刘小乐教授Genome Res发表最新表观遗传学成果

　　2016年09月18日讯 近期，Dana-Farber癌症研究所的刘小乐 （Xiaole Shirley Liu）教授联手上海肺科医院、同济大学和多伦多大学等处的研究人员，在国际学术期刊《Genome Research》发表一项研究，证明了将一个大的表观遗传学数据库整合到转录调控基因组学研究中的优势。

　　这项研究指出，基于模型的基因表达调控分析（MARGE），是解释H3K27ac染色质环境与差异表达基因集合之间关系的一个框架。该框架有三个主要功能：MARGE-potential、MARGE-express和MARGE-cistrome。MARGE-potential将每一个基因的一个调控potential （RP）定义为H3K27ac ChIP-seq信号的总和，按“从转录起始位点的基因组距离的功能”计算。MARGE框架包括来自365个人的RPs集合，和267个小鼠H3K27ac ChIP-seq数据集合。

　　使用这个数据集按比例确定的相对RPs，优于预测BET（（bromodomain and extraterminal结构域）-抑制剂抑制基因中的超级增强子。MARGE-express，采用逻辑回归来检索来自数据集的相关H3K27ac属性，以精确地模仿一组输入的差异表达基因，在来自MSigDB的671个不同基因集合上进行了检测。MARGE-cistrome采用一种新型半监督学习方法，来确定调节一个基因集合的顺式调控元件。MARGE-cistrome采用来自DNase I超敏位点上的H3K27ac信号的信息，这些位点是从已公布的人类和小鼠DNase-seq数据中确定而来的。

　　在前列腺癌细胞系（LNCaP-abl）中多个转录和表观遗传学调节因子的siRNA调控之后，该研究小组在新生成的RNA-seq和H3K27ac ChIP-seq文件上测试了该框架。MARGE-cistrome可以预测沉默的转录因子的结合位点，不必与H3K27ac ChIP-seq数据匹配。即使当匹配的H3K27ac ChIP-seq文件是可用的时候，MARGE也可能用公共H3K27ac文件来增强这些数据。这项研究展示了将一个大的表观遗传学数据集合，整合到转录调节基因组研究中的优势。

　　刘小乐教授带领的研究小组最近在国际著名学术期刊上发表了多项研究成果。今年3月，来自同济大学，Dana-Farber癌症研究所等机构的研究人员，通过综合分析揭示出了前列腺癌中由长链非编码RNA（lncRNA）介导的一个海绵调控网络。这一研究发现发布在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。

　　高通量实验中的噪音和偏好使高维基因组数据分析成为了一项很大的挑战。Dana-Farber癌症研究所的刘小乐 （Xiaole Shirley Liu） 和德克萨斯大学西南医学中心的Yang Xie领导研究团队对此进行了深入研究。他们开发了一种强大的计算方法--MANCIE，并将其发表在今年四月十三日的Nature Communications杂志上。

　　今年五月三十日，刘小乐带领的研究小组在Nature Genetics杂志上发布了一种新的计算方法，该方法可以帮助人们用RNA-seq数据从头组装肿瘤浸润T细胞的CDR3序列。

　　理解肿瘤与免疫系统的相互作用，是发现预后指标、降低药物抗性和开发新药的关键。为此，刘小乐教授带领哈佛大学的研究人员，开发了一种能够综合性分析肿瘤免疫的计算方法。该方法可以对肿瘤浸润免疫细胞进行评估，帮助人们理解癌症中的肿瘤-免疫互作。这项研究于八月二十二日发表在Genome Biology杂志上。