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采用生物信息学方法分析野生型p53乳腺癌MCF7细胞的ChIP-seq(染色质免疫共沉淀-测序)数据,以揭示p53的抑癌分子机制。从NCBI下载的编号为GSE47041的ChIP-seq数据来源于三组试验,分别为:未经处理的乳腺癌MCF7细胞对照( NS_input),Nutlin-3a(一种MDM2拮抗剂)处理的MCF7细胞对照( S_input)和Nutlin-3a刺激MCF7细胞后加入p53抗体的实验组( S_p53)。 ChIP 获得的DNA数据的测序平台为Illumina HiSeq 2000。利用Bowtie参照人基因组hg19进行序列比对;利用MACS进行峰信号检测,并利用自定义软件筛选p53可能的靶基因;利用DAVID在线工具对靶基因进行通路富集分析;最后利用STRING构建蛋白互作网络。研究共得到50个p53的靶基因,其中8个靶基因( CDKN1A、BBC3、BAX、DDB2、MDM2、CCNG1、XPC和PCNA)分别富集到p53信号转导通路和核苷酸切除修复通路两个通路上。在得到的由19个靶基因构成的蛋白质相互作用网络中,连通度最高的前5个基因分别是PCNA、MDM2、REV3L、CDKN1A和BAX。研究中采用的分析ChIP-seq数据的方法能有效揭示野生型p53乳腺癌MCF7细胞中Nutlin-3a激活的p53的抑癌分子机制。

作者:王立山;祝鹏飞;祁福娟;曹鑫恺;孔艳;臧卫东

来源:生物信息学 2014 年 4期

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王立山;祝鹏飞;祁福娟;曹鑫恺;孔艳;臧卫东
来源:
生物信息学 2014 年 4期
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野生型p53乳腺癌MCF7细胞 p53 ChIP-seq数据 通路富集分析 蛋白互作网络 p53-WT MCF-7 breast cancer cells p53-mediated tumor suppression ChIP-seq data Bioinformatics pathway enrichment analysis Protein-protein interaction network
采用生物信息学方法分析野生型p53乳腺癌MCF7细胞的ChIP-seq(染色质免疫共沉淀-测序)数据,以揭示p53的抑癌分子机制。从NCBI下载的编号为GSE47041的ChIP-seq数据来源于三组试验,分别为:未经处理的乳腺癌MCF7细胞对照( NS_input),Nutlin-3a(一种MDM2拮抗剂)处理的MCF7细胞对照( S_input)和Nutlin-3a刺激MCF7细胞后加入p53抗体的实验组( S_p53)。 ChIP 获得的DNA数据的测序平台为Illumina HiSeq 2000。利用Bowtie参照人基因组hg19进行序列比对;利用MACS进行峰信号检测,并利用自定义软件筛选p53可能的靶基因;利用DAVID在线工具对靶基因进行通路富集分析;最后利用STRING构建蛋白互作网络。研究共得到50个p53的靶基因,其中8个靶基因( CDKN1A、BBC3、BAX、DDB2、MDM2、CCNG1、XPC和PCNA)分别富集到p53信号转导通路和核苷酸切除修复通路两个通路上。在得到的由19个靶基因构成的蛋白质相互作用网络中,连通度最高的前5个基因分别是PCNA、MDM2、REV3L、CDKN1A和BAX。研究中采用的分析ChIP-seq数据的方法能有效揭示野生型p53乳腺癌MCF7细胞中Nutlin-3a激活的p53的抑癌分子机制。