个。

RefFreeDMA是一个基于Linux的软件流水线,利用了RRBS读取的特点,如明确的起始和中止点。通过汇集特定物种中所有样品的RRBS读取,这个应用程序推断出每个集群的一致序列。在胞嘧啶和胸腺嘧啶同时存在的情况下,研究人员指出,胞嘧啶被保留,因为这可能反映了甲基化的胞嘧啶。

一旦生成了推导的基因组,研究人员便利用BSMAP/RRBSMPA将读取与一种自定义的DNA甲基化检出脚本相比对,以评估每个CpG位点的甲基化部分。随后,研究人员将差异甲基化的读取进行排序。那些排名靠前的读取被导出为FASTA/FASTQ文件,通过已注释的相关基因组来进行生物学解释。

为了验证这种方法,Klughammer及其同事将其应用在三个物种(人、牛和鲤鱼)的44个样品中,并比较了无参考和有参考的分析。他们发现,对于两种方法,CpG位点的平均DNA甲基化水平在很大程度上是相似的。同时,推导的基因组也大体反映了参考基因组。例如,1,522,786个推导基因组片段中的1,254,324个可比对到人类基因组。“我们对代表性染色体的比对位置进行作图时,发现这两种方法有着很好的一致性,而对于所有样品和所有物种,这两种方法所获得的DNA甲基化值也高度一致,”Klughammer及其同事在文中写道。研究人员指出,这种方法不仅能够应用于野生种群,也能够应用于农业和水产养殖的样品。

 

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25732828

http://www.bio360.net/news/show/20138.html

http://www.ebiotrade.com/newsf/2015-12/20151210133534992.htm

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