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TOBIAS:基于ATAC-Seq数据的足迹分析工具
YangLiBMBL 2020-10-5 02:03
众所周知,MNase-Seq、DNase-Seq、FAIRE-Seq和ATAC-Seq都是测量染色质开放性的技术。它们彼此的共同点是都能够识别染色质的 某些 开放区域。注意:是“某些”,而不是全部。而彼此之间的不同点以及优势领域也是很明显的。可以参考图1 1 。 图1: MNase-Seq、DNase-Seq、FAIRE-Seq和ATAC-Seq的技术原理。 从图中可以看出,TF与裸露染色质的结合会降低染色质区域的开放性。DNase-Seq和ATAC-Seq技术都能够识别这一信息,在它的峰中会出现一个轻微的凹槽——也就是足迹(Footprint)。但由于ATAC-Seq技术的限制,凹槽的辨识度不高,难以用来做足迹分析,也就是TF与染色质的结合研究。 目前,ATAC-Seq技术凭借其低廉的价格获得广泛推广,并已经拓展到单细胞领域。ATAC-Seq代替DNase-Seq是未来的发展趋势。今天我们选取了今年八月份发表于《自然通讯》(即: Nature Communications )的一套基于ATAC-Seq数据的足迹分析流程(Framework)——TOBIAS 2 。由于篇幅原因,我们今天只介绍它是如何计算出这个凹槽的位置的。至于后续分析,读者可以自行查阅论文原文。 我们先回顾下ATAC-Seq的技术原理(图2)。首先,要发挥作用的染色质区域会从缠绕的组蛋白上解开,变成裸露状态。然后,我们用Tn5转座酶去切割染色质。Tn5能够特异性地识别它在染色质上的结合位点并将其切断。当然,Tn5的特异性会导致其切割位置存在偏差,但理论上我们可以认为它在染色质上是均匀用力的。其中,裸露的位置很容易被Tn5识别;而被TF结合的位置就会受到保护,很难被切割;至于组蛋白缠绕的地方,那就受到“完美庇护”,被切割的可能性非常低。然后,切下来的片段(Fragment)会经过PCR扩增和二代测序得到大量的读段(Read)。读段指的是片段两端被测序的短序列。接下来,用基因组回帖工具(例如:Bowtie 3 )讲过滤后的读段比对到基因组上,然后可以通过Peak-Calling工具(例如:MACS 4 )绘制出峰图。图2最后一步中的蓝色区域就是足迹,它无法通过ATAC-Seq数据直接得到,需要经过一系列计算得到。这就是我们今天的主题。 图2: ATAC-Seq技术流程。 今天我们介绍的这个TOBIAS工具需要三种输入数据:1)ATAC-Seq的测序数据,也就是读段(注意:并没有进行Peak-Calling),2)TF的模体(Motif)剖面矩阵,和 3)基因组序列注释信息( 图3 )。今天我们只讨论计算足迹的流程,其实只涉及到ATAC-Seq测序数据。首先,比对到基因组上的读段反映出Tn5的切割位置。但是Tn5本身具有序列特异性,也就是说即使是同样裸露的两个区域,由于序列的不同,Tn5切割的频次也不同。我们要排除这种影响,直观的方案就是估计Tn5切割位点的偏差分布,然后用实验数据生成的读段分布减去偏差进行矫正,得到矫正后的读段覆盖度,它反映了每个位置足迹存在的可能性。这里作者采用了二核苷酸权重矩阵(Dinucleotide Weight Matrix,DWM)估计出这个偏差分布 5 。这个偏差分布是针对基因组上的单个碱基位置的。为了将其连续化,作者估计出每个100 bp长度的窗口内部偏差的平均值。这样每个位置足迹出现的可能性已经得到了。然而,足迹是基因组上的一个个窗口,而不是单独的位置。因此,我们还有最后一步——找到这个窗口。作者采用了一个简单粗暴的方法,对窗口可能出现的位置以及窗口的大小进行穷举,最终选取 足迹得分 最高的那一组搭配。这里的足迹得分定义为每单位长度ATAC-Seq的每一个峰上足迹外部读段覆盖度,减去足迹内部读段的覆盖度。 图3: TOBIAS的计算流程。 参考文献: 1. Chromatin accessibility: a window into the genome, Genome Biology (2014) 2. ATAC-seq footprinting unravels kinetics of transcription factor binding during zygotic genome activation, Nature Communications (2020). 3. Scaling read aligners to hundreds of threads on general-purpose processors, Bioinformatics (2019). 4. Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS), Genome Biology (2008). 5. Dinucleotide Weight Matrices for Predicting Transcription Factor Binding Sites: Generalizing the Position Weight Matrix, PLoS One (2010).
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转录因子富集分析
mashengwei 2018-11-13 22:23
转录因子富集分析 转录因子因子富集分析背后的原理与GO,KEGG等富集分析是一样的。 这里还是使用Y叔的R包“clusterProfiler”。 首先我们要知道哪些基因是转录因子,并且属于哪一个转录因子家族。这个信息可以在这里下载(https://pan.baidu.com/s/12Zi-FvySMuaWyM2b9_2yuA)。这个文件中只需要两列,一列是转录因子家族的名字,一列是基因的名字。根据这个文件,整理出共有多少个转录因子家族,并给每个转录因子家族一个唯一的编号。将编号和名字存入一个新文件。 上面是所有转录因子,首先要筛选出在我们样品中表达的转录因子。 其次需要确认差异表达的转录因子。 最后需要一个转录因子编号和名字的对应文件。 样品中表达的转录因子,输入格式如下:共两列,第一列是转录因子家族编号,第二列是基因ID。其中编号是根据刚刚下载的文件整理而来。即一个基因家族有唯一一个编号。 差异表达的转录因子,输入格式如下:只有一列,基因的ID image-20181113214653231 还需要是一个转录因子ID和名字的对应文件,输入格式如下: \0 准备好之后,直接套用GO分析的代码就好。 #设置工作目录 setwd( /Users/markdown/6DS/RNA-seq/DEG3 ) #加载需要的R包 library ( clusterProfiler ) library (ggplot2) library (stringr) #读入差异表达的转录因子,注意这里分隔符是\\t,默认没有表头。如果是逗号分隔符请使用sep=, gene-read.csv( NS1vsCT_DEG_TF_list.txt ,header= FALSE ,sep= \\t ) gene-as.factor(gene$V1) #读入在样本中表达的转录因子,这一部分即是背景基因 term2gene-read.csv( NS1vsCT_DEG_TF_background.txt ,header= FALSE ,sep= \\t ) #读入转录因子ID与名字对应的文件 term2name-read.csv( ~/Desktop/scripts/TF_analysis/TF_name.txt ,header= FALSE ,sep= \\t ) #进行富集分析 x-enricher(gene,TERM2GENE=term2gene,TERM2NAME=term2name) #富集分析结果保存到文件 out_file-paste( DEG_NS1vsCT_HC_TF_enricher.out.txt ,sep= \\t ) write.csv(x,out_file) #图片展示 dotplot(x,showCategory= 10 ) #保存图片 ggsave(filename= DEG_NS1vsCT_HC_TF_enricher_dotplot.png ,dpi= 600 ) dev.off() 结果展示 结果部分其实还有很多形式展示,具体的请见Y叔的R包clusterProfiler的说明。Y叔今年一月份在bioRxiv上在线一篇文章可以参考clusterProfiler: An universal enrichment tool for functional and comparative study。 Y叔文中展示的图片 其实基因家族也是可以做富集分析的。只要知道哪些基因属于哪个基因家族就可以了。但是目前,我还没找到相关的文件。唯一想到的是可以根据PFAM ID做,也即蛋白结构域的ID。
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[转载]ATAC-seq能干啥?
hsm 2018-5-16 15:56
Transposition of native chromatin for multimodal regulatory analysis and personal epigenomics https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3959825/ 这是第一篇提出ATAC-seq概念的文章,在之前也有人从事过类似的研究,不过名词都是chromatin accessibility或者open chromatin, 这篇文章2013年发表在Nature Methods上,IF=25.32,已经被多次引用。 首先我们来看看,ATAC-seq是什么意思? 本文的说法:Assay for Transposase Accessible Chromatin using sequencing,简称ATAC-seq,即运用测序手段研究转座酶可接近的染色质的实验。关键词:测序,转座酶可接近染色质,转座酶能接近的区域,也就是处于开放状态的区域,这也是本实验的关键所在,测序和染色质开放区域。 核小体连接致密的地方,转座酶不能进入,而松散的区域,转座酶能够进入并切割下暴露的DNA并同时连接上特异性的adapters,连接上adapters的DNA片段被分离出来,用于二代测序。因此,ATAC-seq得到的,是全基因度尺度上处于开放状态的染色质区域。 本文提出ATAC-seq,是作为 MNase-seq ,FAIRE-seq 和DNAse-seq的替代实验。相比于它们,ATAC-seq具有的明显优势有: 1、样本需求量大大减少 需求的细胞量从500到 50,000,相比于其他实验动辄10^7个细胞的样本需求量,ATAC-seq对细胞量少这种情况非常友好。 2、测序深度降低 相比于MNase-seq,ATAC-seq的测序量降低了几十倍不止,而关键是,信号居然还那么好 3、一次性获得全基因组上的染色质开放区域 获得了开放区域能干啥,预测上面结合的转录因子啊! 因此ATAC-seq是具有相当强大的数据挖掘机制! 别人都用ATAC-seq来研究啥? 我们看看2篇别人的文章。 第一篇关于研究免疫细胞分化过程的,16年发表在Immunity上的,IF=24.08 dynamic changes in chromatin accessibility occur in cd8+ t cells responding to viral infection http://www.cell.com/immunity/abstract/S1074-7613 (16)30439-3 CD8+ T细胞在急性、慢性病毒侵染后会分化为不同下游细胞:effector, memory、exhausted以及effector、memory的前体细胞,采用ATAC-seq技术,检测这些细胞的染色质开放区域,将不同细胞之间及和原始CD8+ T细胞进行比较,得到CD8+ T细胞在病毒侵染后分化为下游细胞过程中的染色质开放区域的动态变化。 作者得到了动态变化过程中18000多个差异的开放位点,对这些位点进行聚类,通过motif分析,结合已有的TF ChIP-seq数据和表达谱数据,得到这些开放位点可靠结合的转录因子家族,留下了丰富的可供挖掘的数据。 我们再看第二篇文章,这篇是研究哺乳动物早期胚胎发育的。2016年发表在Nature上,IF=38 The landscape of accessible chromatin in mammalian preimplantation embryos http://www.nature.com/nature/jou ... ll/nature18606.html 作者用ATAC-seq检测了早期胚胎发育过程中染色质开放区域的动态变化,发现不同时期细胞开放染色质富集在不同的生物学功能之中,这与不同发育时期的特征非常契合。 结合motif分析表达谱数据,找出了在胚胎特定的发育时期处于关键调控地位的转录因子 两篇文章都好厉害。除了文章研究本身有生物学意义之外,还体现在生物信息分析的工作量巨大,经费花费肯定也不低的。
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Plant Cell :水稻三个拮抗转录因子调控水稻花时过渡
zodiac0318 2017-12-10 20:58
2017-12-10 Gang Ge PaperRSS 欢迎关注微信公众号“PaperRSS” 植物通过测量白天或夜晚的长度,以协调特定的发展变化与有利的季节。在水稻(Oryza sativa)中,通过在叶片中诱导表达HEADING DATE 3a(Hd3a)和RICE FLOWERING LOCUS T 1(RFT1)的短日照而开始繁殖阶段。同源蛋白是成花信号的组分,并通过韧皮部系统地移动到达顶端分生组织(SAM)。在SAM中,它们与bZIP转录因子OsFD1形成转录激活复合物以启动穗发育。本文研究表明,Hd3a和RFT1可以形成转录激活或抑制复合物也在叶子和反馈调节自己的转录。激活复合物依赖于OsFD1来促进开花。然而,包括Hd3a结合表达因子1(HBF1)和HBF2在内的其他bZIPs形成阻遏物复合物,其减少Hd3a和RFT1表达以延迟开花。我们认为Hd3a和RFT1也在叶片本地活动,微调光周期开花反应。 Antagonistic Transcription Factor Complexes Modulate the Floral Transition in Rice. Brambilla V,et al Plant Cell 2017 Nov 1 Department of Biosciences, University of Milan, 20133 Milan, Italy. 2 Department of Agricultural and Environmental Sciences, University of Milan,20133 Milan, Italy. 3 Institute for Developmental Genetics and Cluster of Excellence on PlantSciences, Heinrich Heine University, D-40225 Düsseldorf, Germany. 4 CNR-Biophysics Institute, 20133 Milan, Italy. 5 Department of Biosciences, University of Milan, 20133 Milan, Italyfabio.fornara@unimi.it. Plants measure day or night lengths to coordinate specific developmental changes with a favorable season. In rice (Oryza sativa), the reproductive phase is initiated by exposure to short days when expression of HEADING DATE 3a (Hd3a) and RICE FLOWERING LOCUS T 1 (RFT1) is induced in leaves. The cognate proteins are components of the florigenic signal and move systemically through the phloem to reach the shoot apical meristem (SAM). In the SAM, they form a transcriptional activation complex with the bZIP transcription factor OsFD1 to start panicle development. Here, we show that Hd3a and RFT1 can form transcriptional activation or repression complexes also in leaves and feed back to regulate their own transcription. Activation complexes depend on OsFD1 to promote flowering. However, additional bZIPs, including Hd3a BINDING REPRESSOR FACTOR1 (HBF1) and HBF2, form repressor complexes that reduce Hd3a and RFT1 expression to delay flowering. We propose that Hd3a and RFT1 are also active locally in leaves to fine-tune photoperiodic flowering responses. PaperRSS关注科研动态 推送文章欢迎转发! 交流合作留言, 请加微信号IGDB0318 专业 为你服务 24小时 全天候 滚动播放 实现精准投放 有效增加曝光量 我们的口号是 “周到的服务源自专业的投放” 免责声明:本文中的部分信息援引自网络。本公众号发布的图文一切仅为分享交流,并不代表本公众号的观点。所有援引自网络的部分,其版权归原作者、原公众号或原网站所有,如有涉及版权敬请及时告诉我们,定将及时删除或妥善处理。 《生物信息精品培训》在京开课了 19:25 号外! 号外!生物信息精品课堂12月份在京开讲了! 大家有需要的,可以扫码报名参加! 想参加生物信息培训的看客,请扫描正下方二维码和小编取得联系! 欢迎扫小编二维码 合作、投放广告等请扫上方二维码与小编联系,依托强大的生科粉丝群(目前接近8000+),提供最优质的满意服务!
个人分类: 水稻研究|1241 次阅读|0 个评论
[转载]记朱冰VS饶毅学术辨论—表观遗传及其在细胞命运决定中的作用
Fanxia 2016-12-2 10:25
撰文:王敏 作者为 中科院生物物理所李国红组2011级硕博生。 表观遗传学( epigenetics )的概念最早由 Conrad Waddington 于 1942 年提出,一直是生物学领域的研究热点。随着研究的深入,表观遗传因素在细胞命运决定中的重要性愈发突出,同时也引发了越来越多的争议。不同领域不同背景的研究者们站在不同的角度对其持有不同观点。比如站在发育生物学角度的饶毅老师认为,转录因子是决定细胞命运的关键因子,表观遗传因素的作用近年来被过度强调。然而,表观遗传领域诸多研究者如张毅、朱冰老师则认为,转录因子固然重要,但表观遗传因素也是不可或缺。 那么,在细胞命运决定中,转录因子和表观遗传因素哪一个更重要? 11 月 30 日,我们有幸参加了两位科学家——朱冰和饶毅在北京大学进行的一场严肃而又生动的科学辩论。 表观遗传学辩论的两位辩手 ( 左: 饶毅教授, 右: 朱冰研究员) 这次科学辩论吸引了众多怀着科研梦想的来自北京 、 上海和天津等地高校和科研院所的学生学者, 500 多人的大会场座无虚席。朱冰老师提前到达会场,衣着庄重又不失儒雅,整个会场气氛紧张又令人兴奋。随着饶毅老师的到来,辩论赛准时开始。 此次辩论一共分为两个大环节:阵地战和自由辩论。阵地战,即两位辩手分别有 15 分钟的阐述时间以及 5 分钟的总结时间。自由辩论则是两位老师分别选两位学生一起参与辩论,共计 30 分钟。 主持人作了简单介绍之后,由饶毅老师首先阐述自己的观点。 饶毅老师首先 否定了表观遗传因素在细胞命运决定中起重要作用这一观点。他从 Epigenetics 这一单词的起源入手,批判了由 C. David Allis 和 Danny Reinberg 等人所著的 《 Epigenetics 》这本书。他认为《 Epigenetics 》一书中把细胞命运局限在了环境和疾病两个方面,把细胞命运与细胞状态混为一谈。他强调序列特异性的转录因子才是细胞命运决定的重要因素,强调了转录因子在基因表达调控中的充分性、必要性和特异性。他以肌肉细胞的特异性转录因子 MyoD 为例,表示在多个不同类型的细胞中,表达 MyoD 会诱导其特异性转变为肌肉细胞而非其他种类细胞,并且指出没有一个表观因子可以实现这一点,以此证明转录因子对于细胞命运改变的充分性、必要性和特异性。 虽然饶毅老师毫不留情地驳斥了表观遗传的很多观点,但朱冰老师也给出了漂亮的回击。他首先提出了细胞命运变化的本质是转录过程的变化,而值得大家关注的真核生物的转录模板并不是裸露的 DNA ,而是染色质。表观遗传因子绝大多数都是在染色质水平上发挥作用。因此,他认为表观遗传因子在细胞命运决定中不可或缺,是一个必要条件。同时,他认为否定转录因子的重要性是不可取的,但是否定表观遗传调控因素的重要性更是不明智的。朱冰老师解释到,表观遗传因素可以是一个基因转录的路障,但也可以是一个推动者。比如在转录因子发挥作用中不可缺少的共激活因子,它们大部分都是表观遗传因子,在功能上它们可以说是基因转录通行证的颁发者。此外,朱冰老师也提出了表观遗传体系在细胞命运决定中的稳定作用,他以大家熟知的跳棋作比喻,解释了表观遗传因子为细胞命运决定的精准性提供了保障。 此次辩论可谓精彩纷呈、高潮迭起,饶毅老师言语犀利,大有“咄咄逼人”之势,而朱冰老师更是妙语连珠,回击的观点总有醍醐灌顶之效。 表观遗传学 辩论中 在第二环节中,学生辩手的提问更是掀起了新的高潮,双方辩论的焦点聚集在细胞命运决定中,表观遗传因子和转录因子哪个更重要这一问题上。双方主要针对表观遗传因子是否可以像转录因子一样,在细胞命运决定中具备充分必要性以及特异性,并由此展开了深入的论述和解答。饶毅老师团队再次通过 MyoD 可以诱导其他类型的细胞转化为肌肉细胞的实例,强调转录因子的充分性和特异性,并指出大多数表观遗传因子不具备这些特点。朱冰老师则重申表观遗传因子大部分都是组成性表达,因此在 MyoD 诱导肌肉细胞形成的实例中,大家往往忽视了表观遗传因子的作用。如果在缺失了表观遗传因子的情况下,转录因子 MyoD 也无法有效地诱导肌肉细胞的形成,因此转录因子也是和表观遗传因子一样,只具有必要性,并不具备充分性。此外,朱冰老师也解释了表观遗传因子并非没有方向性,比如在基因转录的激活过程中,这种由表观遗传因子调控的基因激活是有选择性和方向性的,把该激活的基因激活,这也正是细胞命运决定的关键环节。 这是一场精彩的辩论,更是一场追求科学真理的盛会。在不同观点的冲击下,科研工作者更深入地了解了表观遗传因子和转录因子在细胞命运决定中的作用及重要性,每个人心中也有了自己的观点和认识。 笔者更同意朱冰老师的观点,即尽管转录因子的重要性不可否定,但表观遗传因子在细胞命运决定中也发挥了不可或缺的作用。比如, H3K9me3 的缺失会大大提高核移植过程中重编程的效率,同时在缺失染色质重塑因子 SWI/SNF 的情况下,即使有转录因子,细胞重编程也无法发生,这已足够说明表观遗传因子的重要性和必要性。而饶毅老师用 MyoD 为例阐述转录因子的充分性和特异性则有些牵强。高等生物体内有 200 多种不同的细胞类型,目前研究者只在几种细胞中发现 MyoD 可以诱导肌肉细胞形成,但是许多分化程度高的细胞(比如神经细胞和淋巴细胞等)无法进行由转录因子介导的重编程。因此饶毅老师提到的 MyoD 诱导某些细胞转变为肌肉细胞的实例,并不具备普遍性,这就否定了转录因子具备充分性这一论点。此外,从转录因子诱导细胞转分化的角度考虑, MyoD 诱导细胞转分化的效率不是很高。在诱导肌肉细胞产生的过程中,研究者是利用了体外筛选体系,人为地有选择性地把转化出的肌肉细胞从众多细胞命运各异的群体中筛选出来。因此在过表达 MyoD 后,可能有很多细胞向不同细胞类型( 肌肉细胞以外) 的方向转分化,只是它们没有被筛选出 来。因此,转录因子的方向性和特异性也还有待商讨。 这场关于表观遗传与细胞命运决定的科学辩论,以及在辩论过程中科学思想的碰撞给大家提供了很多启发和思考。期待后续有更多类似的科学辩论来丰富大家的认识,促进中国科学的发展和进步,也期待有更多更好的科学研究来解答当前的困惑。 致谢:文中图片来自中科院生物物理所王承志。 辩手简介 朱冰研究员 中科院生物物理所研究员,谈家桢生命科学创新奖得主,美国霍华德 - 休斯医学院国际青年科学家,中文版《表观遗传学》教材的编译者之一。 研究兴趣为: 表观遗传信息的建立与维持机制 ;染色质修饰酶的活性调节 饶毅教授 北京大学理学部主任,北京大学终身讲席教授,《知识分子》主编。 目前主要研究:1)以分子生物学研究神经环路,2)以新的途径发现神经递质分子;3)用遗传学研究动物和人的睡眠机理;4)用果蝇、老鼠、猴、人,研究重要社会行为和认知的分子和细胞机制。 本文转自中国生物理学会微信公众号(ID: BPSC1979)
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有望用于治疗的功能干细胞研究进展简介(附原文)
热度 5 zhpd55 2014-11-13 15:12
有望用于治疗的功能干细胞研究进展简介 诸平 据《 科学日报 》( ScienceDaily )网站 2014 年 11 月 6 日 报道,美国怀特黑德生物医学研究所( Whitehead Institute for Biomedical R e s ea r c h )和美国麻省理工学院( Massachusetts Institute of Technology 简称 MIT )的研究人员合作,用成熟细胞创建有望用于移植治疗的诱导神经干细胞 (Induced neural stem cells 简称 iNSCs) ,但是其这种能力的潜在优势一直由于累遭失败而受到限制。虽然具有分化多种组织细胞潜能的诱导多功能干细胞 (iPS 细胞 ) 成为不少干细胞专家的研究重点,人类也已能从已分化的体细胞中培养出 iPS 细胞。不过,这种干细胞虽可分化成任意组织,但由于其分化能力过强,导致有时不但无法实现目标组织再生,反而分化出癌细胞,形成肿瘤。 2007 年,山中伸弥博士利用 4 种转录因子将成体皮肤细胞转变为类似胚胎干细胞那样发挥作用的细胞,即诱导性多能干细胞 (induced multi-potent stem cells 简称 iPSC) 。这些 iPSCs 像胚胎干细胞那样,能够产生体内几乎所有类型的细胞。 2011 年, 格莱斯顿研究所( Gladstone Institute ) 高级研究员丁晟( Sheng Ding 音译)博士报道,他利用小分子和转录因子的组合来将皮肤细胞直接转变为神经干细胞( neural stem cell 简称 NSC )。 NSC 是星形胶质细胞的一个亚群,具有分裂潜能和自我更新能力的母细胞,它可以通过不对等的分裂方式产生神经组织的各类细胞。美国格莱斯顿研究所( Gladstone Institute )的研究人员在 2012 年首次利用单个转录因子将皮肤细胞转化为脑细胞,并且它还能够独自发展为一个相互连接的功能性脑细胞网络。科学家们期待这样的细胞转化可能导致人们开发出更好的神经退行性疾病模型来测试药物。研究人员在文章中描述了他们如何导入单个基因 Sox2 到小鼠和人皮肤细胞中。几天之内,这些皮肤细胞转变为早期阶段的脑干细胞 (brain stem cell) ,也被称作诱导性神经干细胞 ( induced neural stem cells, iNSCs) 。这种 iNSCs 开始自我更新,很快就成熟为能够传递电信号的神经元。在一个月内,这些神经元就已形成神经网络。 Fig. 1 A combination of transcription factors ( Brn4 / Pou3f4 , Sox2 , Klf4 , c-Myc , plus E47 / Tcf3 ) induces mouse fibroblasts to directly acquire a neural stem cell identity—which we term as induced neural stem cells (iNSCs). Dong Wook Han , et al. Cell Stem Cell , 2012, 10(4) : 465–472. 但是,在 2012 年这项采取一种新的策略:利用一种转录因子 Sox2 直接将一种细胞类型转变为另一种细胞类型,并且不用经历产生 iPSC 的阶段,从而能够避免 iPSCs 在用于替换或修复受损器官或组织时可能产生肿瘤的潜在危险。德国马克斯 · 普朗克协会 ( Max Planck Institute )2012 年 3 月 22 日曾经宣布,该机构研究人员成功从已分化体细胞 —— 皮肤细胞中培养出成体干细胞 ,为全球首创。研究人员利用皮肤细胞培养成体干细胞的方法刚好可解决上述问题。因为成体干细胞是一种存在于已分化组织中的未分化细胞,可自我更新并形成特定组织。在实验中,马克斯 · 普朗克协会的研究人员将实验鼠皮肤细胞放在特定培养环境中,皮肤细胞在特殊生长因子 ( Brn4 / Pou3f4 , Sox2 , Klf4 , c-Myc , plus E47 / Tcf3 ) 的诱导下,可以成功 “ 变身 ” 成体神经干细胞 ( 见图 1) 。 Fig. 2 This graphic depicts how scientist in Whitehead's Jaenisch lab generated induced neural stem cells (iNSCs) that are transcriptionally, epigenetically, and functionally similar to primary NSCs by transiently overexpressing transcription factors in mouse embryonic fibroblasts (MEFs). The scientists then demonstrated lineage conversion by inducing tripotent iNSCs from a variety of adult cell types, including liver cells and B-cells with genetic rearrangements. Credit: Courtesy of Cell Press 2014 年 11 月 6 日 ,怀特黑德生物医学研究所及 MIT 的科学家合作,又创建了保留在多能状态而重组因子未进行表达的 iNSCs ,这种情况允许 iNSCs 自我多次更新生成足够的、可用于治疗的大量细胞。图 2 表述了怀特黑德生物医学研究所耶尼斯实验室( Whitehead's Jaenisch lab )的科学家,怎样获得 iNSCs 的过程。在老鼠胚胎成纤维细胞( mouse embryonic fibroblasts 简称 MEFs) 内,通过瞬时过表达转录因子使 iNSCs 在转录调节和实验胚胎学( transcriptionally and epigenetically )以及功能化方面与原始的神经干细胞( NSCs )类似。随后 , 科学家还展示了对来自各种成熟细胞类型 , 包括利用基因重组得到的肝细胞和 B 细胞,通过诱导三能 iNSCs 的血统转换。 怀特黑德研究所创始成员、麻省理工学院的生物学教授鲁道夫·耶尼斯( Rudolf Jaenisch )说: “ 神经干细胞在治疗上是很重要的 , 因为其可以自我更新 , 产生大量细胞。如果你只形成成熟的神经元(这些工作已经由其他研究者完成) , 那么你永远不会得到足够的细胞。 ” 通过直接血统转换而获得 iNSCs ,研究人员利用病毒将转录因子混合体插入到老鼠的成熟皮肤细胞的基因组,再由药物引起这些转录因子打开神经干细胞内的基因活跃开关。这种直接转换被称为分化转移( transdifferentiation ) , 绕过了将这些细胞首先通过一种类似于胚胎干细胞状态的步骤。 在以前的研究中 ,iNSCs 仍沉溺于药物和重组转录因子 ; 如果药物或转录因子被撤离 , 这些细胞即可恢复皮肤细胞或自发分化。耶尼斯实验室的一名科学家约翰 · 卡萨迪( John Cassady )说: “ 如果重组转录因子仍然是活跃的 , 对细胞来说这是极其讨厌的。细胞将无法区分以及由此产生的细胞也不会在治疗上有用。 ” 2014 年 11 月 6 日 在《 干细胞 报告 》( Stem Cell Reports )网站上发表的鲁道夫·耶尼斯等人的研究论文—— John P. Cassady , Ana C. D’Alessio , Sovan Sarkar , Vardhan S. Dani , Zi Peng Fan , Kibibi Ganz , Reinhard Roessler , Mriganka Sur , Richard A.Young , Rudolf Jaenisch . Direct Lineage Conversion of Adult Mouse Liver Cells and B Lymphocytes to Neural Stem Cells . Stem Cell Reports , November 2014 DOI: 10.1016/j.stemcr.2014.10.001 . 论文报道了约翰 · 卡萨迪( John Cassady )和其他怀特黑德研究所以及 MIT 的科学家,他们如何保留细胞的特性而使得重组因子保持沉默的相关研究成果。首先 , 细胞生长在一种特殊的选择神经干细胞的介质之中,然后 , 再撤离药物。不是自发的分化 , 而是 iNSCs 保持在能分化成神经元和神经胶质细胞的多能态。卡萨迪还采用鸡尾酒式的方法细化重组转录因子的混合体,其中包含了八个转录因子 , 使生产的 iNSCs 在转录调节和实验胚胎学上( transcriptionally andepigenetically )类似于老鼠神经干细胞 。 干细胞是一类具有自我复制能力( self-renewing )的 多潜能细胞 。在一定条件下,它可以分化成多种功能细胞。根据干细胞所处的 发育阶段 分为胚胎干细胞( embryonic stem cell , ES 细胞 )和成体干细胞( somatic stem cell )。根据干细胞的 发育潜能 分为三类: 全能干细胞 ( totipotent stem cell , TSC )、 多能干细胞 ( pluripotent stem cell )和 单能干细胞 ( unipotent stem cell )(专能干细胞)。干细胞( Stem Cell )是一种未充分分化,尚不成熟的细胞,具有再生各种组织器官和人体的潜在功能,医学界称为 “ 万用细胞 ” 。 2013 年 12 月 1 日 ,美国哥伦比亚大学医学研究中心( Columbia University Medical Center )的科学家首次成功地将 人体干细胞转化成了功能性的肺细胞 和呼吸道细胞 。 2014 年元月底, 爱尔兰 首个可用于人体的干细胞制造中心获得爱尔兰药品管理局( Irish Medicines Board )的许可,在爱尔兰国立戈尔韦大学( National University of Ireland, Galway ,简称 NUI Galway )成立。 怀特黑德研究所得卡萨迪指出皮肤细胞的一个随机样可包含神经嵴细胞( neuralcrest cells ),这可能更容易使其过渡到 iNSCs 。为了消除此方法可能实际上依赖于这些细胞具有某种“抢先起步的优势”,卡萨迪将完全成熟的、有一种非常特定遗传标记的 B- 淋巴球( B-lymphocytes )免疫系统细胞转化为 iNSCs 。由此产生的 iNSCs 具有其新的身份形象 , 但仍然保留了它们的 B- 淋巴细胞遗传标记 , 表明卡萨迪的方法确实可以将非神经细胞转化为 iNSCs 。 虽然卡萨迪等人的研究方法前途无量 , 但是,迄今为止所有的工作已经被引入到小鼠细胞进行动物实验。根据卡萨迪的透露 , 他们的下一个拟定目标将是在人体细胞内进行相关研究,看看是否能够成功地生产治疗使用所必需的细胞群。 更多信息请浏览原文: 1-s2.0-S2213671114003075-main.pdf 。
个人分类: 新科技|5146 次阅读|3 个评论
植物转录因子、蛋白激酶识别数据库
liujd 2013-9-29 11:56
http://bioinfo.bti.cornell.edu/cgi-bin/itak/index.cgi
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ELF5:决定未来乳腺癌治疗的因素
zhpd55 2012-12-30 10:56
ELF5:决定未来乳腺癌治疗的因素
2012 年 12 月 27 日 PLoS Biology 杂志网站发表了澳大利亚 Garvan 医学研究院 ( Garvan Institute of Medical Research )、英国剑桥研究院( Cambridge Research Institute )、 澳大利亚新南威尔士大学 (The University of New South Wales) 、 英国巴斯大学 ( University o f Bath )、英国 卡迪夫大学( Cardiff University )以及澳大利亚 悉尼大学 ( University o f Sydney )的癌症相关研究机构合作完成的最新研究成果 —— Maria Kalyuga, David Gallego-Ortega, Heather J. Lee, Daniel L. Roden, Mark J. Cowley, C. Elizabeth Caldon, Andrew Stone, Stephanie L. Allerdice, Fatima Valdes-Mora, Rosalind Launchbury, Aaron L. Statham, Nicola Armstrong, M. Chehani Alles, Adelaide Young, Andrea Egger, Wendy Au, Catherine L. Piggin, Cara J. Evans, Anita Ledger, Tilman Brummer, Samantha R. Oakes, Warren Kaplan, Julia M. W. Gee, Robert I. Nicholson, Robert L. Sutherland, Alexander Swarbrick, Matthew J. Naylor, Susan J. Clark, Jason S. Carroll, Christopher J. Ormandy. ELF5 Suppresses Estrogen Sensitivity and Underpins the Acquisition of Antiestrogen Resistance in Luminal Breast Cancer . PLoS Biology , 2012; 10 (12): e1001461 DOI: 10.1371/journal.pbio.1001461 . 他们研究 已经证明 , 一个“转录因子”怎样诱发乳腺癌发展成为一种对雌激素缺乏敏感性以及对于抗雌激素疗法无动于衷的具有侵略性的亚型。抗雌激素疗法如他莫昔芬( Tamoxifen )和芳香化酶抑制剂( aromatase inhibitors )。 转录因子是掌控打开或关闭基因的开关。在这种情况下 , 转录因子被称为“ ELF5” ,在乳腺癌细胞形成的早期会抑制对雌激素的敏感性。 2008 年悉尼 Garvan 医学研究院的副教授 Chris Ormandy 研究发现 , 在怀孕期间乳腺产乳的过程中, ELF5 负责雌激素受体消极细胞的发育。而最新研究已经表明 , 相同的分子决定在乳腺癌中发生 , 而且 ELF5 有能力改变现有的对雌激素迟钝的肿瘤类型。研究人员还描述了 ELF5 对抗雌激素作用的遗传机理 , 而且研究结果已经表明 , 通过操纵 ELF5 水平有可能改变乳腺癌亚型,因此ELF5转录因子有可能成为未来乳腺癌治疗的决定性因素之一、此项研究结果发表在《公共科学图书馆·生物学》( PLoS Biology )杂志网站上。更多信息请浏览: http://www.sciencedaily.com/releases/2012/12/121227173330.htm http://www.plosbiology.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pbio.1001461 http://doc.sciencenet.cn/DocInfo.aspx?id=16114
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研究调控基因进化的意义
热度 1 Bearjazz 2011-2-18 17:06
研究调控基因进化的意义 熊荣川 选译 调控基因的改变可以导致生物多个特征的协同进化,因为它们控制着一整套目标基因。调控基因发生很少的变化,就能导致发育模式、繁殖、或者生理上的显著而全面的改变,因为它们控制着由其它基因组成的功能网络。这些所谓的调控基因通常编码转录因子或者信号蛋白,其进化似乎经常以基因的复制进而分化为基础。 关键词:调控基因 转录因子 进化 复制 分化 原文 Coordinated evolution of complex characters can occur by altering regulatory genes that control large suites of effector genes. A small number of changes in these regulatory genes can result in conspicuous and harmonious changes in developmental pattern, reproduction, or physiology, because they co-opt entire functional networks of other genes. These evolving regulatory genes usually encode transcription factors or signaling proteins, and their evolution appears often to involve gene duplication and diversification. ( Emerson et al., 2009 ) 参考文献: Adaptive Evolution in Zinc Finger Transcription Factors.pdf Emerson Ryan O.,Thomas James H. (2009). "Adaptive Evolution in Zinc Finger Transcription Factors." PLoS Genet 5 (1): e1000325.
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