Danko Lab

danko lab studerer HVORDAN VÅRE DNA-sekvenser kontrollerer komplekse programmer for gentranskripsjon. Vårt arbeid er primært fokusert på å forstå hvordan naturlige genetiske forskjeller mellom arter påvirker de ulike trinnene I rna polymerase II transkripsjon syklus. Vårt arbeid gir innsikt i det molekylære grunnlaget bak fenotypiske forskjeller mellom arter. I tillegg presenterer studier av millioner av naturlig forekommende tilfeldige genetiske mutasjons «eksperimenter» også en spennende mulighet til å forstå de grunnleggende prinsippene som VÅRE DNA-sekvenser koder for genuttrykk.
Vi er en tverrfaglig forskningsgruppe som gjør utstrakt bruk av både beregnings-og molekylære verktøy. Vår spesialitet er å utvikle statistiske og maskin-læring tilnærminger for å analysere funksjonelle genomisk sekvensering data utarbeidet Ved Hjelp Av Hi-C, ATAC-seq, PRO-seq, RNA-seq, og relaterte analyser. Våre verktøy låner en rekke ideer fra feltene statistikk og maskinlæring, inkludert nyere bruk av skjulte Markov-modeller, støttevektormaskiner og kunstige nevrale nettverk. Vi driver også en aktiv wet-lab som har gjort store fremskritt i å utvikle og bruke run-on og sekvensering teknologier for å kartlegge plasseringen AV RNA polymerase, inkludert PRO-seq og ChRO-seq. Mer nylig har vi begynt å bruke Hi-C / Hi-ChIP, single cell RNA-seq, OG CRISPR epigenome redigering teknologier.

Å Forstå kjeden av molekylære hendelser som knytter DNA-sekvensen ‘genotype’ til organismens fenotype er en av de mest spennende grensene i moderne genetikk. DNA-sekvenser som ligger i ikke-kodende regioner av genomet er kritiske drivere av fenotypiske forskjeller, både mellom og innen arter.
vårt mål Er å oppdage de grunnleggende reglene der transkripsjonelle endringer oppstår fra forskjeller I DNA-sekvens og kromatinemballasje i kjernen. For å oppnå dette målet integrerer vi genomiske data samlet inn ved hjelp av en kombinasjon av molekylære analyser (PRO-seq, RNA-seq, Atac-seq og Hi-C). Det meste av vårt arbeid fokuserer PÅ CD4 + T-celler, en lynchpin i det adaptive immunsystemet som gjennomgår raske evolusjonære endringer som er relevante for autoimmune og allergiske lidelser.
Vårt siste arbeid har funnet ut at selv om endringer i distale regulatoriske elementer oppstår raskt, fører disse endringene ofte ikke til målbare forskjeller i transkripsjonen av nærliggende gener. Vi fant bevis på at gentranskripsjon stabiliseres av flere kompenserende endringer som virker på tvers av ensembler av distale forsterkere. Dette funnet antyder en modell for regulatorisk utvikling der endringer i regulatoriske aktiviteter oppstår raskt, og genuttrykk holdes konstant gjennom utbredt kompensasjon mellom regulatoriske elementer rettet mot hvert gen.

Detektering av biokjemisk aktive DNA-sekvenser i en celle (en av de vanlige definisjonene av en celles «epigenom») er en stor utfordring i genomikk. Mange tilnærminger stole på å bruke dusinvis av separate eksperimentelle analyser, noe som gjør analysen av nye cellesystemer dyrt og tidkrevende. Vi har nylig vist AT RNA-polymerase markerer et overraskende bredt utvalg av funksjonelle elementer over genomet. Disse funksjonelle elementene kan gjenkjennes basert på deres karakteristiske «former» hentet FRA PRO-seq-data ved hjelp av maskinlæringsverktøy.
vårt mål er å utvikle en beregnings verktøykasse som dekonvolverer en ENKELT PRO-seq analyse til en rik kilde til informasjon om flere ‘ lag ‘ av funksjonelle elementer som er aktive i våre genomer. Vi har utviklet et maskinlæringsverktøy kalt dREG som identifiserer plasseringen av aktive regulatoriske DNA-sekvenselementer ved HJELP AV PRO-seq-data som input. Mer nylig har vi trent diskriminerende støttevektormaskiner for å identifisere transkripsjonsfaktorbindingssteder med høy nøyaktighet, og vi har begynt å bruke transkripsjon for å gjette eller’ beregne ‘ overflod av kovalente modifikasjoner på kjernehistoner. Disse teknologiene tillater omfattende annotering av aktive funksjonelle elementer i pattedyrgenomer ved HJELP AV PRO-seq-data alene.
Endelig er en kjerneoppgave av wet-lab å utvide run-on og sekvenseringsanalyser for å kartlegge plasseringen AV RNA-polymerase over genomet i et bredere spekter av biologiske forhold. Vi har nylig introdusert En ny run-on og sekvensering variant kalt ChRO-seq for å løse hovedproblemet MED PRO-seq: nemlig at det krever en kjernefysisk isolasjon, som kan være utfordrende i komplekse vevsprøver som muskel eller hjerne. Vi har også gjort betydelige fremskritt på strategier for å multipleksere pro-seq og ChRO-seq-analysene ved hjelp av et 96-brønnplateformat. Samlet sett utvider vår innsats betydelig omfanget og omfanget AV applikasjoner DER PRO-seq kan brukes.

Identifikasjon av regulatoriske elementer fra nascent transkripsjon ved hjelp av dREG.
Wang Z, Chu T, Choate LA, Danko CG.
Genomforskning (2019).
Chromatin run-on og sekvensering kartlegger det transkripsjonelle regulatoriske landskapet til glioblastoma multiforme.
Chu T, Ris OG Messe GT, Salamanca HH, Wang Z, Kjerne LJ, Longo SL, Corona RJ, Hake LS, Liste JT, Kwak H, Danko CG.
Naturgenetikk (2018).
Dynamisk utvikling av regulatoriske element ensembler i primat CD4 + T celler.
Danko CG, Choate LA, Marks BA, Ris OG, Wang Z, Chu T, Martins AL, Dukler N, Coonrod SA, Tait-Wojno E, Liste JT, Kraus WL, Siepel A.
Naturøkologi & Evolusjon (2018).
en enhetlig arkitektur av transkripsjonelle regulatoriske elementer.
Andersson R, Sandelin A, Danko CG.
Trender I Genetikk (2015).
Identifikasjon av aktive transkripsjonelle reguleringselementer fra GRO-seq-data.
Danko CG, Hyland SL, Core LJ, Martins AL, Waters CT, Lee HW, Cheung VG, Kraus WL, Lis JT og Siepel A.
Naturmetoder (2015).

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.