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RNA m6A修饰发文套路大揭秘
作为近年来CNS期刊的热点和国自然的热门，RNA的表观遗传学研究受到很高的重视，其中最具代表的是N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine，m6A)，即发生在RNA分子腺嘌呤第6位氮原子上发生甲基化修饰 m6A在细胞加速mRNA代谢和翻译，以及在细胞分化、胚胎发育和压力应答等过程中起重要作用。m6A除了分布在mRNA中，也出现在很多非编码RNA中，如：环状RNA、LncRNA等。 图3.m6A与肿瘤相关国自然课题学科分类(科学网数据库) RNA 甲基化m6A修饰作为2019年国自然申请中的黑马，2019年m6A RNA甲基化项目共计179项，总金额1.1亿元左右，单项目最高获批金额有 下图清晰展示了RNA m6A修饰在不同学科研究中的获批情况，绝大多数项目都是与医学（健康或疾病） 相关。医学疾病领域，肿瘤仍然是最主要的方向，约77项。 为了方便大家在RNA m6A修饰领域的研究，这里小编特地为大家整理了RNA m6A修饰研究发文套路大揭秘！接下来让我们一起来康康，有了这个宝典，就不愁怎么做RNA m6A研究啦。 ? ? ? ? ?
1.4K10发布于 2020-08-06 - 来自专栏用户7627119的专栏
m6A RNA甲基化修饰特征
前面给大家简单的介绍过RNA甲基化以及RNA m6A修饰发文套路大揭秘，今天我们就来看看，m6A RNA甲基化修饰有哪些典型的特征。 01 m6A的peak在基因的 3’UTR附近有明显富集。 ? 03 motif分析结果中，m6A的motif GGAC或者GGACU的排名一般比较靠前。 ? 希望小编提供的几点特征可以作为大家的参考。 Understanding m6A FunctionThrough Uncovering the Diversity Roles of YTH Domain-Containing Proteins[J]
1.1K30发布于 2020-08-05 - 来自专栏用户7627119的专栏
常见肿瘤RNA m6A修饰研究的最新发文套路解析
作者针对胃癌，展开RNA m6A修饰研究，从METTL3入手，上下游同时探索，成功探索到了完整的上下游作用机制。 ? 机制上，作者发现p300介导了METTL3在启动子区的H3K27ac修饰诱导了METTL3转录激活，METTL3写入对HDGF基因的m6A修饰，IGF2BP3（reader）直接与HDGF上的m6A位点发生结合 fig1AB 在mRNA和total RNA中GC的m6A整体水平显著高于正常组（N=28,14-14,pair）。 ? 作者针对胰腺癌，展开RNA m6A修饰研究，从ALKBH5(eraser)入手，上下游同时探索，成功探索到了上下游作用机制。 p53诱导的ALKBH5转录激活在胰腺癌中起着调节m6A修饰的反馈回路作用。 文末是小编收集的最近几个月的较高分有关m6A修饰的研究供大家学习 ?
1.6K40发布于 2020-08-05 - 来自专栏生信技能树
m6A联合单细胞解密RNA甲基化修饰如何影响皮肤形态发生过程
个人介绍主页：https://research.cornell.edu/researchers/samie-jaffrey 文章摘要 N6-甲基腺苷是哺乳动物中最主要的RNA修饰。 然而，有趣的是，许多高m6A修饰的mRNA在m6A缺失时显著上调，它们编码RNA甲基化、RNA处理和RNA代谢因子。 (图E) 结合核糖体RNA测序数据，看m6A修饰与翻译效率之间的关系：作者发现，m6A修饰水平高的mRNA比m6A修饰水平低的mRNA更容易被翻译(图1F)。这种现象在编码序列中的最为显著。 m6A修饰富集在mRNA终止密码子附近。大多数细胞的RNA 的m6A修饰主要靠METTL3-METTL14复合物进行添加，而Mettl3 or Mettl14的不表达会使细胞内的m6A修饰大量减少。 3.接下来，作者通过单细胞测序分析了m6A缺失引起的转录组层面的变化：m6A的丢失导致了毛囊谱系单细胞转录组内的扰动 我们通过单细胞RNA测序确定m6A的缺失对全局基因表达的后果。
1.7K20发布于 2021-02-03 - 来自专栏用户7627119的专栏
RNA m6A检测方法
前面给大家简单介绍过m6A甲基化的概念，也给大家介绍了 ☞m6A甲基化数据分析流程 ☞corrplot展示m6a甲基化基因表达相关性 ☞m6a甲基化相关基因boxplot并显示p值 ☞m6a甲基化相关基因根据临床信息分组绘制 MeRIP-seq 技术采用免疫共沉淀方法，即甲基化RNA 特异性抗体与被随机打断的RNA 片段进行孵育，抓取有甲基化修饰的片段进行测序(IP),同时需要平行测序一个对照(Input)样本，对照样本用于消除抓取带有甲基化片段过程中的背景 当然如果 total RNA 本身量比较少，建议直接用 m6A 抗体对 total RNA 进行富集。 第二步，对 RNA 进行抗体孵育和特异性富集。 如果按照 1:1:1，简单来说用于 m6A IP 的 RNA 有,3μg，那么 Input、 IP 和 IgG 的 RNA 都在 1μg 左右（无论是 total RNA 还是 mRNA）。 接下来我们需要对m6A抗体和IgG抗体上洗脱下来的RNA，以及input的RNA，按照常规试剂盒要求进行洗脱，并用随机引物进行逆转录。 第四步，设计m6A-IP–qPCR 的特异性引物。
78210编辑于 2022-09-21 - 来自专栏用户7627119的专栏
RNA m6A位点预测
前面已经给大家介绍过m6A甲基化的一些基本概念以及m6A的检测方法 ☞RNA甲基化 ☞m6A RNA甲基化修饰特征 ☞RNA m6A检测方法 也给大家分享过一些m6A相关的发文套路 ☞RNA m6A修饰发文套路大揭秘 ☞常见肿瘤RNA m6A修饰研究的最新发文套路解析 当然我们也会分享一些m6A数据分析相关的干货 ☞m6A甲基化数据分析流程 ☞MACS2软件call m6A甲基化peaks 首先我们需要确定m6A究竟发生在mRNA上的什么位置，接下来才能确定究竟应该在哪里放特异性引物。 下图是一个m6A位点在mRNA上的分布图，可以看出m6A修饰倾向于富集在终止密码子附近。 以上只是一个大规模的统计结果，那么针对于不同的mRNA，m6A位点究竟存在于什么位置呢？今天就给大家介绍一个免费在线预测哺乳动物m6A修饰位点的网站SRAMP。 SRAMP网站还提供了RNA二级结构m6A位点结合预测功能，写材料，发文章，有个图不是更加美观？
1.2K10编辑于 2022-09-21 - 来自专栏Devops专栏
6. Vue v-on 事件修饰符
前言 上一章节，讲解了v-on监听事件的基本用法，那么本章节来介绍一下事件修饰符，主要用来解决「阻止冒泡」、「阻止默认事件」等等情况。 事件修饰符： .stop 阻止冒泡 .prevent 阻止默认事件 .capture 添加事件侦听器时使用事件捕获模式 .self 只当事件在该元素本身（比如不是子元素 ）触发时触发回调 .once 事件只触发一次 事件修饰符的串联使用，例如：@click.prevent.once，只会执行一次阻止默认行为，第二次则不会阻止。 另外，两个事件修饰符的先后效果一致。 下面对于每个修饰符编写逐个示例。 另外，两个事件修饰符的先后效果一致。 在浏览器点击a标签，查看触发事件，如下：
87730编辑于 2022-01-17 - 来自专栏DrugOne
. | 深度学习结合纳米孔直接RNA测序: 全面解析RNA修饰的动态变化与相互调控
尽管 m6A、Ψ、m5C 等单一修饰的功能已被系统研究，但不同 RNA 修饰之间的组合效应与串扰机制仍缺乏系统解析。 多种修饰类型上表现出高准确性 在体外合成与真实生物样本中，ORCA 在 m6A、m5C、Ψ 等多种修饰的检测上均表现出较高的准确性与较低的假阳性率，整体性能不逊于甚至优于现有修饰特异性方法。 绘制转录组尺度的 RNA 修饰全景 ORCA 在单一样本中同时检测到多种 RNA 修饰类型，大量新修饰位点被发现，显著扩展了现有 RNA 修饰数据库。 RNA 修饰串扰与剪接调控密切相关 ORCA 揭示了相邻 RNA 修饰位点之间普遍存在协同或互斥关系，并发现这些修饰组合与 RNA 剪接因子结合显著相关，提示 RNA 修饰在转录本异构体调控中具有重要作用 图 6｜RNA 修饰之间的协同、竞争及剪接关联。 讨论 本研究提出的 ORCA 框架，为系统解析 RNA 修饰提供了一种无偏、可扩展且通用的计算策略。
21210编辑于 2026-01-26 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 详细教程：样本质控（6）
然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。 这是一种非常重要的技术，用于质量控制和 Bulk RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 数据的分析。3.1. Mov10 QC现在我们已经很好地理解了通常用于 RNA-seq 的 QC 步骤，让我们为 Mov10数据集进行 QC。5.1.
2.5K41编辑于 2023-01-29 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 详细教程：样本质控（6）
样本QC RNA-seq 分析中一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性： 哪些样本彼此相似，哪些不同？ 这是否符合实验设计的预期？ 数据集中的主要变异来源是什么？ 然而，在 RNA-seq 数据中，方差随平均值增加。例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。 这是一种非常重要的技术，用于质量控制和 Bulk RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 数据的分析。 3.1. Mov10 QC 现在我们已经很好地理解了通常用于 RNA-seq 的 QC 步骤，让我们为 Mov10 数据集进行 QC。 5.1.
1.3K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 差异分析的细节详解 (6)
本系列[1] 将开展全新的转录组分析专栏，主要针对使用 DESeq2 时可能出现的问题和方法进行展开描述。想要学习更多内容可以添加文末的学习交流群或客服QQ。
52810编辑于 2025-01-13 - 来自专栏用户7627119的专栏
RNA m6A甲基化研究助力研究胃癌中m6A调节因子介导的甲基化修饰模式和肿瘤微环境浸润特征
in gastric cancer 胃癌中m6A调节因子介导的甲基化修饰模式和肿瘤微环境浸润特征 IF：10.679 Molecular Cancer，2020 研究背景 m6A RNA甲基化广泛存在于 本篇研究整合了1938个胃癌样本的基因组信息，以全面评估m6A修饰模式，并将m6A修饰模式与TME细胞浸润特性相关联。 不同m6A修饰模式下的TME细胞浸润特性 使用GSVA-R包进行GSVA富集分析，探索不同的m6A修饰模式之间的生物学行为。三种m6A修饰模式具有明显不同的TME细胞浸润特性（图3A）。 图3A 不同m6A修饰模式中生物途径的激活状态图 使用CIBERSORT方法来比较三种m6A修饰模式中免疫细胞的成分差异。 图5 m6A修饰基因组表型相关图 5. m6A相关表型的临床特征 考虑到m6A修饰的个体异质性和复杂性，基于这些表型相关基因，使用类似于GGI的方法构建了一套评分系统来量化单个胃癌患者m6A修饰模式，并将其称为
1.5K20发布于 2020-08-06 - 来自专栏单细胞天地
RNAvelocity6：scVelo用于RNA 速率基本流程
在这里，您将学习RNA速率分析的基本流程。 示例数据采用胰腺发育数据集，其谱系包含四个主要细胞命运：α、β、δ和ε细胞。有关详细信息，请参阅此处[1]。可以按照相同的思路应用于您自己的数据。 估计RNA速率 速率是基因表达空间中的载体，代表单个细胞运动的方向和速率。 请参阅此处的GIF[6]，了解如何解释剪切与未剪切的图像。基因活动是由转录调节的。特定基因的转录诱导导致（新转录的）前体未剪切 mRNA 增加，而相反，抑制或没有转录会导致未转录 mRNA 的减少。 循环祖细胞的速率 RNA速率检测到的细胞周期，通过细胞周期分数（相标记基因平均表达水平的标准化分数）在生物学上得到了确认。 /msb.20188746 [5] [scanpy tutorial]: https://scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/pbmc3k.html [6]
4.9K20发布于 2021-09-15 - 来自专栏cwl_Java
快速学习ES6新特性-修饰器(Decorator)
1.11、修饰器(Decorator) 修饰器(Decorator)是一个函数， 用来修改类的行为。 ES2017 引入了这项功能， 目前 Babel 转码器己经支持。 使用： ? 原因是，在ES6中，并没有支持该用法，在ES2017中才有，所以我们不能直接运行了，需要进行编码后再运行。转码的意思是：将ES6或ES2017转为ES5执行。类似这样： ?
54510发布于 2020-02-14 - 来自专栏作图丫
6分+的m6A修饰+ceRNA分析，用在线工具就能完成！
修饰的关系，构建ceRNA网络，确定了GLUT1可作为ESCA诊断和治疗的生物标志物。 数据介绍 TCGA：39种肿瘤的10000+个样本数据；ESCA RNA-seq数据，162个肿瘤样本+11个正常样本。 图3 04 GLUT1的表达与ESCA中m6A调控因子相关 m6A修饰在ESCA的发生发展中起重要作用。 分析不同GLUT1表达组之间20个m6A相关基因的表达差异，以确定ESCA中高GLUT1高表达水平和低GLUT1表达水平之间的m6A修饰是否存在差异(图4C)。 以上结果表明，GLUT1与ESCA中m6a的修饰密切相关。
93720编辑于 2022-04-28 - 来自专栏生信宝典
恭喜李艳蛟和王运浩博士 - NBT | 全转录单细胞RNA m6A修饰鉴定新方法picoMeRIP-seq
N6-methyladenosine (m6A) 是真核生物中信使RNA内部最丰富的化学修饰。 m6A修饰图谱长久以来缺乏较好的刻画。 m6A的修饰图谱。 得益于作者在低DNA/细胞起始量ChIP-seq实验方面长期积累的经验，他们开发了适用于低RNA/细胞起始量的RNA修饰检测新方法picoMeRIP-seq。 主成分分析显示、单卵子/胚胎的m6A修饰可以将各个发育时期很好地区分。
39931编辑于 2023-08-30 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)
引言 本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发！ 简介 现在，很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。 原因很直接：目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量，通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。 因此，与处理常规RNA-seq数据一样，批次效应往往是需要解决的关键干扰因素。 在本教程将介绍几种单细胞RNA测序数据整合的方法。需要记住的是，目前还没有一种整合方法能够适用于所有情况。 原始未经校正的数据仍然保留，在默认名为RNA 的原始Assay 对象中。 因此，建议在进行其他分析，例如识别聚类标记和进行可视化时，改用未经校正的表达值，方法是将DefaultAssay 切换回RNA。
56310编辑于 2024-12-30 - 来自专栏生命科学
MCE | 表观遗传：YTHDF蛋白调节 m6A-RNA
mRNA” 的研究，揭示了 YTHDF 蛋白调节 m6A 修饰的 mRNA 的功能统一模型。 m6A (N6-methyladenosine)：是指腺嘌呤核苷 N6 位置发生了甲基化修饰。 m6A 是真核 mRNA 最普遍的内部修饰，在功能上调节真核转录组，影响 mRNA 的剪接、输出、定位、翻译和稳定性。 和 ALKBH5； Reader直接识别和结合 m6A 位点，使 m6A 修饰的 RNA 发挥特定的作用，主要包括 YTHDC1、YTHDF1、YTHDF2、YTHDF3 等。 首先，研究人员观察DF1 和 DF2 YTH 结构域与含有 m6A 的 RNA 的结合，发现在整个转录组中，DF 蛋白结合 m6A 的氨基酸以及结合近端的氨基酸都是保守的，因此三个 DF 蛋白与 m6A
49020编辑于 2023-03-15 - 来自专栏智能生信
Nature Communications | 基于注意力机制对RNA修饰位点多标签分类的预测与解释
RNA修饰增加了RNA分子的结构和功能的多样性，因此，精确识别RNA修饰位点对于理解RNA的功能和调控机制至关重要。 MultiRM不仅可以同时预测12个广泛存在的转录组位点，而且对预测过程中的关键序列进行了提取分析，揭示了不同类型的RNA修饰之间有很强的关联，有助于更好的综合分析和理解基于序列的RNA修饰机制。 一、研究背景 首先，现有的对RNA修饰点判别的方法大多只涉及到一个类别，并没有注意到RNA修饰位点之间的联系。其次有些方法数据量不足，考察的位点太少，这导致实验存在一定的缺陷。 经过以上筛选，最终得到了20个转录组，从15个不同的实验里得到的12种RNA修饰的分类(如表1所示)，涵盖了所有能通过基本方法检测出来的RNA修饰以及包含了将近3000个RNA位点。 ? 表1. 由MutiRM方法得到的RNA修饰位点之间的关联性 四、总结 在本文中，作者设计并实现了一种可以预测十二种RNA修饰位点的分类器，并且搭建了一个webServer给研究者使用，同时也研究了RNA修饰位点之间的联系
83621发布于 2021-08-13 - 来自专栏Y大宽
6 RNA-seq数据和WXS数据分组及改名
---- 下一步，需要把RNA-seq（448个样本）和WXS(279个样本)分开进行比对，所以首先要把他们分开，并重新命名 具体信息见总目录 ---- 1 找到原始分组信息 下载SraRunTable.txt 文件，里面有分组信息（这一步应该放在开始就更名完成），内容见下 Assay_Type Library_Name Run RNA-Seq Lib_FUSCCTNBC001 SRR8518252 SRR8518401 RNA-Seq Lib_FUSCCTNBC003.PT SRR8518217 RNA-Seq Lib_FUSCCTNBC004 SRR8518316 RNA-Seq 下面再进行分组，名称中有WES的都为WXS数据 4 分组 分别建立wes和RNA-seq文件夹 mkdir wes mkdir RNA-seq mv *TT_WES* wes mv Lib* RNA_seq /RNA_seq ls *1.fq.gz|wc 448 448 11600 到现在为止，就完成了分组和改名工作，继续进行下面外显子分析部分，等最后再分析RNA-seq数据。
1.1K20发布于 2019-06-15
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