基因组不同区域的不同组蛋白修饰的生物学意义不一样

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因为基因组不同区域的不同组蛋白修饰的生物学意义不一样，所以研究它就不得在不每个项目里面做很多数据，很烧钱，比如 Roadmap 表观计划，通常是：6种 chromatin marks H3K4me3, H3K4me1, H3K36me3, H3K27me3, H3K9me3 and H3K27ac)
我看到一个软件的参数是；-R Genomic *regions* to plot: tss, tes, genebody, exon, cgi, enhancer, dhs or bed ，就是设计好了可以针对基因组的任意功能区域进行探索。
那么，基因组不同区域的不同组蛋白修饰的生物学意义到底该如何理解呢？
建议大家参考2013年npg的一篇review：《Histone modifications for human epigenome analysis》，它介绍了如下所示的不同组蛋白修饰：
不同组蛋白修饰对应的生物学功能
H3K4me3, H3K4me1, H3K36me3, H3K27me3, H3K9me3 and H3K27ac)
可以看到：

  • 如果一个基因的启动子区域有H3K27me3修饰，那么它通常是被抑制的
  • 如果一个基因的启动子区域有H3K4me3或者H3K27ac修饰，那么它通常是被激活的
  • 如果一个基因的body有H3K9me3修饰，那么它通常是被抑制的
  • 如果一个基因的body有H3K36me3修饰，那么它通常是被激活的
    确实背诵下来有点难哦，大家一起加油哦，选择了生命科学这样的“文科”就不得不熬夜背诵。
    通常组蛋白修饰得到的是Chipseq数据，如果要分析：
  • 首先走上游ChIP-seq流程，即选取唯一比对的bam的序列拿去走MACS2找peaks
  • 然后学会deeptools工具探索比对结果，及信号特征：包括信号热图，信号强度profile，样本相关性图
    IGV可视化
  • 学会 ChIPQC 和 DiffBind 两个R包
  • bedtools对bam文件看 全基因组各个染色体的reads密度图
  • peaks的数量，长度特特征，基因特征（外显子，内含子，UTR,启动子）注释及motif查找
    如果想掌握上面的流程，也可以看我们《生信技能树》的B站免费NGS数据处理视频课程：
  • 免费视频课程《ChIP-seq数据分析》
  • 免费视频课程《ATAC-seq数据分析》
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