Name: 一种新型的全基因组分析的贝叶斯变点算法的多元ChIPseq数据类型 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: 了解贝叶斯变点算法在ChIP-seq数据分析中的应用，利用隐马尔可夫模型识别组蛋白富集区域。该方法通过计算后验平均密度提高基因组数据的可重复性与准确性。

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STARR 基金会奖项（MQZ），美国国立卫生研究院（NIH）资助项目 ES017166（MQZ），美国国家科学基金会（NSF）资助项目 DMS0906593（HX）。

1. 为 BCP 分析准备输入文件
<ol>
 <li>使用首选的短序列比对软件，将测序运行产生的短序列读段（ChIP 和输入文库）比对至相应的参考基因组。比对到的基因组位置应转换为六列的浏览器可扩展数据（BED）格式13（UCSC基因组浏览器，<a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a>），每条比对读段对应一行以制表符分隔的数据，包含比对到的染色体、起始位置（0-based）、终止位置（半开区间）、读段名称、分值（可选）以及链方向。</li>
</ol>
2a. 弥散型读段分布：弥散数据中富集区域检测的ChIP读段密度预处理
<ol>
 <li>将 ChIP 和输入的比对位置扩展至预设的片段长度， 即DNA 酶切或超声处理过程中目标片段大小，通常约为 200 bp。随后将相邻区段内的片段计数进行汇总。默认情况下，区段大小设为估计的片段长度 200 bp。</li>
 <li>在一组读段数相同的分箱中，任何可能的变点极有可能位于最外侧的边界处。因此，在两个读段数相同的相邻分箱之间的内部边界上出现变点的可能性极低。应将读段数相同的相邻分箱合并为一个单一的区块。 即bedGraph 格式13.</li>
</ol>
2b. 点状读段分布：点状数据中峰区域检测的ChIP与Input BED文件预处理
<ol>
 <li>分别对正链和负链的ChIP读段进行重叠读段的合并。链特异性的读段密度应形成正链和负链峰的双峰分布。选择信号最富集的正链/负链峰对，以其峰顶之间的距离作为文库片段长度的估计值。</li>
 <li>将ChIP和input读段向中心方向移动半个片段长度，并重新计算移动后合并的正链与负链读段的密度。该片段长度估计方法借鉴自Zhang, et al.3。具有相同合并计数的位点应归为同一区块，类似于步骤2a.2。</li>
</ol>
3. 使用我们的 BCMIX 近似方法估计每个区块的后验均值读段密度
<ol>
 <li>将每个区块的读取密度建模为泊松分布Pois(θt)，其均值参数服从伽马分布Γ(α,β)的混合分布，并假设在任意区块边界处出现变点的先验概率为p。将Pois(θt)以G(α,β)为条件，实质上使该模型成为无限状态隐马尔可夫模型（HMM）。使用最大后验似然法估计超参数α、β和p。</li>
 <li>显式计算每个区块的贝叶斯估计值θt，即E(θt|γZ)。采用计算效率更高的有限复杂度混合近似方法，替代隐马尔可夫模型中传统但耗时的前向-后向滤波算法，以估计后验均值θc。所得后验均值将被“平滑”为近似的分段常数轮廓，因此具有相同θc的区块应进一步合并，并更新其边界坐标。</li>
</ol>
4a. 弥散型读段分布：将后验均值后处理为弥散富集区段
<ol>
 <li>使用每个新样本的输入读段数量θc 将泊松分布 Pois(λ) 作为背景速率a）并基于ChIP后验均值进行简单的假设检验以确定富集程度 θc，超过某个阈值 δ。90th-分位数是默认的d值，在大多数情况下均适用。</li>
 <li>合并相邻 θc 超出富集区域的区块，并以简单的 BED 格式报告合并后的坐标。或者，也可以报告 θc 以 bedGraph 格式保存每个区块，以保留读段密度估计的高分辨率细节。</li>
</ol>
4b. 点状读段分布：将后验均值后处理为峰候选区域
<ol>
 <li>将背景速率定义为泊松分布 Pois(λa)，其值为所有读段计数（γ2）的平均值，并识别所有超过阈值 d 的区段。由于预期的点状峰具有更显著的富集，因此默认 δ 设为 Pois(λa) 的第 99百分位数。</li>
 <li>将具有最大 θc 的区段设为候选峰顶点，并连接读段密度相似（允许±1个读段计数的微小变化）的侧翼区段。该连接区域被定义为候选结合位点。</li>
 <li>将 ChIP 候选结合位点内的平均读段计数计算为 λ2，并针对输入背景进行假设检验，其中零假设 H0 为 λ1 ≥λ2，并根据 p 值阈值决定是否拒绝 H0 。以 BED 格式输出候选峰。</li>
</ol>

<ol><li>Park, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ChIP-seq%3A+advantages+and+challenges+of+a+maturing+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Genet%22%5BJournal%5D)">ChIP-seq: advantages and challenges of a maturing technology.</a> Nat. Rev. Genet. 10, 669-680 (2009).</li>
<li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+profiling+of+histone+methylations+in+the+human+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">High-resolution profiling of histone methylations in the human genome.</a> Cell. 129, 823-837 (2007).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Model-based+Analysis+of+ChIP-Seq+%28MACS%29%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS).</a> Genome Biol. 9, R137(2008).</li>
<li>Zang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+clustering+approach+for+identification+of+enriched+domains+from+histone+modification+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">A clustering approach for identification of enriched domains from histone modification ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 25, 1952-1958 (2009).</li>
<li>Jothi, R., Cuddapah, S., Barski, A., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+identification+of+in+vivo+protein-DNA+binding+sites+from+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Genome-wide identification of in vivo protein-DNA binding sites from ChIP-Seq data.</a> Nucleic Acids Res. 36, 5221-5231 (2008).</li>
<li>Qin, Z. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HPeak%3A+an+HMM-based+algorithm+for+defining+read-enriched+regions+in+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data.</a> BMC Bioinformatics. 11, 369(2010).</li>
<li>Song, Q., Smith, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+dispersed+epigenomic+domains+from+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Identifying dispersed epigenomic domains from ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 27, 870-871 (2011).</li>
<li>Spyrou, C., Stark, R., Lynch, A. G., Tavaré, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BayesPeak%3A+Bayesian+analysis+of+ChIP-seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">BayesPeak: Bayesian analysis of ChIP-seq data.</a> BMC Bioinformatics. 10, 299(2009).</li>
<li>Lai, T., Xing, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+Bayesian+approach+to+multiple+change-points%5BTitle%5D)+AND+%22Statistica+Sinica%22%5BJournal%5D)">A simple Bayesian approach to multiple change-points.</a> Statistica Sinica. , (2011).</li>
<li>Robertson, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+profiles+of+STAT1+DNA+association+using+chromatin+immunoprecipitation+and+massively+parallel+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing.</a> Nat. Methods. 4, 651-657 (2007).</li>
<li>Stitzel, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+epigenomic+analysis+of+primary+human+pancreatic+islets+provides+insights+into+type+2+diabetes+susceptibility+loci%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">Global epigenomic analysis of primary human pancreatic islets provides insights into type 2 diabetes susceptibility loci.</a> Cell Metab. 12, 443-455 (2010).</li>
<li>Bernstein, B. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+NIH+Roadmap+Epigenomics+Mapping+Consortium%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">The NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium.</a> Nat. Biotechnol. 28, 1045-1048 (2010).</li>
<li>Karolchik, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+UCSC+Table+Browser+data+retrieval+tool%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The UCSC Table Browser data retrieval tool.</a> Nucleic Acids Res. 32, 493-496 (2004).</li>
<li>Matys, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TRANSFAC%3A+transcriptional+regulation%2C+from+patterns+to+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">TRANSFAC: transcriptional regulation, from patterns to profiles.</a> Nucleic Acids Res. 31, 374-378 (2003).</li>
<li>Portales-Casamar, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((JASPAR+2010%3A+the+greatly+expanded+open-access+database+of+transcription+factor+binding+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">JASPAR 2010: the greatly expanded open-access database of transcription factor binding profiles.</a> Nucleic Acids Res. 38, D105-D110 (2010).</li>
</ol>

无利益冲突声明。

我们着手开发一种用于分析ChIPseq数据的模型，该模型能够同样有效地识别点状和弥散状的数据结构。迄今为止，富集区域（特别是弥散区域）的识别一直较为困难，而这些区域反映了对较大岛屿尺寸的先验预期。为解决这些问题，我们采用了隐马尔可夫模型（HMM）技术的最新进展，该技术相较于现有的启发式模型以及创新性较弱的HMM具有诸多优势。
我们的模型采用具有显式公式的贝叶斯框架。这一特点与其他隐马尔可夫模型（HMM）有本质区别，使我们能够通过简单计算直接获得后验均值，即各片段的预期读段密度，而无需依赖耗时且计算成本高昂的模拟方法（如马尔可夫链蒙特卡洛方法）。因此，我们的计算时间和内存需求显著降低。在使用配备双核、2.0 GHz 节点及 2 GB 64 位内存的高性能计算集群分析约 2300 万条 H3K27me3 读段或约 2100 万条 H3K36me3 读段时，BCP 完成全基因组分析耗时不到一小时，而其他方法则需数小时至数天。这种时间节省仅需 2 GB 的 modest 内存即可实现。
此外，我们的模型对每个片段的各种均值进行条件...

<table><tbody><tr><td>基于 Linux 的工作站</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

一种用于多种chipseq数据类型全基因组分析的新型贝叶斯变点算法

A Novel Bayesian Change-point Algorithm for Genome-wide Analysis of Diverse ChIPseq Data Types

ChIPseq 是一种广泛用于研究蛋白质-DNA 相互作用的技术。通过下一代测序对蛋白质结合的 DNA 进行测序，并将短序列读段比对到参考基因组，从而生成读段密度谱。富集区域表现为峰，其峰形通常因靶蛋白的不同而存在显著差异1。例如，转录因子通常以位点和序列特异性的方式结合，往往产生尖锐的峰；而组蛋白修饰则更为广泛，其特征是出现宽广、弥散的富集岛2。可靠地识别这些区域正是我们工作的重点。
用于分析ChIPseq数据的算法采用了多种方法，从启发式方法到3-5 到更严格的统计模型， 例如 隐马尔可夫模型（HMMs）6-8我们寻求一种解决方案，以最大限度地减少对难以定义的临时参数的依赖，这些参数往往会降低分辨率，并削弱工具的直观可用性。针对基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法，我们的目标是简化参数估计流程，并避免常被采用的简单有限状态分类。
此外，传统的ChIPseq数据分析需要将预期的读段密度分布特征归类为点状或弥散状，然后分别应用相应的分析工具。我们进一步旨在用一种更通用的单一模型取代上述两种独立模型，该模型能够有效应对各种类型的数据。
为实现这些目标，我们首先构建了一个统计框架，该框架利用隐马尔可夫模型（HMM）领域的前沿进展9，以自然的方式对ChIP-seq数据结构进行建模，且仅使用显式公式——这一创新对其性能优势至关重要。相较于启发式模型，我们的HMM通过贝叶斯模型容纳了无限隐状态。我们将该模型应用于识别读段密度中的合理变点，从而进一步定义富集区域的片段。分析结果表明，我们的贝叶斯变点（BCP）算法具有较低的计算复杂度，表现为运行时间缩短和内存占用减少。BCP算法在尖峰状峰（punctate peak）和弥散岛状区域（diffuse island）识别中均成功应用，具备稳健的准确性且所需用户自定义参数较少。这体现了该算法的多功能性和易用性。因此，我们认为该方法可便捷地应用于多种数据类型和广泛的终端用户，且结果易于进行比较与对照，使其成为一种有助于不同研究团队之间协作与验证的优秀ChIP-seq数据分析工具。本文中，我们通过将BCP应用于已有的转录因子10,11和表观遗传数据12，展示了其实际应用价值。

BCP 在识别组蛋白修饰数据中的广泛富集区域方面表现出色。作为参考，我们此前将我们的结果与现有工具 SICER3 的结果进行了比较，该工具已展现出较强的性能。为了充分展示 BCP 的优势，我们选择了一种已被深入研究的组蛋白修饰，以建立评估成功率的基础。基于此，我们分析了 H3K36me3，因其已被证实与活跃转录的基因体密切相关（图 1）。相比之下，H3K36me3 还被证明与抑制性标记 H3K27me3 呈互斥关系。我们进一步利用这些已知的关联关系，通过确定 BCP 所识别出的“岛区”与已知正相关和负相关区域的重叠比例，来展示其在识别准确性方面的优势。在此，我们通过更多高性能实例进一步证实 BCP 的优势。
我们先前的研究表明，BCP 检测出的富集岛尺寸（23.9 至 25.8 kb）明显大于 SICER 检测出的尺寸（2.7 至 10.7 kb）；较大的富集岛更符合 H3K36me3 富集区域通常呈广泛弥散型富集岛的传统预期 （PLoS Comp Bio, submi...

我们的贝叶斯变点（BCP）算法基于利用隐马尔可夫模型对变点建模的前沿进展，并将其应用于染色质免疫沉淀测序（ChIPseq）数据分析。BCP在宽峰和尖峰数据类型中均表现良好，尤其擅长准确识别弥散型组蛋白富集的稳定且可重复的区域。

一种用于多种ChIPseq数据类型全基因组分析的新型贝叶斯变点算法

ChIPseq 是一种广泛用于研究蛋白质-DNA 相互作用的技术。通过下一代测序对……进行测序，生成读长密度谱型。

以下实验的总体目标是利用染色质免疫沉淀测序数据中比对读段位置的密度，估算基因组范围内的后验平均读段密度。该目标通过预处理实现，即将比对后的ChIP-seq读段转换为分段密度谱，使相同数量的读段落入200个碱基对长度、互不重叠的分箱中。作为第二步，将具有相同密度的相邻区间合并为更大的区块，然后在所有相邻区块的背景下，使用带有前向和后向滤波器的贝叶斯模型，递归计算每个区块的后验均值密度。其中，区块的读段计数由泊松分布建模，其 theta 参数服从伽马先验分布，该先验分布具有 alpha 和 beta 参数。接下来，通过判断每个区块的后验均值密度估计是否超过输入对照背景密度的第90百分位数，来评估其显著性，从而生成最终的富集基因组片段结果。这些结果展示了从原始测序读段到后验均值读段密度估计，再到 BCP 分析过程中 ChIP-seq 数据中富集“岛屿”的逐步演变过程。此外，结果表明，BCP 的性能优于竞争对手工具 cer。与 CER 等现有方法相比，该技术的主要优势在于 BCP 采用了隐马尔可夫模型领域最新的 A 进展，因此相较于以往的启发式方法，能够更准确地刻画芯片数据解析中的细微差异。该方法有助于解决表观基因组学领域的关键问题，例如通过表征组蛋白修饰在全基因组范围内的富集模式，来揭示其生物学作用。尽管这种严谨的方法可为 ChIP-seq 数据分析提供深入见解，但其基本框架也可应用于其他高通量测序数据的分析，例如在双硫测序（bisulfite sequencing）数据中鉴定差异甲基化区域、在 RNA-Seq 数据中识别新的转录位点、拷贝数变异分析，或多种微阵列平铺（microarray tiling）数据的分析。对该方法的可视化演示对于清晰理解其方法学原理及其优势至关重要。而理论上的优势则内嵌于软件之中。此处演示的所有操作步骤均已整合到 BCP 软件包中的一个可执行程序中，该程序可在此视频中下载。文中描述了程序执行的步骤以指导软件运行。需要提供三个参数。一个包含来自芯片样品的唯一比对读段的文件，以及一个相应的输入对照读段文件，还需提供一个输出文件名，以准备用于BCP分析的输入文件。首先，使用首选的短读段比对软件将测序运行产生的短读段比对至相应的参考基因组。比对到的位置应转换为六列的浏览器可扩展数据（BED）格式，每条比对读段对应一行以制表符分隔的数据，标明比对到的染色体、起始位置、终止位置、读段名称、得分以及链方向。将芯片信号和输入图谱位置扩展至预设的片段长度。例如，DNA 经酶切或超声处理时所目标的片段大小，通常约为 200 个碱基对。随后，相邻区间内的片段计数将被合并汇总。默认情况下，bin 大小设置为估计的片段长度，即 200 个碱基对。在一组具有相同读段计数的 bin 中，任何可能的变点最有可能出现在最外侧的边界处。因此，在两个读段计数相同的 bin 之间的内部边界上出现变点的可能性极低。因此，将每条读段数相同的相邻区间归为一个区块。准备好输入文件后，只需输入屏幕底部显示的命令，即可调用BCP估计方法。每个区块的读段密度被建模为泊松分布，其均值参数theta服从伽马分布的混合分布，该混合分布具有alpha和beta参数，以及在任意区块处出现变点的先验概率。以这种方式对每个区块的边界进行P条件处理，实际上相当于构建了一个无限状态隐马尔可夫模型（HMM）。超参数α、β和P通过最大后验似然法进行估计。对于每个区块θ_T的贝叶斯估计，显式计算其在给定Y_T条件下的期望值；传统上常用于HMM的前向-后向滤波方法虽然更为常见，但计算耗时，此处被更具计算效率的有界复杂度混合近似方法所取代，用于估计后验均值θ̂_T。所得后验均值将被平滑为近似的分段常数轮廓，因此具有相同θ̂_T值的区块应进一步合并，并更新其边界坐标。BCP 使用每个区块的输入读段数量作为背景速率，并据此确定富集程度。通过一个简单的假设检验来判断染色质免疫沉淀位置在某个区块的平均密度是否超过某一显著性阈值。默认阈值为第90百分位数，在大多数情况下均适用。BCP 随后会将相邻的、后验均值密度区块中超过富集阈值的部分合并为一个区域，并在浏览器中报告合并后的坐标。可扩展数据格式 BCP 在识别组蛋白修饰数据中的广泛富集区域方面表现出色。此处，BCP 的结果与 cser 的结果进行了比较；cser 是一种现有工具，在本实验室此前研究 H3K36 三甲基化的工作中表现出较强的性能，但相较于 BCP，其识别出的富集区域（“岛”）尺寸明显更小。较大的岛状区域更符合传统的H3K36三甲基化富集区域广泛弥散的预期。然而，仅凭较大的岛状区域并不能单独说明准确性。因此，利用H3K36三甲基化岛状区域与活跃转录基因体的已知关联性，以及其与H3K27三甲基化岛状区域的互斥性，来评估BCP和CER的性能。与CER相比，BCP识别出更大的连续岛状区域，能更好地覆盖基因体，同时并未牺牲与H3K27三甲基化岛状区域重叠增加的程度。BCP 通过 H3K36 三甲基化岛与活性基因保持高度重叠，其边界与基因体紧密对齐，且不会增加与转录受抑制的基因间区域基因或带有 H3K27 三甲基化抑制标记的基因之间的假阳性重叠程度。在评估 BCP 岛段识别在两组重复数据集中的可重复性时，观察到 BCP 并不像竞争算法 CER 那样严重依赖测序深度。BCP 具有稳健性和可重复性的进一步证据来自对其他不同区域的分析，即使测序深度降低，仍能展现出一致的岛段边界。为充分展示 BCP 的广泛适用性，获取了多种组蛋白修饰数据，包括点状分布的 H3K27 乙酰化、H3K9 乙酰化和 H3K4 三甲基化，以及弥散分布的 H3K9 三甲基化，此外还包括 H3K27 三甲基化和 H3K36 三甲基化。这些数据集均采用 BCP 和 CER 的默认参数设置进行分析。在中心区域是PXDN基因上H3K36三甲基化的富集，标志着活跃的转录；在转录起始位点处，如预期般出现下降，同时还存在其他点状的活跃标志，包括H3K27乙酰化、H3K9乙酰化和H3K4三甲基化。PXDN基因下游紧邻的是由H3K27三甲基化富集标记的受抑制的基因间区域；而在相反侧的侧翼区域，则是一个被H3K27三甲基化标记的受抑制基因。再向外延伸一个区域。我们的沉默染色质表现为存在 H3K9 三甲基化富集，这似乎表明 SN TG2 和 MYT1L 的沉默，其稳定性可能高于 H3K27 三甲基化所介导的抑制作用。该区域涵盖了在 ChIPseek 分析组蛋白修饰时所遇到的大部分现象。它展示了 BCP 的动态特性如何同时识别出点状的乙酰化修饰和 H3K4 三甲基化标记，并区分大片连续的 H3K27 三甲基化和 H3K9 三甲基化抑制区域，以及 H3K36 三甲基化所标志的活跃转录区域。该算法的执行时间大约为30分钟，具体时长取决于读段数量和基因组特征结果。与其他方法通常所需的情况不同，本流程无需进行显著的优化步骤。利用BBCP可以研究染色质免疫沉淀的多种不同靶蛋白，包括各种组蛋白修饰以及DNA结合型转录因子，从而进一步探究表观基因组机制和基因调控相关的问题。观看本视频后，您应该能够充分理解如何在 ChIP-seq 数据分析中利用 BCP 来识别组蛋白弥散修饰标记的富集区域。

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Research

科研

JoVE Journal

Biology

生物学

一种新型的全基因组分析的贝叶斯变点算法的多元ChIPseq数据类型

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本视频展示了采用管中芯片形式的数字PCR在检测DNA样本中单核苷酸变异方面的应用价值。单个PCR反应被分配至多个反应腔室中，每个腔室相当于独立的PCR反应单元，通过检测目标扩增后在各腔室中产生的荧光信号，可计算出样本中变异等位基因的频率。...

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利用下一代测序技术检测循环肿瘤DNA中的稀有突变

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转录因子结合、转录、翻译及降解的实时分析以展示细胞激活过程中的全局事件

靶向二代测序是一种高效且经济的方法，正日益广泛应用于疾病研究和临床诊断。本文所述方案介绍了用于测序的复杂工作流程，以及用于识别致病遗传变异的生物信息学分析过程。...

靶向二代测序与生物信息学分析流程用于评估先天性疾病的遗传决定因素

下一代测序（NGS）是一种强大的基因组表征工具，但其应用受到该平台较高错误率（约0.5–2.0%）的限制。我们介绍了错误校正测序的方法，可消除NGS的错误率影响，检测到低至0.0001变异等位基因分数的突变。...

利用纠错型DNA和RNA测序进行稀有事件检测

鉴定参与复杂人类疾病的遗传变异有助于我们发现新的作用机制。本文展示了一种多重基因分型方法，可用于候选基因或基因通路分析，在低成本条件下实现高覆盖度，并适用于基于队列的研究。...

在多重基因分型与质谱技术下的临床队列研究中进行候选基因检测

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本方案介绍了在基于半导体的下一代测序平台上进行胚胎植入前非整倍体遗传学检测所需的全部实验室操作流程。本文详细阐述了全基因组扩增、DNA片段筛选、文库构建、模板制备及测序工作流程的各个步骤，并展示了代表性结果。...

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本研究描述了一种通过胰腺导管细胞系的RNA-seq分析，探究pH值改变对癌基因表达影响的实验方案。...

胰腺导管细胞系中pH改变条件下的癌基因表达分析

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