Welche Muster lassen sich aus den Daten der RNA-Seqcounts und der HiC-Matrix ableiten? [geschlossen]

Ich habe jetzt einige Daten über die RNA-Sequenzzahlen und die zugehörige Hi-C-Matrix des Gensegments auf einem Chromosom. Mein Anliegen ist im Grunde, was wir mit diesen Daten tun können, um die Verbindung zwischen den beiden Arten von Daten wie dem Expressionsniveau des Gensegments und der Interaktion des Gensegments herzustellen, da es scheint, dass sie korrelieren. Danke

Vielleicht mit ein paar Tutorials anfangen? Dieser sieht interessant aus: jove.com/video/1869/… Außerdem haben Sie keine Hintergrundarbeit für Ihre Frage geleistet, also erwarten Sie keine substantielle Antwort
Sie müssen sich klarer ausdrücken. Es gibt viele Dinge, die Sie mit den Daten tun können. Ein Experiment wird durchgeführt, um eine Art Hypothese zu testen. Mit nur den Daten und ohne zugrunde liegende Frage können Sie alles berechnen. Es kann sogar ein Vergleich der Sequenztreue zwischen zwei Arten von Verfahren sein. Der Hauptpunkt ist, was Sie finden möchten?

Antworten (1)

Dies scheint mir zwei unabhängige Daten zu sein. mRNA seq ermöglicht (im Fall einer linearen Amplifikation) die Quantifizierung von Botschafts-RNA-Transkripten von interessierenden Genen. das heißt, wie viele Kopien der mRNA für ein bestimmtes Gen sich derzeit in der Zelle befinden. Es kommt letztlich darauf an, wie aktiv dieses Gen ist. In Neuronen werden verschiedene Gene aktiver sein, als in Epithelzellen und umgekehrt. Das genetische Expressionsmuster stellt die Identität der Zelle bereit.

Die Hi-C-Methode, die eng mit der Erfassung der Chromosomenkonformation verwandt ist, beantwortet die Frage: Welche Gene interagieren physikalisch im Zellkern über stabilisierende Proteine ​​(z. B. Enhancer). Es gibt mehr in dem Video , aber die allgemeine Idee ist, dass Sie sehen können, wie Gene in kompliziertem Chromatin positioniert sind. Da viele genetische Elemente beispielsweise über Enhancer physikalisch interagieren können, ermöglicht 3C/Hi-C den Nachweis solcher Wechselwirkungen. Oder zumindest die Quantifizierung der Korrelation zwischen den physikalischen Positionen zweier Gene.

Nun, die einzige direkte Verbindung zwischen mRNA seq und Hi-C, die ich ziehen kann, ist folgende Logik: Aktiv transkribierte Gene befinden sich in erweiterten, weniger angespannten Regionen des Chromatins. Daher wird es schwierig sein, Gene in solchen Regionen zu vernetzen, und die Korrelation wird gering sein. Stumme Gene, wenn sie sich nahe im Zellkern befinden, werden mit hoher Wahrscheinlichkeit vernetzt, da das Chromatin um nicht transkribierte Gene herum dichter ist.

HiC und 3C (Chromosomenkonformationserfassung) identifizieren nicht, welche Gene sich in der Nähe des Chromosoms befinden. Diese Techniken erfassen langreichweitige DNA-DNA-Wechselwirkungen, wie z. B. die zwischen Enhancern und Promotoren. Grundsätzlich fängt es stabile DNA-Schleifen ein.
Wäre es fair zu sagen, dass solche Techniken physische Nähe im Chromatin erkennen? Ich verstehe, dass es nicht um die Position entlang des Chromosoms geht
ja das tun sie. Tatsächlich wurde auch die Trans-DNA-Regulierung untersucht, aber diese Wechselwirkungen müssen durch einen Faktor stabilisiert werden, der normalerweise ein Protein ist
Mit RNA-Seq können Sie die Steady-State-Spiegel eines Transkripts in einer Zelle oder einem Gewebe zu einem bestimmten Zeitpunkt messen (gemittelt über alle geernteten und lysierten Zellen).
Welche Muster lassen sich aus den Daten der RNA-Seqcounts und der HiC-Matrix ableiten? [geschlossen]
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