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FP7

Epigene Informatics Ergebnis in Kürze

Project ID: 299192
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Vereinigtes Königreich

Neue Methoden der Epigenomik

Forscher haben neue Methoden geschaffen, um epigenomische Daten zu analysieren - als Informationen darüber, wie die DNA-Verpackung die Genexpression steuert.
Neue Methoden der Epigenomik
Die Epigenomik befasst sich mit der DNA-Organisation auf genomischer Ebene. In diesem neuen Feld wird den Forschern jetzt bewusst, wie nützliche Informationen aus einer plötzlichen Überfülle von genomischen Daten genutzt werden können.

Die EU-finanzierte Initiative EPIGENE INFORMATICS (Machine learning approaches to epigenomic research) wollte Bioinformatik-Tools schaffen, die nützliche Informationen aus den riesigen und komplexen Datenmengen, erzeugt durch moderne biologische Methoden analysieren können. Insbesondere wollten die Forscher einen Rahmen für statistische Tests zu diesen Datensätzen schaffen.

EPIGENE INFORMATICS erstellte zwei neue Methoden zum Vergleich von genetischen Sequenzierungsprofilen der Techniken ChIP-Seq (Chromatin-Immunpräzipitation gefolgt von Sequenzierung) und BS-Seq (Bisulfit-Sequenzierung). Diese Techniken werden verwendet, um die Proteine und epigenomischen Veränderungen im Zusammenhang mit einer spezifischen DNA-Sequenz zu studieren.

Die neuen Verfahren ermöglichen den Forschern, auf der Basis von statistischer Analyse diese Profile zu vergleichen und signifikante Unterschiede zu identifizieren. Das Team testete die neuen Methoden anhand von H3K4me3, einem häufigen epigenomischen Marker, und CFP1, dem Protein, das für die Einführung von H3K4me3 in das Genom verantwortlich ist.

Die Projektforschung zeigte, dass CFP1 mehr als 1.600 potenzielle Zielregionen besitzt, und verknüpfte den H3K4me3-Marker mit Veränderungen der Genexpression. Dies bedeutet, dass die neue Methode mit der Bezeichnung MMDiff genutzt werden kann, um biologisch relevante epigenomische Veränderungen zu identifizieren.

Die zweite Methode, M3D, kann Veränderungen in Methylierungsmustern (einer häufigen epigenomischen Veränderung) innerhalb eines Genoms erkennen. Diese Methode schnitt im Vergleich zur vorherigen Tools für den gleichen Zweck besser ab.

Robuste statistische Analysen zur Nutzung von Genomdaten werden Forschern helfen, Sinn aus dem Ganzen zu machen. Dies wird zu einem besseren Verständnis der menschlichen Biologie führen, mit weitreichendem Nutzen in der Medizin und für die menschliche Gesundheit.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Epigenomik, Genexpression, Genomdaten, Bioinformatik, genetische Sequenzierung
Datensatznummer: 181037 / Zuletzt geändert am: 2016-04-14
Bereich: Biologie, Medizin