目前已知的RNA修饰类型有100多种,包括mRNA、tRNA、rRNA、小核RNA(snRNA)和小核仁RNA(snoRNA)。其中,甲基化修饰是一种非常广泛的修饰。 N6-甲基腺苷(m6A) 是真核生物mRNA 上最广泛的甲基化修饰之一,存在于多种物种中。
腺嘌呤可被编码器(Writer)METTL3、METTL14、WTAP等成分组成的甲基转移酶复合物甲基化。甲基化腺嘌呤可被读码器(Reader,目前发现m6A读码器主要有五个,定位于细胞核内的YTHDC1以及定位在细胞质中的YTHDF1、YTHDF2、YTHDF3、YTHDC2)所识别,同时m6A可以被Eraser FTO 和ALKBH5 甲基化。去甲基酶催化去甲基化。
在哺乳动物mRNA中,m6A修饰存在于7000多个基因中,保守基序为RRACH(R=G,A;H=A,C,U)。 m6A 修饰在mRNA 终止密码子附近富集。
m6A检测方法近年来m6A研究的快速发展得益于meRIP-seq技术的发展和应用。 meRIP-seq高通量测序技术的出现,可以高效、准确地检测整个转录组中不同的RNA甲基化,是成功发现RNA甲基化机制和功能的关键技术。 MeRIP-seq技术结合了甲基化DNA免疫沉淀(MeDIP)技术、RNA结合蛋白免疫沉淀(RIP)技术和RNA测序(RNA-seq)技术,实现在全基因组(或转录组范围)规模上高准确度检测RNA甲基化。 MeRIP-seq技术采用免疫共沉淀方法,即将甲基化RNA特异性抗体与随机中断的RNA片段一起孵育,捕获甲基化修饰片段进行测序(IP)。还需要并行测序。对照样品(Input),用于在捕获甲基化片段期间消除背景。然后将免疫沉淀(IP) 样品和对照样品中的序列片段与参考基因组/转录组进行比较(或映射),以检测RNA 甲基化位点。对照样本测量相应RNA的表达,这本质上是RNA-seq数据。
MeRIP-seq技术检测m6A技术流程m6A测序数据分析流程m6A-seq数据分析的原理和流程与ChIP-seq非常相似,一般包括以下步骤。
1. 原读质量控制
2. 与参考基因组的比对
3.高峰通话
使用R包exomePeak调用peak
使用MACS2 呼叫峰值
4.峰注释
使用R 包ChIPseeker 注释峰
使用R 包Guitar 注释峰值
5. 差异峰识别
使用R包exomePeak识别差异峰
使用R 包MeTDiff 识别差异峰
6.差异峰对应基因的GO和KEGG富集分析
7.基序分析
使用Homer 进行基序分析
使用MEME 进行基序分析
由于篇幅限制,小编将在下期为大家详细介绍m6A测序数据分析流程的每一步,敬请关注。
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用户评论
做基因组学的都应该了解一下这个数据分析流程
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学习这方面知识太重要了,最近我在研究RNA修饰啊!
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希望这个流程能解释清楚m6A甲基化的生物学意义.
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现在做生物信息学的同学应该掌握这样的数据分析技能!
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感觉这个标题很有深度,让我很期待深入了解。
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我想知道m6A甲基化与疾病的关系有没有哪些新的发现?
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文章详细讲解的流程是不是比较适合初学者学习?
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数据分析确实是一块让人头疼的知识点,希望这个流程能给我启发!
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m6A甲基化研究越来越火啦!希望能了解更多新进展。
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做实验的人看这个也是受益匪浅吧!
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我想知道分析结果会怎么展示?图展示比较直观吗?
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有没有什么工具可以帮助我们进行m6A甲基化数据分析?
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学习这方面知识能开拓我的眼界,让我更了解生物学领域!
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我一直对生物信息学的应用很感兴趣,这个流程也许我能有所借鉴!
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期待文章能够提供一些实际的案例分析,帮助我们更好地理解流程。
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m6A甲基化是新兴的研究热点,这个数据分析流程很有参考价值!
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学习完这个流程以后,我能自己进行m6A甲基化数据分析吗?
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数据分析的准确性真的很关键啊!文章会提到如何保证数据的可靠性吗?
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这个流程会不会随着技术的进步而不断改进呢?
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