Bu yayın (C. Fritsch) hibe T32ES019851 fon tarafından mümkün yapıldı, R01AG054641 ve AFAR genç araştırmacı (M. Vermulst) verin.

<ol>
	<li>Kireeva, M. L., 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=Transient+reversal+of+RNA+polymerase+II+active+site+closing+controls+fidelity+of+transcription+elongation.">Transient reversal of RNA polymerase II active site closing controls fidelity of transcription elongation.</a> Molecular Cell. 30, 557-566 (2008).</li><li>Walmacq, C., 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=Rpb9+subunit+controls+transcription+fidelity+by+delaying+NTP+sequestration+in+RNA+polymerase+II.">Rpb9 subunit controls transcription fidelity by delaying NTP sequestration in RNA polymerase II.</a> The Journal of Biological Chemistry. 284, 19601-19612 (2009).</li><li>Strathern, 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=The+fidelity+of+transcription:+RPB1+(RPO21)+mutations+that+increase+transcriptional+slippage+in+S.+cerevisiae.">The fidelity of transcription: RPB1 (RPO21) mutations that increase transcriptional slippage in S. cerevisiae.</a> The Journal of Biological Chemistry. 288, 2689-2699 (2013).</li><li>Irvin, J. D., 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=A+genetic+assay+for+transcription+errors+reveals+multilayer+control+of+RNA+polymerase+II+fidelity.">A genetic assay for transcription errors reveals multilayer control of RNA polymerase II fidelity.</a> PLoS Genetics. 10, e1004532 (2014).</li><li>Gout, J. F., 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+landscape+of+transcription+errors+in+eukaryotic+cells.">The landscape of transcription errors in eukaryotic cells.</a> Science Advances. 3, e1701484 (2017).</li><li>Gout, J. F., Thomas, W. K., Smith, Z., Okamoto, K., Lynch, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-scale+detection+of+in+vivo+transcription+errors.">Large-scale detection of in vivo transcription errors.</a> Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 110, 18584-18589 (2013).</li><li>Viswanathan, A., You, H. J., Doetsch, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phenotypic+change+caused+by+transcriptional+bypass+of+uracil+in+nondividing+cells.">Phenotypic change caused by transcriptional bypass of uracil in nondividing cells.</a> Science. 284, 159-162 (1999).</li><li>Bregeon, D., Doddridge, Z. A., You, H. J., Weiss, B., Doetsch, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcriptional+mutagenesis+induced+by+uracil+and+8-oxoguanine+in+Escherichia+coli.">Transcriptional mutagenesis induced by uracil and 8-oxoguanine in Escherichia coli.</a> Molecular Cell. 12, 959-970 (2003).</li><li>Saxowsky, T. T., Doetsch, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA+polymerase+encounters+with+DNA+damage:+transcription-coupled+repair+or+transcriptional+mutagenesis.">RNA polymerase encounters with DNA damage: transcription-coupled repair or transcriptional mutagenesis.</a> Chemical Reviews. 106, 474-488 (2006).</li><li>Saxowsky, T. T., Meadows, K. L., Klungland, A., Doetsch, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=8-Oxoguanine-mediated+transcriptional+mutagenesis+causes+Ras+activation+in+mammalian+cells.">8-Oxoguanine-mediated transcriptional mutagenesis causes Ras activation in mammalian cells.</a> Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 105, 18877-18882 (2008).</li><li>Vermulst, M., 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=Transcription+errors+induce+proteotoxic+stress+and+shorten+cellular+lifespan.">Transcription errors induce proteotoxic stress and shorten cellular lifespan.</a> Nature Communications. 6, 8065 (2015).</li><li>van Leeuwen, F. W., Burbach, J. P., Hol, E. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mutations+in+RNA:+a+first+example+of+molecular+misreading+in+Alzheimer's+disease.">Mutations in RNA: a first example of molecular misreading in Alzheimer's disease.</a> Trends in Neurosciences. 21, 331-335 (1998).</li><li>van Leeuwen, F. W., 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=Frameshift+mutants+of+beta+amyloid+precursor+protein+and+ubiquitin-B+in+Alzheimer's+and+Down+patients.">Frameshift mutants of beta amyloid precursor protein and ubiquitin-B in Alzheimer's and Down patients.</a> Science. 279, 242-247 (1998).</li><li>Morreall, J. F., Petrova, L., Doetsch, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcriptional+mutagenesis+and+its+potential+roles+in+the+etiology+of+cancer+and+bacterial+antibiotic+resistance.">Transcriptional mutagenesis and its potential roles in the etiology of cancer and bacterial antibiotic resistance.</a> Journal of Cellular Physiology. 228, 2257-2261 (2013).</li><li>Strathern, J. N., Jin, D. J., Court, D. L., Kashlev, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Isolation+and+characterization+of+transcription+fidelity+mutants.">Isolation and characterization of transcription fidelity mutants.</a> Biochimica et Biophysica Acta. 1819, 694-699 (2012).</li><li>Acevedo, A., Andino, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Library+preparation+for+highly+accurate+population+sequencing+of+RNA+viruses.">Library preparation for highly accurate population sequencing of RNA viruses.</a> Nature Protocols. 9, 1760-1769 (2014).</li><li>Traverse, C. C., Ochman, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genome-Wide+Spectra+of+Transcription+Insertions+and+Deletions+Reveal+That+Slippage+Depends+on+RNA:DNA+Hybrid+Complementarity.">Genome-Wide Spectra of Transcription Insertions and Deletions Reveal That Slippage Depends on RNA:DNA Hybrid Complementarity.</a> mBio. 8, (2017).</li><li>Martin, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cutadapt+Removes+Adapter+Sequences+From+High-Throughput+Sequencing+Reads.">Cutadapt Removes Adapter Sequences From High-Throughput Sequencing Reads.</a> EMBnet.journal. 17 (1), 10-12 (2011).</li><li>Kent, W. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BLAT--the+BLAST-like+alignment+tool.">BLAT--the BLAST-like alignment tool.</a> Genome Research. 12, 656-664 (2002).</li><li>Kim, D., 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=TopHat2:+accurate+alignment+of+transcriptomes+in+the+presence+of+insertions,+deletions+and+gene+fusions.">TopHat2: accurate alignment of transcriptomes in the presence of insertions, deletions and gene fusions.</a> Genome Biology. 14, R36 (2013).</li><li>Zhou, Y. N., 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=Isolation+and+characterization+of+RNA+polymerase+rpoB+mutations+that+alter+transcription+slippage+during+elongation+in+Escherichia+coli.">Isolation and characterization of RNA polymerase rpoB mutations that alter transcription slippage during elongation in Escherichia coli.</a> The Journal of Biological Chemistry. 288, 2700-2710 (2013).</li><li>Reid-Bayliss, K. S., Loeb, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accurate+RNA+consensus+sequencing+for+high-fidelity+detection+of+transcriptional+mutagenesis-induced+epimutations.">Accurate RNA consensus sequencing for high-fidelity detection of transcriptional mutagenesis-induced epimutations.</a> Proceedings of the National Academy of Science of the United States of America. 114, 9415-9420 (2017).</li></ol>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Burada, transkripsiyon hataları Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasterve Caenorhabditis eleganstespiti için C-seq kitaplıkları hazırlanması için en iyi duruma getirilmiş bir protokol açıklayın. Bu iletişim kuralının varolan iletişim kuralları, aynı zamanda alternatif teknikleri üzerinde çok sayıda avantajı vardır.
Son 15 yılda çok sayıda gazeteci sistemleri bu luciferase7,8 veya transkripsiyon algılamaya Cre-Lox rekombinasyon3,4,15,21 itimat geliştirilmiştir hataları. Bu muhabir sistemleri genler, gen ve moleküler mekanizmaları doğrudan sadakat transkripsiyonu düzenleyen tespit edilmesi için izin çünkü araştırmacıların transkripsiyon kalitesini anlamak için çok değerli olmuştur. Ancak, onlar sadece hataları yapay olarak hasarlı şablonlarında veya çok özel genetik bağlamlarda içinde hangi onlar cevap verebilir bilimsel sorular sınırlar rapor. C-seq Protokolü'nün önemli bir avantaj transkripsiyon boyunca büyük ölçüde hangi ile genetik bilgi ifade edilir doğruluğu bilimsel bilgi genişleyen tüm transcriptome5, kalitesini izler var. C-seq tahlil RNA onun kaynak malzemesi olarak kullanır, ikinci olarak, bu tahlil transgenik her model için karmaşık muhabir yapıları oluşturmak gerek obviating seçtikleri herhangi bir organizma için adapte edilebilir büyük olasılıkla içindir. Bu iletişim kuralı da mevcut kitlesel paralel sıralama yaklaşımlar17,22üzerinde avantajları vardır. En önemlisi, bu yaklaşım en iyi parçası RNA kitaplıklarına ağır metallerin kullanın. Ancak, bu parçalanma Yöntemler doğru transkripsiyon hataları5ayırt edilemez RNA içine eserler tanıtmak. Bu sorunu çözmek için bu iletişim kuralını enzimatik ve RNase uyumlu amaçları için kendi kendine ligasyonu bırakır avantajı olan büyük ölçüde RNA daireselleşmesi basitleştirilmesi ve testin duyarlılığı artan III, RNA parçaları ~ 10 kat.
Aynı zamanda, C-seq tahlil sınırlamalar kendi payına sahiptir. Tahlil transkripsiyon hataları tüm genom boyunca ölçer olsa bile, ilk olarak, verileri büyük bir bileşeni transkript üzerinden bu genlerin en RNA kütüphaneler hakim eğilimi olarak son derece ifade edildiği, genler elde edilebilir eğilimindedir. Genetik mutasyonlar ve olaylar son ölçümleri semptomlarıdır üzerinden düzenleme RNA engeller biyo-Bilişim boru hattı yerleşik eşik Analizi son derece ifade genler doğru belirtilen açıda Eğer diğer faktör olmasıdır. Bu eşik 20 kat veya daha fazla sıralı üsleri son çözümlemede kullanılabilir belirler. İkinci bir sınırlama Kütüphane çeşitlilik ilgilendiriyor. RNA çıkarma için kullanılan en kitleri gibi burada kullanılan seti verimli küçük RNA molekülleri, hangi RNAP III tarafından sentezlenen molekülleri türetilen okuma sayısı sınırlar arındırmak değil. Final sıralama kitaplığı çeşitliliği daha fazla burada istihdam mRNA arıtma adım sınırlıdır. Molekülleri verimli olabilir RNAP tarafından oluşturulan sıralı, kalan mitokondrial RNA'ların, çoğu rağmen tRNA ve kodlamayan RNA'ların bu adımı sırasında kaybolur. Bu moleküller için zenginleştirilmiş bu moleküller daha sık, özellikle küçük RNA molekülleri arındırır farklı bir kit kullanılmalıdır veya hücre tipleri hedef olmalıdır yakalamak için. Yine de, bu çözümlerin her ikisi de müfettişler tarafından daha büyük bir finansal yatırım gerektirir, ancak bu sorunların çoğu sıralama her zamankinden daha derin, ya da aynı anda aynı hücrelerden DNA sekanslama çözülebileceğini lütfen unutmayınız.
Ayrıca, gelecekteki teknolojik gelişmeler C-seq tahlil temel düzeyde geliştirmek için gurur duyuyoruz. Örneğin, varolan sıralama teknolojisi okunur uzunluğu genişleterek, bu demek oluyor ki daha fazla tekrarlar transkripsiyon kalitesini tespit etmek için kullanılabilir sıra uzun moleküller için mümkün olacaktır. Bu tür gelişmeler otomatik olarak daha büyük bir sıralama derinlik ve aşağı akım çözümlemesi için kullanılan okuma yüzdesi bir artış neden olur. Benzer bir argüman daha fazla moleküllerin paralel olarak sıralı için izin veren herhangi bir sıralama teknolojisi için yapılabilir. Buna ek olarak, C-seq testin çeşitli bileşenler optimize için RNA daireselleşmesi, boyutu seçimi sıkılık ve testin kendisi zaman alan doğa verimliliğini de dahil olmak üzere kalır. Son olarak, tüm kullanıcılar özel, yüksek-duyarlı bir araç erişim nükleik asit Analizi ve potansiyel sorun giderme için (bkz. Tablo reçetesi) kazanmak önerilir. Bu araç, hangi noktada olası sorunları ortaya, böylece onları düzeltmek imkansız hale belirlemek son derece zor olabilir.
Tüm iletişim kuralı oldukça affetmez olmasına rağmen (küçük hatalar sahip olma eğilimi önemli sonuçlar), kesinlikle C-seq tahlil başarısı için kritik olan birkaç adım vardır. En önemli gereksinimleri izole RNA mümkün olduğunca hafifçe tedavi biridir. Çoğu RNA çıkarma yöntemleri ve aşağı akım işleme kitleri temel endüstri standartlarını ötesine RNA'ın kimyasal bileşimi hakkında az şey en moleküler analiz için yeterli olduğu umurumda. Ancak, C-seq tahlil büyük ölçüde moleküler stresi azaltmak gerek WT bazların, binlerce yüzlerce arasında bir tek transkripsiyon hata tanımlama ile görevli. Sadece 1 10.000 üsleri etkileri bile stres tamamen geçersiz sonuçlar eserler ortaya çıkarabilir. Örneğin, kullanıcılar hiç kaçının/maruz RNA herhangi bir sıcaklık 65 ° c'den fazla sınır gerekir İkinci olarak, her kullanıcı dikkatle RNA parçalanma ve RNase III için gereken süreyi optimize etmek gerekir. Bu kesinlikle son moleküllerin uzunluğu yaklaşık 60 – 80 üsleri olduğunu tahlil başarısı için önemlidir. Daha kısa moleküller için genom eşlemek zor olabilir ve uzun moleküller 250 bp okuma içinde sıralı 3 bağımsız tekrarlar için izin vermez. Son olarak, bu donma ve RNA birden çok kez tüm iletişim kuralı sırasında çözme için tavsiye edilir. Bunun yerine, RNA yalıtmak ve cDNA tek bir gün içinde sentez. Zaman ve çaba bu taahhüt, protokolün kendisi karmaşıklığı ve sık sık aynı anda işlenir örnekleri sayısı ile ilgili nedeniyle iki müfettişler birlikte bu kitaplıklar oluşturmak için çalışmanız önerilir.
Bu deneylerin başarılı olduğunda, doğru bir şekilde deneysel herhangi bir koşul altında herhangi bir canlı transkripsiyon hataları tespit etmek mümkün kılacak. Örneğin, denetim ve hastalıklı bireylerin birbirleriyle karşılaştırarak, belirli hastalıklar çok sayıda insan patolojiler etyolojisinde yeni bir bileşen ortaya çıkarabilir transkripsiyon hataları ile ilişkili olup olmadığını belirlemek mümkün olabilir. Probed başka parametreler de organizma yaşlanma, beslenme, genotip ve toksik kimyasallara maruz kalma gibi çevresel faktörler vardır. Ayrıca, bu tahlil transkripsiyon hataları transcriptome boyunca algıladığı için araştırmacılar RNA polimeraz olan sadakat ile ben, II, III, ve mitokondrial RNA polimeraz katkıda farklı mekanizmaları incelemek için izin verir. Buna göre bu iletişim kuralı-ecek açık yukarıya mutagenesis mutasyonlar RNA yerine DNA çalışması ile karakterize yaygın deneme için yeni bir alan bekliyoruz.

Genom kesin bir biyolojik plan yaşam sağlar. Bu plan doğru çözümü için büyük bir kesinlikle transkripsiyonu genom önemlidir. Ancak, transkripsiyon hatasız olması pek mümkün değildir. Örneğin, RNA polimeraz hataya vitro1,2olmak uzun bilinmektedir ve son zamanlarda onlar3,5,6yanı sıra hataları vivo içinde işlemek gösterildi, zaman özellikle DNA hasar7,8,9,10ile karşı karşıya. Birlikte ele alındığında, bu gözlemler transkripsiyon hataları sürekli onlar mutasyona uğramış proteinlerin güçlü bir kaynak olabilir düşündüren tüm canlı hücrelerde meydana gösterir.
Transkripsiyon mutagenesis olarak adlandırılan bu işlem iki yolla klasik mutagenesis farklı. İlk olarak, DNA ikileşmesi üzerinde bağımlı oldukları değil gibi genetik mutasyonlar aksine mitotik ve sonrası Mitotik hücre, transkripsiyon hataları etkiler. Transkripsiyon kalitesini etki mekanizmaları eğitim bu nedenle, mitotik ve sonrası Mitotik hücre mutasyon yük içine değerli bilgiler sağlar. İlginçtir, transkripsiyon hataları son zamanlarda protein toplama11,12,13 promosyona karıştığı olmuştur ve her iki karsinojenezis10 ' a katkıda onaylanmadığına karar ve antibiyotik direnci bakteriler14geliştirilmesi.
İkinci olarak, genetik mutasyonlar aksine transkripsiyon doğada geçici hatalardır. Geçici varlıklarını özellikle zor çünkü transkripsiyon hataları tespit etmek son derece zor hale getirir. Birkaç labs değerli muhabir deneyleri transkripsiyon mutagenesis incelenmesi için tasarladılar, örneğin, bu deneyleri sadece sınırlı sayıda bağlamları ve model organizmalar4,15transkripsiyon hataları ölçmek mümkün iken. Bu sınırlamalarını aşmak için birçok araştırmacılar RNA sıralama teknolojisi (RNA-seq) teorik olarak herhangi bir tür transcriptome kaydedilecek transkripsiyon hataları sağlar için döndü. Ancak, bu çalışmalar kolayca Ters transkripsiyon hataları, PCR güçlendirme hataları ve kendisi sıralama hataya doğası gibi Kütüphane İnşaat yapılar tarafından şaşırmış. Örneğin, RNA polimeraz (RNAPs) her 300.000 bazlar5,6yalnızca bir hata yapmak için beklenen süre ters transcriptases her ~ 20.000 bazlar, yaklaşık bir hata işlemek. Hata oranı Ters transkripsiyon yalnız RNA polimeraz hücreleri içinde hata oranı cüceler çünkü geleneksel RNA-Seq veri ( Kütüphane hazırlanmasında neden eserler gerçek transkripsiyon hataları ayırmak neredeyse imkansız olduğunu Şekil 1a).
Bu sorunu çözmek için tahlil5,16daire sıralama (Cirseq veya C-seq bundan sonra) en iyi duruma getirilmiş bir sürümünü geliştirdik. Bu tahlil transkripsiyon hataları ve diğer nadir türevleri RNA transcriptome5algılamak Kullanıcı sağlar. Bu tahlil önemli bir adım RNA daireselleşmesi döner çünkü daire-sıralama tahlil bu adı taşır. RNA hedefler circularized sonra onlar çok sayıda aynı RNA şablonu kopyalarını içeren doğrusal cDNA molekülleri üretmek için bir haddeleme daire moda, transkripsiyonu ters gelir. Bir hata bu şablonlardan biri varsa, bu hata ayrıca cDNA molekül içinde yer alan her tek tekrar mevcut olacaktır. Buna ek olarak, Ters transkripsiyon, PCR güçlendirme veya sıralama tarafından tanıtılan hataları rastgele ortaya çıkan eğilimindedir ve bu nedenle yalnızca bir veya iki tekrarlar içinde mevcut olacaktır. Böylece, her cDNA molekül için bir fikir birliği sıra oluşturma ve rasgele hatalar tüm tekrarlar içinde oluşan hatalar dan ayırt etme, Kütüphane inşaat yapıları etkili gerçek transkripsiyon hataları (Şekil 1b) ayrılabilir.
Uygun bir şekilde kullanıldığında, C-seq tahlil doğru RNA içinde herhangi bir tür transcriptome temel oyuncu değişikliği, eklemeler ve silmeler oranı tespit etmek için kullanılabilir (örneğin, çapraz ve Ochman17bakınız). Örneğin, bir tek temel çözünürlükte5 genom çapında ölçümleri ve transkripsiyon Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasterve Caenorhabditis elegans hata hızı sağlamak için C-seq tahlil kullandık (yayınlanmamış gözlemler). Başlangıçta doğru RNA virüsü nüfus sıralamak için kullanılan, bu en iyi duruma getirilmiş sürümü, C-seq tahlil Kütüphane inşaat yapıları için katkıda sert koşullarına Kütüphane hazırlık sırasında en aza indirmek için düzenlenmiştir. Buna ek olarak, bir dizi ticari olarak mevcut kitleri kullanarak, tahlil-den geçerek büyük ölçüde, yanı sıra kendi user-friendliness artırıldı. Uygun bir şekilde kullanıldığında, bu tahlil doğru bir şekilde yapar, böylece önemli ölçüde önceki çalışmalar6tarihinde iyileştirilmesi başına transkripsiyon hataları binlerce algılayabilir. Genel olarak, bu yöntem transkripsiyon mutagenesis çalışmak için güçlü bir araç sağlar ve transkripsiyon organizmalar geniş bir alanda kalitesini kontrol mekanizmaları yeni anlayışlar kazanmak kullanıcının izin verir.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>RiboPure RNA purification kit</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>AM1926</td>
			<td>Total RNA purification</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Genelute mRNA purification kit</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>MRN70-1KT</td>
			<td>mRNA purification</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nuclease-free Water</td>
			<td>Ambion</td>
			<td>AM9937</td>
			<td>Elution and dilution</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ambion RNase III</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>AM2290</td>
			<td>RNA fragmentation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>T4 RNA Ligase 1 (ssRNA Ligase)</td>
			<td>New England Biolabs</td>
			<td>M0204S</td>
			<td>RNA circularization</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ribolock</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>EO0381</td>
			<td>RNase inhibitor</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SuperScript III Reverse Transcriptase</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>18080044</td>
			<td>Rolling circle reverse transcription</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>10 mM dNTP mix</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>18427013</td>
			<td>Rolling circle reverse transcription</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Random hexamers (50 ng/&#181;l)</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>N8080127</td>
			<td>Rolling circle reverse transcription</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NEB Second Strand Synthesis Module</td>
			<td>New England Biolabs</td>
			<td>E6111S</td>
			<td>Second Strand Synthesis</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NEBNext Ultra DNA Library Prep Kit for Illumina</td>
			<td>New England Biolabs</td>
			<td>E7370S</td>
			<td>cDNA library preparation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NEB Next index primers</td>
			<td>NEB</td>
			<td>E7335S</td>
			<td>Multiplex PCR primers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Oligo Clean &#38; Concentrator</td>
			<td>Zymo Research</td>
			<td>D4061</td>
			<td>Clean up of RNA and DNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DynaMag-2 Magnet</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>12321D</td>
			<td>Magnetic bead purification</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AMPure XP beads</td>
			<td>Beckman Coulter</td>
			<td>A63881</td>
			<td>Magnetic bead purification</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eppendorf 5424 Microcentrifuge</td>
			<td>FisherScientific</td>
			<td>05-403-93</td>
			<td>centrifugation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>INCU-Shaker 10L</td>
			<td>Benchmark Scientific</td>
			<td>H1010</td>
			<td>Cell culture</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>T100 Thermal Cycler</td>
			<td>BIO RAD</td>
			<td>1861096</td>
			<td>Medium to High temperature cycling conditions</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PTC-200 Thermal Cycler</td>
			<td>GMI</td>
			<td>8252-30-0001&#160;</td>
			<td>Low temperature cycling conditions</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNase Away</td>
			<td>Molecular Bioproducts</td>
			<td>700S-11</td>
			<td>Sterilization</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>50 ml Centrifuge Tube</td>
			<td>Corning</td>
			<td>430290</td>
			<td>Nuclease-free</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>15 ml Centrifuge Tube</td>
			<td>Corning</td>
			<td>430052</td>
			<td>Nuclease-free</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eppendorf tubes</td>
			<td>USA Scientific</td>
			<td>1615-5500</td>
			<td>Nuclease-free</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>4200 Tapestation System</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>G2991AA</td>
			<td>Nucleotide analysis instrument for quality control of RNA and single stranded DNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Sensitivity RNA Screen Tape</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>5067-5579</td>
			<td>Quality control of RNA and single stranded DNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNA ScreenTape Sample Buffer</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>5067-5577</td>
			<td>Quality control of RNA and single stranded DNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNA ScreenTape Ladder</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>5067-5578</td>
			<td>Quality control of RNA and single stranded DNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2100 Bioanalyzer Instrument</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>G2939BA</td>
			<td>Double stranded DNA quality control</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Sensitivity DNA Kit</td>
			<td>Agilent</td>
			<td>5067-4626</td>
			<td>Quality control for double stranded cDNA samples</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Water Bath</td>
			<td>VWR</td>
			<td>462-0244</td>
			<td>Incubation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NanoDrop 2000/2000C Spectrophotometer</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>ND-2000C</td>
			<td>Determination of RNA concentration</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

genome-wide surveillance of transcription errors in eukaryotic organisms

Doğru transkripsiyon genetik bilgi sadık ifade için gereklidir. Rağmen şaşırtıcı derecede az transkripsiyon kalitesini kontrol mekanizmaları hakkında bilinir. Bilimsel bilgi bu boşluğu doldurmak için biz son zamanlarda daire-sıralama tahlil Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasterve Caenorhabditis transcriptome boyunca transkripsiyon hataları tespit etmek için en iyi duruma getirilmiş elegans. Bu iletişim kuralı böylece transkripsiyon kalitesini kontrol mekanizmaları benzersiz detay aydınlatılmamıştır ökaryotik hücrelerde transkripsiyon hataları peyzaj eşlemek için araştırmacılar ile yeni ve güçlü bir araç sağlar.

Gibi tüm kitlesel paralel sıralama yaklaşımlar, her C-seq deney bir hantal, büyük veri kümesi oluşturur. İlk kez kullananlar için bu veri kümeleri ele almak zor olabilir; Böylece, tüm kullanıcılar deneme önce deneyimli bir biyo-informatician başvurun salık vermek. Ortalama olarak, beklenti kullanıcıların yaklaşık 55-70 Giga baz (Gbases) çoğu kitlesel paralel sıralama platformlarda başına oluşturur olduğunu. Böylece her örnek için yaklaşık 2-6 Gbases satın alınan bu iletişim kuralı için genellikle, çalışma 12-30 örnekleri multiplexed. Adaptör dizileri ve düşük kaliteli temel aramalar (< 20) Bu veri kümesinden kesme sonra ilk veri boyutunun ~ %70 kaldı.
Bu üslerin sonra daha da oluşturulan tekrarlar boyutunu belirleyerek RNA parçalanma ve daireselleşmesi verimliliğini araştırmak için analiz edilir. Çoğu tekrarlar uzunluğu (Şekil 4A) 45-80 üsleri olma eğilimi ve sıralı üsleri yaklaşık % 50'si bu tekrarlar (4B rakam) bir parçasıdır. Bu üslerin çoğunu içeren okur olmadığı için 3 tekrarlar veya daha, sıralanamadı benzersiz üslerinin sıralı üsleri toplam sayısı yaklaşık üçte biri sayısıdır. Ortalama olarak, > Bu fikir birliği dizilere % 75'i geri başvuru genom eşleştirilmiş. Son olarak, bu üslerin yaklaşık % 25'i 20 okuma veya daha fazla olan sonuçta yaklaşık %10 veri hata algılama için kullanılabilir anlamına gelir karşılanmaktadır. Bu iletişim kuralı nispeten derin sıralı ve alt temsil eden tek bir C-seq kitaplığının 1 çoğaltma için kurulum sırasında alınan sıralama bilgileri temsil eden Şekil 4, bu analiz örneği verilir Kullanıcı-ebilmek beklemek-elde etmek için verileri sınırı.
Bu sayılar hata oranı bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir, ancak başına yaklaşık 5.000-25.000 hataları tespit edilmesi, eğilimindedir (hata hızı ne kadar yüksekse, daha fazla hata tespit edilecektir), transcriptome boyutu (daha büyük transcriptome, daha az üsleri 20 okuma, hata algılama için kullanılan sıralama verileri sınırlama tarafından ele alınacaktır) ve hangi sıralı Derinlik (derin sıralama yapacak daha büyük olasılıkla belirli bir Bankası 20 okuma veya daha fazlası tarafından ele alınacaktır). Böylece ortalama hataları % ~ 47 mRNA molekülleri RNA polimeraz II (RNAP II), ~ %49 tarafından oluşturulan ben ve kalan % ~ 3 RNA'ların içinde yer alan RNAP tarafından oluşturulan rRNA molekülleri bulunur bulunur bu hataları tüm genomu arasında dağıtılması eğilimindedir RNAP III ve mitokondrial RNA polimeraz tarafından üretilen. Ancak, bu oranları önemli ölçüde hücre tipi veya organizma soruşturma (Şekil 4 c) altında bağlı olarak değişebilir. Örneğin, mitokondriyal işlev, cardiomyocytes gibi ağır itimat hücre tipleri büyük ölçüde artan sıralanamadı mitokondrial RNA molekülleri sayısı ve böylece sayısı diğer hücre tipleri daha önemli ölçüde daha mitokondrial RNA içeren hataları algılandı.
Bir kez derlemek a liste-in yanlışlık ve onların yeri genom üzerinde bilinen, bu hatalar ve transkripsiyon her organizma içinde hata hızı kontrol parametreleri tanımlamak için kullanılabilir. DNA varlığı tekrarlar gibi belirli genetik bağlamlarda veya nasıl bu özellikleri aslına uygunluğunu alter anlamak için ifade oranı, örneğin, bu transkripsiyon hataları konumunu genom, çok sayıda özellikleri ile ilişkili olabilir Transkripsiyon5. Beklenti içinde belgili tanımlık gelecek olsa da, kullanıcıların nasıl sayısız ek özellikler dahil epigenetik işaretleyicilerini, genomu, besin kullanılabilirlik, Yaş veya toksik maruz 3-b organizasyonu transkripsiyon sadakat etkiler belirlemek mümkün olmasıdır bileşikleri, transkripsiyon sadakat için genetik ve çevresel faktörlerin katkı aydınlatmak için.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57731/57731fig1.jpg"> Resim 1: Şematik gösterimi RNA-seq karşı C-devamı Bir örnek ilgi(a)geleneksel RNA-seq deneyler ayrı tut moduyla RNA parçası RNA ve ters uyarlamak son Kütüphane hazırlık ve sıralama öncesinde. Ancak, bu hazırlık işlemleri Ters transkripsiyon hataları, PCR güçlendirme hataları ve sıralama hataları şeklinde Kütüphane içine çok sayıda teknik eserler tanıtmak. (B) en iyi duruma getirilmiş bu C seq tahlil doğrusal üretmek için bir haddeleme daire moda transkripsiyonu izin verdiği ters ters transkripsiyon önce parçalanmış RNA molekülleri circularizing tarafından bu teknik eserler düzeltilmesi için izin verir tandem özgün RNA şablonunda birçok kopyayı içeren cDNA molekülleri yineleyin. Eserler gibi ters transkripsiyon hataları (kare) ve PCR ise gerçek transkripsiyon hataları (yıldız) mevcut tüm tekrarlar aynı konumda olacak gibi bu tandem tekrarlar sonra gerçek transkripsiyon hataları yapılardan, ayırt etmek için kullanılabilir amplifikasyon hataları (Daire) sadece herhangi bir verilen cDNA molekülünün bir ya da iki tekrarlar ortaya çıkmadığı. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57731/57731fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57731/57731fig2.jpg"> Şekil 2: temsilcisi sonuçları için Kütüphane hazırlık. Bir electrophoretogram (A) yüksek bir duyarlılık RNA ekran teyp için merdiven (bkz. Tablo malzemeler), (B) Toplam RNA Saccharomyces cerevisiaesaf, (C) RNA RNase III parçalanmış ve (Bu kapı aynası göstermek D) çalışırken daire cDNA ters transkripsiyonu. (E) son boyutu seçili cDNA Kütüphanesi ishal üstünde yüksek hassasiyet çift iplikçikli DNA analizi ( Tablo malzemelerigörmek) çip. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57731/57731fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57731/57731fig3.jpg"> Şekil 3: Daire sıralama verileri çözümlemek için kullanılan biyo-Bilişim boru hattı şematik. Sonra sıralama okuma kırparak, tekrarlar tanımlanır ve bir fikir birliği sıra olasılıkla temel arama kullanarak belirtilen herhangi bir konumda oluşturulur. O zaman, ilk RNA şablon ligasyonu noktası tanımlanır ve böylece potansiyel transkripsiyon hataları belirlenebilir fikir birliği sıra başvuru genom hizalanır. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57731/57731fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57731/57731fig4.jpg"> Şekil 4: örnek sonuçları C-Seq boru hattı için. Fikir birliği dizileri boyutu dağılımı tipik bir C-Seq deneyden elde edilen (A) Bu panel gösterir. (B) Bu panel bazlar, okuma ve C-Seq Biyoinformatik boru hattı her adımda sıralı okuma yüzdesi sayısını gösterir. (C) Bu panel algılanan transkripsiyon hataları sayısını gösterir ve hata yüzdesi atfedilen RNA polimeraz için ben, RNA polimeraz II, RNA polimeraz III ve mitokondrial RNA polimeraz. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/57731/57731fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Genome-wide Surveillance of Transcription Errors in Eukaryotic Organisms at JoVE.com

Genome-wide Surveillance of Transcription Errors in Eukaryotic Organisms

Bu iletişim kuralı birden çok model organizmalar transkripsiyon kalitesini izlemek için araştırmacılar ile yeni bir araç sağlar.

Ökaryotlarda transkripsiyon hataları genom çapında gözetim

Accurate transcription is required for the faithful expression of genetic information. Surprisingly though, little is known about the mechanisms that ...

genome-wide-surveillance-transcription-errors-eukaryotic

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Genetics

9.4K Görüntüleme.  Children's Hospital of Philadelphia. Bu iletişim kuralı birden çok model organizmalar transkripsiyon kalitesini izlemek için araştırmacılar ile yeni bir araç sağlar.

Video: Genome-wide Surveillance of Transcription Errors in Eukaryotic Organisms

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

In vitro transcription assays have been developed and widely used for many years to study the molecular mechanisms involved in transcription. This process requires multi-subunit DNA-dependent RNA polymerase (RNAP) and a series of transcription factors that act to modulate the activity of RNAP during gene expression. Sequencing gel electrophoresis of radiolabeled transcripts is used to provide detailed mechanistic information on how transcription proceeds and what parameters can affect it. In this paper we describe the protocol to study how the essential elongation factor NusA regulates transcriptional pausing, as well as a method to identify an antibacterial agent targeting transcription initiation through inhibition of RNAP holoenzyme formation. These methods can be used a as platform for the development of additional approaches to explore the mechanism of action of the transcription factors which still remain unclear, as well as new antibacterial agents targeting transcription which is an underutilized drug target in antibiotic research and development.

In Vitro Transcription Assays and Their Application in Drug Discovery

In this manuscript, we describe a protocol to functionally examine transcription and the inhibitory activity of antibacterial agents targeting bacterial transcription.

İn Vitro Transkripsiyon Tahliller ve İlaç Keşfi Onların Uygulama

In vitro transcription assays have been developed and widely used for many years to study the molecular mechanisms involved in transcription. This process ...

Genetik

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved (Non-model) Organisms

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative transcriptomics. It also serves as a primer for biologists to develop data scientist computational skills, e.g. executing bash commands, visualization and management of large data sets. All command line code and further explanations of each command or step can be found on the wiki (<a href="https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ">https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ</a>). The Discovery Environment and Atmosphere platforms are connected together through the CyVerse Data Store. As such, once the initial raw sequencing data has been uploaded there is no more need to transfer large data files over an Internet connection, minimizing the amount of time needed to conduct analyses. This protocol is designed to analyze only two experimental treatments or conditions. Differential gene expression analysis is conducted through pairwise comparisons, and will not be suitable to test multiple factors. This workflow is also designed to be manual rather than automated. Each step must be executed and investigated by the user, yielding a better understanding of data and analytical outputs, and therefore better results for the user. Once complete, this protocol will yield de novo assembled transcriptome(s) for underserved (non-model) organisms without the need to map to previously assembled reference genomes (which are usually not available in underserved organism). These de novo transcriptomes are further used in pairwise differential gene expression analysis to investigate genes differing between two experimental conditions. Differentially expressed genes are then functionally annotated to understand the genetic response organisms have to experimental conditions. In total, the data derived from this protocol is used to test hypotheses about biological responses of underserved organisms.

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms

This protocol outlines a comparative de novo transcriptome assembly and annotation workflow for novice bioinformaticians. The workflow is available for free entirely through CyVerse and connected by the Data Store. Command line and graphical user interfaces are used, but all code needed is available to copy and paste.

CyVerse Kaynaklarını Kaldıracak<emDe Novo</em&gt; Yetersiz Üretilmiş (Model Olmayan) Organizmaların Karşılaştırmalı Transkriptomikleri

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative ...

Genome-wide Determination of Mammalian Replication Timing by DNA Content Measurement

Replication of the genome occurs during S phase of the cell cycle in a highly regulated process that ensures the fidelity of DNA duplication. Each genomic region is replicated at a distinct time during S phase through the simultaneous activation of multiple origins of replication. Time of replication (ToR) correlates with many genomic and epigenetic features and is linked to mutation rates and cancer. Comprehending the full genomic view of the replication program, in health and disease is a major future goal and challenge.
This article describes in detail the &#34;Copy Number Ratio of S/G1 for mapping genomic Time of Replication&#34; method (herein called: CNR-ToR), a simple approach to map the genome wide ToR of mammalian cells. The method is based on the copy number differences between S phase cells and G1 phase cells. The CNR-ToR method is performed in 6 steps: 1. Preparation of cells and staining with propidium iodide (PI); 2. Sorting G1 and S phase cells using fluorescence-activated cell sorting (FACS); 3. DNA purification; 4. Sonication; 5. Library preparation and sequencing; and 6. Bioinformatic analysis. The CNR-ToR method is a fast and easy approach that results in detailed replication maps.

We describe here a relatively fast and simple approach for mapping genome-wide mammalian replication timing, from cell isolation to the basic analysis of the sequencing results. A genomic map of a representative replication program will be provided following the protocol.

DNA İçerik Ölçüm tarafından Memeli Çoğaltma Zamanlama genom Tayini

Replication of the genome occurs during S phase of the cell cycle in a highly regulated process that ensures the fidelity of DNA duplication. Each genomic ...

Analysis of Termination of Transcription Using BrUTP-strand-specific Transcription Run-on (TRO) Approach

This manuscript describes a protocol for detecting transcription termination defect in vivo. The strand-specific TRO protocol using BrUTP described here is a powerful experimental approach for analyzing the transcription termination defect under physiological conditions. Like the traditional TRO assay, it relies on the presence of a transcriptionally active polymerase beyond the 3&#8242; end of the gene as an indicator of a transcription termination defect1. It overcomes two major problems encountered with the traditional TRO assay. First, it can detect if the polymerase reading through the termination signal is the one that initiated transcription from the promoter-proximal region, or if it is simply representing a pervasively transcribing polymerase that initiated non-specifically from somewhere in the body or the 3&#8242; end of the gene. Secondly, it can distinguish if the transcriptionally active polymerase signal beyond the terminator region is truly the readthrough sense mRNA transcribing polymerase or a terminator-initiated non-coding anti-sense RNA signal. Briefly, the protocol involves permeabilizing the exponentially growing yeast cells, allowing the transcripts that initiated in vivo to elongate in the presence of the BrUTP nucleotide, purifying BrUTP-labelled RNA by the affinity approach, reverse transcribing the purified nascent RNA and amplifying the cDNA using strand-specific primers flanking the promoter and the terminator regions of the gene2.

Analysis of Termination of Transcription Using BrUTP-strand-specific Transcription Run-on TRO Approach

We describe a basic experimental approach for analysis of termination of transcription by RNA polymerase II in vivo using BrUTP by the strand-specific transcription run-on (TRO) approach in budding yeast. This protocol can be extended to study transcription termination by other RNA polymerases both in yeast and higher eukaryotes.

BrUTP iplikli özgü Transkripsiyon Run-on (TRO) Yaklaşımı ile Transkripsiyon Feshi Analizi

This manuscript describes a protocol for detecting transcription termination defect in vivo. The strand-specific TRO protocol using BrUTP described here ...

Genome-wide Mapping of Protein-DNA Interactions with ChEC-seq in Saccharomyces cerevisiae

Genome-wide mapping of protein-DNA interactions is critical for understanding gene regulation, chromatin remodeling, and other chromatin-resident processes. Formaldehyde crosslinking followed by chromatin immunoprecipitation and high-throughput sequencing (X-ChIP-seq) has been used to gain many valuable insights into genome biology. However, X-ChIP-seq has notable limitations linked to crosslinking and sonication. Native ChIP avoids these drawbacks by omitting crosslinking, but often results in poor recovery of chromatin-bound proteins. In addition, all ChIP-based methods are subject to antibody quality considerations. Enzymatic methods for mapping protein-DNA interactions, which involve fusion of a protein of interest to a DNA-modifying enzyme, have also been used to map protein-DNA interactions. We recently combined one such method, chromatin endogenous cleavage (ChEC), with high-throughput sequencing as ChEC-seq. ChEC-seq relies on fusion of a chromatin-associated protein of interest to micrococcal nuclease (MNase) to generate targeted DNA cleavage in the presence of calcium in living cells. ChEC-seq is not based on immunoprecipitation and so circumvents potential concerns with crosslinking, sonication, chromatin solubilization, and antibody quality while providing high resolution mapping with minimal background signal. We envision that ChEC-seq will be a powerful counterpart to ChIP, providing an independent means by which to both validate ChIP-seq findings and discover new insights into genomic regulation.

Genome-wide Mapping of Protein-DNA Interactions with ChEC-seq in Saccharomyces cerevisiae

We describe chromatin endogenous cleavage coupled with high-throughput sequencing (ChEC-seq), a chromatin immunoprecipitation (ChIP)-orthogonal method for mapping protein binding sites genome-wide with micrococcal nuclease (MNase) fusion proteins.

ChEC-seq ile Protein-DNA Etkileşimlerinin Genom Boyunca Haritalandırılması<em&gt; Saccharomyces cerevisiae</em

Genome-wide mapping of protein-DNA interactions is critical for understanding gene regulation, chromatin remodeling, and other chromatin-resident ...

Mapping Genome-wide Accessible Chromatin in Primary Human T Lymphocytes by ATAC-Seq

Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing (ATAC-seq) is a method used for the identification of open (accessible) regions of chromatin. These regions represent regulatory DNA elements (e.g., promoters, enhancers, locus control regions, insulators) to which transcription factors bind. Mapping the accessible chromatin landscape is a powerful approach for uncovering active regulatory elements across the genome. This information serves as an unbiased approach for discovering the network of relevant transcription factors and mechanisms of chromatin structure that govern gene expression programs. ATAC-seq is a robust and sensitive alternative to DNase I hypersensitivity analysis coupled with next-generation sequencing (DNase-seq) and formaldehyde-assisted isolation of regulatory elements (FAIRE-seq) for genome-wide analysis of chromatin accessibility and to the sequencing of micrococcal nuclease-sensitive sites (MNase-seq) to determine nucleosome positioning. We present a detailed ATAC-seq protocol optimized for human primary immune cells i.e. CD4+ lymphocytes (T helper 1 (Th1) and Th2 cells). This comprehensive protocol begins with cell harvest, then describes the molecular procedure of chromatin tagmentation, sample preparation for next-generation sequencing, and also includes methods and considerations for the computational analyses used to interpret the results. Moreover, to save time and money, we introduced quality control measures to assess the ATAC-seq library prior to sequencing. Importantly, the principles presented in this protocol allow its adaptation to other human immune and non-immune primary cells and cell lines. These guidelines will also be useful for laboratories which are not proficient with next-generation sequencing methods.

Assay for Transposase-Accessible Chromatin coupled with high-throughput sequencing (ATAC-seq) is a genome-wide method to uncover accessible chromatin. This is a step-by-step ATAC-seq protocol, from molecular to the final computational analysis, optimized for human lymphocytes (Th1/Th2). This protocol can be adopted by researchers without prior experience in next-generation sequencing methods.

Birincil insan T lenfositler tarafından ataç-Seq genom genelinde erişilebilir Kromatin eşleme

Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing (ATAC-seq) is a method used for the identification of open (accessible) regions ...

Determining Genome-wide Transcript Decay Rates in Proliferating and Quiescent Human Fibroblasts

Quiescence is a temporary, reversible state in which cells have ceased cell division, but retain the capacity to proliferate. Multiple studies, including ours, have demonstrated that quiescence is associated with widespread changes in gene expression. Some of these changes occur through changes in the level or activity of proliferation-associated transcription factors, such as E2F and MYC. We have demonstrated that mRNA decay can also contribute to changes in gene expression between proliferating and quiescent cells. In this protocol, we describe the procedure for establishing proliferating and quiescent cultures of human dermal foreskin fibroblasts. We then describe the procedures for inhibiting new transcription in proliferating and quiescent cells with Actinomycin D (ActD). ActD treatment represents a straightforward and reproducible approach to dissociating new transcription from transcript decay. A disadvantage of ActD treatment is that the time course must be limited to a short time frame because ActD affects cell viability. Transcript levels are monitored over time to determine transcript decay rates. This procedure allows for the identification of genes and isoforms that exhibit differential decay in proliferating versus quiescent fibroblasts.

We describe a protocol for generating proliferating and quiescent primary human dermal fibroblasts, monitoring transcript decay rates, and identifying differentially decaying genes.

Genom çapında transkript çürüme oranları Proliferasyona ve durgun insan fibroblast belirleme

Quiescence is a temporary, reversible state in which cells have ceased cell division, but retain the capacity to proliferate. Multiple studies, including ...

Real-time Analysis of Transcription Factor Binding, Transcription, Translation, and Turnover to Display Global Events During Cellular Activation

Upon activation, cells rapidly change their functional programs and, thereby, their gene expression profile. Massive changes in gene expression occur, for example, during cellular differentiation, morphogenesis, and functional stimulation (such as activation of immune cells), or after exposure to drugs and other factors from the local environment. Depending on the stimulus and cell type, these changes occur rapidly and at any possible level of gene regulation. Displaying all molecular processes of a responding cell to a certain type of stimulus/drug is one of the hardest tasks in molecular biology. Here, we describe a protocol that enables the simultaneous analysis of multiple layers of gene regulation. We compare, in particular, transcription factor binding (Chromatin-immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq)), de novo transcription (4-thiouridine-sequencing (4sU-seq)), mRNA processing, and turnover as well as translation (ribosome profiling). By combining these methods, it is possible to display a detailed and genome-wide course of action.
Sequencing newly transcribed RNA is especially recommended when analyzing rapidly adapting or changing systems, since this depicts the transcriptional activity of all genes during the time of 4sU exposure (irrespective of whether they are up- or downregulated). The combinatorial use of total RNA-seq and ribosome profiling additionally allows the calculation of RNA turnover and translation rates. Bioinformatic analysis of high-throughput sequencing results allows for many means for analysis and interpretation of the data. The generated data also enables tracking co-transcriptional and alternative splicing, just to mention a few possible outcomes.
The combined approach described here can be applied for different model organisms or cell types, including primary cells. Furthermore, we provide detailed protocols for each method used, including quality controls, and discuss potential problems and pitfalls.

This protocol describes the combinatorial use of ChIP-seq, 4sU-seq, total RNA-seq, and ribosome profiling for cell lines and primary cells. It enables tracking changes in transcription-factor binding, de novo transcription, RNA processing, turnover and translation over time, and displaying the overall course of events in activated and/or rapidly changing cells.

Gerçek zamanlı analiz bağlama, transkripsiyon, çeviri ve ciro hücresel etkinleştirme sırasında küresel olayları görüntülemek üzere transkripsiyon faktörü

Upon activation, cells rapidly change their functional programs and, thereby, their gene expression profile. Massive changes in gene expression occur, for ...

Generation of Genome-wide Chromatin Conformation Capture Libraries from Tightly Staged Early Drosophila Embryos

Investigating the three-dimensional architecture of chromatin offers invaluable insight into the mechanisms of gene regulation. Here, we describe a protocol for performing the chromatin conformation capture technique in situ Hi-C on staged Drosophila melanogaster embryo populations. The result is a sequencing library that allows the mapping of all chromatin interactions that occur in the nucleus in a single experiment. Embryo sorting is done manually using a fluorescent stereo microscope and a transgenic fly line containing a nuclear marker. Using this technique, embryo populations from each nuclear division cycle, and with defined cell cycle status, can be obtained with very high purity. The protocol may also be adapted to sort older embryos beyond gastrulation. Sorted embryos are used as inputs for in situ Hi-C. All experiments, including sequencing library preparation, can be completed in five days. The protocol has low input requirements and works reliably using 20 blastoderm stage embryos as input material. The end result is a sequencing library for next generation sequencing. After sequencing, the data can be processed into genome-wide chromatin interaction maps that can be analyzed using a wide range of available tools to gain information about topologically associating domain (TAD) structure, chromatin loops, and chromatin compartments during Drosophila development.

Generation of Genome-wide Chromatin Conformation Capture Libraries from Tightly Staged Early Drosophila Embryos

This work describes a protocol for the generation of high resolution in situ Hi-C libraries from tightly staged pre-gastrulation Drosophila melanogaster embryos.

Genom çapında kromatin Conformation yakalama kitaplıklardan sıkıca aşamalı erken Drosophila embriyo nesil

Investigating the three-dimensional architecture of chromatin offers invaluable insight into the mechanisms of gene regulation. Here, we describe a ...

Promoter Capture Hi-C: High-resolution, Genome-wide Profiling of Promoter Interactions

The three-dimensional organization of the genome is linked to its function. For example, regulatory elements such as transcriptional enhancers control the spatio-temporal expression of their target genes through physical contact, often bridging considerable (in some cases hundreds of kilobases) genomic distances and bypassing nearby genes. The human genome harbors an estimated one million enhancers, the vast majority of which have unknown gene targets. Assigning distal regulatory regions to their target genes is thus crucial to understand gene expression control. We developed Promoter Capture Hi-C (PCHi-C) to enable the genome-wide detection of distal promoter-interacting regions (PIRs), for all promoters in a single experiment. In PCHi-C, highly complex Hi-C libraries are specifically enriched for promoter sequences through in-solution hybrid selection with thousands of biotinylated RNA baits complementary to the ends of all promoter-containing restriction fragments. The aim is to then pull-down promoter sequences and their frequent interaction partners such as enhancers and other potential regulatory elements. After high-throughput paired-end sequencing, a statistical test is applied to each promoter-ligated restriction fragment to identify significant PIRs at the restriction fragment level. We have used PCHi-C to generate an atlas of long-range promoter interactions in dozens of human and mouse cell types. These promoter interactome maps have contributed to a greater understanding of mammalian gene expression control by assigning putative regulatory regions to their target genes and revealing preferential spatial promoter-promoter interaction networks. This information also has high relevance to understanding human genetic disease and the identification of potential disease genes, by linking non-coding disease-associated sequence variants in or near control sequences to their target genes.

DNA regulatory elements, such as enhancers, control gene expression by physically contacting target gene promoters, often through long-range chromosomal interactions spanning large genomic distances. Promoter Capture Hi-C (PCHi-C) identifies significant interactions between promoters and distal regions, enabling the assignment of potential regulatory sequences to their target genes.

Organizatörü yakalama Merhaba-C: Yüksek çözünürlüklü, genom çapında organizatörü etkileşimlerin profil oluşturma

The three-dimensional organization of the genome is linked to its function. For example, regulatory elements such as transcriptional enhancers control the ...