菜鸟团一周文献推荐（No.28）
文章介绍：
lncRNA作用方式多样，其中有许多lncRNA可以利用它们的模块化结构域结合蛋白质、DNA或其他RNA，使它们能够进行长距离的染色质相互作用。尽管在RNA与染色质相互作用的研究中已取得进展，开发了如GRID-seq、ChAR-seq等方法，但是这些方法只适用于大量的RNA。这里提出的HiChIRP方法是利用靶向技术，只关注感兴趣的RNA与染色质的相互作用。
HiChIRP用RNA纯化（ChIRP）富集的染色质分离代替HiChIP方案中的染色质免疫沉淀步骤来识别RNA相关的染色质contracts。由于ChIRP（和类似的方法）需要生物素化探针捕获RNA，因此我们在染色体构象捕获(3C)期间将azido修饰的核苷酸并入染色质contacts中，并且在生物素化探针富集RNA之后，含叠氮的染色质contacts受到无铜二苯并环辛(DIBO)“点击”化学作用从而共价结合生物素进行后续的contracts富集。
供稿人：ryx
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蛋白质体外液液相分离数据库—— LLPSDB
文章信息
题目：LLPSDB: a database of proteins undergoing liquid–liquid phase separation in vitro
杂志：Nucleic Acids Research
时间：August 28, 2019
链接: DOI: 10.1093/nar/gkz778
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文章介绍：
之前分享过一篇文章火起来的相分离是什么（https://www.jianshu.com/p/74bda9d18b35）。相分离/相变（Phase separation）描述的是一种细胞里不同成分间相互碰撞、融合形成液滴，从而使一些成分被包裹在液滴内，一些成分被阻隔在液滴外的现象，类似于水油相混，或者可以想象成下雨天伞上的雨滴逐渐滴落的过程。这种现象在液体之间是常见的，但是，2009年，Brangwynne和Hyman关于线虫P颗粒的研究，发现P颗粒（一种蛋白质）并非像我们通常认为的是一种固体，而是像液滴一样，相互碰撞融合，剧烈摇晃后会分散成很小的液滴，而后又很快地融合形成大液滴。之后科学家发现细胞内的许多无膜细胞器——核仁、Cajal bodies、stress granules、miRISC，及突触的细胞骨架——都是特定的蛋白质/RNA的相变。
相分离/相变（Phase separation，Phase Transition）是目前比较火的一个研究领域，已有的研究表明相分离在细胞中普遍存在，与基因组的组装、转录调控可能密切相关，相分离的失调可能是一些疾病（如神经/肌肉退行性疾病）发生的病因，相关领域的科学家也开始通过相分离这个视角重新审视相关疾病，通过干扰异常“相分离”来达到治疗相关疾病的目的。
刚刚明白过相分离是什么，这里已经有人整理出了液液相分离体外蛋白质数据库（(LLPS,Liquid-liquid phase separation)—— LLPSDB
该数据库提供全面、精心收集的与LLPS有关的蛋白质，以及相应的体外实验条件。LLPSDB 目前开放的版本包含1182个条目，273个独立蛋白和2394个特定条件。数据库提供多种数据，包括生物分子信息（蛋白质序列、蛋白质修饰、核酸等）、特定相分离信息（实验条件、相行为描述等）和综合注释。LLPSDB 是第一个专门为LLPS相关蛋白设计的数据库。它为探索蛋白质序列与相变行为之间的关系提供了大量有价值的资源，并将促进相分离预处理方法的发展，为进一步全面了解LLPS在细胞功能中的作用以及相关疾病提供更多的视角。
LLPSDB网址:
http://bio-comp.ucas.ac.cn/llpsdb
http://bio-comp.org.cn/llpsdb
供稿人：思考问题的熊
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一文综述利用多组学数据构建调控网络的方法
文章信息
题目：Integrative approaches to reconstruct regulatory networks from multi-omics data: A review of state-of-the-art methods
杂志：Computational Biology and Chemistry
时间：6 September 2019
链接:
https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2019.107120
文章介绍：
以GEO为代表的数据库已经收集了大量的多组学数据，我们可以很容易的找到各种各样的基因表达数据，小RNA表达数据，各种DNA蛋白质相互作用数据（ChIP-seq）各种各样的突变数据以及注释信息。很多想借用公用数据来挖掘深入信息的人都应该了解目前用哪些常见的多组学联合分析方法。
本篇综述介绍了目前多组学联合分析鉴定调控网络的几种常见方法，例如Fused LASSO和Bayesian Networks以及Markov networks等等，并且列出了相关的注意事项。
如果你目前刚好有这个需求，不妨阅读学习一下。
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