【文献速递】超级增强子驱动的lncRNA通过招募KDM4B加剧糖脂代谢和糖尿病心肌病

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Ma等人于2024年在Molecular Metabolism上的发表一篇研究论文,题目为“Super-enhancer-driven LncRNA PPARa-seRNA exacerbates glucolipid metabolism and diabetic cardiomyopathy via recruiting KDM4B”。该项研究中主要通过RNA pull-down、染色质免疫沉淀、染色质分离、基因编辑等技术,探讨PPARa-seRNA的作用机制。

糖尿病心肌病(DbCM)是由于代谢紊乱引起的心脏功能障碍,表现为心脏能量利用减少和代谢底物从葡萄糖向脂肪酸的转变。这种代谢紊乱导致糖脂毒性,引发炎症和氧化应激,进而损害心脏功能。seRNA 指的是超级增强子相关 RNA(super-enhancer-related RNA),超级增强子(super-enhancer, SE)是一类富含增强子的基因组元件,能够调控关键基因的表达,seRNA是由这些超级增强子区域转录而来的RNA,主要为长链非编码RNA(lncRNA)。

首先通过ENCODE数据库中的ChIP-seq数据,筛选出在肝脏、肠道、胰腺、脂肪、心脏组织中与代谢相关的超级增强子及其相关seRNA。然后使用双荧光素酶报告基因检测PPARa-seRNA对转录的影响,通过CRISPR/dCas9系统验证了PPARa-seRNA的E1区域对PPARa-seRNA活性的影响;再通过RNA pull-down实验验证了KDM4B与PPARa-seRNA的结合关系,从而说明PPARa-seRNA通过与组蛋白去甲基化酶KDM4B相互作用,减少PPARa启动子区域的H3K9me3水平,从而

在R语言中,常用的用于鉴定lncRNAmRNA的工具包括DESeq2、edgeR等。下面以DESeq2为例,介绍如何使用R语言进行鉴定。 1. 导入数据 首先需要导入RNA-seq数据,包括表达矩阵样本信息。其中表达矩阵包括各个基因的表达值,可以是TPM或FPKM值,样本信息则包括各个样本的信息,如别信息等。 ```R # 导入表达矩阵 countData <- read.table("countData.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t") # 导入样本信息 colData <- read.table("colData.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t") ``` 2. 创建DESeq2对象 将表达矩阵样本信息创建成DESeq2对象。 ```R library("DESeq2") # 创建DESeq2对象 dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ condition) ``` 3. 进行差异表达分析 使用DESeq2进行差异表达分析,可以根据需要设置多个参数,如alpha、lfcThreshold等。 ```R # 进行差异表达分析 dds <- DESeq(dds, betaPrior = FALSE) res <- results(dds, alpha = 0.05, lfcThreshold = 1) # 输出差异表达结果 write.csv(res, "differential_expression_results.csv") ``` 4. 进行功能注释 对于差异表达的RNA分子进行功能注释,可以使用一些工具如DAVID、GOstats等进行富集分析。 ```R # 进行富集分析 library("clusterProfiler") gene_list <- rownames(res)[which(res$padj < 0.05 & abs(res$log2FoldChange) > 1)] enrich_result <- enrichGO(gene = gene_list, universe = rownames(countData), ont = "BP", pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.2 ) # 输出富集分析结果 write.csv(enrich_result, "enrichment_results.csv") ``` 需要注意的是,以上代码仅供参考,具体的分析流程参数设置需要根据实验设计数据情况进行调整。
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