搜档网
当前位置:搜档网 › Non-Perturbative Methods for Microdata Privacy in Statistical Databases Grup

Non-Perturbative Methods for Microdata Privacy in Statistical Databases Grup

Non-Perturbative Methods for Microdata Privacy in Statistical Databases Grup
Non-Perturbative Methods for Microdata Privacy in Statistical Databases Grup

Non-Perturbative Methods for Microdata Privacy

in Statistical Databases

Grup Crises

Rovira i Virgili University of Tarragona

Dept.of Computer Engineering and Mathematics

Av.Pa¨?sos Catalans26

E-43007Tarragona

http://vneumann.etse.urv.es

Research Report CRIREP-04-007,Sep.2004

Abstract

This gives an overview of methods for non-perturbative microdata pro-tection.

Keywords:Database security,privacy,inference control,statistical dis-

closure control,statistical disclosure limitation,microdata protection

1Introduction

Non-perturbative methods do not rely on distortion of the original data but on partial suppressions or reductions of detail(see[1]for a general overview on microdata protection).Some of the methods are usable on both categorical and continuous data,but others are not suitable for continuous data.Table1 lists the non-perturbative methods described below.For each method,the table indicates whether it is suitable for continuous and/or categorical data.

Table1:Non-perturbative methods vs data types

Method Continuous data Categorical data

Sampling X

Global recoding X X

Top and bottom coding X X

Local suppression X

1

2Sampling

Instead of publishing the original microdata?le,what is published is a sample S of the original set of records.

Sampling methods are suitable for categorical microdata,but their adequacy for continuous microdata is less clear in a general disclosure scenario.The reason is that such methods leave a continuous attribute V i unperturbed for all records in S.Thus,if attribute V i is present in an external administrative public ?le,unique matches with the published sample are very likely:indeed,given a continuous attribute V i and two respondents o1and o2,it is highly unlikely that V i will take the same value for both o1and o2unless o1=o2(this is true even if V i has been truncated to represent it digitally).

If,for a continuous identifying attribute,the score of a respondent is only approximately known by an attacker(as assumed in[73]),it might still make sense to use sampling methods to protect that attribute.However,assump-tions on restricted attacker resources are perilous and may prove de?nitely too optimistic if good quality external administrative?les are at hand.For the purpose of illustration,Example2.1below gives the technical speci?cations of a real-world application of sampling.

Example2.1Statistics Catalonia released in1995a sample of the1991popu-lation census of Catalonia.The information released corresponds to36categor-ical attributes(including the recoded versions of initially continuous attributes); some of the attributes are related to the individual person and some to the house-hold.The technical speci?cations of the sample were as follows:

?Sampling algorithm:Simple random sampling.

?Sampling unit:Individuals in the population whose residence was in Cat-alonia as of March1,1991.

?Population size:6059494inhabitants

?Sample size:245944individual records

?Sampling fraction:0.0406

With the above sampling fraction,the maximum absolute error for estimating a maximum-variance proportion is0.2percent.

3Global recoding

For a categorical attribute V i,several categories are combined to form new(less speci?c)categories,thus resulting in a new V i with|D(V i)|<|D(V i)|where|·| is the cardinality operator.For a continuous attribute,global recoding means replacing V i by another attribute V i which is a discretized version of V i.In other words,a potentially in?nite range D(V i)is mapped onto a?nite range D(V i).This is the technique used in theμ-Argus SDC package[40].

2

This technique is more appropriate for categorical microdata,where it helps disguise records with strange combinations of categorical attributes.Global recoding is used heavily by statistical o?ces.

Example3.1If there is a record with“Marital status=Widow/er”and“Age =17”,global recoding could be applied to“Marital status”to create a broader category“Widow/er or divorced”,so that the probability of the above record being unique would diminish.Global recoding can also be used on a continuous attribute,but the inherent discretization leads very often to an una?ordable loss of information.Also,arithmetical operations that were straightforward on the original V i are no longer easy or intuitive on the discretized V i.

4Top and bottom coding

Top and bottom coding is a special case of global recoding which can be used on attributes that can be ranked,that is,continuous or categorical ordinal.The idea is that top values(those above a certain threshold)are lumped together to form a new category.The same is done for bottom values(those below a certain threshold).See[40].

5Local suppression

Certain values of individual attributes are suppressed with the aim of increasing the set of records agreeing on a combination of key values.Ways to combine local suppression and global recoding are discussed in[2]and implemented in theμ-Argus SDC package[40].

If a continuous attribute V i is part of a set of key attributes,then each combination of key values is probably unique.Since it does not make sense to systematically suppress the values of V i,we conclude that local suppression is rather oriented to categorical attributes.

References

[1]G.Crises,An Introduction to Microdata Protection for

Database Privacy,Research Report CRIREP-04-006,Sep.2004.

http://vneumann.etse.urv.es/reports

[2]A.G.DeWaal and L.C.R.J.Willenborg.Global recodings and local

suppressions in microdata sets.In Proceedings of Statistics Canada Sym-posium’95,pages121–132,Ottawa,1995.Statistics Canada.

[3]A.G.DeWaal and https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,rmation loss through global

recoding and local https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,herlands O?cial Statistics,14:17–20, 1999.special issue on SDC.

3

[4]P.-P.DeWolf,J.M.Gouweleeuw,P.Kooiman,and L.C.R.J.Willenborg.

Re?ections on pram.In Domingo-Ferrer,editor,Statistical Data Protec-tion,pages337–349,Luxemburg,1999.O?ce for O?cial Publications of the European Communities.

[5]J.Domingo-Ferrer and J.M.Mateo-Sanz.On resampling for statisti-

cal con?dentiality in contingency https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,puters&Mathematics with Applications,38:13–32,1999.

[6]J.Domingo-Ferrer and J.M.Mateo-Sanz.Practical data-oriented mi-

croaggregation for statistical disclosure control.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,14:1:189–201,2002.

[7]J.Domingo-Ferrer,J.M.Mateo-Sanz,and https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,paring sdc meth-

ods for microdata on the basis of information loss and disclosure risk.In Pre-proceedings of ETK-NTTS’2001(vol.2),pages807–826,Luxemburg, 2001.Eurostat.

[8]J.Domingo-Ferrer,Josep M.Mateo-Sanz,A.Oganian,and`A.Torres.

On the security of microaggregation with individual ranking:analytical attacks.International Journal of Uncertainty,Fuzziness and Knowledge-Based Systems,10:5:477–492,2002.

[9]J.Domingo-Ferrer,F.Seb′e,and J.Castell`a.On the security of noise

addition for privacy in statistical databases.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS, pages149–161,Berlin Heidelberg,2004.Springer.

[10]J.Domingo-Ferrer and V.Torra.Disclosure protection methods and infor-

mation loss for microdata.In P.Doyle,https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,ne,J.J.M.Theeuwes,and L.Zayatz,editors,Con?dentiality,Disclosure and Data Access:Theory and Practical Applications for Statistical Agencies,pages91–110,Amster-dam,2001.North-Holland.

[11]J.Domingo-Ferrer and V.Torra.A quantitative comparison of disclo-

sure control methods for microdata.In P.Doyle,https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,ne,J.J.M.

Theeuwes,and L.Zayatz,editors,Con?dentiality,Disclosure and Data Access:Theory and Practical Applications for Statistical Agencies,pages 111–134,Amsterdam,2001.North-Holland.

[12]J.Domingo-Ferrer and V.Torra.Disclosure risk assessment in statistical

microdata protection via advanced record linkage.Statistics and Comput-ing,13:343–354,2003.

[13]J.Domingo-Ferrer and V.Torra.Algorithmic data mining against privacy

protection methods for statistical databases.manuscript,2004.

[14]G.T.Duncan,S.E.Fienberg,R.Krishnan,R.Padman,and S.F.Roehrig.

Disclosure limitation methods and information loss for tabular data.In

4

P.Doyle,https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,ne,J.J.Theeuwes,and L.V.Zayatz,editors,Con?den-tiality,Disclosure and Data Access:Theory and Practical Applications for Statistical Agencies,Amsterdam,2001.North-Holland.

[15]G.T.Duncan,S.A.Keller-McNulty,and S.L Stokes.Disclosure risk vs.

data utility:The r-u con?dentiality map,2001.

[16]G.T.Duncan and https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,mbert.Disclosure-limited data dissemination.

Journal of the American Statistical Association,81:10–18,1986.

[17]G.T.Duncan and https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,mbert.The risk disclosure for microdata.Journal

of Business and Economic Statistics,7:207–217,1989.

[18]G.T.Duncan and S.Mukherjee.Optimal disclosure limitation strategy

in statistical databases:deterring tracker attacks through additive noise.

Journal of the American Statistical Association,95:720–729,2000. [19]G.T.Duncan and R.W.Pearson.Enhancing access to microdata while

protecting con?dentiality:prospects for the future.Statistical Science, 6:219–239,1991.

[20]E.A.H.Elamir.Analysis of re-identi?cation risk based on log-linear

models.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages273–281,Berlin Heidelberg,2004.

Springer.

[21]M.Elliot.Integrating?le and record level disclosure risk assessment.

In J.Domingo-Ferrer,editor,Inference Control in Statistical Databases, volume2316of LNCS,pages126–134,Berlin Heidelberg,2002.Springer.

[22]M.J.Elliot,C.J.Skinner,and A.Dale.Special uniqueness,random

uniques and sticky populations:Some counterintuitive e?ects of geograph-ical detail on disclosure risk.Research in O?cial Statistics,1:2:53–67, 1998.

[23]E.U.Privacy.European privacy regulations,2004.

http://europa.eu.int/comm/internal market/privacy/law en.htm. [24]I.P.Fellegi and A.B.Sunter.A theory for record linkage.Journal of the

American Statistical Association,64:328:1183–1210,1969.

[25]S.E.Fienberg.A radical proposal for the provision of micro-data samples

and the preservation of con?dentiality.Technical Report611,Carnegie Mellon University Department of Statistics,1994.

[26]S.E.Fienberg,U.E.Makov,and R.J.Steele.Disclosure limitation using

perturbation and related methods for categorical data.Journal of O?cial Statistics,14:4:485–502,1998.

5

[27]S.E.Fienberg and J.McIntyre.Data swapping:variations on a theme

by dalenius and reiss.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Pri-vacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages14–29,Berlin Heidelberg,2004.Springer.

[28]A.Florian.An e?cient sampling scheme:updated latin hypercube sam-

pling.Probabilistic Engineering Mechanics,7:2:123–130,1992.

[29]L.Franconi and S.Polettini.Individual risk estimation inμ-argus:a

review.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages262–272,Berlin Heidelberg,2004.

Springer.

[30]L.Franconi and J.Stander.A model based method for disclosure limi-

tation of business microdata.Journal of the Royal Statistical Society D-Statistician,51:1–11,2002.

[31]R.Gar?nkel,R.Gopal,and D.Rice.New approaches to dis-

closure limitation while answering queries to a database:pro-tecting numerical con?dential data against insider threat based on data and algorithms,2004.Manuscript.Available at http://www-eio.upc.es/seminar/04/gar?nkel.pdf.

[32]S.Giessing.Survey on methods for tabular data protection in argus.In

J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases, volume3050of LNCS,pages1–13,Berlin Heidelberg,2004.Springer. [33]R.Gopal,R.Gar?nkel,and P.Goes.Con?dentiality via camou?age:the

cvc approach to disclosure limitation when answering queries to databases.

Operations Research,50:501–516,2002.

[34]R.Gopal,P.Goes,and R.Gar?nkel.Interval protection of con?dential

information in a https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,RMS Journal on Computing,10:309–322, 1998.

[35]J.M.Gouweleeuw,P.Kooiman,L.C.R.J.Willenborg,and P.-P.De-

Wolf.Post randomisation for statistical disclosure control:Theory and implementation,1997.Research paper no.9731(Voorburg:Statistics Netherlands).

[36]B.Greenberg.Rank swapping for ordinal data,1987.Washington,DC:

U.S.Bureau of the Census(unpublished manuscript).

[37]S.L.Hansen and S.Mukherjee.A polynomial algorithm for optimal

univariate microaggregation.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,15:4:1043–1044,2003.

[38]G.R.Heer.A bootstrap procedure to preserve statistical con?dentiality

in contingency tables.In D.Lievesley,editor,Proc.of the International Seminar on Statistical Con?dentiality,pages261–271,Luxemburg,1993.

O?ce for O?cial Publications of the European Communities.

6

[39]HIPAA.Health insurance portability and accountability act,2004.

https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,/ocr/hipaa/.

[40]A.Hundepool,A.Van de Wetering,R.Ramaswamy,L.Franconi,A.Capo-

bianchi,P.-P.DeWolf,J.Domingo-Ferrer,V.Torra,R.Brand,and S.Giessing.μ-ARGUS version3.2Software and User’s Manual.Statistics Netherlands,Voorburg NL,feb2003.http://neon.vb.cbs.nl/casc. [41]D.E.Huntington and C.S.Lyrintzis.Improvements to and limitations of

latin hypercube sampling.Probabilistic Engineering Mechanics,13:4:245–253,1998.

[42]M.A.Jaro.Advances in record-linkage methodology as applied to match-

ing the1985census of tampa,?orida.Journal of the American Statistical Association,84:406:414–420,1989.

[43]JPEG.Joint photographic experts group,standard is10918-1(itu-t t.81),

2004.https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,.

[44]A.B.Kennickell.Multiple imputation and disclosure control:the case

of the1995survey of consumer?nances.In Record Linkage Techniques, pages248–267,Washington DC,1999.National Academy Press.

[45]A.B.Kennickell.Multiple imputation and disclosure protection:the case

of the1995survey of consumer?nances.In J.Domingo-Ferrer,editor, Statistical Data Protection,pages248–267,Luxemburg,1999.O?ce for O?cial Publications of the European Communities.

[46]J.J.Kim.A method for limiting disclosure in microdata based on ran-

dom noise and transformation.In Proceedings of the Section on Survey Research Methods,pages303–308,Alexandria VA,1986.American Statis-tical Association.

[47]J.J.Kim.Subpopulation estimation for the masked data.In Proceedings

of the ASA Section on Survey Research Methods,pages456–461,Alexan-dria VA,1990.American Statistical Association.

[48]P.L.Kooiman,L.Willenborg,and J.Gouweleeuw.PRAM:A method

for disclosure limitation of microdata.Technical report,Statistics Nether-lands(Voorburg,NL),1998.

[49]C.K.Liew,U.J.Choi,and C.J.Liew.A data distortion by probability

distribution.ACM Transactions on Database Systems,10:395–411,1985.

[50]J.M.Mateo-Sanz and J.Domingo-Ferrer.A method for data-oriented

multivariate microaggregation.In J.Domingo-Ferrer,editor,Statistical Data Protection,pages89–99,Luxemburg,1999.O?ce for O?cial Publi-cations of the European Communities.

7

[51]J.M.Mateo-Sanz,A.Mart′?nez-Ballest′e,and J.Domingo-Ferrer.Fast

generation of accurate synthetic microdata.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS, pages298–306,Berlin Heidelberg,2004.Springer.

[52]J.M.Mateo-Sanz,F.Seb′e,and J.Domingo-Ferrer.Outlier protection

in continuous microdata masking.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra, editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages 201–215,Berlin Heidelberg,2004.Springer.

[53]A.Meyerson and R.Williams.General k-anonymization is hard.Technical

Report03-113,Carnegie Mellon School of Computer Science(USA),2003.

[54]R.Moore.Controlled data swapping techniques for masking public use

microdata sets,1996.U.S.Bureau of the Census,Washington,DC,(un-published manuscript).

[55]K.Muralidhar,D.Batra,and P.J.Kirs.Accessibility,security and ac-

curacy in statistical databases:the case for the multiplicative?xed data perturbation approach.Management Science,41:1549–1564,1995. [56]A.Oganian and J.Domingo-Ferrer.On the complexity of optimal mi-

croaggregation for statistical disclosure control.Statistical Journal of the United Nations Economic Comission for Europe,18:4:345–354,2001. [57]G Paass.Disclosure risk and disclosure avoidance for microdata.Journal

of Business and Economic Statistics,6:487–500,1985.

[58]G.Paass and U.Wauschkuhn.Datenzugang,Datenschutz und

Anonymisierung-Analysepotential und Identi?zierbarkeit von Anonymisierten Individualdaten.Oldenbourg Verlag,Munich,1985. [59]D.Pagliuca and G.Seri.Some results of individual ranking method on the

system of enterprise accounts annual survey,1999.Esprit SDC Project, Deliverable MI-3/D2.

[60]S.Polettini,L.Franconi,and J.Stander.Model based disclosure pro-

tection.In J.Domingo-Ferrer,editor,Inference Control in Statistical Databases,volume2316of LNCS,pages83–96,Berlin Heidelberg,2002.

Springer.

[61]Silvia Polettini.Microdata protection via simulation.In54th Session of

the International Statistical Institute,Berlin,2003.ISI-Destatis.

[62]P.Ravikumar and W.W.Cohen.A hierarchical graphical model for

record linkage.In UAI2004,page(to appear),USA,2004.Association for Uncertainty in Arti?cial Intelligence.

[63]S.P.Reiss.Practical data-swapping:the?rst steps.ACM Transactions

on Database Systems,9:20–37,1984.

8

[64]S.P.Reiss,M.J.Post,and T.Dalenius.Non-reversible privacy transfor-

mations.In Proceedings of the ACM Symposium on Principles of Database Systems,pages139–146,Los Angeles,CA,1982.ACM.

[65]F.Seb′e,J.Domingo-Ferrer,J.M.Mateo-Sanz,and V.Torra.Post-

masking optimization of the tradeo?between information loss and disclo-sure risk in masked microdata sets.In J.Domingo-Ferrer,editor,Inference Control in Statistical Databases,volume2316of LNCS,pages163–171, Berlin Heidelberg,2002.Springer.

[66]V.Torra.Microaggregation for categorical variables:a median based ap-

proach.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages162–174,Berlin Heidelberg,2004.

Springer.

[67]V.Torra.Owa operators in data modeling and re-identi?cation.IEEE

Trans.on Fuzzy Systems,page in press,2004.

[68]V.Torra and J.Domingo-Ferrer.Record linkage methods for multi-

database data mining.In V.Torra,editor,Information Fusion in Data Mining,pages101–132,Germany,2003.Springer.

[69]V.Torra and S.Miyamoto.Evaluating fuzzy clustering algorithms for

microdata protection.In J.Domingo-Ferrer and V.Torra,editors,Privacy in Statistical Databases,volume3050of LNCS,pages175–186,Berlin Heidelberg,2004.Springer.

[70]J.F.Traub,Y.Yemini,and H.Wozniakowski.The statistical security of a

statistical database.ACM Transactions on Database Systems,9:672–679, 1984.

[71]M.Trottini.Decision models for data disclosure limitation.PhD thesis,

Carnegie Mellon University,2003.https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,/dgii/TR/Thesis-Trottini-?nal.pdf.

[72]U.S.Privacy.U.s.privacy regulations,2004.http://www.media-

awareness.ca/english/issues/privacy/us legislation privacy.cfm.

[73]L.Willenborg and T.DeWaal.Statistical Disclosure Control in Practice.

Springer-Verlag,New York,1996.

[74]L.Willenborg and T.DeWaal.Elements of Statistical Disclosure Control.

Springer-Verlag,New York,2001.

[75]J.Domingo-Ferrer and V.Torra,“Towards fuzzy c-means based microag-

gregation”,in Soft Methods in Probability,Statistics and Data Analysis, eds.P.Grzegorzewski,O.Hryniewicz and M.A.Gil,Series”Advances in Soft Computing”,Heidelberg:Physica-Verlag,2002,pp.289-294.

9

[76]A.Valls,V.Torra and J.Domingo-Ferrer,“Aggregation methods to eval-

uate multiple protected versions of the same con?dential data set”,in Soft Methods in Probability,Statistics and Data Analysis,eds.P.Grze-gorzewski,O.Hryniewicz and M.A.Gil,Series”Advances in Soft Com-puting”,Heidelberg:Physica-Verlag,2002,pp.355-362.

[77]J.Domingo-Ferrer,J.M.Mateo-Sanz and`A.Torres,“Concepts for the

evaluation of anonymized data”,in Anonymisierung wirtschaftsstatis-tischer Einzeldaten(eds.G.Ronning und R.Gnoss),Forum der Bun-desstatistik Volume42,Wiesbaden:Statistisches Bundesamt,pp.100-110, 2003.

[78]V.Torra,J.Domingo-Ferrer and`A.Torres,“Data mining methods for

linking data coming from several sources”,in Proceedings of the3rd Joint UN/ECE-Eurostat Work Session on Statistical Data Con?dential-ity,Monographs in O?cial Statistics,Luxembourg:Eurostat,2004,pp.

143-150.

[79]V.Torra,J.Domingo-Ferrer,J.M.Mateo-Sanz and M.Ng,“Regression

for ordinal variables without underlying continuous variables”,Informa-tion Sciences(to appear,2004).

[80]J.Domingo-Ferrer and V.Torra,“On the connections between statistical

disclosure control for microdata and some arti?cial intelligence tools”, Information Sciences,vol.151,pp.153-170,May2003.

[81]A.Valls,V.Torra and J.Domingo,“Semantic based aggregation for sta-

tistical disclosure control”,International Journal of Intelligent Systems, vol.18,no.9,pp.939-951,2003.

[82]J.Domingo-Ferrer and V.Torra,“Median-based aggregation operators for

prototype construction in ordinal scales”,International Journal of Intel-ligent Systems,vol.18,no.6,pp.633-655,2003.

[83]J.Domingo-Ferrer and V.Torra,“Selecting potentially relevant records

using re-identi?cation methods”,New Generation Computing,vol.22,no.

3,pp.239-252,May2004.

[84]J.Domingo-Ferrer,J.M.Mateo-Sanz and R.X.S′a nchez del Castillo,

“Cryptographic techniques in statistical data p rotection”,in Proceedings of the Joint UN/ECE-Eurostat Work Session on Statistical Data Con?-dentiality,Luxembourg:O?ce for O?cial Publications of the European Communities,2000,pp.159-166.

[85]J.Domingo-Ferrer,“Privacy homomorphisms for subcontracting statis-

tical computation”,in Proceedings of the3rd International Seminar on Statistical Con?dentiality,Ljubljana:Eurostat-Statistical O?ce of the Republic of Slovenia,1996,pp.184-191.

10

[86]J.Domingo-Ferrer and R.X.S′a nchez del Castillo,“An implementable

scheme for secure delegation of statistical data”,Lecture Notes in Com-puter Science,vol.1334,pp.445-451,https://www.sodocs.net/doc/4b13654664.html,rmation Security, eds.Y.Han,T.Okamoto and S.Qing,Berlin:Springer-Verlag.

[87]J.Domingo-Ferrer,R.X.S′a nchez del Castillo and J.Castilla,“Dikˉe:a

prototype for secure delegation of statistical data”,in Statistical Data Protection,Luxembourg:O?ce for O?cial Publications of the European Communities,1999,pp.177-186.

11

表观遗传学

表观遗传学 大家晚上好!很高兴有机会和大家交流,我最近看了一些这方面的材料,借这个机会和大家交流一下,讲的不一定对,就是自己的理解,有问题的地方大家可以讨论。我想从以下几个方面进行介绍: 1、表观遗传学概念 2、表观遗传学的研究内容 一、表观遗传学概念 经典遗传学认为遗传的分子基础是核酸, 生命的遗传信息储存在核酸的碱基序列上,碱基序列的改变会引起生物体表现型的改变,而这种改变可以从上一代传递到下一代。然而,随着遗传学的发展,人们发现,,DNA、组蛋白、染色质水平的修饰也会造成基因表达模式的变化,并且这种改变是可以遗传的。这种基因结构没有变化,只是其表达发生改变的遗传变化叫表观遗传改变。表观遗传学是一门研究生命有机体发育与分化过程中,导致基因发生表观遗传改变的新兴学科。 1939年,生物学家Waddington CH 首先在《现代遗传学导论》中提出了epihenetics这一术语,并于1942年定义表观遗传学为他把表观遗传学描述为一个控制从基因型到表现型的机制。 1975年,Hollidy R 对表观遗传学进行了较为准确的描述。他认为表观遗传学不仅在发育过程,而且应在成体阶段研究可遗传的基因表达改变,这些信息能经过有丝分裂和减数分裂在细胞和个体世代间传递,而不借助于DNA序列的改变,也就是说表观遗传是非DNA序列差异的核遗传。 Allis等的一本书中可以找到两种定义,一种定义是表观遗传是与DNA突变无关的可遗传的表型变化;另一种定义是染色质调节的基因转录水平的变化,这种变化不涉及DNA序列的改变。 二、表观遗传学研究内容 从现在的研究情况来看,表观遗传学变化主要集中在三大方面:DNA甲基化修饰、组蛋白修饰、非编码RNA的调控作用。这三个方面各自影响特有的表观遗传学现象,而且它们还相互作用,共同决定复杂的生物学过程。因此,表观遗传学也可理解为环境和遗传相互作用的一门学科。 DNA甲基化 组蛋白共价修饰 染色质重塑 基因组中非编码RNA 微小RNA(miRNA) 反义RNA 内含子、核糖开关等 基因印记 1、DNA甲基化(DNA methylation)是研究得最清楚、也是最重要的表观遗传修饰形式,主要 是基因组DNA上的胞嘧啶第5位碳原子和甲基间的共价结合,胞嘧啶由此被修饰为5甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,5mC)。

表观遗传学

表观遗传学:营养之间的新桥梁与健康 摘要:营养成分能逆转或改变表观遗传现象,如DNA甲基化和组蛋白修饰,从而改变表达与生理和病理过程,包括胚胎发育,衰老,和致癌作用有关的关键基因。它出现营养成分和生物活性食物成分能影响表观遗传现象,无论是催化DNA直接抑制酶甲基化或组蛋白修饰,或通过改变所必需的那些酶反应底物的可用性。在这方面,营养表观遗传学一直被看作是一个有吸引力的工具,以预防儿科发育疾病和癌症以及延迟衰老相关的过程。在最近几年,表观遗传学已成为广泛的疾病,例如2型糖尿病的新出现的问题糖尿病,肥胖,炎症,和神经认知障碍等。虽然开发治疗或预防发现的可能性这些疾病的措施是令人兴奋的,在营养表观遗传学当前的知识是有限的,还需要进一步的研究来扩大可利用的资源,更好地了解使用营养素或生物活性食品成分对保持我们的健康和预防疾病经过修改的表观遗传机制。 介绍: 表观遗传学可以被定义为基因的体细胞遗传状态,从不改变染色质结构产生的表达改变的DNA序列中,包括DNA甲基化,组蛋白修饰和染色质重塑。在过去的几十年里,表观遗传学的研究主要都集中在胚胎发育,衰老和癌症。目前,表观遗传学在许多其它领域,如炎症,肥胖,胰岛素突出抵抗,2型糖尿病,心血管疾病,神经变性疾病和免疫疾病。由于后生修饰可以通过外部或内部环境的改变因素和必须改变基因表达的能力,表观遗传学是现在被认为是在不明病因的重要机制的许多疾病。这种诱导表观遗传变化可以继承在细胞分裂,造成永久的保养所获得的表型。因此,表观遗传学可以提供一个新的框架为寻求病因在环境相关疾病,以及胚胎发育和衰老,这也是已知受许多环境因素的影响。 在营养领域,表观遗传学是格外重要的,因为营养物质和生物活性食物成分可以修改后生现象和改变的基因的表达在转录水平。叶酸,维生素B-12,甲硫氨酸,胆碱,和甜菜碱可以影响通过改变DNA甲基化和组蛋白甲基化1 - 碳代谢。两个代谢物的1-碳代谢可以影响DNA 和组蛋白的甲基化:S-腺苷甲硫氨酸(的AdoMet)5,这是一个甲基供体为甲基化反应,并S-腺苷高半胱氨酸(的AdoHcy),这是一种产物抑制剂的甲基化。因此,理论上,任何营养素,生物活性组件或条件可影响的AdoMet或的AdoHcy水平在组织中可以改变DNA和组蛋白的甲基化。其他水溶性维生素B像生物素,烟酸和泛酸也发挥组蛋白修饰重要的作用。生物素是组蛋白生物素化的底物。烟酸参与组蛋白ADPribosylation如聚(ADP-核糖)的基板聚合酶作为以及组蛋白乙酰为底物Sirt1的,其功能作为组蛋白乙酰化酶(HDAC)(1)。泛酸是的一部分辅酶A以形成乙酰CoA,这是乙酰基的中组蛋白乙酰化的源。生物活性食物成分直接影响酶参与表观遗传机制。例如,染料木黄酮和茶儿茶素会影响DNA甲基(转移酶)。白藜芦醇,丁酸盐,萝卜硫素,和二烯丙基硫化物抑制HDAC和姜黄素抑制组蛋白乙酰转移酶(HAT)。改变酶activit这些化合物可能我们的有生之年通过改变基因表达过程中影响到生理和病理过程。 在这次审查中,我们更新了关于最新知识营养表观遗传学,这将是一个有助于理解如何营养素有助于我们的健康。 知识的现状 DNA甲基化 DNA甲基化,它修改在CpG二残基与甲基的胞嘧啶碱基,通过转移酶催化和通过改变染色质结构调节基因表达模式。目前,5个不同的转移酶被称为:DNMT1,DNMT2转移酶3A,DNMT3B和DnmtL。DNMT1是一个维护转移酶和转移酶图3a,3b和L分别从头转移酶。DNMT2的功能尚不明确。通过在我们的一生,营养成分影响这些转移酶和生物活性食物成分可以改变全球DNA甲基化,这是与染色体完整性以及genespecific启动子DNA甲基化,

表观遗传学

表观遗传学 比较通俗的讲表观遗传学是研究在没有细胞核DNA序列改变的情况时,基因功能的可逆的、可遗传的改变。也指生物发育过程中包含的程序的研究。在这两种情况下,研究的对象都包括在DNA序列中未包含的基因调控信息如何传递到(细胞或生物体的)下一代这个问题。表观遗传学是与遗传学(genetic)相对应的概念。遗传学是指基于基因序列改变所致基因表达水平变化,如基因突变、基因杂合丢失和微卫星不稳定等;而表观遗传学则是指基于非基因序列改变所致基因表达水平变化,如DNA甲基化和染色质构象变化等;表观基因组学(epigenomics)则是在基因组水平上对表观遗传学改变的研究。所谓DNA甲基化是指在DNA 甲基化转移酶的作用下,在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团。正常情况下,人类基因组“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少,并且总是处于甲基化状态,与之相反,人类基因组中大小为100—1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态,并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明,人类基因组CpG岛约为28890个,大部分染色体每1 Mb就有5—15个CpG岛,平均值为每Mb含10.5个CpG岛,CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系[9]。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系,特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题,DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。 几十年来,DNA一直被认为是决定生命遗传信息的核心物质,但是近些年新的研究表明,生命遗传信息从来就不是基因所能完全决定的,比如科学家们发现,可以在不影响DNA序列的情况下改变基因组的修饰,这种改变不仅可以影响个体的发育,而且还可以遗传下去。这种在基因组的水平上研究表观遗传修饰的领域被称为“表观基因组学(epigenomics)”。表观基因组学使人们对基因组的认识又增加了一个新视点:对基因组而言,不仅仅是序列包含遗传信息,而且其修饰也可以记载遗传信息。 摘要表观遗传学是研究没有DNA 序列变化的可遗传的基因表达的改变。遗传学和表观遗传学系统既相区别、彼此影响,又相辅相成,共同确保细胞的正常功能。表观遗传学信息的改变,可导致基因转录抑制、基因组印记、细胞凋亡、染色体灭活以及肿瘤发生等。 关键词表观遗传学;甲基化;组蛋白修饰;染色质重塑;非编码RNA 调控;副突变 表观遗传学( epigenetics) 是研究没有DNA序列变化的可遗传的基因表达的改变。它最早是在1939 年由Waddington在《现代遗传学导论》一书中提出,当时认为表观遗传学是研究基因型产生表型的过程。1996 年,国内学术界开始介绍epigenetics 研究,其中译名有表遗传学、表观遗传学、表型遗传修饰等10 余种,其中,表观遗传学、表遗传学在科技文献中出现的频率较高。 1 表观遗传学调控的分子机制 基因表达正确与否,既受控于DNA 序列,又受制于表观遗传学信息。表观遗传学主要通过DNA 的甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑和非编码RNA 调控等方式控制基因表达。近年发现,副突变也包含有表观遗传性质的变化。 1.1 DNA 甲基化DNA 甲基化是由酶介导的一种化学修饰,即将甲基选择性地添加到蛋白质、DNA 或RNA上,虽未改变核苷酸顺序及组成,但基因表达却受影响。其修饰有多种方式,即被修饰位点的碱基可以是腺嘌呤N!6 位、胞嘧啶的N!4 位、鸟嘌呤的N!7 位和胞嘧啶的C!5 位,分别由不同的DNA 甲基化酶催化。在真核生物DNA 中,5- 甲基胞嘧啶是唯一存在的化学性修饰碱基,CG 二核苷酸是最主要的甲基化位点。DNA 甲基化时,胞嘧啶从DNA 双螺旋突出,进入能与酶结合的裂隙中,在胞嘧啶甲基转移酶催化下,有活性的甲基从S- 腺苷甲硫氨酸转移至胞嘧啶5' 位上,形成5- 甲基胞嘧啶( 5mC)。DNA 甲基化不仅可影响细胞基因的表达,

表观遗传学(总结)资料

1.表观遗传学概念 表观遗传是与DNA 突变无关的可遗传的表型变化,且是染色质调节的基因转录水平的变化,这种变化不涉及DNA 序列的改变。表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下,基因表达了可遗传的变化的一门遗传学分支学科。表观遗传学内容包括DNA 甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑、遗传印记、随机染色体失活及非编码RNA 等调节。研究表明,这些表观遗传学因素是对环境各种刺激因素变化的反映,且均为维持机体内环境稳定所必需。它们通过相互作用以调节基因表达,调控细胞分化和表型,有助于机体正常生理功能的发挥,然而表观遗传学异常也是诸多疾病发生的诱因。因此,进一步了解表观遗传学机 制及其生理病理意义,是目前生物医学研究的关键切入点。 别名:实验胚胎学、拟遗传学、、外遗传学以及后遗传学 表观遗传学是与遗传学(genetic)相对应的概念。遗传学是指基于基因序列改变所致基因表达水平变化,如基因突变、基因杂合丢失和微卫星不稳定等;而表观遗传学则是指基于非基因序列改变所致基因表达水平变化,如和染色质构象变化等;表观基因组学(epigenomics)则是在基因组水平上对表观遗传学改变的研究。 2.表观遗传学现象 (1)DNA甲基化 是指在DNA甲基化转移酶的作用下,在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团。正常情况下,人类基因组“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少,并且总是处于甲基化状态,与之相反,人类基因组中大小为100—1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态,并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明,人类基因组CpG岛约为28890个,大部分每1 Mb就有5—15个CpG岛,平均值为每Mb含10.5个CpG岛,CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系[9]。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系,特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题,DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。 (2)基因组印记 基因组印记是指来自父方和母方的等位基因在通过精子和传递给子代时发生了修饰,使带有亲代印记的等位基因具有不同的表达特性,这种修饰常为DNA甲基化修饰,也包括组蛋白乙酰化、甲基化等修饰。在形成早期,来自父方和母方的印记将全部被消除,父方等位基因在精母细胞形成精子时产生新的甲基化模式,但在受精时这种甲基化模式还将发生改变;母方等位基因甲基化模式在卵子发生时形成,因此在受精前来自父方和母方的等位基因具有不同的甲基化模式。目前发现的大约80%成簇,这些成簇的基因被位于同一条链上的所调控,该位点被称做印记中心(imprinting center, IC)。印记基因的存在反映了性别的竞争,从目前发现的印记基因来看,父方对的贡献是加速其发育,而母方则是限制胚胎发育速度,亲代通过印记基因来影响其下一代,使它们具有性别行为特异性以保证本方基因在中的优势。印记基因的异常表达引发伴有复杂突变和表型缺陷的多种人类疾病。研究发现许多印记基因对胚胎和胎

表观遗传学

表观遗传学 摘要: 表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下,基因表达了可遗传的变化的一门遗传学分支学科。表观遗传的现象很多,已知的有DNA甲基化(DNA methylation),基因组印记(genomic impriting),母体效应(maternal effects),基因沉默(gene silencing),核仁显性,休眠转座子激活和RNA编辑(RNA editing)等。 表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下,基因表达了可遗传的变化的一门遗传学分支学科。表观遗传的现象很多,已知的有DNA甲基化(DNA methylation),基因组印记(genomic impriting),母体效应(maternal effects),基因沉默(gene silencing),核仁显性,休眠转座子激活和RNA编辑(RNA editing)等。 目录 [隐藏] 1 简介 2 染色质重塑 3 基因组印记 4 染色体失活 5 非编码RNA 表观遗传学简介 表观遗传学 表观遗传学是与遗传学(genetic) 相对应的概念。遗传学是指基于基因序列改变所致基因表达水平变化,如基因突变、基因杂合丢失和微卫星不稳定等;而表观遗传学则是指基于非基因序列改变所致基因表达水平变化,如DNA甲基化和染色质构象变化等;表观基因组学(epigenomics)则是在基因组水平上对表观遗传学改变的研究。 所谓DNA甲基化是指在DNA甲基化转移酶的作用下,在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团。正常情况下,人类基因组“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少,并且总是处于甲基化状态,与之相反,人类基因组中大小为100—1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态,并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明,人类基因组CpG岛约为28890个,大部分染色体每1 Mb就有5—15个CpG 岛,平均值为每Mb含10.5个CpG岛,CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系[9]。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系,特别是CpG岛甲

表观遗传学涉及的几种机制

表观遗传学涉及的几种机制 摘要表观遗传学是指以研究没有DNA序列变化,但是可以遗传的生命现象为主要内容的学科。它通过DNA的甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑和非编码RNA调控4种方式来控制表观遗传的沉默。从表观遗传学所涉及的这四种机制进行描述。 关键词表观遗传学;DNA的甲基化;组蛋白修饰;染色质重塑;非编码RNA调控 随着生命科学的发展,几十年来,人们一直认为基因决定着生命过程中所需要的各种蛋白质,决定着生命体的表型。但随着研究的深入,越来越多无法解释的生命现象一一出现:具有完全相同的基因组的同卵双生,即使在同样的环境中长大,他们的性格、健康等方面也会有较大的差异;有些特征只是由一个亲本的基因来决定,而源自另一亲本的基因却保持“沉默”;马、驴正反交的后代差别较大等。人们无法用经典的遗传学理论解释这些现象。现在,遗传学中的一个前沿领域:表观遗传学(Epigenetics),为人们提供了解答这类问题的新思路。表观遗传学(Epigenetics)是1957年由Waddington CH提出的,是研究表观遗传变异的遗传学分支学科。表观遗传变异(Epigenetic variation)是指在基因的DNA序列没有发生改变的情况下,基因功能发生了可遗传的变化,并最终导致了表型的变化。它是不符合孟德尔遗传规律的核内遗传,由此可以认为,基因组含有2类遗传信息,一类是传统意义上的遗传信息,即DNA序列所提供的遗传信息,另一类是表观遗传学信息,它提供了何时、何地、以何种方式去应用遗传信息的指令。本文就表观遗传改变涉及DNA的甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑、非编码RNA调控等机制进行论述。 1DNA甲基化 DNA甲基化是基因组DNA表观遗传修饰的一种主要形式,是调节基因组功能的重要手段。它是由DNA甲基转移酶催化S-腺苷甲硫氨酸作为甲基供体,将胞嘧啶转变为5-甲基胞嘧啶(mC)的反应。在真核生物DNA中,5-甲基胞嘧啶是唯一存在的化学性修饰碱基。在哺乳动物细胞的基因组DNA中,3%~5%的胞嘧啶是以5-甲基胞嘧啶形式存在的。同时70%的5-甲基胞嘧啶参与了CpG序列的形成。而非甲基化的CpG序列则与管家基因以及组织特异性表达基因有关,这提示CpG 的甲基化与否在基因的表达中起重要作用。 体内甲基化状态有3种:持续的低甲基化状态,如持家基因;诱导的去甲基化状态,如发育阶段中的一些基因;高度甲基化状态,如女性的一条缢缩的X染色体。DNA甲基化影响到基因的表达,与肿瘤的发生密切相关。把癌基因组学与表观遗传学的研究结合起来,是癌症研究的发展趋势。人类的一些癌症常出现整个基因组DNA的低甲基化,但人们并不清楚这种表观遗传变化是肿瘤产生的诱因还是结果。研究者构建了携带低表达水平Dnmtl基因的小鼠,对它的研究结果显示,DNA低甲基化可能通过提高染色体的不稳定性来促进肿瘤的形成。

[遗传学的名词解释] 表观遗传学名词解释

竭诚为您提供优质的服务,优质的文档,谢谢阅读/双击去除 [遗传学的名词解释] 表观遗传学名词 解释 遗传学的意思是什么呢?怎么用遗传学来造句?下面是 小编为你整理遗传学的意思,欣赏和精选造句,供大家阅览! 遗传学的意思 遗传学(genetics)是一门学科,研究生物起源、进化与发育的基因和基因组结构、功能与演变及其规律等,是生物学的一个重要分支,经历了孟德尔经典遗传学、分子遗传学和如今系统遗传学的研究时期。在史前人们就已经利用生物体的遗传特性通过选择育种来提高谷物和牲畜的产量,虽然

遗传学在决定生物体外形和行为的过程中扮演着重要的角色,但此过程是遗传学和生物体所经历的环境共同作用的结果。遗传学中的亲子概念不限于父母子女或一个家族,还可以延伸到包括许多家族的群体,这是群体遗传学的研究对象。遗传学中的亲子概念还可以以细胞为单位,离体培养的细胞可以保持个体的一些遗传特性。1992年10月1日,伦敦发 表第一张染色体图被认为是遗传学上的一个里程碑。 遗传学的研究范围包括遗传物质的本质、遗传物质的传递和遗传信息的实现三个方面。遗传物质的传递包括遗传物质的复制、染色体的行为、遗传规律和基因在群体中的数量变迁等。 遗传学造句欣赏 1.父母不能骂自己的孩子是小兔崽子,因为这在遗传学上是对父母不利的。 2.我们以斑马鱼为模式动物,利用发育遗传学、生物信

息学和分子化学的方法研究心脏和血管的分化形成以及环 境对心血管发育的影响。 3.这是真菌进化遗传学的网页。 4.利用模式动物探索哺乳动物发育遗传学研究新方法,并研究发育和疾病机理。 5.提供固体的历史背景,序篇检查过去概念的行为遗传学流。 6.目的研究河南汉族人群的指纹纹型特点,为人类学、遗传学和医学肤纹学等研究领域提供基础皮纹学参数。 7.行为遗传学告诉我们即使在个人的范围上很多生活 中的结果都似乎是路径依赖性的,或者仅仅是无法预测的,即使是同卵双生的人。

表观遗传学

Brian Dias 去年10 月晋升为父亲,和许多新父母一样,孩子出生前他就开始考虑要承担各种责任。但Dias 考虑的问题更多,他已经考虑自己的父母或祖父母是否也会对孩子产生影响。 祖先生活环境,受教育程度,都可能通过遗传对后代产生影响。是否祖先的生活习惯或遭遇,例如吸烟、饥荒或战争经历也会对后代的健康产生影响? Dias 是艾默理大学(Emory University)克里莱斯勒实验室的博士后。在儿子出生前2 年,他的研究就是和上述问题有关的。他观察暴露在恶劣气味环境动物后代大脑产生的影响。乙酰苯是一种有甜杏仁味的化合物,Dias 将雄性小鼠暴露在乙酰苯环境下,然后对他们每天5 次中度电足刺激,连续3 天。这些动物会对这些刺激恐惧,一旦有乙酰苯味道就会僵住。 10 天后,Dias 让这些动物和正常雌性小鼠动物交配。这些动物后代成年后,大部分对乙酰苯敏感,当暴露在这种气味下,有意外声音就会惊慌失措。动物的下一代(孙辈)仍会对乙酰苯敏感。研究发现,三代动物M71 肾小球结构增大,其中乙酰苯敏感神经元增加。最近这一研究发表在《自然-神经科学》杂志上,Dias 等认为,环境信息可通过表观遗传机制传递给后代。 表观遗传学是在DNA碱基序列不变前提下引起基因表达或细胞表型变化的一种遗传。生物学家最早是在植物中发现表观遗传现象。开始发现西红柿存在表观遗传现象,随后证明在动物和人类也普遍存在这种现象。表观遗传学仍存在争议,尤其是会让人回想起来19世纪法国博物学家拉马克的失败理论。他提出,生物能将获得性状遗传给后代。麻省大学医学院分子生物学家Oliver Rando,研究证明了动物的表观遗传现象,对许多现代生物学家来说,

表观遗传学考试复习

、名词解释表观遗传 DNA 序列不发生改变但基因表达却发生了变化的一种有别于传统遗传学的遗传方式,主要原因包括:(1)基因选择性转录表达的调控,包括DNA 甲基化,基因印记,组蛋白共价修饰,染色质重塑;(2)基因转录后的调控,包含基因组中非编码的RNA,如miRNA,siRNA等。 剂量补偿效应 在生物的性别决定机制中,性连锁基因在两种性别中有相等或近乎相等的有效剂量的遗传效应,即在雌性和雄性细胞里,由X 染色体基因编码产生的酶或其他蛋白质产物在数 量上相等或近乎相等。 染色质重塑 基因表达调控过程中所出现的一系列染色质结构变化和位置改变的总称,研究内容包括基因表达的复制和重组等过程中,染色质的包装状态,核小体中的组蛋白以及对应的DNA 分子发生改变的分子机理。 RNA 干扰 生物体内通过双链RNA 分子在mRNA水平上诱导具有特异性序列的转录后基因沉默的过程(如miRNA,siRNA 等),是表观遗传学中的一种重要现象。 CpG 岛 基因组中富含CpG的区域,长度500~ 1000bp ,GC含量超过55%,常分布在持家基因和一些组织表达特异性基因的启动子区域,其中70% 的 C 是甲基化的,但总的来说G+C 丰富的CpG 岛是非甲基化的。CpG岛区域序列可以被HpaII 酶(CCGG)切成小片段,因此也叫HTF 岛。 CpG 岛在基因转录调控过程中有重要作用,例如启动子区CpG 被甲基化时转录是受抑制的。Histone Crosstalk 组蛋白的不同化学修饰之间相互作用,不仅表现为同种组蛋白不同残基的一种修饰能加速或抑制另一修饰的发生,并且在影响其他组蛋白残基的同时,也受到另外组蛋白残基修饰的调节。 泛素化修饰 组蛋白赖氨酸残基与泛素分子羧基末端的甘氨酸相互结合,可能会改变底物的结构,参与内吞作用、组蛋白的活性、DNA 修复等过程等。组蛋白的泛素化修饰则会招募核小体到染色体、参与X 染色体失活、影响组蛋白甲基化和基因的转录。 SUMO 修饰 小泛素相关修饰物(small ubiquitin related modifier, SUMO ),是一种ATP依赖的小蛋白的共价修饰,通常发生在赖氨酸(K)上,其生物学功能包括:转录沉默、抑制组蛋白的乙酰化。

相关主题