利用ChIP-seq和RNA-seq数据分析跨细胞系中转录因子与组蛋白修饰的共定位及动态变化

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简介：
本研究运用ChIP-seq和RNA-seq技术，深入分析了不同细胞系中转录因子与其靶基因调控区域的结合模式以及伴随的组蛋白修饰状态，揭示了两者在时空维度上的相互作用及其动态变化规律。背景：转录因子（TFs）与组蛋白修饰（HMs）之间的相互作用在基因表达的精确调控中扮演着关键角色。这些分子间互动的具体机制及其在正常生理状态及疾病中的动态变化目前尚未完全明了。随着RNA-seq和ChIP-seq等基因组学技术的发展，我们现在能够通过整合这两种类型的数据来研究TFs与HMs之间的相互作用。方法：本段落提出了一种综合分析管道，用于探究55个转录因子和11种组蛋白修饰的共定位情况，并利用了ENCODE项目提供的匹配ChIP-seq及RNA-seq数据。这些数据涵盖了人类GM12878和K562细胞系中的动态变化。结果：基于转录起始位点（TSS）附近的结合富集，我们将TFs与HMs分为三种类型，并提出了一组统计指标来表征它们之间的共定位模式。研究发现，在五个不同的细胞系中，Rad21、SMC3和CTCF表现出显著的共定位现象；GM12878中的高分辨率Hi-C数据进一步证实了这些因子在维持染色质三维结构中的作用。此外，我们还观察到在两个不同的人类细胞系（GM12878与K562）之间有17对TF-TF相互作用表现出高度的动态变化。这表明即使是在相似条件下，转录调控网络也可能存在显著差异。结论：通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据的研究揭示了跨细胞系中转录因子和组蛋白修饰共定位及其动态变化的新见解，为理解基因表达调控提供了新的视角，并对未来的生物医学研究具有重要的指导意义。

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利用ChIP-seq和RNA-seq数据分析跨细胞系中转录因子与组蛋白修饰的共定位及动态变化

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本研究运用ChIP-seq和RNA-seq技术，深入分析了不同细胞系中转录因子与其靶基因调控区域的结合模式以及伴随的组蛋白修饰状态，揭示了两者在时空维度上的相互作用及其动态变化规律。背景：转录因子（TFs）与组蛋白修饰（HMs）之间的相互作用在基因表达的精确调控中扮演着关键角色。这些分子间互动的具体机制及其在正常生理状态及疾病中的动态变化目前尚未完全明了。随着RNA-seq和ChIP-seq等基因组学技术的发展，我们现在能够通过整合这两种类型的数据来研究TFs与HMs之间的相互作用。方法：本段落提出了一种综合分析管道，用于探究55个转录因子和11种组蛋白修饰的共定位情况，并利用了ENCODE项目提供的匹配ChIP-seq及RNA-seq数据。这些数据涵盖了人类GM12878和K562细胞系中的动态变化。结果：基于转录起始位点（TSS）附近的结合富集，我们将TFs与HMs分为三种类型，并提出了一组统计指标来表征它们之间的共定位模式。研究发现，在五个不同的细胞系中，Rad21、SMC3和CTCF表现出显著的共定位现象；GM12878中的高分辨率Hi-C数据进一步证实了这些因子在维持染色质三维结构中的作用。此外，我们还观察到在两个不同的人类细胞系（GM12878与K562）之间有17对TF-TF相互作用表现出高度的动态变化。这表明即使是在相似条件下，转录调控网络也可能存在显著差异。结论：通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据的研究揭示了跨细胞系中转录因子和组蛋白修饰共定位及其动态变化的新见解，为理解基因表达调控提供了新的视角，并对未来的生物医学研究具有重要的指导意义。

单细胞RNA测序数据的分析（scRNA-Seq）

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简介：单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况，为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据，以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献！如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难，维护人员会尽力提供帮助。请熟悉我们的规定，并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献，我们使用GitHub流，在相关章节中对此有详细解释。本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ，如果您想引用此课程，请向他们咨询。作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。

PatchSeqTools: Patch-seq 转录组数据的质量控制与细胞类型分类

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PatchSeqTools是一款专为Patch-seq技术设计的数据分析工具，它集成了质量控制和细胞类型分类功能，能够高效处理转录组数据，帮助研究人员深入理解神经元的基因表达特征。 Allen Institute Patch-seq 文档和工具 Patch-seq 是一种强大的技术，能够对单个神经元进行多模式表征——包括电生理学、形态学和转录组学信息。艾伦研究所优化了这项技术以高效收集高质量数据，并在此存储库中提供了相关手稿链接、详细协议以及使用此技术的艾伦研究所论文等资源。此外，该仓库还包含一个 R 包，用于 Patch-seq 细胞的质量控制及细胞分类。详情请参考详细的 Patch-seq 协议文档，在其中可以找到有关缩放和高保真电生理学、形态学与转录组学的多通道表征方法的信息。相关的艾伦研究所资源还包括： - 艾伦研究所 Patch-seq 论文 - 鼠标视觉皮层数据集 - 人类 L2/3 细胞类型网络产品 - Morpho-Electric 数据库 - 单细胞 RNA 测序数据

TCGA RNA-seq数据ID转换

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本工具提供从基因组数据联盟（TCGA）获取的RNA测序（RNA-seq）数据中不同标识符之间的高效转换服务，助力研究人员深入分析肿瘤相关转录组信息。 TCGA（The Cancer Genome Atlas）是美国国家癌症研究所（NCI）与人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的一项大规模项目，旨在通过基因组测序揭示不同类型癌症的遗传变异，并为癌症研究和治疗提供重要数据支持。在该项目中，RNA-seq技术对于理解基因表达水平、发现新型转录本及新基因以及深入解析癌症生物学过程至关重要。进行TCGA RNA-seq数据分析时，通常需要将基于ENSEMBL RNA ID的数据转换成更易读的gene symbol（基因符号）。这一过程中，可以利用多种生物信息学工具或数据库来实现ID转换。文中提到了几个关键资源：sangerbox在线ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库。 Sangerbox ID转换器是一款便捷的在线工具，能够迅速将mRNA的ENSEMBL RNA ID转化为gene symbol。然而，它主要适用于mRNA数据，在处理非编码RNA如miRNA或lncRNA时效果可能不佳。 org.Hs.eg.db包是R语言中Bioconductor项目的一部分，包含大量人类基因注释信息，并可用于转换ENSEMBL RNA ID为gene symbol。不过文中提到使用此工具时常会遇到匹配不准确的情况，可能是由于数据库本身的信息局限性或操作不当所致。 HGNC数据库作为官方的人类基因命名和符号分配资源库，则提供了更为全面的基因相关信息，包括别名等额外信息。与org.Hs.eg.db包相比，在利用该数据库进行ID转换时可以得到更多且准确的结果：文中提到使用HGNC数据库能够成功转换36978个ENSEMBL ID，而使用org.Hs.eg.db包只能处理24125个。实际操作中，作者通过R语言代码实现了TCGA肝癌RNA-seq数据的ID转换。首先利用data.table包读取原始数据，并结合HGNC数据库和org.Hs.eg.db的数据进行一系列函数调用完成ID转换工作。在此过程中还特别强调了文件整理与合并的重要性。最终结果被输出至名为liver_FPKM.txt的新文件中，而文中提到的“黄色部分”可能指的是关键步骤或代码段落。作者采用韦恩图来直观展示并比较两种工具（HGNC和org.Hs.eg.db）在ID转换上的表现差异及其各自的优缺点。总的来说，在TCGA RNA-seq数据处理时需要根据具体需求选择合适的生物信息学资源，包括Sangerbox ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库等工具来完成有效的ID转换工作。

RSCS：结合RNA-seq与小RNA-seq的策略

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RSCS是一种创新策略，它巧妙地融合了RNA-seq和小RNA-seq技术，为全面解析基因表达调控网络提供了强大工具。 RNA-seq和小RNA-seq是现代生物信息学中的两种重要高通量测序技术。RNA-seq主要用于全面分析细胞或组织的转录本表达水平，并揭示基因表达谱；而小RNA-seq则专注于研究长度为20-30个核苷酸的小分子非编码RNA，如miRNA、siRNA和piRNA等。在生物学研究中，这两种技术通常单独使用。然而，各自提供的信息有限。RSCS（即RNA-seq与小RNA-seq的组合策略）是一种创新方法，旨在通过整合这两类数据提高转录组注释的精度和深度。这一策略特别适用于哺乳动物样本的研究，因为它们具有复杂的基因组结构、多样化的转录本以及非编码RNA在调节生理过程中的重要作用。 RSCS计算流程通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：使用工具如FastQC检查原始测序数据的质量，并通过Trimmomatic或Cutadapt去除低质量读段和接头序列。 2. 对齐：使用STAR、HISAT2 或 Tophat2 等对RNA-seq数据进行基因组对齐，小RNA-seq则通常用Bowtie2或miRDeep2与已知的小RNA数据库比对。 3. 转录本组装：对于RNA-seq数据，可以使用Cufflinks、StringTie 或 TransABySS等工具进行转录本的组装工作。 4. 定量分析：利用DESeq2、edgeR或Cuffdiff识别基因和转录本在不同条件下的表达差异。 5. 小RNA功能分析：通过miRDeep2、sRNAbench或TargetScan来鉴定小RNA的功能及预测其靶标基因。 6. 结合分析：将来自RNA-seq与小RNA-seq的数据整合，采用Bioconductor软件包或者自定义脚本发现新的剪接变异体、未注释的转录本以及非编码RNA的作用机制，并探究miRNAs和mRNAs之间的相互作用。 7. 功能富集分析：使用GOseq、DAVID或Enrichr等工具进行基因功能及通路富集分析，以解释所识别到的基因或者转录本的功能意义。通过编写Shell脚本来自动化这些步骤可以提高效率并确保一致性。RSCS策略能够为复杂哺乳动物转录组提供更全面和精确的信息解析能力，并有助于深入理解调控网络及其在疾病研究、药物靶点发现以及生物标志物鉴定中的应用价值。

RNA-seq数据的分析实用技巧（2015）

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本课程介绍RNA-seq数据分析的基本方法和实用技巧，涵盖2015年最新的技术进展与应用实例。适合生物信息学初学者及研究人员参考学习。 RNA-seq数据分析实用方法涵盖了该领域的各个方面。

RNA-seq、FPKM及Cuffdiff

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简介：RNA-seq是一种通过高通量测序技术分析转录组的方法；FPKM是衡量基因表达水平的标准指标；Cuffdiff用于比较不同样本间的差异表达。 RNA-seq是转录组测序技术，用于分析细胞内mRNA、非编码RNA等多种RNA的表达情况。该技术通过高通量测序手段获取并解析这些RNA的信息。 RNA-seq的主要步骤包括：首先分离出所需的RNA；然后将提取出来的RNA打断成小片段；接着进行反转录反应，即将RNA转化为DNA形式；最后采用类似DNA测序的方法对转化后的DNA序列进行测序分析。通过这样的流程可以得到不同基因在特定条件下的表达水平。为了获取每个基因的表达量信息，需要把从样本中获得的所有读段（reads）与参考基因组比对。如果某个基因对应的读段数量较多，则说明该基因在此条件下具有较高的表达丰度。

ncPRO-seq：基于 sRNA-seq 的非编码 RNA 分析——开源

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ncPRO-seq是一款基于sRNA-seq数据进行非编码RNA分析的开源工具，旨在简化和增强对复杂转录组中非编码RNA的研究。 ncPRO-seq 是一种用于从 smallRNA 测序数据中注释和分析 ncRNA 的工具。它旨在对来自 miRBase、piRBase、Rfam 和 repeatMasker 中注释的非编码区域以及用户定义的区域的小 RNA 进行查询和详细分析。ncPRO 管道还有一个模块，用于识别明显富含短读长的区域，这些区域不能归类为已知的 ncRNA 家族。

MATLAB微分方程代码-PseudoDynamics：单细胞RNA-seq时间序列的动态建模

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PseudoDynamics是用于MATLAB的开源工具箱，专注于通过构建和模拟动力学模型来分析单细胞RNA测序的时间序列数据。该存储库包含了在手稿“超越伪时间：从单细胞RNAseq时间序列学习种群动态”中介绍的所有应用案例中的示例代码，这些案例使用了伪动力学方法。安装指南指出，伪动力学并不是一个需要独立安装的软件包，而是一组Matlab脚本，在每个应用案例中都需要在Matlab会话中进行调整和调用。伪动力学依赖于AMICI和PESTO的功能来模拟偏微分方程（PDE）系统，并执行参数估计。这两个工具箱都是第三方提供的接口/工具包，需要安装它们才能使伪动力学正常工作，请参考相应的Github存储库上的安装说明。该存储库中提供了用于执行伪动力学模型参数估计的脚本和所有示例的工作流程。这些例子包括： - 克莱因（Klein）：数据来自克莱因等人2015年的研究，涉及小鼠胚胎干细胞体外分化过程中的单细胞RNA-seq。 - Maehr：基于Kernfeld等人2018年及Fischer等人的研究成果，涵盖胸腺T细胞成熟过程中采集的单细胞RNA-seq数据。此外还包含了一个介绍性示例。

circRNA：基于RNA-Seq数据的定量、差异表达分析及miRNA靶点预测

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本文介绍了利用RNA-Seq数据进行circRNA的定量与差异表达分析，并探讨了其潜在的miRNA结合位点，为研究circRNA的功能和机制提供了有力工具。 RNA-Seq数据中的circRNA定量、差异表达分析及miRNA目标预测的分析流程可以通过nf-core/circrna这一生物信息学管道实现。该管道专门用于从总RNA-Seq配对末端测序数据中，映射到人类Gencode参考基因组（GRCh37或GRCh38 v34）的数据中识别和量化circRNA，并进行差异表达分析及miRNA靶标预测。 nf-core/circrna以模块化方式设计，除了提供circRNA定量功能外，还允许用户选择性地执行miRNA靶标预测、差异表达分析（或者两者同时），以便更好地探索围绕circRNA在竞争内源性RNA网络中的作用机制。该管道使用了一种工作流工具构建，并且通过Docker容器进行部署和运行，这使得安装过程简单快捷，同时也保证了结果的高度可重复性。默认情况下，nf-core/circrna会启用所有三个分析模块：circRNA发现、miRNA靶标预测以及差异表达分析。