Name: Un bayesiano novela Cambio de punto Algoritmo para el Genoma en todo el análisis de diversos tipos de datos ChIPseq (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: Aprende a utilizar el algoritmo BCP para analizar datos ChIP-seq mediante modelos bayesianos y Hidden Markov Models. Esta técnica computacional identifica regiones de enriquecimiento de histonas con alta precisión en datos genómicos difusos y puntuales.

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STARR Premio de la Fundación (MQZ), NIH subvención ES017166 (MQZ), NSF subvención DMS0906593 (HX).

1. Preparación de los ficheros de entrada para el análisis de BCP <ol><li> Alinee el corto producido a partir de lecturas de secuenciación carreras (ChIP y bibliotecas de entrada) al genoma de referencia apropiado utilizar el software preferido corto alineación de lectura. Las ubicaciones mapeadas deben ser convertidos en los datos de la columna 6 extensibles navegador (BED) Formato 13 (UCSC genoma navegador, <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> ), una línea delimitada por tabuladores asignada por leer lo que indica el cromosoma asignada, la posición inicial (0-based), posición final (semiabierta), leer el nombre, la puntuación (opcional), y el capítulo. </li></ol> 2a. Difundir Leer perfiles: Chip Preprocesamiento Leer densidades para la detección de las Islas enriquecido en datos difusos <ol><li> Extender el chip y lugares de entrada asignada a una longitud de fragmento predeterminado, es decir. el tamaño de los fragmentos dirigidos durante la digestión enzimática o la sonicación de la ADN, generalmente de alrededor de 200 pb. Recuentos fragmento son entonces agregaciónTed en los contenedores adyacentes. De forma predeterminada, el tamaño de bin está en la longitud de los fragmentos de aproximadamente 200 pb. </li><li> Cualquier cambio de puntos posible en un conjunto de bandejas con idénticas recuentos de leer lo más probable caída en los límites más exteriores. Por consiguiente, es improbable que un punto de cambio se producirá a un límite interno entre dos compartimientos con los recuentos de leer los mismos. Así, bins grupo adyacente, con idéntico lecturas por bin, en un solo bloque, es decir. bedGraph formato 13. </li></ol> 2b. Leer puntiformes perfiles: Chip Preprocesamiento y archivos de entrada CAMA para la detección de picos en los datos puntiformes <ol><li> Aggregate superposición lee por ChIP hebra más y menos se lee por separado. La hebra específicos densidades de lectura debe formar un perfil bimodal de los picos de más y menos. Elija pares más / menos de los picos más enriquecidos y utilizar la distancia entre sus cumbres como una estimación de la longitud de los fragmentos de la biblioteca. </li><li> Cambie el chip y la entrada se lee la mitad del fragmento length al centro y volver a calcular la densidad de leer el signo más se movió y se fusionaron y se lee menos hebra. Este método para calcular la longitud de los fragmentos fue adoptado de Zhang, et al. 3. Posiciones con idénticos cargos de fusión deben agruparse en bloques, de forma similar al paso 2a.2. </li></ol> 3. Calcule el promedio de lectura de densidad posterior de cada bloque utilizando nuestro Aproximación BCMIX <ol><li> La densidad de lectura de cada bloque se modela como una distribución de Poisson, Pois (θ t), con un parámetro de seguimiento medio de una mezcla de distribuciones gamma, Γ (α, β), y una probabilidad previa de un punto de cambio que se produzca en cualquier límite de bloque de p. Acondicionamiento Pois (θ t) en G (α, β) efectivamente hace que el modelo HMM un estado infinito. Estimar la hiper-parámetros, α, β, y p, probabilidad posterior uso máximo. </li><li> Explícitamente calcular las estimaciones de Bayes paracada bloque, θ t, como E (θ t | γ Z). Vuelva a colocar el consumir más tradicional, pero el tiempo hacia adelante y hacia atrás filtros usados ​​a menudo en HMMs, con la aproximación Complejidad mezcla más eficiente computacionalmente Limita al estimar medias posteriores, θ c. Los medios resultantes posteriores será &quot;suavizada&quot; en un perfil aproximado constante a trozos para bloques con el mismo, θ c, debe seguir bloqueado junto con límite actualizado coordina. </li></ol> 4a. Difundir Leer perfiles: Proceso de Post-Medios posteriores en segmentos de Enriquecimiento difusa <ol><li> Usar el número de entrada de lecturas por cada nuevo bloque θ c como la tasa de fondo, Pois (λ a) y determinar el enriquecimiento usando una prueba de hipótesis simple en función de si la media posterior ChIP, θ c, supera cierto umbral δ. La 90 ª &lt;/ Sup&gt;-cuantil es la d por defecto y es apropiado en la mayoría de los casos. </li><li> Combinar adyacente θ c bloques que superen el enriquecimiento en una sola región y el informe de fusionar las coordenadas en formato cama simple. Alternativamente, se puede informar de la c θ para cada bloque en formato bedGraph para preservar los detalles de alta resolución de las estimaciones de la densidad de lectura. </li></ol> 4b. Punteada Leer perfiles: Proceso Post-Medios posteriores a los candidatos Peak <ol><li> Definir la tasa de fondo, Pois (λ a), como el promedio de todos los recuentos de lectura (γ 2) e identifique todos los bloques que superen el umbral, d. Desde los picos puntiformes se espera que sea más enriquecido sustancialmente, la δ predeterminado se establece en el 99 th-cuantil de Pois (λ a). </li><li> Ajuste el bloque con la máxima c θ como la cumbre de pico candidato y bloques contiguos de acompañamiento que comparten una similar den lecturadensidad (± 1 leer contar para permitir la variación leve). Esta región contiguo se define como un sitio de unión candidato. </li><li> Calcular λ 2 como los recuentos promedio de lectura en el sitio de unión candidato chip y prueba de hipótesis frente a esta situación de entrada fueron la hipótesis nula H 0, es que λ ≥ λ 1 2 y rechazar H 0 Basado en un umbral de p-valor. Picos de salida candidatos en formato cama. </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>
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<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>
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<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>

No hay conflictos de interés declarado.

Nos propusimos desarrollar un modelo para el análisis de datos ChIPseq que pudieran identificar tanto las estructuras de datos y puntiforme difusa igual de bien. Hasta ahora, las regiones de enriquecimiento, en particular las regiones difusas, que reflejan la expectativa de presuponía tamaño de la isla grande, han sido difíciles de identificar. Para hacer frente a estos problemas, hemos utilizado los avances más recientes en la tecnología HMM, que poseen muchas ventajas sobre los modelos heurísticos existentes y HMM men...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nombre del reactivo </td><td> Empresa </td><td> Número de catálogo </td><td> Comentarios (opcional) </td></tr><tr><td> Linux estación de trabajo basada </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

un bayesiano novela cambio de punto algoritmo para el genoma en todo el análisis de diversos tipos de datos chipseq

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

ChIPseq es una técnica ampliamente utilizada para investigar las interacciones proteína-DNA. Leer los perfiles de densidad se han generado mediante el uso de la siguiente secuencia de ADN unido a proteína y la alineación de la corto lee a un genoma de referencia. Zonas enriquecidas se revelan como los picos, que a menudo difieren dramáticamente en forma, dependiendo de la proteína diana 1. Por ejemplo, los factores de transcripción a menudo se unen en un sitio-específico y secuencia-manera y tienden a producir picos puntiformes, mientras que las modificaciones de histonas son más penetrante y se caracterizan por islas grandes difusas de enriquecimiento 2. Forma fiable la identificación de estas regiones fue el tema central de nuestro trabajo. Los algoritmos para el análisis de datos ChIPseq han empleado diversos métodos heurísticos, de 3-5 para más modelos estadísticos rigurosos, por ejemplo, Modelos Ocultos de Markov (HMMs) 6-8. Se buscó una solución que minimiza la necesidad de la difícil de definir, ad hoc parámetros que a menudocomprometer resolución y disminuir la utilización intuitiva de la herramienta. Con respecto a los métodos basados ​​en HMM, se intentó limitar los procedimientos de estimación de parámetros y clasificaciones simples de estados finitos que se utilizan con frecuencia. Además, convencional ChIPseq análisis de datos implica la clasificación de la espera leer perfiles de densidad, ya sea como puntiforme o difusa seguido de la posterior aplicación de la herramienta adecuada. Tenemos además el objetivo de sustituir la necesidad de estos dos modelos distintos con un solo modelo, más versátil, que hábilmente puede abordar todo el espectro de tipos de datos. Para cumplir con estos objetivos, primero construyó un marco estadístico que, naturalmente, modelados ChIPseq estructuras de datos utilizando un avance de vanguardia en HMMs 9, que utiliza solamente fórmulas explícitas-una innovación crucial para las ventajas de rendimiento. A continuación, los modelos heurísticos más sofisticados, nuestro HMM acomoda infinitos estados ocultos a través de unModelo bayesiano. Lo aplicamos a la identificación de los puntos razonables cambio en la densidad de leer, que además definir los segmentos de enriquecimiento. Nuestro análisis reveló cómo nuestra Cambio Bayesiano Point (BCP) algoritmo tenía una complejidad computacional reducido evidenciado por un tiempo de ejecución abreviada y consumo de memoria. El algoritmo de BCP se aplicó con éxito tanto pico puntiforme y la identificación de islas difusa con precisión robusta y limitados parámetros definidos por el usuario. Esto se ilustra tanto su versatilidad y facilidad de uso. Por lo tanto, creemos que se puede implementar fácilmente a través de amplias gamas de tipos de datos y los usuarios finales de una manera que es fácil de comparar y contrastar, por lo que es una gran herramienta para ChIPseq análisis de datos que pueden ayudar en la colaboración y la corroboración entre grupos de investigación. Aquí, se demuestra la aplicación de BCP a factor de transcripción existente 10,11 y datos epigenéticos 12 para ilustrar su utilidad.

BCP supera a la identificación de las regiones del enriquecimiento general en los datos de modificación de histonas. Como punto de referencia, que previamente han comparado nuestros resultados con los de SICER 3, una herramienta existente que ha demostrado buenos resultados. Para ilustrar mejor las ventajas del BCP, se analizó una modificación de las histonas que había sido bien estudiada para establecer una base para la evaluación de las tasas de éxito. Con esto en mente, a continuación, analizar H3K36me3, y...

Nuestro punto de cambio bayesiano (BCP) algoritmo se basa en los avances del estado de la técnica de modelado en los puntos de cambio a través de modelos ocultos de Markov y los aplica a la cromatina immunoprecipitation secuenciación (ChIPseq) el análisis de datos. BCP funciona bien en ambos tipos de datos amplios y punteada, pero sobresale en la identificación precisa de las islas robustas, reproducibles de enriquecimiento histona difusa.

Un bayesiano novela Cambio de punto Algoritmo para el Genoma en todo el análisis de diversos tipos de datos ChIPseq

La ChIP-seq es una técnica ampliamente utilizada para investigar las interacciones proteína-ADN. Los perfiles de densidad de lectura se generan mediante la secuenciación de nueva generación de...

El objetivo general del siguiente experimento consiste en utilizar la densidad de las posiciones de lecturas mapeadas provenientes de datos de secuenciación de inmunoprecipitación de cromatina (ChIP-seq) para estimar la densidad media posterior de lecturas a lo largo del genoma. Esto se logra mediante un preprocesamiento que convierte las lecturas de ChIP-seq mapeadas en perfiles de densidad segmentados, con el mismo número de lecturas distribuidas dentro de ventanas no solapadas de 200 pares de bases.Como segundo paso, los contenedores adyacentes con la misma densidad se fusionan en un bloque más grande; luego, las densidades medias posteriores de cada bloque se calculan recursivamente dentro del contexto de todos los bloques circundantes mediante un modelo bayesiano con filtros hacia adelante y hacia atrás. En este modelo, el recuento de lecturas para un bloque se describe mediante una distribución de Poisson con un parámetro theta que sigue una distribución previa gamma con parámetros alfa y beta. A continuación, se evalúa la significancia de las estimaciones de densidad media posterior de cada bloque según si superan o no el cuantil 90 con respecto a la densidad de fondo del control de entrada, con el fin de generar los segmentos genómicos enriquecidos finales. Se obtienen resultados que ilustran la progresión desde las lecturas secuenciadas en bruto hasta las estimaciones de densidad media posterior de lecturas, y finalmente las islas enriquecidas en datos de ChIP-seq durante el análisis BCP.Además, los resultados muestran que BCP supera a una herramienta competidora, cer. La principal ventaja de esta técnica frente a métodos existentes como CER es que BCP utiliza los avances más recientes en modelos de marcadores ocultos, por lo que caracteriza mejor los matices del análisis de datos chipsy que los métodos heurísticos anteriores. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la epigenómica, como el papel de las modificaciones de histonas mediante la caracterización de sus patrones de enriquecimiento a nivel del genoma completo.Aunque este método meticuloso puede ofrecer información sobre el análisis de datos de ChIP-seq, el marco básico también puede aplicarse al análisis de otros datos de secuenciación de nueva generación, como la identificación de regiones diferencialmente metiladas en datos de secuenciación bis Sufi, loci transcripcionales novedosos en RNA-Seq, variaciones en el número de copias o cualquier tipo de datos de microarreglos por tiling. La demostración visual de este método es fundamental para comprender claramente la metodología y sus ventajas. Las ventajas teóricas se encuentran ocultas dentro del software.Todos los pasos del procedimiento mostrados aquí se han empaquetado en un único ejecutable dentro del paquete de software BCP, que está disponible para su descarga en este video. Se describen los pasos ejecutados por el programa para ejecutar el software. Se requieren tres parámetros.Un archivo que contiene lecturas con mapeo único provenientes de una muestra de chip y un archivo similar para las lecturas de control de entrada, así como un nombre de archivo de salida para preparar los archivos de entrada para el análisis BCP. Primero, alinee las lecturas cortas generadas a partir de corridas de secuenciación con el genoma de referencia apropiado utilizando el software preferido para el alineamiento de lecturas cortas. Las ubicaciones mapeadas deben convertirse al formato de datos extensible del navegador, o BED, de seis columnas, con una línea separada por tabulaciones por cada lectura mapeada que indique el cromosoma mapeado, la posición inicial, la posición final, el nombre de la lectura, la puntuación y la cadena.Extienda las ubicaciones del chip y del mapa de entrada a una longitud de fragmento predeterminada. Por ejemplo, el tamaño de fragmento objetivo durante la digestión enzimática o la sonicación del ADN, generalmente alrededor de 200 pares de bases. Luego, las cuentas de fragmentos se agrupan en intervalos adyacentes.Por defecto, el tamaño del bin se establece en la longitud estimada del fragmento de 200 pares de bases. Cualquier punto de cambio posible en un conjunto de bins con recuentos de lecturas idénticos probablemente caerá en los límites más externos. Por consiguiente, es improbable que un punto de cambio ocurra en un límite interno entre dos bins con los mismos recuentos de lecturas.Por lo tanto, agrupe los contenedores adyacentes con lecturas idénticas por contenedor en un solo bloque. Después de preparar los archivos de entrada, invoque la estimación BCP simplemente escribiendo el comando que se muestra en la parte inferior de la pantalla. La densidad de lecturas de cada bloque se modela mediante una distribución de Poisson con un parámetro medio theta, siguiendo una mezcla de distribuciones gamma con parámetros alfa y beta, y una probabilidad previa de que ocurra un punto de cambio en cualquier bloque.El límite de P que condiciona cada bloque de esta manera representa efectivamente un modelo oculto de Markov de estado infinito, o HMM. Los hiperparámetros alfa, beta y P se estiman utilizando la verosimilitud máxima a posteriori. Las estimaciones bayesianas se calculan explícitamente para cada bloque theta sub T como la esperanza de theta sub T dado y sub T. Los filtros hacia adelante y hacia atrás más tradicionales, aunque más lentos, comúnmente utilizados en HMS, se sustituyen por una aproximación de mezcla de complejidad acotada, más eficiente computacionalmente, para estimar las medias a posteriori theta sombrero sub T. Las medias a posteriori resultantes se suavizarán en un perfil aproximadamente constante por tramos, por lo que los bloques con theta sombrero sub T idénticos deben agruparse aún más, con coordenadas de límite actualizadas.BCP utiliza el número de lecturas de entrada por bloque como tasa de fondo y determina el enriquecimiento. Mediante una prueba de hipótesis simple basada en si la densidad media de la posición de la chip para un bloque supera cierto umbral de significancia. El percentil 90 es el umbral predeterminado y es apropiado en la mayoría de los casos.BCP luego combina bloques adyacentes de densidad media posterior que superan el enriquecimiento en una sola región e informa las coordenadas fusionadas en el navegador. El formato de datos extensible BCP destaca en la identificación de regiones de enriquecimiento amplio en datos de modificaciones histónicas. Aquí, se comparan los resultados de BCP con los de cser, una herramienta existente que ha demostrado un buen desempeño; trabajos previos de este laboratorio sobre la trimetilación de H tres K 36 mostraron una tendencia hacia tamaños de isla mucho mayores en BCP que en cer.Las islas más grandes están más en consonancia con la expectativa convencional de islas amplias y difusas de enriquecimiento por trimetilación de H tres K 36. Las islas más grandes por sí solas no indican precisión. Por lo tanto, se utilizó la asociación conocida entre las islas de trimetilación de H tres K 36 con los cuerpos de genes activamente transcritos, así como su exclusión mutua con las islas de trimetilación de H tres K 27, para evaluar el rendimiento de BCP y CER en comparación con CER. BCP identificó islas contiguas más grandes que representan mejor los cuerpos de los genes sin sacrificar un mayor solapamiento con las islas de trimetilación de H tres K 27.BCP mantiene la alta superposición de genes activos mediante islas de trimetilación de H tres K 36, con límites estrechamente alineados a los cuerpos génicos, sin aumentar el grado de superposición falsa positiva con genes del espacio intergénico que presentan transcripción represiva o la marca represiva de TRIMETILACIÓN de H tres K 27. Al evaluar la reproducibilidad de las llamadas de islas de BCP en dos conjuntos de datos replicados, se observó que BCP no presentaba una fuerte dependencia de la profundidad de cobertura de lecturas, a diferencia del algoritmo competidor cser. Pruebas adicionales de la robustez y reproducibilidad de BCP se obtuvieron al examinar regiones distintas adicionales, demostrando límites de islas consistentes a pesar de la reducida profundidad de cobertura. Para demostrar completamente la versatilidad de BCP, se obtuvo un amplio espectro de datos de modificaciones histónicas, incluyendo las marcas puntuales de acetilación de H tres K 27, acetilación de H tres K nueve y trimetilación de H tres K cuatro, y la marca difusa de trimetilación de H tres K nueve, además de la trimetilación de H tres K 27 y la trimetilación de H tres K 36. Estos conjuntos de datos se analizaron utilizando configuraciones de parámetros predeterminadas tanto para BCP como para cser.En el centro se encuentra el enriquecimiento de la trimetilación de H3K36 en el gen PXDN, que marca la transcripción activa, cayendo como se espera en el sitio de inicio de la transcripción, los cuales son marcas activas puntuales adicionales: acetilación de H3K27, acetilación de H3K9 y trimetilación de H3K4. Justo aguas abajo de PXDN se halla una región intergénica represora marcada por el enriquecimiento de trimetilación de H3K27; en el flanco opuesto se encuentra un gen represor marcado por TRIMETILACIÓN de H3K27. Avanzando un paso más hacia afuera.Nuestro cromatina silenciado, indicado por la presencia de enriquecimiento de trimetilación de H tres K nueve, que parece indicar el silenciamiento de SN TG dos y MYT uno L, quizás de una manera menos transitoria que la represión por trimetilación de H tres K 27. Esta región abarca la mayoría de los fenómenos encontrados en ChIPseek de modificaciones histónicas. Ilustra cómo la naturaleza dinámica de BCP puede identificar tanto marcas puntuales de acetilación como de trimetilación de H tres K cuatro, al mismo tiempo que distingue grandes islas contiguas de represión por trimetilación de H tres K 27 y trimetidación de H tres K nueve, así como la transcripción activa por trimetilación de H tres K 36.Este algoritmo puede realizarse aproximadamente en 30 minutos, dependiendo del número de lecturas y del resultado de las firmas del genoma. No se requiere ninguna optimización significativa, como suele ser necesario con otros métodos, tras seguir este procedimiento. Muchas proteínas diana diferentes de la inmunoprecipitación de cromatina pueden estudiarse utilizando BBCP, incluyendo diversas modificaciones de histonas, así como factores de transcripción que se unen al ADN, para responder preguntas adicionales sobre los mecanismos epigenómicos y la regulación génica.Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo se utiliza BCP para identificar regiones accesibles para marcas difusas de histonas en el análisis de datos de chipsy.

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