全基因组甲基化测序(WGBS)

甲基化测序原理

甲基化测序原理甲基化测序是一种用于检测DNA甲基化的方法。

DNA甲基化是一种重要的表观遗传修饰方式，在多种生物过程中发挥重要作用，如基因表达调控、细胞分化、基因组稳定性维持等。

甲基化测序已经成为研究癌症、神经退行性疾病等疾病的重要手段之一。

甲基化测序原理是基于DNA甲基化后所形成的5-甲基脱氧胞嘧啶（5-mC）与未甲基化的脱氧胞嘧啶（dC）在化学和物理性质上的不同之处。

甲基化测序主要分为两种类型：全基因组甲基化测序和目标区域甲基化测序。

全基因组甲基化测序是指将整个基因组的所有区域进行甲基化测序，而目标区域甲基化测序是指仅测序已知某些基因的甲基化状态。

在全基因组甲基化测序中，首先需要将DNA样品进行加样性处理，以消除非特异性结果。

接着通过酶切将整个基因组的DNA进行裂解，然后使用甲基化特异性的抗体来富集甲基化的DNA片段。

然后，将富集后的DNA片段进行二代测序，以获得所有DNA片段的甲基化情况。

在目标区域甲基化测序中，采用PCR扩增或捕获技术，只测序目标区域的甲基化状态。

在PCR扩增的情况下，可以设计特定的引物，使PCR仅扩增目标区域的DNA片段。

在捕获技术中，通常使用探针来捕获目标区域的DNA，然后进行二代测序，以获得目标区域的甲基化情况。

通过这些甲基化测序技术，可以获得DNA甲基化的高分辨率图谱，并进一步了解甲基化在基因表达调控和基因组可塑性等方面的功能和作用。

甲基化测序技术还可以用于诊断和治疗风险评估，以及个体化医疗。

DNA甲基化是一种非常重要的表观遗传修饰方式，甲基化测序技术可以帮助我们更深入地理解甲基化在基因表达调控和基因组可塑性等方面的功能和作用。

随着技术的不断更新和完善，相信甲基化测序技术将会在疾病预防、基因治疗和精准医疗等领域发挥越来越重要的作用。

甲基化测序技术的应用癌症：DNA甲基化调节基因活性，已经成为许多癌症的发病机制之一。

甲基化测序技术已被广泛应用于癌症研究中，以识别癌症相关的甲基化变化，并作为新型癌症治疗的候选靶点。

甲基化位点注释

甲基化位点注释一、引言甲基化是一种重要的表观遗传修饰方式，通过在DNA分子上附加甲基基团来调控基因的表达。

甲基化位点注释是对甲基化位点的鉴定和解读，可以帮助我们理解基因表达调控的机制以及与疾病相关的遗传变异。

本文将从不同角度探讨甲基化位点注释的相关内容。

二、甲基化位点注释的方法1. 甲基化测序技术：包括全基因组甲基化测序（WGBS）、甲基化敏感限制性内切酶测序（MRE-seq）等，这些技术可以帮助我们获得基因组的甲基化信息。

2. 甲基化位点鉴定：通过对甲基化测序数据进行处理和分析，可以确定甲基化位点的位置和甲基化水平。

常用的方法包括峰值寻找、差异甲基化位点鉴定等。

3. 甲基化位点注释：对已鉴定的甲基化位点进行注释，可以帮助我们理解这些位点的生物学功能和与疾病的关联。

注释的内容包括基因区域、功能元件、转录因子结合位点等。

三、甲基化位点注释的应用1. 基因表达调控：甲基化位点注释可以帮助我们理解甲基化在基因表达调控中的作用。

例如，通过注释甲基化位点与基因启动子的关系，可以推断甲基化对基因的转录水平产生的影响。

2. 疾病相关研究：甲基化位点注释可以帮助我们寻找与疾病相关的甲基化位点。

例如，通过注释甲基化位点与已知疾病相关基因的关系，可以筛选出与疾病发生发展密切相关的甲基化位点。

3. 药物研发：甲基化位点注释可以帮助我们寻找与药物治疗相关的甲基化位点。

例如，通过注释甲基化位点与已知药物靶点的关系，可以筛选出与药物治疗响应密切相关的甲基化位点。

四、甲基化位点注释的挑战和展望1. 数据分析方法：目前甲基化位点注释的方法仍然存在一些挑战，如如何对大规模甲基化测序数据进行高效准确的分析。

未来的研究还需要进一步改进和发展分析方法。

2. 功能解读：甲基化位点注释只能提供位点的位置和可能的功能，但具体的功能机制还需要进一步的实验验证。

未来的研究还需要进一步揭示甲基化位点的功能和调控机制。

3. 多组学分析：甲基化位点注释只是基因表达调控的一部分，未来的研究需要将甲基化位点注释与其他组学数据进行整合分析，以全面理解基因调控的机制。

甲基化时钟研究思路

甲基化时钟的研究思路主要基于以下几个步骤：
选择和研究目标：首先，确定要研究的具体生物样本或组织，以及与其相关的甲基化变化。

这通常涉及到对特定生物过程或疾病状态的理解，以及甲基化在这些过程中可能发挥的作用。

数据采集：通过高通量测序技术，如全基因组甲基化测序（Whole Genome Bisulfite Sequencing, WGBS）或全基因组甲基化芯片（Methylation microarrays），获取目标生物样本的甲基化数据。

数据处理和分析：对收集到的甲基化数据进行预处理，包括质量控制、数据清洗、标准化等。

然后，使用统计方法和生物信息学工具对数据进行深入的分析，以识别甲基化模式、甲基化位点、甲基化区域等。

建立甲基化时钟模型：基于甲基化数据，结合已知的生物学知识，建立甲基化时钟模型。

这个模型可以用来预测或评估生物样本的年龄、疾病进展等。

验证和优化模型：使用独立的数据集对建立的甲基化时钟模型进行验证，以评估其准确性和可靠性。

同时，根据验证结果对模型进行优化，以提高其预测能力。

解释和应用模型：对模型的预测结果进行解释，探讨甲基化变化与生物过程或疾病状态之间的关系。

最后，将模型应用于实际研究中，以指导疾病诊断、预后评估、药物研发等。

以上是甲基化时钟的一般研究思路，具体的研究过程可能会因研究目标和数据类型的不同而有所调整。

血清甲基化测序组学-定义说明解析

血清甲基化测序组学-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：血清甲基化测序组学作为一种新兴的研究领域，正在引起越来越多的关注。

甲基化是一种介导基因表达的重要方式，而血清甲基化则是指在血清中检测到的DNA甲基化信息。

血清甲基化测序组学通过高通量测序技术，可以对血清中的甲基化位点进行全面分析，从而帮助我们更好地了解疾病的发病机制、诊断和治疗。

本文将围绕血清甲基化测序组学的技术原理、在疾病中的意义以及应用前景等方面展开论述，旨在为读者提供一个全面的了解和认识。

通过对血清甲基化测序组学的深入探讨，我们有望发现新的生物标志物、疾病诊断和治疗靶点，为临床医学和个体化治疗提供新的突破。

同时，也将探讨未来研究方向和应用前景，展望血清甲基化测序组学在医学领域的巨大潜力和价值。

1.2 文章结构文章结构部分将主要介绍本文的组织安排和各部分的内容概述。

具体包括引言部分的概述、目的，正文部分的甲基化测序技术、血清甲基化在疾病中的意义和血清甲基化测序组学应用，以及结论部分的总结和展望、未来研究方向和应用前景等内容。

通过本文结构的安排，读者可以更清晰地了解本文的主要内容和组织结构，有助于更好地理解和阅读全文。

1.3 目的本文旨在深入探讨血清甲基化测序组学在疾病研究中的应用和意义。

通过对甲基化测序技术、血清甲基化在疾病中的意义以及血清甲基化测序组学的应用进行综合分析，旨在为读者提供对该领域最新进展的全面了解。

同时，希望通过本文的阐述，能够加深人们对血清甲基化测序组学的认识，为未来的研究和临床应用提供有益的指导。

2.正文2.1 甲基化测序技术甲基化测序技术是一种能够定量测定DNA甲基化水平的方法，它通过对DNA中的甲基化位点进行高度分辨率的测定，可以为相关研究提供丰富的信息。

目前常用的甲基化测序技术包括全基因组甲基化测序（whole-genome bisulfite sequencing，WGBS）、甲基化特异性的整体基因组测序（methylated DNA immunoprecipitation sequencing，MeDIP-seq）和甲基化敏感的限制性内切酶测序（methylation-sensitive restriction enzyme sequencing，MRE-seq）等。

全基因组重亚硫酸盐测序和简化代表性重亚硫酸盐测序分析流程

#流程大放送#WGBS和RRBS测序分析流程介绍WGBS全称Whole Genome Bisulfite Seuqneicng，即全基因组重亚硫酸盐测序。

该方法通过Bisulfite处理，将原基因组中未发生甲基化的C碱基转换成U的同时，保留所有甲基化C 的碱基不发生转变，从而帮助科研人员识别发生甲基化的CpG位点。

该种测序技术适用于绘制单碱基分辨率的全基因组DNA甲基化图谱。

RRBS全称Reduced Representation Bisulfite Sequencing，即简化代表性重亚硫酸盐测序。

该方法在Bisulfite处理前，使用MspI（该酶的酶切位点为CCGG）酶切对样本进行处理，去除低CG含量DNA片段，从而使用较小的数据量富集到尽可能多的包含CpG位点的DNA片段。

相比于WGBS技术，RRBS是一种准确、高效且经济的DNA甲基化研究方法，通过酶切，并进行Bisulfite测序，该方法在保证DNA甲基化状态检测的高分辨率的同时提升测序数据的高利用率。

该项技术可用于以下研究1、处于特定时期或特定处理条件下的样本中，研究样本中染色体高精度DNA甲基化模式；2、比较不同细胞、组织、样本间的高精度DNA甲基化修饰模式的差异；3、疾病样本中，与疾病发生发展相关的高精度DNA甲基化表观遗传机理研究和相关高精度DNA甲基化位点分子标志的探索性研究。

数据处理和分析流程图分析结果示例图片展示示例图1 样本中各区域DNA甲基化水平信息统计和样本间差异DNA甲基化分析结果展示[1]示例图2 差异DNA甲基化区域内转录因子基序识别[1]示例图3 DNA甲基化水平变化与基因表达水平变化的关联性分析[1]示例图来源文献[1]. Ng, C.W., et al., Extensive changes in DNA methylation are associated with expression of mutant huntingtin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2013. 110(6): p. 2354-9.。

植物基因组的测序和解析

植物基因组的测序和解析一、引言随着基因组学技术的飞速发展，对植物基因组的测序和解析也越来越深入。

通过对植物基因组的研究，不仅能够深入了解植物生长发育和适应环境的机理，也为植物育种和农业生产提供了重要的理论和技术支持。

本文将着重介绍植物基因组的测序和解析技术及其应用。

二、植物基因组测序对于植物基因组的测序，一般采用两种主要的方法：全基因组测序（WGS）和转录组测序。

目前已经完成了大量植物的全基因组测序工作，包括拟南芥、水稻、小麦、玉米、大豆、苹果等，这些测序数据为植物基因组研究提供了基础。

而转录组测序则可以在不同生物学阶段或不同环境条件下，对植物基因表达情况做出深入分析。

1. 全基因组测序WGS是指对物种整个基因组DNA序列的测序，包括基因区域和非基因区域。

全基因组测序技术通常会采用高通量测序平台，如Illumina、PacBio等。

基因组大小和复杂性是影响测序花费和时间的主要因素。

在植物基因组测序中，由于植物基因组的大小和复杂性较高，因此一般需要使用多平台组合测序的方式。

例如，可以先使用Illumina短读长度（150bp左右）测序高覆盖度，然后用PacBio长读长度（10kb以上）来填补基因组中的重复区域、插入元件和复杂重读区域等。

2. 转录组测序转录组测序是指对某个生物在特定环境或生物阶段的mRNA进行测序，一般分为总RNA测序和mRNA测序两种。

总RNA测序可以同时得到注释基因和非编码RNA等的全面信息，而mRNA 测序则会选择性地测序已经被转录核糖体识别和选择的信息。

此外，转录组测序也包括甲基化RNA的测序，可以获得DNA甲基化的空间分布和转录水平的相关性等信息。

三、植物基因组解析植物基因组测序仅仅是一个开始，如何处理和分析这些海量的基因组数据，才能更好地理解植物基因组结构与功能呢？这就需要应用各种生物信息学分析方法来进行解析，包括基因注释、结构预测、基因家族分析、进化分析、基因功能预测等。

全基因组测序（WholeGenomeSequencing,WGS）学习笔记

全基因组测序（WholeGenomeSequencing,WGS）学习笔记首先欢迎点开此文。

01什么是全基因组测序（WGS）？生物的主要遗传物质是DNA，细胞或生物体中一套完整的遗传物质的总和称为基因组。

DNA是由外显子（Exon）和内含子（Intron）组成。

外显子只占基因组的1%左右，指导体内所有蛋白的合成。

内含子不编码蛋白质的合成，但绝不是无用的序列，其可以影响基因的活性和蛋白的表达。

全基因组测序，顾名思义，即是对生物体整个基因组序列进行测序，可以获得完整的基因组信息。

而全外显子测序（Whole Exome Sequencing, WES）仅是对外显子区域的测序。

相比全基因组测序，外显子测序更为简便，测序成本相比也会更低，测序后数据的分析也更为简单。

另外如果仅关注已知的基因，可以更依赖于靶向测序。

但全基因组测序由于结果包含完整丰富的信息，可以得到外显子测序或靶向测序不能得到的更多信息，具有其独特的优势。

且随着近年来测序技术的不断进步、测序成本的不断降低，使得全基因组测序变得触手可及。

而且全基因组测序在鉴定单核苷酸变异（SNP）、插入和缺失突变（Indel）时更有优势，所以WGS逐渐成为了临床和基础研究的另一种选择。

全基因组测序主要可分为：从头测序(de novo sequencing)：不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序，利用生物信息学分析方法进行拼接、组装，获得该物种的基因组序列图谱，从而推进该物种的后续研究。

重测序(re-sequencing）：是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。

主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs)、拷贝数变异(CNV)、插入/缺失(Indel)等变异类型。

02如何获得高质量的二代测序数据？如何获得可靠的测序数据？一是依赖于测序仪器，这里有Illumina、Thermo Fisher Scientific等各大玩家，由于仪器涉及技术太复杂，原谅我知识浅薄，此地暂不描述。

表观遗传学数据分析的方法及应用

表观遗传学数据分析的方法及应用表观遗传学，是指非DNA序列的遗传信息传递，其在细胞分化、组织发育和疾病发生等方面具有重要作用。

相比于基因组学和转录组学等分子生物学技术，表观遗传学的研究范畴更为广泛，方法也更加多样化。

其中，表观遗传学数据分析是研究表观遗传学的重要方法之一。

本文将深入探讨表观遗传学数据分析的方法及应用。

一、表观遗传学数据的获取表观遗传学研究需要获取一系列与表观遗传标记相关的数据。

主要包括以下几种数据类型：1. 甲基化数据：常用的方法有甲基化敏感的微阵列、全基因组测序（WGBS）、全基因组双重甲基化特异酶切位点测序（RRBS）等。

2. 染色质结构数据：包括组蛋白修饰（如H3K4me3、H3K27ac 等）、染色质可及性（如DNase-seq、ATAC-seq等）等。

3. 三维染色质结构数据：主要包括Hi-C数据。

以上数据是表观遗传学研究的重要数据来源。

通过这些数据可以进一步分析和解析表观遗传学的相关功能。

二、表观遗传学数据分析方法表观遗传学数据分析涉及较多的统计学和机器学习算法。

具体的分析方法如下：1.峰（peak）分析：可通过一些软件（MACS、Homer等）找出在染色质上出现高亮信号的区域。

峰分析技术主要适用于基因组DNA上的特定修饰，如H3K4me3。

2.基因注释：主要通过将位置信息与已知基因或转录本进行比对，找出该修饰位点或峰覆盖的基因或转录本区域。

这可以通过一些软件（如Homer）实现。

3.基因集富集分析：富集分析用于确定富集了哪些基因或转录本。

主要通过对研究群体中发生的修饰进行比对，并将它们与数据库中的已知生物过程、分子功能和通路进行比对。

GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是其中一个常用的基因集富集分析方法。

4.靶基因分析：通过基因组学技术识别相关的刻画元件，例如转录因子结合位点，然后使用所获得的细胞系的表观遗传数据来确定一组与特定情境、健康或疾病相关的基因。

全基因组dna甲基化谱式解析

全基因组dna甲基化谱式解析The Analysis of Whole Genome DNA Methylation PatternsDNA methylation is an essential epigenetic modificationthat plays a crucial role in regulating gene expression and maintaining genome stability. It involves the addition of a methyl group to the DNA molecule, typically on a cytosine residue, resulting in the formation of 5-methylcytosine(5mC). The distribution of DNA methylation across theentire genome, known as the DNA methylation pattern or profile, can provide valuable insights into various biological processes and disease mechanisms.DNA甲基化是一种重要的表观遗传修饰，对于调控基因表达和维持基因组稳定性起着至关重要的作用。

它涉及将甲基基团添加到DNA分子上，通常是在胞嘧啶残基上，从而形成5-甲基胞嘧啶（5mC）。

在整个基因组中的DNA甲基化分布，被称为DNA甲基化模式或谱式，可以为研究各种生物过程和疾病机制提供有价值的信息。

In recent years, advancements in high-throughput sequencing technologies have revolutionized our ability to analyze DNAmethylation patterns at a whole-genome scale. Whole-genome bisulfite sequencing (WGBS) is currently the gold standard method for profiling genome-wide DNA methylation. This technique involves treating genomic DNA with sodium bisulfite, which converts unmethylated cytosines to uracils while leaving methylated cytosines unaffected. Subsequent sequencing allows researchers to identify and quantify the presence of 5mC at single-nucleotide resolution.近年来，高通量测序技术的发展彻底改变了我们分析全基因组DNA甲基化模式的能力。

干货︱特异性位点甲基化检测技术的比较和选择

干货︱特异性位点甲基化检测技术的比较和选择通常全基因组甲基化分析作为一种高通量的筛选发现目标基因的手段，常见的技术包括850K芯片，安捷伦捕获测序，MeDIP-seq，RRBS，WGBS等。

特异位点甲基化检测一般在作为一种后期的技术验证手段，常见的技术包括：MSP、BSP、焦磷酸测序以及质谱检测。

特异性位点的甲基化验证技术各有不同，我们又该如何选择呢？今天小编将为大家介绍MSP、BSP、焦磷酸测序以及质谱甲基化检测技术的优缺点，以便于大家根据自己的实验需求选择合适的验证技术。

Prosequencing(焦磷酸测序)焦磷酸测序技术（Pyrosequencing）：是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应。

焦磷酸测序法适于对已知的短序列（<50bp）的测序分析，主要包括甲基化位点和单核苷酸多态性的定量检测。

随着技术的不断改进，现在认为焦磷酸测序技术（Pyrosequencing）是甲基化检测新的金标准。

序列延伸过程中，根据C和T的掺入量来定量确定单个位点的C-T 比例。

因此，不同位点的甲基化变异就能被准确检测，并给出精确的甲基化程度的数据。

QIAGEN公司在焦磷酸测序的应用上具有明显的优势，目前提供三种焦磷酸测序仪器，通量由低到高，适合不同的应用。

PyroMark Q24 的强项在于可对多达24个样品进行焦磷酸测序。

需要大样品量的应用更适合在PyroMark Q96 ID 上进行。

在考虑到处理成百上千个样品所需的大量试剂时，运行通量最大化可能会使实验成本变得很高。

而PyroMark Q96 MD装有一台高度灵敏的光检测摄像头，可以在减少试剂量的情况下对少量的DNA模板进行准确测序。

这些不同平台的推出，对于我们实际研究提供了更有效的检测手段。

虽然焦磷酸测序可以进行单个位点甲基化程度的精确定量，但是目前来看，测序的片段长度还比较短，有效长度约为60bp。

横坐标：依次加入的dNTP；纵坐标：相对荧光强度；百分比：目的位点的甲基化频率；每个峰的高度代表该种dNTP的掺入情况，峰高与掺入的核苷酸数量成正比；黄色柱状：判定亚硫酸盐转化是否完全。

生物知识汇总英文名词缩写

1 HTS高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）2 WGS全基因组测序3 Chip染色质免疫共沉淀（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）4 CHIRP ( Chromatin Isolation by RNA Purification )是一种检测与RNA绑定的DNA和蛋白的高通量测序方法。

方法是通过设计生物素或链霉亲和素探针，把目标RNA拉下来以后，与其共同作用的DNA染色体片段就会附在到磁珠上，最后把染色体片段做高通量测序，这样会得到该RNA能够结合到在基因组的哪些区域，但由于蛋白测序技术不够成熟，无法知道与该RNA结合的蛋白。

5 RIPRNA Immunoprecipitation是研究细胞内RNA与蛋白结合情况的技术，是了解转录后调控网络动态过程的有力工具，能帮助我们发现miRNA的调节靶点。

这种技术运用针对目标蛋白的抗体把相应的RNA-蛋白复合物沉淀下来，然后经过分离纯化就可以对结合在复合物上的RNA进行测序分析。

6 CLIP-seqCLIP-seq,又称为HITS-CLIP，即紫外交联免疫沉淀结合高通量测序(crosslinking-immunprecipitation and high-throughput sequencing)7 SNP单核苷酸多态性singlenucleotide polymorphism，SNP8 SNV单核苷酸位点变异。

单核苷酸变异是一种体细胞突变（somatic mutation），称做SNV9 INDEL (基因组小片段插入）基因组上小片段（>50bp）的插入或缺失，形同SNP/SNV。

10 CNV(copy number variation)基因组拷贝数变异11SV (structure variation)基因组结构变异12 RPKMRPKM,Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads, is defined in thisway [Mortazavi etal., 2008]:每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的reads个数。

全基因组测序技术

全基因组测序技术介绍如下：
全基因组测序（Whole Genome Sequencing，WGS）是一种高通量测序技术，可以对一个个体的全部基因组进行快速、准确的测序。

该技术可以帮助科学家深入了解基因组的结构、功能和变异，从而为疾病诊断、治疗和预防提供更好的依据。

全基因组测序的主要步骤包括：DNA提取、文库制备、高通量测序、数据分析和注释。

其中，文库制备是关键的一步，它涉及到将DNA片段连接到测序芯片上，并进行扩增和纯化，以便后续的高通量测序。

全基因组测序技术的优势在于它可以覆盖整个基因组，包括编码和非编码区域，从而能够发现所有的突变和变异。

此外，全基因组测序技术还可以用来分析复杂疾病、遗传性疾病和癌症等方面的基因组信息。

通过比较多个个体的基因组序列，科学家可以发现基因组中的共同点和差异点，进而研究基因与疾病之间的关系。

然而，全基因组测序技术也存在一些挑战，包括测序成本高、数据分析复杂和隐私保护等问题。

因此，在实际应用中，需要权衡利弊，根据具体情况选择合适的测序策略。

总的来说，全基因组测序技术是一项重要的基因组学研究工具，可以帮助科学家深入了解基因组的结构和功能，为疾病预防、诊断和治疗提供更好的依据。

表观遗传学常用的技术

表观遗传学常用的技术
表观遗传学研究基因表达调控机制，主要关注DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA调控等。

为了研究这些调控机制，科学家们采用了一系列实验技术，包括但不限于以下方法：
1.DNA甲基化分析技术：
●高通量测序技术，如全基因组甲基化测序（WGBS）和
限制性消化甲基化敏感测序（RRBS）。

●甲基化特异性PCR（MSP）。

●金刚砂吸附甲基化特异性测序（BSP）。

●脱氧酶处理高分辨率甲基化分析（oxBS-Seq）。

2.组蛋白修饰分析技术：
●染色质免疫沉淀-高通量测序（ChIP-Seq）。

●染色质共沉淀分析（Co-IP）。

●西方印迹（Western Blot）。

●组蛋白质谱分析。

3.非编码RNA调控分析技术：
●原位杂交技术，如荧光原位杂交（FISH）和锂光原位
杂交（LISH）。

●RNA免疫沉淀-高通量测序（RIP-Seq）。

●串联质谱技术（LC-MS/MS）。

●RNA-Seq和小RNA-Seq。

●克隆和测序技术，如cDNA文库构建和测序。

4.表观遗传学功能验证技术：
●CRISPR/Cas9基因编辑技术，用于基因组定点突变或
组蛋白修饰位点的改变。

●RNA干扰（RNAi）技术，用于降低特定基因的表达水
平。

●转录激活和抑制系统，如CRISPRa和CRISPRi技术。

这些技术为表观遗传学研究提供了强大的实验支持，有助于揭示生物体内基因调控的复杂性和多样性。

人类全基因组甲基化测序

1
建库测序测序策略：Illumina HiSeq 平台；PE125 测序深度：≥ 30X 数据量：90 Gb data 项目周期 90 天（样本数小于 50 个）
案例解析
案例一北京大学和诺禾致源联合构建人脑全基因组DNA甲基化图谱
DNA甲基化是最早发现的修饰方式之一，能引起染色质结构、DNA构象与稳定性、DNA与蛋白质相互作用方式的改变，从而影响基因表达。北京大学和诺禾致源合作构建了人类脑组织单碱基分辨率的全基因组DNA甲基化图谱，揭示了5-甲基胞嘧啶及其去甲基化过程的中间产物在调控可变剪切和基因表达中的作用。
全基因组 DNA 甲基化测序
全基因组 Bisulfite 测序（Whole Genome Bisulfite Sequencing，WGBS）是将重亚硫酸盐处理方法和 Illumina HiSeq 高通量测序平台相结合，进行全基因组范围内的精确甲基化研究。WGBS 可以达到单碱基分辨率，精确分析每一个胞嘧啶的甲基化状态，从而构建精细的全基因组 DNA 甲基化图谱。
图1 人脑基因外显子-内含子边界区域甲基化修饰水平
参考文献
Wen L, Li X, Yan L, et al. Whole-genome analysis of 5-hydroxymethylcytosine and 5-methylcytosine at base resolution in the human brain [J]. Genome biology, 2014, 15(3): R49.
组比对甲基化位点检测
甲基化水平分析甲基化密相关基因功能注释 DMR相关基因富集分析
技术参数
样本要求样品类型：基因组 DNA 样品总量：≥ 6 μg 样品浓度：≥ 100 ng/ul

基于多组学Lasso回归分析构建肝癌预测模型

基于多组学Lasso回归分析构建肝癌预测模型罗焱瑞;赵倩【期刊名称】《天津医科大学学报》【年(卷),期】2024(30)3【摘要】目的:通过生物信息学方法整合肝癌转录组和甲基化组数据,利用Lasso回归分析筛选肝癌特异性标志物,并构建肿瘤预测模型。

方法:在GEO(gene expression omnibus)中下载GSE70091、GSE77314数据集,共53例肝癌患者的转录组测序(RNA-seq)和全基因组甲基化测序(WGBS)数据,分别将肝癌与癌旁对照间的转录组、甲基化组数据进行差异分析,并对差异表达基因(DEG)和差异甲基化基因(DMG)进行整合,以筛选出候选肝癌标志基因。

对候选肝癌标志基因进行GO(gene ontology)和Reactome通路富集分析,使用Lasso回归分析筛选标志基因,构建肝癌预测模型,并在其他队列中进行性能验证。

结果:共筛选出288个DEG(|log2FC|>1,P.adj<0.05)和28528个DMG(P<0.05),通过DEG和DMG的交叉分析找到51个高甲基化下调(Hyper-Down)基因和111个低甲基化上调(Hypo-Up)基因。

GO和Reactome通路富集分析显示,Hypo-Up基因主要富集在细胞有丝分裂通路上(FDR<0.05,P<0.05),Hyper-Down基因主要与转录激活的功能相关(FDR<0.05,P<0.05)。

使用Lasso回归分析筛选出11个具有非零系数的基因并构建肝癌预测模型。

最后在GSE77314、外部验证队列(TCGA-LIHC)中验证出模型曲线下面积(AUC)分别为1、0.998。

结论:通过整合肝癌多组学数据,使用Lasso回归分析筛选出11个基因标志物,并构建肝癌预测模型。

【总页数】8页(P205-211)【作者】罗焱瑞;赵倩【作者单位】天津医科大学基础医学院细胞生物学系【正文语种】中文【中图分类】R735.7【相关文献】1.基于多组学数据的乳腺癌预后预测模型构建2.基于Lasso回归构建生物标志物影响代谢综合征的风险预测模型3.基于LASSO回归的活动性肺结核列线图预测模型的构建及验证4.基于LASSO-Logistic回归构建胸腔镜术后患者生活质量影响因素的预测模型5.基于CT影像组学及临床多因素回归分析预测肝细胞肝癌TACE术后中重度腹痛的模型构建因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

全基因组甲基化测序(WGBS)

全基因组甲基化测序（WGBS）
技术简介：
全基因组重亚硫酸盐测序（whole genome bisulfite Sequencing）是基于重亚硫酸盐的甲基化分析方法，首先通过重亚硫酸盐对样本DNA进行处理，将未甲基化的C碱基转化为U碱基，而甲基化的C碱基则不会改变，进行PCR扩增后U碱基会变成T，与原本甲基化的C碱基区分开，再结合高通量测序技术，可绘制单碱基分辨率的全基因组DNA甲基化图谱。

应用领域：
•基因表达调控
•发育表观组学
•细胞分化、组织发育
技术优势：
•可精确分析每一个C碱基的甲基化状态
•可在全基因组水平上最大限度的获取完整的甲基化信息，精确绘制全基因组甲基化图谱•适用于所有具有参考基因组的物种
•性价比高，相对于传统BSP或MSP方法，费用少
实验流程
A.建库测序流程
.
B.数据分析流程
；.。

wgbs测序技术流程

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