Name: pattern-based search of epigenomic data using genemo
Uploaded: 2017-10-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 38 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo at JoVE.com

Diese Arbeit wurde unterstützt von NIH gewährt, einschließlich DP1HD087990 von NICHD, R01HG008135 von NHGRI. Wir danken Mitglieder des Zhong Lab für wertvolles Feedback.
Autor Beiträge: X.C. und A.T.Z. aktualisiert GeNemo durch Codierung neue Benutzeroberfläche und Funktionen; A.T.Z. produziert die hauseigene Beispielvideo; A.T.Z., X.C und S.Z. schrieb die Zeitung.

Hinweis: das Protokoll kann überall angehalten werden.
 1. Grundeinstellung <ol><li>erhalten ein Bett, Spitzen-Format oder BigWig 7 Datei mit den Daten in Genom eingegeben werden. Die Datei sollte der Erweiterungsname haben &#34; Bett &#34;, &#34; Broadpeaks &#34; &#34; Narrowpeaks &#34;, oder &#34; BigWig &#34; bzw.. 
	&#8203; Hinweis: gezippte Versionen dieser Art von Dateien kann auch verwendet werden.</li>
	<li>Verwenden Sie einen Internet-Browser zu genemo.org gehen. Jedes Betriebssystem lauffähig am häufigsten verwendeten Internet-Browser sollte in der Lage, GeNemo zu verwenden.
	<ol><li>Wählen, welche Art, gegen die Verwendung von des Dropdown-Menüs zu suchen. Derzeit verfügbare Arten gehören menschliche und Maus-.</li>
		<li>Upload Benutzerdatei mit einer Url oder einen direkten Upload. BigWig Dateien nur Arbeit mit der Url Upload-Methode. Bett und Gipfeln format Dateien arbeiten mit beiden Methoden (wackeln Dateien können nicht als die wichtigsten Daten ab sofort hochgeladen werden).</li>
	</ol></li></ol> 2. Optionales Setup <ol><li>bieten eine e-Mail-Adresse in das entsprechende Feld, um die Suchergebnisse per e-Mail zu erhalten, wenn die Suche abgeschlossen ist. 
	&#8203; Hinweis: Wenn Sie einen großen Teil des Genoms und/oder gegen eine große Anzahl von Tracks (siehe unten) zu suchen, es wird empfohlen, dass der Benutzer seine/ihre e-Mail gibt, da die Suche sehr lange dauern kann. Eine 100 Megabase Suche dauert beispielsweise ca. 15 s. Ein Link zu den Suchergebnissen wird gesendet an die e-Mail-Adresse zur Verfügung gestellt, wenn die Suche abgeschlossen ist. Der Link ist gültig innerhalb von 7 Tagen nach der Beendigung einer Suche.</li>
	<li>Bieten eine Bigwig Datei oder die Wiggle-Display-Datei möglicherweise von einer Url. Diese Display-Datei wird keinen Einfluss auf die Ergebnisse; Es wird nur neben den Ergebnissen angezeigt werden.</li>
	<li>Geben Sie einen Suchbereich (auch das Chromosom und Basenpaare) in das entsprechende Feld ein.
	<ol><li>Liste das Chromosom, Basenpaare beginnen und enden Basenpaar.</li>
		<li>Verwendung &#39; ChrN &#39; für das Chromosom-Format, wo &#39; N &#39; ist der Chromosom Nummer/Brief (1, 2, &#8230; X oder Y). Für die Basenpaare, geben Sie einfach die Zahlen.</li>
		<li>Leerzeichen zwischen allen drei Einträge oder einen Doppelpunkt (:)) zwischen Chromosomenzahl und das erste Base-paar und/oder einen Bindestrich zwischen die zwei Basenpaare enthalten. Zum Beispiel: Chr1:1000000-2000000, chr1 1000000 2000000, chr1 1000000 2000000, Chr1:1000000 2000000. 
		Hinweis: Die Schritte 2.1-2.3 sind optional.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig1.jpg" /> Abbildung 1 : GeNemo &#39; s Titelseite mit den notwendigen Bereichen ausgefüllt. Ein Benutzer muss Eingabe der Arten, Suchdatei und Suchbereich, und wählen Spuren, die, denen er/Sie gegen suchen will. E-Mail-Adresse und Anzeigen der Datei sind optional. <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56136/56136fig1large.jpg" target="_blank"> Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
 3. Datenselektion <img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig2.jpg" /> Abbildung 2 : Track-Auswahl-Fenster. Diese ist erzogen, indem Sie auf die &#34; DATENSELEKTION &#34; Schaltfläche auf der Titelseite. Hier wählen Sie Benutzer Spuren die Eingabedatei gegen suchen. Einige der Titel sind bereits ausgewählt durch Standard. <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56136/56136fig2large.jpg" target="_blank"> Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<ol><li>Nach einem Klick auf die Schaltfläche Daten Auswahl, wählen, welche Arten von Spuren, gegen (d. h. zu der Abfrage hinzufügen) zu suchen. Die Sammlung umfasst viele verschiedene Datensätze aus Labors auf der ganzen Welt.
	<ol><li>Wie die Liste der Titel ziemlich lang ist, sollten Benutzer auf die Schaltfläche "Filter" (an der Oberseite) verwenden, um die Track-Auswahl zu erleichtern. Spuren können gefiltert werden, durch Experiment, Gewebe, Zell-Linie und/oder Lab</li>
		<li>Gibt es fünf Tasten auf der Unterseite zu helfen Titelauswahl ausführen: alles auswählen, wählen Sie keine, Add, Filter, Exclude.</li>
		<li>Wählen Sie alle &#34; und &#34; wählen Sie keine &#34; sind selbsterklärend.</li>
		<li>Die &#34; Add &#34; Schaltfläche fügt derzeit ausgewählten Titel auf die Abfrage. Es dient als Logikgatters &#34; oder &#34;. Beachten Sie, dass die Auswahl der Filter oben (z. B. bestimmte Experimente, Taschentücher, Zell-Linien oder Labs) nicht automatisch entsprechende Spuren der Suchanfrage hinzufügt. Benutzer müssen zuerst wählen Sie Tracks (z.B. Gehirn, Leber unter Gewebe) und klicken Sie dann auf die &#34; Add &#34; Taste, um sie zur Abfrage hinzufügen. Wenn Sie Titel auswählen, beachten Sie, dass nur der angegebenen in der geöffneten Registerkarte "im Fenster" Filter "Filter für die Suchanfrage angewendet werden. Auswahl auf anderen Registerkarten im Filter-Fenster gespeichert, aber nicht auf die Suchanfrage angewendet.</li>
		<li>Die &#34; Filter &#34; Taste behält nur die Arten von Spuren, die derzeit im Filter-Fenster in der Abfrage ausgewählt und alle anderen Arten von Spuren entfernt. Es dient als Logikgatters &#34; und &#34;. Im wesentlichen &#34; Filter &#34; ermöglicht die Auswahl der Interaktion zwischen zwei Kategorien von Spuren (z. B. bestimmte Gewebe mit bestimmten Labs). Beachten Sie, dass &#34; Filter &#34; fügt Sie die ausgewählten Arten von Spuren nicht auf die Abfrage, wenn sie nicht bereits in der Abfrage sind.</li>
		<li>Die &#34; ausschließen &#34; Knopf entfernt alle Arten von Spuren, die derzeit im Filter-Fenster aus der Abfrage ausgewählt werden. Es dient als Logikgatters &#34; nicht &#34;, im Gegensatz zu den &#34; Filter &#34; Funktion. Wieder, &#34; ausschließen &#34; fügt keine Spuren, die derzeit nicht im Filter-Fenster auf die Abfrage ausgewählt.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig3.jpg" /> Abbildung 3 : Fenster "Filter" . Diese ist erzogen, indem Sie auf die &#34; FILTER &#34;-Taste auf die Track-Auswahl-Fenster. Hier können Benutzer auswählen, viele Spuren gleichzeitig mit relativer Leichtigkeit. <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56136/56136fig3large.jpg" target="_blank"> Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
 <img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig4.jpg" /> Abbildung 4 : Gewusst wie: verwenden Sie die Filter-Funktion. <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56136/56136fig4large.jpg" target="_blank"> Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>
<ol start="2"> <li>nach der Abfrage der gewünschten Tracks hinzufügen, klicken Sie auf das &#34; Update &#34;-Taste auf der rechten unteren Ecke. Dies ist notwendig, um Platz für zwei Möglichkeiten, Daten auszuwählen: Auswahl von einzelnen Daten-Tracks oder Filterung /. Die &#34; Ansicht zurücksetzen &#34; Schaltfläche setzt die Abfrage, die im Zusammenhang mit Ausdruck Genregulation in embryonale Stammzellen Mensch/Maus Standardspuren. 
	Hinweis: Auswahl der Tracks gegen über gesucht werden &#34; Datenselektion &#34; ist optional, aber empfohlen werdenUrsache suchen Standardspuren wahrscheinlich nicht geeignet für den Benutzer sind &#39; Notwendigkeiten.</li>
</ol> 4. Suche und Ergebnisse <ol><li>Klicken Sie auf die &#34; Suche &#34; Taste, nachdem die Datenauswahl. Die Suche kann einige Zeit dauern.</li>
	<li>, Sobald die Suche abgeschlossen ist, wird Benutzern verschiedene Boxen auf der Ergebnisseite angezeigt. Jede Box stellt einen Abschnitt des Genoms dar, wo ein Benutzer &#39; s-Daten-Datei hat eine eng abgestimmte Muster mit einem oder mehreren Tracks der Benutzer abgefragt hat.
	<ol><li>Gibt es keine Boxen sichtbar, versuchen Sie suchen weitere Arten von Spuren oder machen den Suchbereich mit der gleichen input-Datei größer. Eine einfache Möglichkeit, dies zu tun, ohne nochmal alles ist Klick auf den &#34; &#9776; &#34; Schaltfläche neben dem Logo. Dadurch öffnet sich eine Sidebar, die dem Benutzer ermöglicht, die Suche ändern.</li>
		<li>Die Ergebnisse können als Bett-Datei exportiert werden, indem Sie auf das &#34; Bett Datei herunterladen &#34; Taste auf der Unterseite der Seite.</li>
	</ol></li> <li>Visualisieren klicken Sie oben rechts auf jeder Box, die Ergebnisse zu visualisieren.
	<ol><li>In der Visualisierung Panel auf der rechten, mehrere Dinge werden angezeigt, einschließlich der Daten, die die Benutzer Eingabedatei, die Display-Datei, ob ein passender Titel, eingegeben wurde, enthält und einige Standard verfolgt. Aus den Ergebnissen kann der Benutzer bekannten ENCODE Datasets gegen das mitgelieferte Dataset zur weiteren Untersuchung vergleichen. Der Benutzer steht für UCSC Gene um den Kontext der Ergebnisse der Abfrage anzuzeigen. Wenn Tracks aus mehreren Zeilen/Zellgewebe ausgewählt sind, kann der Benutzer solche Ergebnisse Einblicke über die Gewebespezifität der Ähnlichkeiten zwischen bestimmten Dataset und ENCODE Datasets verwenden.</li>
		<li>Auf der Ergebnisseite kann Benutzer auf alle Spuren flussaufwärts oder flussabwärts ziehen des Genoms; wenn der Maus-Cursor auf die Koordinaten der Nutzer kann das Mausrad verwenden und/oder vergrößern und verkleinern.</li>
	</ol></li></ol> <img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56136/56136fig5.jpg" /> Abbildung 5 : Ergebnis-Seite. Diese bestimmte Suche ergab 363 passende Regionen. Anzeige der ersten passenden Region kann getan werden, indem Sie auf die &#34; SHOW &#34; Taste am linken unteren Rand jedes resultierende Region-Feld. Auf der linken Seite des Anzeigefensters ist ersichtlich, dass die zwei Dateien (Eingabe- und ausgewählten Track) in Signal Stärke Muster. ähneln <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56136/56136fig5large.jpg" target="_blank"> Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur zu betrachten.</a>

<ol>
	<li>The ENCODE Project Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+integrated+encyclopedia+of+DNA+elements+in+the+human+genome.">An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome.</a> Nature. 489, 57-74 (2012).</li><li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-Resolution+Profiling+of+Histone+Methylations+in+the+Human+Genome.">High-Resolution Profiling of Histone Methylations in the Human Genome.</a> Cell. 129 (4), 823-837 (2007).</li><li>Meaney, M. J., Ferguson-Smith, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epigenetic+regulation+of+the+neural+transcriptome:+the+meaning+of+the+marks.">Epigenetic regulation of the neural transcriptome: the meaning of the marks.</a> Nature Neuroscience. 13, 1313-1318 (2010).</li><li>Roh, T. -. Y., Cuddapah, S., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+genomic+landscape+of+histone+modifications+in+human+T+cells.">The genomic landscape of histone modifications in human T cells.</a> PNAS. 103 (43), 15782-15787 (2006).</li><li>Zhang, Y., Cao, X., Zhong, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GeNemo:+a+search+engine+for+web-based+functional+genomic+data.">GeNemo: a search engine for web-based functional genomic data.</a> Nucleic Acids Res. 44, W122-W127 (2016).</li><li>Fujita, P. A., Rhead, B., Zweig, A. S., Hinrichs, A. S., Karolchik, D., Cline, M. S., Goldman, M., Barber, G. P., Clawson, H., Coelho, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+UCSC+Genome+Browser+database:+update+2011.">The UCSC Genome Browser database: update 2011.</a> Nucleic Acids Res. 39, 876-882 (2011).</li><li>Neph, S., Vierstra, J., Stergachis, A. B., Reynolds, A. P., Haugen, E., Vernot, B., Thurman, R. E., John, S., Sandstrom, R., Johnson, A. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+expansive+human+regulatory+lexicon+encoded+in+transcription+factor+footprints.">An expansive human regulatory lexicon encoded in transcription factor footprints.</a> Nature. 489, 83-90 (2012).</li><li>Sarda, S., Hannenhalli, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Next-generation+sequencing+and+epigenomics+research:+a+hammer+in+search+of+nails.">Next-generation sequencing and epigenomics research: a hammer in search of nails.</a> Genomics Inform. 12 (1), 2-11 (2014).</li><li>Storre, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Silencing+of+the+Meiotic+Genes+SMC1&#946;+and+STAG3+in+Somatic+Cells+by+E2F6.">Silencing of the Meiotic Genes SMC1&#946; and STAG3 in Somatic Cells by E2F6.</a> J Biol Chem. 280, 41380-41386 (2005).</li><li>Liu, B., Shats, I., Angus, S. P., Gatza, M. L., Nevins, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interaction+of+E2F7+Transcription+Factor+with+E2F1+and+C-terminal-binding+Protein+(CtBP)+Provides+a+Mechanism+for+E2F7-dependent+Transcription+Repression.">Interaction of E2F7 Transcription Factor with E2F1 and C-terminal-binding Protein (CtBP) Provides a Mechanism for E2F7-dependent Transcription Repression.</a> J Biol Chem. 288, 24581-24589 (2013).</li></ol>

Die Autoren haben keine finanziellen Interessenkonflikte offenlegen.

Ein gründliches Verständnis der das Epigenom ist erforderlich, um das volle Potenzial der Sequenzierung des menschlichen Genoms bei der Bereitstellung von neuen biologischen Erkenntnisse8zu erreichen. Derzeit gibt es nur Möglichkeiten, Online-epigenomischen-Datasets durch ihre Datenbeschreibung und Titel (z.B. Metadaten)1zu suchen. Dies schränkt die Art der Suche, was man mit epigenomischen Daten machen kann. Pattern-basierte such-Tools für epigenomischen Daten sind unerlässlich für Ausflüge in die Beziehung zwischen verschiedenen epigenomischen Marken, was zu neuen biologischen Erkenntnissen führen kann. GeNemo, die durch den Inhalt der Daten und keine Metadaten sucht, ist der erste seiner Art, Muster in epigenomischen Daten aus veröffentlichten Depots wie z. B. das ENCODE-Datenbank mit User generated zu vergleichen oder Dataset5heruntergeladen. Dies markiert den Beginn der Verfügbarkeit von einer epigenomischen-Suchwerkzeug, die ist leicht zugänglich für Forscher auf der ganzen Welt nur als Text-basierte Sequenz-such-Tool weit verbreitet in den 1990er Jahren wurde. Derzeit gibt es keine Alternativen für Pattern-basierte Online-such-Tools für epigenomischen Daten als GeNemo.
Ein Beispiel der Verwendung von GeNemo ist die Co erscheinenden Histon-Modifikationen und andere epigenetischen Markierungen mit dem transcriptional Faktor E2F6 in humanen embryonalen Stammzellen suchen (eine E2F6 Bindung Signal Beispieldatei ist erhältlich beim ENCODE Datenportal oder im https://sysbio.ucsd.edu/Public/xcao3/ENCODESample/ENCFF001UBC.Bed). Mithilfe dieser Datei als Abfrage gegen alle ENCODE-Datasets in H1-hESC suchen wird GeNemo zeigen, dass E2F6 Bindung Signal stark mit H3K4me1, H3K4me2, H3K4me3 und H3K27me3, die mit vorhandenen Forschung zeigt angereichert ist, dass E2F6 einige Gene über reguliert stimmt Methylierung von H3K279. Auf der anderen Seite, scheint es NS1 von E2F6 und CtBP2 verbindliche Aufstellungsorte, die bekannt ist für die Interaktion mit einem Faktor in der gleichen Familie, E2F710. Diese Ergebnisse für das gesamte Genom gegen eine große Anzahl von epigenetischen Markierungen, transcriptional Faktor Bindung Signale und andere Signale im ENCODE enthalten relativ leicht mit GeNemo, erhalten Sie die alle möglichen Ziele zur weiteren Analyse zur Verfügung stellen können.
Seit der ersten Veröffentlichung5 der GeNemo als eine Web-basierte epigenomischen-Daten-such-Tool wurde der Ergebnisteil der GeNemo aktualisiert, um einen passenden Auftritt mit GeNemos ersten Seite haben. Die alten Ergebnisteil eng der UCSC Genom Browser Ergebnisteil gespiegelt, und war weitgehend abhängig von der UCSC-Remoteserver für die Anzeige. Mit der neuen Schnittstelle ist GeNemo benutzerfreundlicher und nicht mehr abhängig von der UCSC-Genom-Server (obwohl Daten noch aus der Ferne abgerufen werden). Dies macht GeNemo robuster und weniger anfällig für Probleme aufgrund von Änderungen am Code auf dem Server der UCSC. Darüber hinaus gibt die neuen, schnelleren Polymer-Schnittstelle des GeNemo dem Benutzer mehr Werkzeuge zu visualisieren und zu analysieren, Muster in den Daten.
Wichtige Schritte umfassen Bereitstellung der entsprechenden input-Datei und wählen Sie Daten-Tracks zu durchsuchen. Benutzer werden ermutigt zum Experimentieren mit verschiedenen Track Auswahlfunktionen das Auswahlverfahren und wie verschiedene Befehle kennen können kombiniert werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Beachten Sie insbesondere, dass die Funktion "Add" erforderlich ist, fügen Sie die gewünschten Tracks ausgewählt, um die Abfrage während "Filter" oder "Ausschließen" als Logik-Gate-Befehle verwendet werden können "Und" und "Bzw.". Die Funktion "Aktualisieren" ist erforderlich, um die Auswahl zu beeinflussen, vor der Implementierung der Suchergebnis. Wenn keine Ergebnisse zurückgegeben werden, kann ein Benutzer überprüfen Sie die eingegebenen Daten-Datei, suchen mehr Spuren oder erhöhen den Suchbereich ein. Wenn ein Fehler vorliegt, wird ein Fenster definieren, was genau der Fehler auftauchen. Allerdings gibt es einige mehrdeutige Fehler. Beispielsweise wenn das Fenster sagt, dass "keine Datei hochgeladen wurde", entweder keine Datei hochgeladen wurde, oder die hochgeladene Datei wurde nicht von einem akzeptablen Format und, folglich, das Programm konnte nicht richtig gelesen. Akzeptable Dateiformate für Datei-Upload sind Bett und Gipfeln Formatdatei für beide Uploadmethoden und BigWig für Online-Link Upload nur. Die gezippten Versionen dieser Datei-Formate sind ebenfalls zulässig.
Aktuelle Einschränkungen dieses Ansatzes umfassen noch optimierte Algorithmen und Funktionen in GeNemo beschäftigt. GeNemo kann nicht noch Anleitungen zur Auslegung der Datensätze zurückgegeben. Diese Aufgabe obliegt den Nutzern, erfordert erhebliche Kenntnisse und Erfahrungen in der Biologie des Genoms und Epigenom. Darüber hinaus ist ein weiteres Strombegrenzung, dass Benutzer nicht die Empfindlichkeit und Rauschen Ebene der Suchanfragen ändern können. Wir erwarten weiterhin zu verbessern und erweitern seine Muster Suche Fähigkeiten und Dataset-Sammlung in Zukunft GeNemo.

Jüngsten technologischen Fortschritte haben erlaubt, für einen raschen Ausbau der epigenomischen oder funktionelle Genomdaten Depots, die die Entwicklung der relevanten Analysetools, biologische Erkenntnisse zu extrahieren überholt haben. Eine wichtige Methode zur Analyse epigenomischen Daten soll Suchdaten User generated gegen Daten-Depots und insbesondere aus der Enzyklopädie von DNA-Elemente (ENCODE)1 Projekte für übereinstimmende Muster, die zu neuen Erkenntnissen führen könnten. Zum Beispiel kann Ähnlichkeiten in den Mustern der beiden unterschiedlichen epigenomischen Markierungen an definierten Loci über das Genom identifizieren koordiniertes Handeln von verschiedenen molekularen Spielern auf Chromatin Konformation und transcriptional Regelung2 hinweisen ,3,4.
Herkömmlichen Text-basierte Suchmaschinen sind in dieser Hinsicht unwirksam, weil im Gegensatz zu DNA-Sequenz, epigenomischen Daten überwiegend im Format der Intensitäten oder funktionalen genomische Regionen vorhanden. GeNemo, stehend für Gene Nemo (wie findet Nemo), wurde entwickelt, um dieses ungedeckten Bedarfs mit Muster-basierte Suche5. Der Algorithmus nutzt eine Markov Chain Monte Carlo Maximierung Prozess5. Nutzer nehmen ihre eigenen Daten oder ein Dataset heruntergeladen von Depots und Suche eine Reihe von Online-epigenomischen Daten Ähnlichkeiten im Muster zu identifizieren.
Die aktuelle Version des GeNemo hat eine aktualisierte Display, Schnittstellen mit der University of California, Santa Cruz (UCSC) Genom Browser6, robuster und weniger anfällig für Probleme, verursacht durch Veränderungen in der zweiten. Insbesondere während GeNemos Ergebnisseite verwendet, um auf der Browseroberfläche UCSC Genom beruhen, die aktuelle Version des GeNemo unterstützt eine eigene Ergebnisseite und folglich wird nicht mehr beeinträchtigt durch strukturelle Veränderungen an den UCSC-Genom-Browser. GeNemo können alle genomischen Signal, einschließlich Proteinbindung Histon-Modifikation, Chromatin Zugänglichkeit, topologische Domänen und So weiter, als eine Abfrage zum Suchen von colocalized/ähnliche Segmente unter bekannten Datensätze aus großen Konsortien. Daher ist es ein wichtiges Instrument, um die Beziehung zwischen verschiedenen epigenomischen relevante Daten und bekannten im genomischen Großprojekten gewonnenen Daten zu studieren.

<table><tbody><tr><td>GENEMO</td><td>https://www.genemo.org</td><td></td><td>Comparative Epigenome Browser</td></tr></tbody></table>

pattern-based search of epigenomic data using genemo

Im Vergleich mit den robusten textbasierte Suche Tools für genomische oder RNA Sequenzierung Daten, aktuelle Methoden für die Pattern-basierte Suche von epigenomischen und anderen funktionalen genomischen Daten sind sehr begrenzt. GeNemo ist das erste Online-such-Tool, das dieses Ziel erreicht. Benutzer geben ihre funktionale genomischen Daten im Browser erweiterbare Daten (Bett), Gipfeln und BigWig Formate und können Daten in einem der drei Formate suchen. Benutzer können angeben welche Datensätze zu durchsuchen, Auswahl aus einer Vielzahl von Online-Datasets mit der Enzyklopädie des DNA-Elemente (ENCODE) Vertreter der verschiedenen epigenomischen Marken, transcriptional Faktor Bindungsstellen und chromatin Überempfindlichkeiten oder Erreichbarkeiten in bestimmten Zelltypen und Entwicklungsstadien oder Tierarten (Maus oder Mensch). GeNemo gibt eine Liste der genomischen Regionen mit passenden Muster zu den Eingabedaten, die möglicherweise werden im Browser angezeigt als auch im Bett-Format heruntergeladen. Die aktualisierten GeNemo grafische Darstellung verbessert hat, hat mehr robuste Oberfläche und ist nicht mehr anfällig für Fehler aufgrund von Änderungen in der University of California, Santa Cruz (UCSC) Genom Browser. Schritte zur Problembehandlung für häufig auftretende Probleme werden diskutiert. Wie funktionelle Genomik Datenmenge exponentiell wächst, gibt es eine kritische Notwendigkeit zu entwickeln und zu verfeinern, neue bioinformatische Werkzeuge wie GeNemo für Datenanalyse und Interpretation.

Hier in Abbildung 5 dargestellt ist eine simulierte Suche. Die menschliche Spezies wurde ausgewählt, und die entsprechende Beispieldatei diente als der input-Daten-Datei. Darüber hinaus wurden die Standardspuren, wie in Abbildung 3dargestellt. Gab es insgesamt 363 passende Regionen, und die erste Region zeigt sich in der Display-Seite. Es ist ersichtlich, dass die Intensität Muster aus 17036000, 17038000 auf Chromosom 1 die Eingabedatei und eines der ausgewählten Lieder sehr ähnlich ist.

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Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Im Gegensatz zu DNA Reihenfolge Daten epigenomischen Daten nicht ohne weiteres Text-basierte Suche unterliegen. Hier sind die Verfahren, die eine verbesserte Version des GeNemo, eine Web-basierte Bioinformatik-Tool verwenden, um Muster-basierte Suche nach Gemeinsamkeiten im Vergleich zur Verfügung Online-Datenbanken, einschließlich der Enzyklopädie der DNA-Elemente mit epigenomischen-Daten durchzuführen Daten des Benutzers.

Pattern-basierte Suche nach epigenomischen Daten mit GeNemo

Compared with the robust text-based search tools for genomic or RNA sequencing data, current methodologies for pattern-based searches of epigenomic and ...

pattern-based-search-of-epigenomic-data-using-genemo

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Bioengineering

5.0K Aufrufe.  University of California San Diego. Im Gegensatz zu DNA Reihenfolge Daten epigenomischen Daten nicht ohne weiteres Text-basierte Suche unterliegen. Hier sind die Verfahren, die eine verbesserte Version des GeNemo, eine Web-basierte Bioinformatik-Tool verwenden, um Muster-basierte Suche nach Gemeinsamkeiten im Vergleich zur Verfügung Online-Datenbanken, einschließlich der Enzyklopädie der DNA-Elemente mit epigenomischen-Daten durchzuführen Daten des Benutzers.

Serie: Pattern-based Search of Epigenomic Data Using GeNemo

Methyl-binding DNA capture Sequencing for Patient Tissues

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable development and differentiation of different tissue types. Dysregulation of this process is often the hallmark of various diseases like cancer. Here, we outline one of the recent sequencing techniques, Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq), used to quantify methylation in various normal and disease tissues for large patient cohorts. We describe a detailed protocol of this affinity enrichment approach along with a bioinformatics pipeline to achieve optimal quantification. This technique has been used to sequence hundreds of patients across various cancer types as a part of the 1,000 methylome project (Cancer Methylome System).

Here we present a protocol to investigate genome wide DNA methylation in large scale clinical patient screening studies using the Methyl-Binding DNA Capture sequencing (MBDCap-seq or MBD-seq) technology and the subsequent bioinformatics analysis pipeline.

Methyl-bindende DNA-Capture-Sequenzierung für Patientengewebe

Methylation is one of the essential epigenetic modifications to the DNA, which is responsible for the precise regulation of genes required for stable ...

Forschung

Genetik

An Integrated Platform for Genome-wide Mapping of Chromatin States Using High-throughput ChIP-sequencing in Tumor Tissues

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of associated loci. In addition, the presence of specific modifications has been used to determine the position and identity non-coding functional elements such as enhancers. In recent years, chromatin immunoprecipitation followed by next generation sequencing (ChIP-seq) has become a powerful tool in determining the genome-wide profiles of individual histone modifications. However, it has become increasingly clear that the combinatorial patterns of chromatin modifications, referred to as Chromatin States, determine the identity and nature of the associated genomic locus. Therefore, workflows consisting of robust high-throughput (HT) methodologies for profiling a number of histone modification marks, as well as computational analyses pipelines capable of handling myriads of ChIP-Seq profiling datasets, are needed for comprehensive determination of epigenomic states in large number of samples. The HT-ChIP-Seq workflow presented here consists of two modules: 1) an experimental protocol for profiling several histone modifications from small amounts of tumor samples and cell lines in a 96-well format; and 2) a computational data analysis pipeline that combines existing tools to compute both individual mark occupancy and combinatorial chromatin state patterns. Together, these two modules facilitate easy processing of hundreds of ChIP-Seq samples in a fast and efficient manner. The workflow presented here is used to derive chromatin state patterns from 6 histone mark profiles in melanoma tumors and cell lines. Overall, we present a comprehensive ChIP-seq workflow that can be applied to dozens of human tumor samples and cancer cell lines to determine epigenomic aberrations in various malignancies.

Here, we describe an optimized high-throughput ChIP-sequencing protocol and computational analyses pipeline for the determination of genome-wide chromatin state patterns from frozen tumor tissues and cell lines.

Eine integrierte Plattform für genomweite Kartierung von Chromatin Staaten mit hohem Durchsatz ChIP-Sequenzierung im Tumorgewebe

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of ...

Krebsforschung

A Fast and Quantitative Method for Post-translational Modification and Variant Enabled Mapping of Peptides to Genomes

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly being extended to integrative studies to enhance the understanding of molecular dynamics within cells. Current tools for the visualization and integration of proteomics with other omics datasets are inadequate for large-scale studies. Furthermore, they only capture basic sequence identify, discarding post-translational modifications and quantitation. To address these issues, we developed PoGo to map peptides with associated post-translational modifications and quantification to reference genome annotation. In addition, the tool was developed to enable the mapping of peptides identified from customized sequence databases incorporating single amino acid variants. While PoGo is a command line tool, the graphical interface PoGoGUI enables non-bioinformatics researchers to easily map peptides to 25 species supported by Ensembl genome annotation. The generated output borrows file formats from the genomics field and, therefore, visualization is supported in most genome browsers. For large-scale studies, PoGo is supported by TrackHubGenerator to create web-accessible repositories of data mapped to genomes that also enable an easy sharing of proteogenomics data. With little effort, this tool can map millions of peptides to reference genomes within only a few minutes, outperforming other available sequence-identity based tools. This protocol demonstrates the best approaches for proteogenomics mapping through PoGo with publicly available datasets of quantitative and phosphoproteomics, as well as large-scale studies.

Here we present the proteogenomic tool PoGo and protocols for fast, quantitative, post-translational modification and variant enabled mapping of peptides identified through mass spectrometry onto reference genomes. This tool is of use to integrate and visualize proteogenomic and personal proteomic studies interfacing with orthogonal genomics data.

Eine schnelle und Quantitative Methode für Post-translationale Modifikation und Variante aktiviert Mapping von Peptiden mit Genomen

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly ...

Optimized Analysis of DNA Methylation and Gene Expression from Small, Anatomically-defined Areas of the Brain

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to the display of physiological and behavioural phenotypes. Such environmental programming is likely to increase the susceptibility to metabolic, cardiovascular and mental diseases 3,4.
DNA methylation and histone modifications are considered key processes in the mediation of the gene-environment dialogue and appear also to underlay environmental programming 5. In mammals, DNA methylation typically comprises the covalent addition of a methyl group at the 5-position of cytosine within the context of CpG dinucleotides.
CpG methylation occurs in a highly tissue- and cell-specific manner making it a challenge to study discrete, small regions of the brain where cellular heterogeneity is high and tissue quantity limited. Moreover, because gene expression and methylation are closely linked events, increased value can be gained by comparing both parameters in the same sample.
Here, a step-by-step protocol (Figure 1) for the investigation of epigenetic programming in the brain is presented using the 'maternal separation' paradigm of early life adversity for illustrative purposes. The protocol describes the preparation of micropunches from differentially-aged mouse brains from which DNA and RNA can be simultaneously isolated, thus allowing DNA methylation and gene expression analyses in the same sample.

A streamlined workflow to study DNA methylation and gene expression changes upon early-life stress is shown. Starting from maternal separation of newborn mice and isolation of discrete brain tissues, we represent a protocol to simultaneously isolate DNA and RNA from brain tissue punches for subsequent bisulfite sequencing and RT-PCR analysis.

Optimierte Analyse von DNA-Methylierung und Genexpression von Klein, Anatomisch-definierte Bereiche des Gehirns

Exposure to diet, drugs and early life adversity during sensitive windows of life 1,2 can lead to lasting changes in gene expression that contribute to ...

Neurowissenschaften

Genome-Wide Analysis of DNA Methylation in Gastrointestinal Cancer

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is a useful measure to provide an accurate analysis of the methylation status of gastrointestinal (GI) malignancies. Given the multiple potential translational uses of DNA methylation analysis, practicing clinicians and others new to DNA methylation studies need to be able to understand step by step how these genome-wide analyses are performed. The goal of this protocol is to provide a detailed description of how this method is used for the biomarker identification in GI malignancies. Importantly, we describe three critical steps that are needed to obtain accurate results during genome-wide analysis. Clearly and concisely written, these three methods are often lacking and not noticeable to those new to epigenetic studies. We used 48 samples of a GI malignancy (gastric cancer) to highlight practically how genome-wide DNA methylation analysis can be performed for GI malignancies.

Herein, we describe a procedure for genome-wide analysis of DNA methylation in gastrointestinal cancers. The procedure is of relevance to studies that investigate relationships between methylation patterns of genes and factors contributing to carcinogenesis in gastrointestinal cancers.

Genomweite Analyse der DNA-Methylierung bei Magen-Darm-Krebs

DNA methylation is an important epigenetic change that is biologically meaningful and a frequent focus of cancer research. Genome-wide DNA methylation is ...

Sample Preparation to Bioinformatics Analysis of DNA Methylation: Association Strategy for Obesity and Related Trait Studies

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid storage processes contributing to the development of the disease. We demonstrate a complete protocol from selection to epigenetic data analysis of patients with and without obesity. All steps from the protocol were tested and validated in a pilot study. 32 women participated in the study, in which 15 individuals were classified with obesity according to Body Mass Index (BMI) (45.1 &#177; 5.4 kg/m2); and 17 individuals were classified without obesity according to BMI (22.6 &#177; 1.8 kg/m2). In the group with obesity, 564 CpG sites related to fat mass were identified by linear regression analysis. The CpG sites were in the promoter regions. The differential analysis found 470 CpGs hypomethylated and 94 hypermethylated sites in individuals with obesity. The most hypomethylated enriched pathwayswere in the RUNX, WNT signaling, and response to hypoxia. The hypermethylated pathways were related to insulin secretion, glucagon signaling, and Ca2+. We conclude that the protocol effectively identified DNA methylation patterns and trait-related DNA methylation. These patterns could be associated with altered gene expression, affecting adipogenesis and lipid storage. Our results confirmed that an obesogenic lifestyle could promote epigenetic changes in human DNA.

The present study describes the workflow to manage DNA methylation data obtained by microarray technologies. The protocol demonstrates steps from sample preparation to data analysis. All procedures are described in detail, and the video shows the significant steps.

Probenvorbereitung zur bioinformatischen Analyse der DNA-Methylierung: Assoziationsstrategie für Adipositas und verwandte Merkmalsstudien

Obesity is directly connected to lifestyle and has been associated with DNA methylation changes that may cause alterations in the adipogenesis and lipid ...

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried out by Public Health laboratories and regulatory agencies. Large volumes of publicly available WGS data can be used to study pathogenic populations at a large scale. Recently, a freely available computational platform called ProkEvo was published to enable reproducible, automated, and scalable hierarchical-based population genomic analyses using bacterial WGS data. This implementation of ProkEvo demonstrated the importance of combining standard genotypic mapping of populations with mining of accessory genomic content for ecological inference. In particular, the work highlighted here used ProkEvo-derived outputs for population-scaled hierarchical analyses using the R programming language. The main objective was to provide a practical guide for microbiologists, ecologists, and epidemiologists by showing how to: i) use a phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) assess frequency distributions of genotypes as a proxy for ecological fitness; iii) determine kinship relationships and genetic diversity using specific genotypic classifications; and iv) map lineage differentiating accessory loci. To enhance reproducibility and portability, R markdown files were used to demonstrate the entire analytical approach. The example dataset contained genomic data from 2,365 isolates of the zoonotic foodborne pathogen Salmonella Newport. Phylogeny-anchored mapping of hierarchical genotypes (Serovar -&#62; BAPS1 -&#62; ST -&#62; cgMLST) revealed the population genetic structure, highlighting sequence types (STs) as the keystone differentiating genotype. Across the three most dominant lineages, ST5 and ST118 shared a common ancestor more recently than with the highly clonal ST45 phylotype. ST-based differences were further highlighted by the distribution of accessory antimicrobial resistance (AMR) loci. Lastly, a phylogeny-anchored visualization was used to combine hierarchical genotypes and AMR content to reveal the kinship structure and lineage-specific genomic signatures. Combined, this analytical approach provides some guidelines for conducting heuristic bacterial population genomic analyses using pan-genomic information.

This analytical computational platform provides practical guidance for microbiologists, ecologists, and epidemiologists interested in bacterial population genomics. Specifically, the work presented here demonstrated how to perform: i) phylogeny-guided mapping of hierarchical genotypes; ii) frequency-based analysis of genotypes; iii) kinship and clonality analyses; iv) identification of lineage differentiating accessory loci.

Heuristisches Mining von hierarchischen Genotypen und akzessorischen Genomloci in Bakterienpopulationen

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among traditional technologies, RNA interference suffers from partial target abrogation and the requirement for life-long treatments. In contrast, artificial nucleases can impose stable gene inactivation through induction of a DNA double strand break (DSB), but recent studies are questioning the safety of this approach. Targeted epigenetic editing via engineered transcriptional repressors (ETRs) may represent a solution, as a single administration of specific ETR combinations can lead to durable silencing without inducing DNA breaks.
ETRs are proteins containing a programmable DNA-binding domain (DBD) and effectors from naturally occurring transcriptional repressors. Specifically, a combination of three ETRs equipped with the KRAB domain of human ZNF10, the catalytic domain of human DNMT3A and human DNMT3L, was shown to induce heritable repressive epigenetic states on the ETR-target gene. The hit-and-run nature of this platform, the lack of impact on the DNA sequence of the target, and the possibility to revert to the repressive state by DNA demethylation on demand, make epigenetic silencing a game-changing tool. A critical step is the identification of the proper ETRs&#39; position on the target gene to maximize on-target and minimize off-target silencing. Performing this step in the final ex vivo or in vivo preclinical setting can be cumbersome.
Taking the CRISPR/catalytically dead Cas9 system as a paradigmatic DBD for ETRs, this paper describes a protocol consisting of the in vitro screen of guide RNAs (gRNAs) coupled to the triple-ETR combination for efficient on-target silencing, followed by evaluation of the genome-wide specificity profile of top hits. This allows for reduction of the initial repertoire of candidate gRNAs to a short list of promising ones, whose complexity is suitable for their final&#160;evaluation in the therapeutically relevant setting of interest.

In Vitro Selection of Engineered Transcriptional Repressors for Targeted Epigenetic Silencing

Here, we present a protocol for the in vitro selection of engineered transcriptional repressors (ETRs) with high, long-term, stable, on-target silencing efficiency and low genome-wide, off-target activity. This workflow allows for reducing an initial, complex repertoire of candidate ETRs to a short list, suitable for further evaluation in therapeutically relevant settings.

In vitro Auswahl von modifizierten Transkriptionsrepressoren für gezieltes epigenetisches Silencing

Gene inactivation is instrumental to study gene function and represents a promising strategy for the treatment of a broad range of diseases. Among ...

Biotechnik

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing for Assessment of DNA Methylation at Base Pair Resolution

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine methylation patterns in cells. Reduced representation of whole genome bisulfite sequencing was developed to detect quantitative base pair resolution cytosine methylation patterns at GC-rich genomic loci. This is accomplished by combining the use of a restriction enzyme followed by bisulfite conversion. Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing (ERRBS) increases the biologically relevant genomic loci covered and has been used to profile cytosine methylation in DNA from human, mouse and other organisms. ERRBS initiates with restriction enzyme digestion of DNA to generate low molecular weight fragments for use in library preparation. These fragments are subjected to standard library construction for next generation sequencing. Bisulfite conversion of unmethylated cytosines prior to the final amplification step allows for quantitative base resolution of cytosine methylation levels in covered genomic loci. The protocol can be completed within four days. Despite low complexity in the first three bases sequenced, ERRBS libraries yield high quality data when using a designated sequencing control lane. Mapping and bioinformatics analysis is then performed and yields data that can be easily integrated with a variety of genome-wide platforms. ERRBS can utilize small input material quantities making it feasible to process human clinical samples and applicable in a range of research applications. The video produced demonstrates critical steps of the ERRBS protocol.

Enhanced Reduced Representation Bisulfite Sequencing is a method for the preparation of sequencing libraries for DNA methylation analysis based on restriction enzyme digestion combined with cytosine bisulfite conversion. This protocol requires 50 ng of starting material and yields base pair resolution data at GC-rich genomic regions.

Verbesserte Reduzierte Darstellung Bisulfit-Sequenzierung für die Bewertung der DNA-Methylierung bei Basenpaar Auflösung

DNA methylation pattern mapping is heavily studied in normal and diseased tissues. A variety of methods have been established to interrogate the cytosine ...

Biologie

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay (EMSA) and DNA-affinity Precipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical disease or phenotype. For many diseases and traits, most variants are non-coding, and are thus likely to act by impacting subtle, comparatively hard to predict mechanisms controlling gene expression. Here, we describe a general strategic approach to prioritize non-coding variants, and screen them for their function. This approach involves computational prioritization using functional genomic databases followed by experimental analysis of differential binding of transcription factors (TFs) to risk and non-risk alleles. For both electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genetic variants, a synthetic DNA oligonucleotide (oligo) is used to identify factors in the nuclear lysate of disease or phenotype-relevant cells. For EMSA, the oligonucleotides with or without bound nuclear factors (often TFs) are analyzed by non-denaturing electrophoresis on a tris-borate-EDTA (TBE) polyacrylamide gel. For DAPA, the oligonucleotides are bound to a magnetic column and the nuclear factors that specifically bind the DNA sequence are eluted and analyzed through mass spectrometry or with a reducing sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) followed by Western blot analysis. This general approach can be widely used to study the function of non-coding genetic variants associated with any disease, trait, or phenotype.

Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay EMSA and DNA-affinity Precipitation Assay DAPA

We present a strategic plan and protocol for identifying non-coding genetic variants affecting transcription factor (TF) DNA binding. A detailed experimental protocol is provided for electrophoretic mobility shift assay (EMSA) and DNA affinity precipitation assay (DAPA) analysis of genotype-dependent TF DNA binding.

Screening für Funktionelle nichtkodierenden genetischen Varianten Mit elektrophoretische Mobilitäts-Shift-Assay (EMSA) und DNA-Affinitätspräzipitation Assay (DAPA)

Population and family-based genetic studies typically result in the identification of genetic variants that are statistically associated with a clinical ...