怎么使用ROSE鑒定超級增強子

怎么使用ROSE鑒定超級增強子

引言

超級增強子（Super Enhancers, SEs）是一類具有強大轉錄調控能力的基因組區域，它們在細胞身份維持、發育和疾病中扮演著關鍵角色。與普通增強子相比，超級增強子通常具有更高的轉錄因子結合密度和更強的轉錄活性。因此，鑒定超級增強子對于理解基因調控網絡和疾病機制具有重要意義。

ROSE（Rank Ordering of Super Enhancers）是一種常用的超級增強子鑒定工具，它通過整合ChIP-seq數據來識別超級增強子。本文將詳細介紹如何使用ROSE進行超級增強子鑒定，包括數據準備、軟件安裝、運行步驟以及結果解讀。

1. 數據準備

在使用ROSE之前，需要準備以下數據：

1.1 ChIP-seq數據

ROSE主要依賴于ChIP-seq數據來鑒定超級增強子。通常使用的ChIP-seq數據包括：

• H3K27ac ChIP-seq：H3K27ac是增強子活性的標志物，廣泛用于增強子鑒定。
• H3K4me1 ChIP-seq：H3K4me1也是增強子的標志物，但不如H3K27ac常用。

1.2 基因組注釋文件

ROSE需要基因組注釋文件來定義基因的位置和方向。常用的基因組注釋文件格式為GFF或GTF。

1.3 參考基因組

ROSE需要參考基因組序列文件（FASTA格式）來進行比對和注釋。

2. 軟件安裝

ROSE是一個基于Python的工具，可以通過GitHub獲取。以下是安裝步驟：

2.1 安裝依賴

ROSE依賴于一些Python庫和外部工具，如BEDTools和SAMtools。確保這些工具已安裝并可用。

# 安裝BEDTools
sudo apt-get install bedtools

# 安裝SAMtools
sudo apt-get install samtools

2.2 下載ROSE

從GitHub克隆ROSE倉庫：

git clone https://github.com/linlabbcm/rose2.git
cd rose2

2.3 安裝Python依賴

ROSE依賴于一些Python庫，可以通過pip安裝：

pip install numpy scipy matplotlib

3. 運行ROSE

ROSE的運行主要分為以下幾個步驟：

3.1 數據預處理

在運行ROSE之前，需要對ChIP-seq數據進行預處理，包括比對、去除重復序列和生成BED文件。

# 比對ChIP-seq數據到參考基因組
bwa mem reference_genome.fa chipseq_reads.fastq > aligned.sam

# 將SAM文件轉換為BAM文件
samtools view -bS aligned.sam > aligned.bam

# 去除重復序列
samtools rmdup aligned.bam aligned_rmdup.bam

# 生成BED文件
bedtools bamtobed -i aligned_rmdup.bam > chipseq.bed

3.2 運行ROSE

ROSE的主要腳本是ROSE_main.py。運行ROSE需要指定輸入文件、輸出目錄和參數。

python ROSE_main.py -g hg19 -i chipseq.bed -r reference_genome.fa -o output_dir -t 2500

參數說明：

• -g：基因組版本（如hg19）。
• -i：輸入的BED文件。
• -r：參考基因組FASTA文件。
• -o：輸出目錄。
• -t：超級增強子的閾值（默認2500）。

3.3 結果解讀

ROSE運行完成后，會在輸出目錄中生成多個文件，主要包括：

• superEnhancers.bed：超級增強子的BED文件。
• enhancers.bed：普通增強子的BED文件。
• superEnhancers_table.txt：超級增強子的詳細信息表格。

superEnhancers_table.txt文件包含以下列：

• chr：染色體。
• start：起始位置。
• end：結束位置。
• name：增強子名稱。
• score：增強子得分。
• strand：鏈方向。
• genes：關聯的基因。

4. 結果可視化

為了更好地理解ROSE的結果，可以使用基因組瀏覽器（如IGV）進行可視化。

4.1 加載數據

在IGV中加載以下文件：

• 參考基因組。
• ChIP-seq BAM文件。
• superEnhancers.bed和enhancers.bed文件。

4.2 查看超級增強子

在IGV中導航到超級增強子所在的基因組區域，查看ChIP-seq信號和增強子注釋。

5. 高級分析

除了基本的超級增強子鑒定，ROSE還支持一些高級分析，如：

5.1 差異超級增強子分析

通過比較不同樣本的超級增強子，可以鑒定差異超級增強子。ROSE提供了ROSE_diff.py腳本用于此目的。

python ROSE_diff.py -g hg19 -i sample1.bed sample2.bed -r reference_genome.fa -o diff_output_dir

5.2 超級增強子與基因關聯分析

ROSE可以分析超級增強子與基因的關聯，幫助理解超級增強子的功能。

python ROSE_geneMapper.py -g hg19 -i superEnhancers.bed -r reference_genome.fa -o gene_association_output_dir

6. 注意事項

• 數據質量：ChIP-seq數據的質量對ROSE的結果有重要影響，確保數據質量高。
• 參數選擇：ROSE的參數（如閾值）會影響結果，建議根據具體研究需求進行調整。
• 多線程支持：ROSE支持多線程運行，可以加快分析速度。

7. 結論

ROSE是一個強大的工具，能夠有效地鑒定超級增強子。通過合理的數據準備和參數設置，ROSE可以幫助研究人員深入理解基因調控網絡和疾病機制。希望本文的介紹能夠幫助讀者順利使用ROSE進行超級增強子鑒定。

參考文獻

1. Whyte, W. A., et al. (2013). Master transcription factors and mediator establish super-enhancers at key cell identity genes. Cell, 153(2), 307-319.
2. Loven, J., et al. (2013). Selective inhibition of tumor oncogenes by disruption of super-enhancers. Cell, 153(2), 320-334.
3. Hnisz, D., et al. (2013). Super-enhancers in the control of cell identity and disease. Cell, 155(4), 934-947.

通過以上步驟，您可以成功使用ROSE鑒定超級增強子，并進一步分析其在基因調控中的作用。希望本文對您的研究有所幫助！