Name: 다양한 ChIPseq 데이터 유형의 게놈 차원의 분석을위한 소설 베이지안 변경 - 포인트 알고리즘 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: 배우세요 ChIP-seq 데이터 분석을 위한 베이지안 변경-포인트(BCP) 알고리즘을 활용하여 히스톤 풍부 영역을 정확히 식별하는 방법을 익히세요. Hidden Markov Models을 사용하여 게놈 차원의 후밀도를 추정합니다.

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스타 기초 상 (MQZ), NIH 보조금 ES017166 (MQZ), NSF 부여 DMS0906593 (HX).

1. BCP 분석을위한 입력 파일 준비 <ol><li> 선호하는 짧은 읽기 정렬 소프트웨어를 사용하여 적절한 참조 게놈에 점을 (칩 및 입력 라이브러리) 시퀀스에서 생산 읽고 짧은 맞 춥니 다. 매핑 된 위치는 6 열 브라우저 확장 데이터 (침대) 형식 13 (UCSC 게놈 브라우저로 변환해야 <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> 위치를 시작), 매핑 당 탭으로 구분 된 라인 읽기 매핑 된 염색체를 나타내는 (0 기반), 최종 위치 (반 개방)는, 이름, 점수 (선택 사항) 및 가닥을 읽어보십시오. </li></ol> 2A. 프로필을 읽어 무마 : 전처리 칩은 무마 데이터의 풍부한 섬의 검색에 대한 밀도를 읽고 <ol><li> 소정의 조각의 길이, 즉,에 칩과 입력 매핑 된 위치를 확장합니다. 조각의 크기는 일반적으로 200 BP 주위에, DNA의 효소 분해 또는 sonication 동안 대상. 조각 카운트는 aggrega 아르인접 용기에 테드. 기본적으로 빈의 크기는 200 BP의 예상 조각의 길이로 설정됩니다. </li><li> 모든 변경 가능성 포인트 동일한 읽을 수가있는 용기의 집합에 의지 바깥 쪽 가장 경계에서 가능성이 가장 높은 가을. 따라서, 그 변화 지점이 동일한 읽기 카운트 두 개의 용기 사이의 내부 경계에서 발생하는 것으로 황당한입니다. 따라서 동일한있는 그룹 옆에 쓰레기통이 하나의 블록, 즉에, 빈 당 읽습니다. bedGraph 형식 13. </li></ol> 2B. 작은 반점이있는 읽기 프로필 : 작은 반점이있는 데이터의 봉우리의 탐지를위한 전처리 칩 및 입력 침대 파일 <ol><li> 중복 집계가 플러스 (+) 및 마이너스 스트랜드 칩을 개별적으로 읽기에 대한 읽습니다. 스트랜드 특정 읽기 밀도가 플러스 (+) 및 마이너스 봉우리의 bimodal 프로파일을 구성해야합니다. 가장 풍부한 봉우리 플러스 / 마이너스 쌍을 선택하고 라이브러리 조각의 길이에 대한 견적 그들의 정상 사이의 거리를 사용합니다. </li><li> 칩을 이동하고 입력은 반 조각 르를 읽고이동 및 통합 플러스 (+) 및 마이너스 가닥은 읽기의 읽기 밀도 센터와 계산에 ngth. 조각 길이를 계산하는이 방법론은 장, 외. 3에서 채택되었습니다. 동일한 병합 카운트가있는 위치는 2a.2 단계와 유사한 블록으로 그룹화해야합니다. </li></ol> 3. 추정 뒤 우리 BCMIX의 근사값을 사용하여 각 블록의 밀도를 읽고 의미 <ol><li> 각 블록의 읽기 밀도는 감마 분포의 혼합에 따라 평균 매개 변수, Γ (α, β)와 (θ t) 관심, 푸 아송 분포로 모델링하고, 변화 포인트의 사전 확률은 블록 경계에서 발생 P의. G에 관심 컨디셔닝 (θ t) (α, β)는 효과적으로 모델에게 무한 상태 HMM을 렌더링합니다. 최대 뒤쪽 가능성을 사용하여 하이퍼 매개 변수 α, β, 및 P를 추정합니다. </li><li> 명시 적으로에 대한 Bayes 견적을 계산각 블록, θ t 등 E (θ t | γ Z). 앞으로 더 많은 전통적인하지만 시간이 소요되는 교체 및 뒤로 더 계산 효율적으로 경계 복잡성 혼합 근사치로 자주 HMMs에 사용되는 필터는, 뒤쪽 수단을 추정하기 위해, θ 다. 그 결과 후부 수단 동일, θ C와 블록 추가 업데이트 경계 조정과 함께 차단해야하므로 대략 piecewise 상수의 프로필에 &quot;부드럽게&quot;입니다. </li></ol> 4A. 확산 농축의 세그먼트로 포스트 프로세스 뒤쪽 방식 : 프로필을 읽어 확산 <ol><li> 입력의 수 (λ) 관심, 배경 속도로 각각의 새로운 θ C 블록 당 읽고를 사용하여 칩 뒤쪽 뜻은, θ C, 일부 임계 값 δ를 초과하는지 여부에 따라 간단한 가설 테스트를 사용하여 농축을 결정합니다. 90 일 &lt;/&gt; - quantile 기본 D이며, 대부분의 경우에 적합합니다 논의하게 될 것입니다. </li><li> 병합 인접 θ C 단일 지역과 보고서는 간단한 침대 형식의 좌표를 병합로 농축을 초과 블록 떨어져 있습니다. 또한, 하나는 읽기 밀도 추정의 고해상도 정보를 보존 bedGraph 형식의 각 블록에 대한 θ C를 신고 할 수 있습니다. </li></ol> 지하 4 층. 피크 후보로 포스트 프로세스 뒤쪽 방식 : 작은 반점이있는이 프로필을 읽어 <ol><li> 모두 읽은 횟수의 평균 (γ 2)로 (λ) 관심, 배경 속도를 정의하고 임계 값, D를 초과하는 모든 블록을 식별합니다. 작은 반점이있는 봉우리가 더 실질적으로 풍부 할 것으로 예상되기 때문에, 기본 δ는 관심의 99 일 - quantile (λ)로 설정되어 있습니다. </li><li> 후보 피크 정상 회담으로 최대 θ C로 블록을 설정하고 비슷한 읽기 서재를 공유 측면을 노릴 블록을 인접sity (± 1 작은 변화 할 수 있도록하기 위해 계산 읽어). 이 adjoined 지역은 후보 구속력 사이트로 정의됩니다. </li><li> 칩 후보 구속력 사이트 및 가설 테스트의 평균 읽기 횟수로 λ 2 계산이 대 입력 배경 null이 가설이었다, H 0, 그건 λ 한 P-값이 임계 값에 따라 ≥ λ 2, H 0을 거부합니다. 침대 형식으로 출력 후보 봉우리. </li></ol>

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</ol>

관심 없음 충돌이 선언 없습니다.

우리는 동일하게 모두 작은 반점이있는 및 확산 데이터 구조를 식별 할 수 ChIPseq 데이터를 분석하기위한 모델을 개발하기 시작했다. 지금까지 농축의 지역, 대형 섬 크기의 presupposed 기대를 반영 특히 확산 지역, 식별하기 어려운되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 기존의 경험적 모델과 적은 혁신적인 HMMs 이상의 많은 장점을 가지고 HMM 기술의 가장 최근의 진보를 활용. 우리 모델은 명시 적으로 수식 베이지안 프레임 워크를 사용합니다. 이가 우리가 뒤쪽 수단을 계산 할 수 있다는 점에서 다른 HMMs에서 중요한 구별이며, 오히려 이러한 마르코프 체인 몬테 카를로 방법으로 많은 시간과 계산 비용이 많이 드는 시뮬레이션에 의존하지 않고 간단한 계산으로, 각 세그먼트의 밀도를 읽을 예정. 따라서, 우리의 계산 시간 및 메모리 요구 사항은 크게 감소된다. 고성능 컴퓨팅 클러스터 무선을 사용하여일 듀얼 코어, 분석하는 64 비트 메모리 2GB의와 2.0 ...

다양한 chipseq 데이터 유형의 게놈 차원의 분석을위한 소설 베이지안 변경 - 포인트 알고리즘

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

ChIPseq은 단백질 DNA의 상호 작용을 조사에 널리 사용되는 기술이다. 읽기 밀도 프로파일은 단백질 바인딩 된 DNA의 차세대 시퀀싱을 사용하고 참조 게놈을 읽어 짧은 정렬에 의해 생성됩니다. 강화 지역은 종종 대상 단백질 하나에 따라, 모양에 크게 차이가 봉우리로 공개되어 있습니다. 예를 들어, 전사 인자는 종종 사이트 및 시퀀스 특정 방식으로 바인딩하고 히스톤 수정이 더 퍼질 수 있으며 농축 2 확장, 확산 섬을 특징으로하는 동안, 작은 반점이있는 봉우리를 생산하는 경향이 있습니다. 안정적으로이 지역을 식별하는 것은 우리의 일의 초점이었다. ChIPseq 데이터를 분석 알고리즘은 휴리스틱 3-5에서 더 엄격한 통계 모델에 대한 다양한 방법론, 예를 들어 숨겨진 마르코프 모델 (HMMs) 6-8을 고용하고 있습니다. 우리는 어려운 - 투 - 정의, 특별 매개 변수 그렇게 자주의 필요성을 최소화 솔루션을 추구해상도를 손상시키고 도구의 직관적 인 사용성을 줄일. HMM 기반의 방법과 관련하여, 우리는 매개 변수 추정 절차 및 자주 이용되는 단순한, 유한 상태 분류를 절감 할 목적으로. 또한, 기존의 ChIPseq 데이터 분석의 범주를 포함하여 해당 도구의 후속 응용 프로그램에 의해 다음에 작은 반점이있는 또는 확산 중 하나로 밀도 프로파일을 읽어 예상. 우리는 더 유능하게 데이터 유형의 전체 스펙트럼을 해결 할 수있는 하나의 더 다양한 모델과 함께 두 개의 모델에 대한 필요성을 대체 할 목적으로. 이러한 목표를 달성하기 위해, 우리는 먼저 통계 프레임 워크를 구축 만 명시 적으로 활용 HMMs 9 최첨단 사전, 수식을 성능의 이점에 중요한 혁신을 사용하여 자연스럽게 모델 ChIPseq 데이터 구조. 보다 정교한 그리고 경험적 모델, 우리 HMM는 무한을 통해 숨겨진 상태를 수용베이스 모델입니다. 우리는 더 농축의 세그먼트를 정의 읽어 밀도에 적절한 변경 사항을 식별에 적용. 우리의 분석은 우리의 베이지안 변경 포인트 (BCP) 알고리즘은 감소 계산 복잡성-입증 요약 실행 시간과 메모리 사용량에 의해를 가지고 방법을 공개했다. BCP 알고리즘이 성공적으로 강력한 정확성과 제한된 사용자 정의 매개 변수 작은 반점이있는 산봉우리와 확산 섬 식별에 모두 적용되었습니다. 이 도시의 다양한 기능과 사용의 용이성 모두. 따라서, 우리는이 그것을 연구 그룹 간의 협력과 확증에 도움이 수 ChIPseq 데이터 분석을위한 훌륭한 도구 만들기, 쉽게 비교하고 대조하는 방법으로 데이터 유형 및 최종 사용자의 광범위한 범위에 걸쳐 쉽게 구현 될 수있다 생각합니다. 여기, 우리는 유용성을 설명하기 위해 기존의 전사 인자 10,11 및 epigenetic 데이터를 12 BCP의 응용 프로그램을 보여줍니다.

BCP는 히스톤 수정 데이터에 광범위 농축의 영역을 식별에 탁월한. 참조 점으로서, 우리는 이전에 SICER 3, 강력한 성능을 입증 기존 도구의 사람들에게 우리의 결과를 비교했다. 가장 BCP의 장점을 설명하기 위해, 우리는 잘 성공 속도를 평가하기위한 기반을 구축하기 위해 연구 된 히스톤 수정을 살펴 보았다. 이 적극적으로 베꼈 유전자기구 (그림 1)과 강력하게 연관 게재 된 이후이를 염두에두고, 우리는 다음 H3K36me3를 분석했다. 반면, H3K36me3도 H3K27me3 억압 마르크를 상호 배타적으로 표시 하였다. 우리는 더 효과 상관 관계 및 안티 상관 관계에 알려진 협회와 disassociations과 중복의 비율을 결정하여 섬의 통화의 정확성에 BCP의 성능 이점을 설명하기 위해이 알려진 관계를 활용. 여기, 우리는 더 추가 예제를 사용하여 BCP의 장점을 입증 할높은 성능. H3K36me3 농축의 광범위한 확...

우리 베이지안 변경 포인트 (BCP)이 알고리즘은 숨겨진 마르코프 모델을 통해 모델링 변화 포인트의 최신 발전을 토대로와 염색질 immunoprecipitation 시퀀싱 (ChIPseq) 데이터 분석에 적용됩니다. BCP는 광범위하고 작은 반점이있는 두 데이터 유형에서 잘 수행하지만, 정확하게 확산 히스톤 농축의 강력한 재현 섬을 식별하는 탁월한.

다양한 ChIPseq 데이터 유형의 게놈 차원의 분석을위한 소설 베이지안 변경 - 포인트 알고리즘

ChIP-seq은 단백질-DNA 상호작용을 조사하기 위해 널리 사용되는 기술입니다. 리드 밀도 프로파일은 ...의 차세대 시퀀싱을 통해 생성됩니다.

다음 실험의 전반적인 목표는 크로마틴 면역침전 시퀀싱 데이터의 매핑된 리드 위치 밀도를 활용하여 게놈 전체의 사후 평균 리드 밀도를 추정하는 것입니다. 이는 전처리 과정을 통해 달성됩니다. 매핑된 ChIP-seq 리드는 200 base pair의 비중복 빈(bin) 내에 동일한 수의 리드가 포함되도록 블록화된 밀도 프로파일로 변환됩니다.두 번째 단계로 밀도가 동일한 인접 빈(bin)들을 더 큰 블록으로 병합하며, 전방 및 후방 필터가 포함된 베이지안 모델을 사용하여 모든 주변 블록의 맥락 내에서 각 블록의 사후 평균 밀도를 재귀적으로 계산합니다. 이때 블록의 리드 수는 alpha 및 beta 매개변수를 갖는 감마 사전 분포를 따르는 theta 매개변수의 포아송 분포로 모델링됩니다. 다음으로, 최종 농축 게놈 세그먼트 결과를 생성하기 위해 각 블록의 사후 평균 밀도 추정치가 입력 대조군 배경 밀도에 대한 90번째 분위수를 초과하는지 여부를 기준으로 유의성을 평가합니다. 이를 통해 BCP 분석 중 ChIP-seq 데이터에서 raw 시퀀싱 리드부터 사후 평균 리드 밀도 추정치, 그리고 최종적으로 농축된 아일랜드(island)에 이르기까지의 진행 과정을 보여주는 결과가 도출됩니다.또한, 결과에 따르면 BCP는 경쟁 도구인 cer보다 우수한 성능을 보입니다. CER과 같은 기존 방법 대비 이 기술의 주요 장점은 BCP가 은닉 마커 모델의 최신 A 발전 사항을 활용했다는 점이며, 따라서 이전의 휴리스틱 방법들보다 chipsy 데이터 분석의 미세한 차이를 더 잘 특성화합니다. 이 방법은 게놈 전반의 농축 패턴을 특성화함으로써 histo 변형의 역할과 같은 후성유전학 분야의 핵심 질문들을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.본 환자 방법론은 ChIP-seq 데이터 분석에 대한 통찰을 제공할 수 있지만, 이 기본 프레임워크는 bisulfite 시퀀싱 데이터에서의 차등 메틸화 영역 식별, RNA-Seq에서의 새로운 전사 궤적, 복제수 변이 또는 수많은 마이크로어레이 타일링 데이터와 같은 다른 차세대 시퀀싱 데이터 분석에도 적용될 수 있습니다. 이 방법의 시각적 시연은 방법론과 그 장점을 명확하게 이해하는 데 매우 중요합니다. 이론적인 장점들은 소프트웨어 내에 구현되어 있습니다.여기에서 시연된 모든 절차 단계는 BCP 소프트웨어 패키지의 단일 실행 파일로 패키징되었으며, 이 비디오에서 다운로드할 수 있습니다. 소프트웨어를 실행하기

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다음-세대 시퀀싱과 생물 정보학 파이프라인 헌법 질병의 유전 결정 요인 평가 대상

차세대 시퀀싱 (NGS) 플랫폼 (~0.5–2.0%)의 높은 오류 속도 의해 제한 되는 genomic 특성 분석을 위한 강력한 도구입니다. NGS 오류율을 제거 하 고 변형 대립 유전자 분수 0.0001 희귀에서 변이 감지 수 있는 오류 수정 시퀀싱의 우리의 방법을 설명 합니다.

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췌장 관 세포주에서 pH 변화를 이용한 종양유전자 발현 분석

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