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关于“甲基化”热点如何快速发文?

关于“甲基化”热点如何快速发文?

作者: 南博屹生物医学 | 来源:发表于2018-08-27 17:45 被阅读124次

    这一段时间我们介绍了最近几年来的科研热点,有ncRNA和外泌体等,今天就趁着这个热度,我们来介绍一下“甲基化”热点,了解关于“甲基化”热点的一般流程如何快速发文。

    首先我们来了解一下甲基化,甲基化包括两种:DNA甲基化或蛋白质甲基化。

    DNA甲基化:脊椎动物的DNA甲基化一般发生在CpG位点(即DNA序列中胞嘧啶后紧连鸟嘌呤的位点),经DNA甲基转移酶催化胞嘧啶转化为5-甲基胞嘧啶。

    蛋白质甲基化:蛋白质甲基化是在组蛋白中研究最多的一类,一般指精氨酸或赖氨酸在蛋白质序列中的甲基化,在组蛋白转移酶的催化下,S-腺苷甲硫氨酸的甲基转移到组蛋白。某些组蛋白残基通过甲基化可以抑制或激活基因表达,从而形成为表观遗传。

    现在我们来看下今天的文章:

    这篇文章发表在影响因子为4.122的《Scientific Reports》期刊上。

    文章的研究思路:

    作者首先提出问题:相对于标准饮食(STD),在经常食用富含胆固醇的西方式高脂饮食(HFD)的12周小鼠肝脏中,lncRNA基因是否可以调节其两侧或重叠蛋白编码基因的转录和甲基化。

    然后进行实验:作者设置两组动物模型,一组喂食标准饮食(STD),一组喂食西方式高脂饮食(HFD),持续12周之后处死小鼠,获取组织,提取RNA,进行高通量测序,RNA测序之后寻找推测的转录因子的结合位点。

    最后进行生信分析,进行差异甲基化分析。

    我们来看方法和结果:

    1、小鼠RNA测序结果表明,13365个基因中包含11993个蛋白编码基因,765个假基因和607个ncRNA基因。

    2、使用R语言包进行差异表达基因分析,得到425个差异表达基因,包括395个蛋白编码基因、6个lncRNA基因、7个反义RNA基因、2个转录基因、13个假基因和2个snRNA基因。

    聚类分析清楚的表明了HFD和STD肝脏的基因表达特征,采用nCounter技术验证大多蛋白编码基因的fold-change值。

    3、为了排除基因表达变化与肝细胞类型组成的差异相关,作者使用数字排序算法(DSA)和CellMix1.6中的meanProfile方法来估计细胞类型频率,结果表明在HFD和STD肝脏中有相似的细胞类型组成。 并对差异表达基因进行通路分析,发现主要集中在类固醇生物合成、胆固醇代谢、脂肪酸代谢、脂质定位和昼夜节律上。

    4、lncRNA基因的表达谱进行分析,发现了十种丰度最高的lncRNA:Yam1、Malat1、Gm26870、RP23-181K4.2、B430119L08Rik、1700020I14Rik、Neat1、Kcnq1ot1、Gm15564和Brip1os。

    对lncRNA临近或重叠的蛋白质编码基因做共表达分析,识别到299个lncRNA/蛋白质编码基因对。发现lncRNA与VISTA中注释的小鼠增强子没有重叠,表明这些lncRNA基因可能不是增强子衍生的RNAs。

    5、在饮食响应的lncRNA基因中,EdgeR鉴定了14个不同表达的lncRNA基因,NBART技术检测11种LncRNA基因的差异表达。

    只有4对共表达的lncRNA/蛋白编码基因对饮食有反应,因此,共表达的饮食反应蛋白编码基因中没有一个在过表达的生物过程中起作用。

    6、通过5MeTIP-seq方法对DNA甲基化进行全基因组评估,结果表明共检测到了154664个甲基化区域,36383个共有的甲基化区域,这些区域位于蛋白质编码基因、非编码基因和假基因中,其中有1690个甲基化区域映射到注释的CpG岛上。

    7、用5MeTIP-seq方法分析饮食诱导的DNA甲基化,发现STD和HFD肝脏的DNA甲基化仅存在非常轻微的差异,并且应用统计学方法发现这些差异并不显著。

    最后为了评估5meDIP-seq对差异性DNA甲基化的验证,用亚硫酸氢盐测序了10个甲基化区域,发现分别映射到了10个基因上,结果表明在10个检测甲基化区域中的9个不存在差异。

    文章的大致思路就是这样,作者首先对标准饮食(STD)组和高脂饮食(HFD)组的小鼠肝脏进行RNA-seq和甲基化差异分析,筛选了差异表达的lncRNA和蛋白质编码基因,之后进行通路富集分析,然后筛选lncRNA/蛋白质编码基因对,最后分析重要基因,对其进行差异甲基化分析。

    这篇文章和实验都较为简单,且没有什么套路,流程也是一般流程,但是分析的内容较多,且又是关于当前热点“甲基化”,所以还是发到了4分的期刊,除此之外,文中涉及到的软件和算法也值得我们学习。

    你们还想了解什么,欢迎在评论区留言哦~

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