RNA甲基化抗体——m6A抗体

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文章探讨了m6A这一RNA转录后修饰在生物过程中的关键作用，涉及编码、消码和读码的调控蛋白，以及其在细胞发育、疾病如癌症中的研究进展。多个研究案例揭示了m6A在RNA翻译、免疫反应和抗病毒防御中的功能。

m6A（N6-腺苷酸甲基化）是发生在碱基A第六位N原子上的甲基化形式，作为真核生物RNA最常见的一种RNA转录后修饰，其导致了超过80%的RNA碱基甲基化。不仅在各种物种可以观察到这种RNA修饰，它也广泛的参与到各种生理过程中，包括调节干细胞分化、DNA损伤修复、脂肪分化、学习记忆、癌症进程、生长发育和免疫等。在免疫反应中，m6A也被证明参与了宿主和病毒间的交流。

对于大热的m6A,RNA的m6A修饰过程主要由三类蛋白参与调控，催化在RNA上形成甲基化的酶称为“编码器（writer）”、去除在RNA上甲基化的酶被称为“消码器（eraser）”，识别RNA上甲基化的酶被称为“读码器（reader）”。因此，m6A甲基化修饰是个可逆的动态过程，分别由编码器写入，消码器消除，还可以通过读码器识别，参与并影响到一系列的生物学过程。

类别 基因 功能
Writers METTL3、METTL14、WTAP、KIAA1492 最常见的分子是METTL3和METTL14，两者可在体外和体内催化mRNA（和其他细胞核RNA）的m6A甲基化。WTAP和KIAA1492是这种甲基转移酶复合体中的另一个关键组分。
Erasers FTO、ALKBH5 将RNA上甲基去除，介导RNA的去甲基化修饰过程。FTO和ALKBH5可以去除mRNA（和其他细胞核RNA）上的m6A甲基化。
Readers YTHDF1、YTHDF2、YTHDF3、YTHDC1、YTHDC2 识别RNA甲基化修饰的信息，并参与下游RNA的翻译、降解等过程。比如，YTHDC1可与mR
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文献解读 | m6A——程序性细胞死亡与癌症的“双刃剑”
ABclonal的博客
07-15 1941
导读N6-甲基腺苷 （m6A） 甲基化是真核生物中最常见的内部RNA修饰形式，m6A 在正常和异常的生物过程中发挥着多功能作用，近年来越来越受到关注并成为研究热点。作为对mRNA 和非编码 RNA 最普遍的表观遗传修饰，m6A 甲基化可影响 RNA 代谢，从而以转录后的方式参与蛋白质表达与调控。程序性细胞死亡 (PCD) 包括细胞凋亡、自噬、细胞焦亡、坏死性凋亡和铁死亡，其中大部分涉及质膜的破坏，PCD 可通过转录和翻译后蛋白质修饰的复杂级联引发细胞死亡
表观转录组学-m6A简介
庐州月光的博客
04-20 3135
欢迎关注”生信修炼手册”!DNA甲基化作为重要的表观遗传学标记，研究的非常广泛。与DNA相对应，在RNA水平也存在着多种化学修饰，已经发现的就有100种以上，在编码和非编码RNA上都存在...
m6A RNA甲基化MeRIP-seq测序分析实验全流程解析
生信小博士的博客
12-09 3831
MeRIP通过m6A特异性抗体富集和测序，用于研究RNA的腺苷甲基化修饰。易基因自主研发微量RNA甲基化检测技术，样本起始量可降低至10-20μg，最低仅需5μg总RNA。m6A研究思路整体把握m6A甲基化图谱特征：m6A peak数量变化、m6A修饰基因数量变化、单个基因m6A peak数量分析、m6A peak在基因元件上的分布、m6A peak的motif分析、m6A peak修饰基因的功能分析；
微量样本RNA甲基化m6A技术比较
E_gene的博客
07-10 1283
在哺乳动物mRNA中，N6-甲基腺苷（m6A）约占所有腺苷的0.2％至0.6％，是丰度最高的mRNA修饰。RNA免疫沉淀后通过高通量测序（MeRIP-seq），是转录组范围内检测m6A修饰位置最为有力的技术方法。 常规免疫沉淀富集需要上百微克的总RNA，这限制了其在许多领域的应用。微量MeRIP技术优化实验过程中的关键参数，包括RNA的起始量，RNA片段化，抗体选择，MeRIP洗涤/洗脱条件，RNA文库构建方法和生物信息学分析流程，实现最低500ng总RNA分析转录组m6A修饰分布。 通过2个肺腺癌（A
RNA甲基化修饰m6A简介及研究思路
Igenebook的博客
06-28 4904
本研究通过应用低起始量的甲基RNA免疫沉淀和测序技术（picoMeRIP-seq），成功绘制了小鼠卵母细胞和着床前胚胎中N6-甲基腺苷（m6A）修饰的动态图谱，揭示了m6A修饰在调控早期胚胎发育、基因表达、母体到合子转换过程中的关键作用，以及其在逆转录子RNA上的显著富集，为深入理解m6A修饰在哺乳动物早期发育中的调控机制提供了宝贵的数据资源和科学见解。RNA的化学修饰是细胞调控基因表达的重要机制之一。大豆，桂花，秋茄，樟树，番茄，杨树，苹果，拟南芥，刺梨，棉花，水稻，木麻黄，火炬松，青稞，碎米荠…
【技术干货】表观转录组之m6A甲基化修饰（一）
最新发布
Bluescape的博客
06-16 1461
m6A甲基化修饰即RNA分子腺嘌呤第6位氮原子（N6位）上的甲基化修饰。m6A甲基化修饰是真核生物mRNA最普遍的内部修饰之一，约占到mRNA甲基化修饰的80%。m6A在调控基因表达（如调节mRNA可变剪切、稳定性、降解速率及翻译效率等）中起着重要作用。
精选资源
高通量RNA甲基化测序数据处理与分析研究进展
04-10
RNA甲基化修饰是表观遗传学研究的重要内容之一，它涉及RNA分子上不同位置的甲基化修饰现象，其中6-甲基腺嘌呤（N6-methyladenosine，m6A）和5-甲基胞嘧啶（C5-methylcytidine，m5C）是最常见的两种RNA转录后修饰。...
RNA甲基化组的分解揭示了由转录组潜在的酶促调节剂诱导的共甲基化模式
03-29
MeRIP-Seq（Methylated RNA Immunoprecipitation sequencing）是一种用于系统检测RNA甲基化修饰的技术，其原理是利用针对m6A的抗体来富集含有m6A修饰的mRNA片段，并通过高通量测序技术对这些片段进行测序。...
易基因：m6A/m5C/m1A/m7G/ac4C/Ψ等8种RNA修饰的生物学功能和潜在机制 | 深度综述
E_gene的博客
07-30 1992
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。RNA修饰近来已成为热门话题，它们通过影响RNA生成、转运、功能和代谢等过程，是细胞生物学的关键调节因子。本文介绍了包括N6-甲基腺苷（m6A）、5-甲基胞嘧啶（m5C）、N1-甲基腺苷（m1A）、N7-甲基鸟苷（m7G）、N4-乙酰胞嘧啶（ac4C）、假尿苷（Ψ）、尿苷化和腺苷-肌苷（A-to-I）RNA编辑在内的8种RNA修饰的生物学功能和作用机制，这些修饰由RNA修饰酶（“writers”，“erasers”和“readers”）进行添加、
技术贴 | RNA甲基化修饰m6A的检测——MeRIP-seq
Igenebook的博客
06-27 4020
目前在细胞RNA中已经识别到了超过100种化学修饰，其中RNA甲基化修饰在生命活动中有着非常重要的作用(Xu et al 2020)。RNA甲基化是指在甲基转移酶的催化下，在RNA分子上的某一个原子上添加一个甲基基团(CH3)。RNA甲基化修饰类型有很多，比如：m6A RNA甲基化﹑m5C RNA甲基化﹑m1A RNA甲基化、m7G RNA甲基化等(Oerum et al 2021)（图1）。图1 不同类型RNA的转录后修饰(Oerum et al 2021)
m6A甲基化及预测方法工具总结
AIPuFu的博客
09-14 7050
DNA、RNA和蛋白三个层面的可逆修饰示意图（Fu et al. Nature Reviews Genetics, 2014） DNA和蛋白存在各种修饰，RNA也不例外，目前已知的RNA修饰已经超过上百种。RNA根据编码性可分为编码RNA（protein-coding RNA）和非编码RNA（noncoding RNA）两大类，这些RNA转录后会发生各种修饰，包括N6-腺苷酸甲基化（N6-me...
浅谈RNA甲基化研究思路
Igenebook的博客
02-03 801
那么就有很多老师想要问，我所想要研究的内容，例如疾病的发生、耐药、恶化、转移、治疗等，是否与m6A修饰有关，我该如何从这个方向开展我的研究并借此尝试挖掘出一条新的调控机制？这类文章通常除了常规的m6A测序与转录组测序之外，还会结合一些其他的测序实验，如ChIP-seq、RIP-seq、RNA Pulldown，以及一些验证实验如双荧光素酶等，来完善酶对下游靶RNA，或上游基因对酶的调控机制，随后通过这些基因/RNA的过表达/敲除实验观察是否能够对相关酶表达异常的表型进行补救。
易基因：RNA m6A甲基化修饰和特定基因m6A位点的检测方法｜干货分享
E_gene的博客
07-24 3075
该方法片段化的RNA与m6A抗体孵育，然后RNA-抗体复合物通过254 nm UV光交联，通过蛋白酶消化得到的氨基酸残基抑制逆转录中的碱基配对，导致在m6A位点附近发生片段化或突变，最终以单碱基分辨率获得m6A位点信息（图1A）。易基因MeRIP-seq技术利用m6A特异性抗体富集发生m6A修饰的RNA片段（包括mRNA、lncRNA等rRNA去除所有RNA），结合高通量测序，可以对RNA上的m6A修饰进行定位与定量，总RNA起始量可降低至10μg，最低仅需1μg总RNA。
易基因：MeRIP-seq揭示METTL3-METTL14特异性重编程m6A RNA甲基化修饰并促进肿瘤进展｜Sci Adv
E_gene的博客
02-11 1278
E. RNA（粉色）的模型，包含待甲基化为m6A的腺苷（Ade）和下一个核苷酸，与WT METTL3（绿色或浅蓝色）和METTL14WT（橙色）或METTL14R298P（灰色）复合体的叠加结构结合。每个细胞系的三个重复中重叠的peaks数以交集形式显示在上方（总数，黑色字体），而经过四组比较后特有的peaks数显示在下方（特有，红色字体）。F. 对至少包含一个R298P细胞特异性m6A peaks（图2A）和一个较高的m6A峰（相对EGFP的前5%）（图2C）的基因（n=258）进行的GO分析。
易基因｜m6A RNA甲基化研究的数据挖掘思路：干货系列
E_gene的博客
03-03 1270
可应用于动物、植物、细胞及组织的m6A检测。m6A peak数量变化、m6A修饰基因数量变化、单个基因m6A peak数量分析、m6A peak在基因元件上的分布、m6A peak的motif分析、m6A peak修饰基因的功能分析。差异m6A peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异m6A修饰基因的功能分析、差异m6A修饰基因的PPI分析、候选基因的m6A修饰可视化展示。同一样本/组别内，所有基因的表达水平与对应基因的m6A富集程度、m6A peak数量进行关联。
IF 65.1|2024年依然是国自然热点？来看看RNA修饰调控究竟凭什么？
seqhealth2024的博客
08-20 3944
RNA修饰，包括N6-甲基腺苷（m6A）、N1-甲基腺苷（m1A）、5-甲基胞嘧啶（m5C）、N4-乙酰胞嘧啶（ac4C）、N7-甲基鸟苷（m7G）等，是重要的转录后水平基因表达调控方式（Box 1）。目前，在各类RNA分子上共鉴定到170多种不同类型的转录后修饰，涵盖mRNA、tRNA、rRNA、miRNA和lncRNA等。这些RNA修饰通过影响RNA剪接、加工、出核、转录、翻译和稳定性等，决定RNA分子命运。此外，RNA修饰也与多种疾病的发生和发展密切相关，是国自然长盛不衰的热点。
易基因｜一文读懂：八大RNA m6A甲基化研究核心问题
E_gene的博客
02-10 3981
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 近年来，RNA m6A甲基化作为国家自然科学基金表观遗传学研究的热门领域，相关研究产出呈爆炸式增长，高分文章不断。本期，易基因通过对什么是RNA甲基化、m6A甲基化是否可逆、m6A甲基化的识别、m6A甲基化修饰的功能、m6A甲基化的主要研究方向、m6A甲基化检测技术工具的选择、m6A甲基化数据挖掘思路、m6A甲基化下游实验设计等八大核心问题进行总结，让您一问读懂m6A甲基化。 1、什么是RNA甲基化 RNA上修饰的种类很多
易基因｜RNA m6A甲基化测序(MeRIP-seq)技术介绍
E_gene的博客
08-11 3144
MeRIP-seq结果显示：胚胎期骨骼肌发育六个不同阶段的m6A修饰呈现高度的动态变化，且大多数受影响的基因在与骨骼肌发育相关的通路中富集。易基因MeRIP-seq技术利用m6A特异性抗体富集发生m6A修饰的RNA片段（包括mRNA、lncRNA等rRNA去除所有RNA），结合高通量测序，可以对RNA上的m6A修饰进行定位与定量，总RNA起始量可降低至10μg，最低仅需1μg总RNA。采用m6A-seq（MeRIP-seq）测序方法，对猪骨骼肌发育六个胚胎期的纵向转录组和表观转录组图谱进行分析。...
岛屿个数（dfs)
初九·潜龙勿用的博客
04-07 5402
小蓝得到了一副大小为M×N的格子地图，可以将其视作一个只包含字符0（代表海水）和1（代表陆地）的二维数组，地图之外可以视作全部是海水，每个岛屿由在上/下/左/右四个方向上相邻的1相连接而形成。x0​y0​x1​y1​...xk−1​yk−1​，其中 (x,y) 是由xi​yi​通过上/下/左/右移动一次得来的 (0≤i≤k−1)，此时这 k 个格子就构成了一个 “环”。
RNA甲基化深度学习
02-12
### RNA甲基化中的深度学习方法与模型 在生物信息学领域，RNA甲基化（尤其是N6-甲基腺苷[m6A]修饰）的研究已经取得了显著进展。为了更好地理解这些化学修饰的功能及其调控机制，研究人员开发了一系列基于深度学习的方法和工具。 #### 基于序列特征预测m6A位点 一些研究利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)来识别潜在的m6A修饰位点[^1]。CNN能够自动提取输入数据中的局部模式，并通过多层结构逐步构建更复杂的表示形式。对于给定的一段RNA序列，可以将其编码成数值矩阵作为CNN模型的输入；经过训练后的模型则能有效区分已知的真实m6A位点与其他非特异性区域之间的差异。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def build_cnn_model(input_shape): model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=7, activation='relu', input_shape=input_shape), layers.MaxPooling1D(pool_size=3), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dropout(rate=0.5), layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) return model ``` #### 结合表观遗传因素改进预测准确性 除了单纯依赖序列本身的信息外，还有工作尝试引入额外类型的生物学先验知识——比如转录因子结合偏好、染色质可接近性等特性——以进一步提升预测性能[^2]。这类集成策略往往借助循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)，特别是长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)单元，在处理具有时间维度或顺序关系的数据方面表现出色。LSTM不仅有助于捕捉远距离碱基间的相互作用，还能融合来自不同层面的异构特征向量。 ```python def build_lstm_model(input_shapes): sequence_input = layers.Input(shape=(None,)) epigenetic_input = layers.Input(shape=(input_shapes['epi'],)) embedding_layer = layers.Embedding(vocab_size, embed_dim)(sequence_input) lstm_output = layers.Bidirectional(layers.LSTM(units=64))(embedding_layer) concatenated_features = layers.Concatenate()([lstm_output, epigenetic_input]) dense_out = layers.Dense(64, activation="relu")(concatenated_features) dropout = layers.Dropout(0.5)(dense_out) predictions = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(dropout) model = tf.keras.Model(inputs=[sequence_input,epigenetic_input], outputs=predictions) return model ``` #### 多组学数据分析框架支持全面解析 随着高通量测序技术的发展，越来越多的大规模实验产生了丰富的基因表达谱型以及相应的修饰状态记录。针对这种情况，有学者提出了一个多模态联合建模方案，旨在综合考虑多种类型的数据源并从中挖掘出有价值的关系模式[^3]。该架构采用图注意力机制(Graph Attention Mechanism,GAT)，允许节点间传递消息的同时赋予重要程度不同的权重分配；最终实现跨样本之间相似性的度量计算及分类任务求解等功能。
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