Recent technical advances, such as chromatin immunoprecipitation combined with DNA microarrays (ChIp-chip) and chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq), have generated large quantities of high-throughput data. Considering that epigenomic datasets are arranged over chromosomes, their analysis must account for spatial or temporal characteristics. In that sense, simple clustering or classification methodologies are inadequate for the analysis of multi-track ChIP-chip or ChIP-seq data. Approaches that are based on hidden Markov models (HMMs) can integrate dependencies between directly adjacent measurements in the genome. Here, we review three HMM-based studies that have contributed to epigenetic research, from a computational perspective. We also give a brief tutorial on HMM modelling-targeted at bioinformaticians who are new to the field.
The aim of this study is to identify hRad21-binding sites in human chromosome, the core component of cohesin complex that held sister chromatids together. After chromatin immunoprecipitation with an hRad21 antibody, it was cloned the recovered DNA and sequenced 30 independent clones. Among them, 20 clones (67%) contained repetitive elements including short interspersed transposable elements (SINE or Alu elements), long terminal repeat (LTR) and long interspersed transposable elements (LINE), fourteen of these twenty (70%) repeats clones had Alu elements, which could be categorized as the old and the young Alu Subfamily, eleven of the fourteen (73%) Alu elements belonged to the old Alu Subfamily, and only three Alu elements were categorized as young Alu subfamily. There is no CpG island within these selected clones. Association of hRad21 with Alu was confirmed by chromatin immunoprecipitation-PCR using conserved Alu primers. The primers were designed in the flanking region of Alu, and the specific Alu element was shown in the selected clone. From these experiments, it was demonstrated that hRad21 could bind to SINE, LTRs, and LINE as well as Alu.
Borghini, Silvia;Bachetti, Tiziana;Fava, Monica;Duca, Marco Di;Ravazzolo, Roberto;Ceccherini, Isabella
BMB Reports
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v.42
no.12
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pp.788-793
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2009
TLX2 is an orphan homeodomain transcription factor whose expression is mainly associated with tissues derived from neural crest cells. Recently, we have demonstrated that PHOX2A and PHOX2B are able to enhance the neural cell-type specific expression of human TLX2 by binding distally the 5' -flanking region. In the present work, to deepen into the TLX2 transcription regulation, we have focused on the proximal 5'-flanking region of the gene, mapping the transcription start site and identifying a minimal promoter necessary and sufficient for the basal transcription in cell lines from different origin. Site-directed mutagenesis has allowed to demonstrate that the integrity of this sequence is crucial for gene expression, while electrophoretic mobility shift assays and chromatin immunoprecipitation experiments have revealed that such an activity is dependent on the binding of a PBX factor. Consistent with these findings, such a basal promoter activity has resulted to be enhanced by the previously reported PHOX2-responding sequence.
Park, Seung-Jin;Kim, Jong-Hwan;Yoon, Byung-Ha;Kim, Seon-Young
Genomics & Informatics
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v.15
no.1
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pp.11-18
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2017
Nowadays, huge volumes of chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-Seq) data are generated to increase the knowledge on DNA-protein interactions in the cell, and accordingly, many tools have been developed for ChIP-Seq analysis. Here, we provide an example of a streamlined workflow for ChIP-Seq data analysis composed of only four packages in Bioconductor: dada2, QuasR, mosaics, and ChIPseeker. 'dada2' performs trimming of the high-throughput sequencing data. 'QuasR' and 'mosaics' perform quality control and mapping of the input reads to the reference genome and peak calling, respectively. Finally, 'ChIPseeker' performs annotation and visualization of the called peaks. This workflow runs well independently of operating systems (e.g., Windows, Mac, or Linux) and processes the input fastq files into various results in one run. R code is available at github: https://github.com/ddhb/Workflow_of_Chipseq.git.
We present here the strategy of data integration for inference of genetic regulatory modules. First, we construct all possible combinations of regulators of genes using chromatin-immunoprecipitation(ChIP)-chip data. Second, hierarchical clustering method is employed to analyze mRNA expression profiles. Third, integration method is applied to both of the data. Finally, we construct a genetic regulatory module which is involved in the function of ribosomal protein synthesis.
Next-generation sequencing (NGS) is a high-throughput technique for sequencing large numbers of DNA fragments that are prepared from a genome. This sequencing technique has been used to elucidate whole genome sequences of living organisms and to analyze complementary DNA (cDNA) or chromatin immunoprecipitated DNA (ChIPed DNA) at the genome level. After NGS, the use of proper tools is important for processing and analyzing data with reasonable parameters. However, handling large-scale sequencing data and programing for data analysis can be difficult. The Galaxy platform, a public web service system, provides many different tools for NGS data analysis, and it allows researchers to analyze their data on a web browser with no deep knowledge about bioinformatics and/or programing. In this study, we explain the procedure for preparing chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq) libraries and steps for analyzing ChIP-seq data using the Galaxy platform. The data analysis steps include the NGS data upload to Galaxy, quality check of the NGS data, premapping processes, read mapping, the post-mapping process, peak-calling and visualization by window view, heatmaps, average profile, and correlation analysis. Analysis of our histone H3K4me1 ChIP-seq data in K562 cells shows that it correlates with public data. Thus, NGS data analysis using the Galaxy platform can provide an easy approach to bioinformatics.
Objective: Nanog, a homeodomain protein, has been investigated in humans and mice using embryonic stem cells (ESCs). Because of the limited availability of ESCs, few studies have reported the function and role of Nanog in porcine ESCs. Therefore, in this study, we investigated the location of the porcine Nanog chromosome and its basal promoter activity, which might have potential applications in development of ESCs specific marker as well as understanding its operating systems in the porcine. Methods: To characterize the porcine Nanog promoter, the 5'-flanking region of Nanog was isolated from cells of mini-pig ears. BLAST database search showed that there are two porcine Nanog genomic loci, chromosome 1 and 5, both of which contain an exon with a start codon. Deletion mutants from the 5'-flanking region of both loci were measured using the Dual-Luciferase Reporter Assay System, and a fluorescence marker, green fluorescence protein. Results: Promoter activity was detected in the sequences of chromosome 5, but not in those of chromosome 1. We identified the sequences from -99 to +194 that possessed promoter activity and contained transcription factor binding sites from deletion fragment analysis. Among the transcription factor binding sites, a Sp1 was found to play a crucial role in basal promoter activity, and point mutation of this site abolished its activity, confirming its role in promoter activity. Furthermore, gel shift analysis and chromatin immunoprecipitation analysis confirmed that Sp1 transcription factor binds to the Sp1 binding site in the porcine Nanog promoter. Taken together, these results show that Sp1 transcription factor is an essential element for porcine Nanog basal activity the same as in human and mouse. Conclusion: We showed that the porcine Nanog gene is located on porcine chromosome 5 and its basal transcriptional activity is controlled by Sp1 transcription factor.
Chromatin structure and dynamics that are influenced by epigenetic marks, such as histone modification and DNA methylation, play a crucial role in modulating gene transcription. To understand the relationship between histone modifications and regulatory elements in breast cancer cells, we compared our chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-Seq) histone modification patterns for histone H3K4me1, H3K4me3, H3K9/16ac, and H3K27me3 in MCF-7 cells with publicly available formaldehyde-assisted isolation of regulatory elements (FAIRE)-chip signals in human chromosomes 8, 11, and 12, identified by a method called FAIRE. Active regulatory elements defined by FAIRE were highly associated with active histone modifications, like H3K4me3 and H3K9/16ac, especially near transcription start sites. The H3K9/16ac-enriched genes that overlapped with FAIRE signals (FAIRE-H3K9/14ac) were moderately correlated with gene expression levels. We also identified functional sequence motifs at H3K4me1-enriched FAIRE sites upstream of putative promoters, suggesting that regulatory elements could be associated with H3K4me1 to be regarded as distal regulatory elements. Our results might provide an insight into epigenetic regulatory mechanisms explaining the association of histone modifications with open chromatin structure in breast cancer cells.
Shoot branching is an essential agronomic trait that impacts on plant architecture and yield. Shoot branching is determined by two independent steps: axillary meristem formation and axillary bud outgrowth. Although several genes and regulatory mechanism have been studied with respect to shoot branching, the roles of chromatin-remodeling factors in the developmental process have not been reported in rice. We previously identified a chromatin-remodeling factor OsVIL2 that controls the trimethylation of histone H3 lysine 27 (H3K27me3) at target genes. In this study, we report that loss-of-function mutants in OsVIL2 showed a phenotype of reduced tiller number in rice. The reduction was due to a defect in axillary bud (tiller) outgrowth rather than axillary meristem initiation. Analysis of the expression patterns of the tiller-related genes revealed that expression of OsTB1, which is a negative regulator of bud outgrowth, was increased in osvil2 mutants. Chromatin immunoprecipitation assays showed that OsVIL2 binds to the promoter region of OsTB1 chromatin in wild-type rice, but the binding was not observed in osvil2 mutants. Tiller number of double mutant osvil2 ostb1 was similar to that of ostb1, suggesting that osvil2 is epistatic to ostb1. These observations indicate that OsVIL2 suppresses OsTB1 expression by chromatin modification, thereby inducing bud outgrowth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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