Name: A Novel Bayesiaanse Change-point algoritme voor Genoom-brede analyse van diverse ChIPseq Data Types (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: Leer het Bayesiaanse Change Point algoritme voor ChIP-seq data-analyse met Hidden Markov Models. Deze methode identificeert nauwkeurig histoon-verrijkte regio's in genoom-brede studies.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

STARR Foundation Award (MQZ), NIH subsidie ​​ES017166 (MQZ), NSF subsidie ​​DMS0906593 (HX).

1. Voorbereiden invoerbestanden voor BCP Analyse <ol><li> Lijn de korte leest uit sequencing runs (chip en ingang bibliotheken) naar de juiste referentie-genoom met behulp van de gewenste korte lezen uitlijning software. De in kaart gebrachte locaties dienen te worden omgezet in de 6 kolom browser uitbreidbaar gegevens (BED) formaat 13 (UCSC genoom browser, <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> ), een door tabs gescheiden regel per toegewezen lezen aanduiding van de in kaart gebrachte chromosoom, start positie (0-based), eindstand (half-open), lees de naam, score (optioneel) en streng. </li></ol> 2a. Diffuse Lees Profielen: Preprocessing ChIP Lees dichtheden voor de detectie van verrijkte Eilanden in Diffuus gegevens <ol><li> Verleng de chip en ingang toegewezen locaties om een vooraf bepaalde fragment lengte, dat wil zeggen. de fragmentgrootte gericht tijdens enzymdigestie of sonicatie van DNA, gewoonlijk ongeveer 200 bp. Fragment tellingen zijn dan aggregatieniveauted in aangrenzende bakken. Standaard is bin grootte ingesteld op de geschatte fragment lengte van 200 bp. </li><li> Iedere wijziging-punten in een reeks bins met identieke lezen tellingen waarschijnlijk zullen dalen op de buitenste grenzen. Daarom is het onwaarschijnlijk dat een wisselpunt optreedt bij een inwendige grens tussen twee bakken met dezelfde lees telt. Dus, groep aangrenzende bakken, met identieke leest per bak, in een enkel blok, dat wil zeggen. bedGraph format 13. </li></ol> 2b. Punctata Lees Profielen: Preprocessing ChIP en Input BED bestanden voor de detectie van Pieken in punctata gegevens <ol><li> De totale overlappende leest voor plus en min-streng ChIP leest afzonderlijk. De streng specifieke gelezen dichtheden moeten vormen een bimodale profiel van plus en min pieken. Kies plus / min paar van de meest verrijkte pieken en gebruik maken van de afstand tussen hun toppen als een schatting voor de bibliotheek fragment lengte. </li><li> Schuif de ChIP en input leest de helft van de fragment length naar het centrum en herberekent de las dichtheid van de verschoven en samengevoegd plus en min-streng leest. Deze methode voor het schatten van de lengte fragment werd overgenomen van Zhang, et al.. 3. Posities met identieke merge tellingen moeten worden gegroepeerd in blokken, vergelijkbaar met 2A.2 stap. </li></ol> 3. Schat de Posterior Mean Lees Dichtheid van elk blok met behulp van onze BCMIX aanpassing <ol><li> De lees dichtheid van elk blok wordt gemodelleerd als een Poisson-verdeling, Pois (θ t), met een gemiddelde parameter na een mengsel van Gamma distributies Γ (α, β), en een voorafgaande waarschijnlijkheid van een verandering punt dat op elk blokgrens p. Conditioning Pois (θ t) G (α, β) maakt effectief het model een oneindige staat HMM. Schat de hyper-parameters, α, β, en p, met behulp van maximaal posterior kans. </li><li> Expliciet berekenen van de Bayes schattingen voorelk blok, θ t, als E (θ t | γ Z). Naar voren Vervang de meer traditionele, maar tijdrovend en achteruit filters vaak gebruikt in HMM&#39;s, met de meer computationeel efficiënt Begrensd Complexiteit Mengsel aanpassing van posterior middelen schatten, θ c. De resulterende posterior middelen zal &quot;glad&quot; in een bij benadering stuksgewijze constante profiel, zodat blokken met identieke, θ c, moet verder worden geblokkeerd samen met de bijgewerkte grens coördineert zijn. </li></ol> 4a. Diffuse Lees Profielen: Post-proces Posterior Middelen in segmenten van Diffuse Verrijking <ol><li> Gebruik de cijfertoetsen van de input leest per elk nieuw θ c blok als de achtergrond tarief, Pois (λ a) en bepalen verrijking met behulp van een eenvoudige hypothese test op basis van de vraag of de chip achterste gemiddelde, θ c, hoger is dan een bepaalde drempel δ. De 90 ste &lt;/ Sup&gt;-kwantiel is de standaard d en is in de meeste gevallen. </li><li> Samenvoegen aangrenzende θ c blokken die de verrijking dan in een enkele regio en rapport samen te voegen coördinaten in eenvoudige BED-formaat. Als alternatief kan men rapporteren θ c voor elk blok in bedGraph formaat naar de hoge resolutie data van de lees dichtheid schattingen behouden. </li></ol> 4b. Punctata Lees Profielen: Post-proces Posterior Middelen in Peak Kandidaten <ol><li> De background rate, Pois (λ a), als het gemiddelde van alle gelezen tellingen (γ 2) en identificeren alle blokken die de drempel overschrijdt d. Omdat punctata pieken zullen naar verwachting meer substantieel verrijkt, wordt de standaard δ ingesteld op de 99 e-kwantiel van Pois (λ a). </li><li> Stel het blok met de maximale θ c als de kandidaat-piek top en grenzen aan flankerende blokken die een soortgelijke lezen den delensiteit (± 1 LEES AANTAL mogelijk te maken lichte variatie). Deze aangrenzende gebied wordt gedefinieerd als een kandidaat bindingsplaats. </li><li> Bereken λ 2 als de gemiddelde gelezen tellingen in de chip kandidaat bindingsplaats en hypothesetest dit tegenover ingang achtergrond waren de nulhypothese, H 0, is dat λ 1 ≥ λ 2 en verwerpen H 0 op basis van een p-waarde drempel. Output kandidaat pieken in BED-formaat. </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>

Geen belangenconflicten verklaard.

Wij hebben de ambitie om een ​​model voor het analyseren van ChIPseq gegevens die zouden kunnen identificeren zowel punctata en diffuse datastructuren even goed te ontwikkelen. Tot nu toe regio verrijking name diffuse regio&#39;s, die de veronderstelde verwachting groot eiland grootte weerspiegelen moeilijk te identificeren. Om deze problemen aan te pakken, hebben we gebruik gemaakt van de meest recente ontwikkelingen in de HMM-technologie, die veel voordelen ten opzichte van bestaande heuristische modellen en minder in...

<table border="1"><tbody><tr><td> Naam van het reagens </td><td> Vennootschap </td><td> Catalogusnummer </td><td> Opmerkingen (optioneel) </td></tr><tr><td> Linux-werkstation </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

a novel bayesiaanse change-point algoritme voor genoom-brede analyse van diverse chipseq data types

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

ChIPseq is een veel gebruikte techniek voor het onderzoeken van eiwit-DNA interacties. Lees dichtheidsprofielen zijn gegenereerd met next-sequencing van eiwitgebonden DNA en uitlijnen korte leest een referentie genoom. Verrijkte gebieden worden geopenbaard als pieken die vaak sterk in vorm, afhankelijk van het doeleiwit 1. Bijvoorbeeld transcriptiefactoren binden vaak in een plaats-en sequentie-specifieke wijze en meestal punctata pieken produceren, terwijl histon-modificaties zijn alomtegenwoordig en worden gekenmerkt door brede diffuse eilanden verrijking 2. Betrouwbaar bepalen van deze regio was de focus van ons werk. Algoritmen voor het analyseren van ChIPseq gegevens met behulp van uiteenlopende methodieken, van heuristiek 3-5 om strengere statistische modellen, zoals Hidden Markov Models (HMM&#39;s) 6-8. We zochten een oplossing die de noodzaak voor moeilijk te definiëren, ad hoc parameters die vaak geminimaliseerdcompromisresolutie en het verminderen van de intuïtieve bruikbaarheid van het gereedschap. Met betrekking tot HMM-gebaseerde methoden, hebben we geprobeerd om parameterschatting procedures en eenvoudige, finite state classificaties die vaak worden gebruikt beknotten. Bovendien, conventionele ChIPseq data-analyse omvat categorisering van de verwachte gelezen dichtheid profielen als ofwel punctata of diffuse gevolgd door verdere toepassing van de juiste tool. Verder hebben we gericht op de noodzaak van deze twee verschillende modellen te vervangen door een enkele, veelzijdiger model, dat bekwaam kan de volledige spectrum van data types. Om deze doelstellingen te bereiken, moeten we eerst construeerde een statistisch kader dat van nature gemodelleerde ChIPseq data structuren met behulp van een cutting edge vooruitgang in HMM&#39;s 9, die alleen expliciete maakt gebruik van formules-een innovatie van cruciaal belang om de prestaties voordelen. Meer geavanceerde dan heuristische modellen, onze HMM biedt oneindige verborgen staten door middel van eenBayesiaanse model. We pasten het aan het identificeren van een redelijke verandering punten in te lezen dichtheid, die verder definiëren segmenten van verrijking. Onze analyse toonde aan hoe onze Bayesiaanse Change Point (BCP) algoritme een verminderde computationele complexiteit-blijkt uit een verkorte looptijd en het geheugen footprint had. De BCP-algoritme werd met succes toegepast op zowel punctata piek en diffuse eiland identificatie met robuuste nauwkeurigheid en beperkte gebruiker gedefinieerde parameters. Deze geïllustreerde zowel de veelzijdigheid en het gebruiksgemak. Daarom geloven we dat het gemakkelijk kan worden geïmplementeerd in een breed bereik van data types en eindgebruikers op een manier die gemakkelijk wordt vergeleken en gecontrasteerd, waardoor het een geweldig hulpmiddel voor ChIPseq data-analyse die kunnen helpen bij samenwerking en bevestiging tussen onderzoeksgroepen. Hier laten we zien op de toepassing van BCP bestaande transcriptiefactor 10,11 en epigenetische gegevens 12 het nut ervan illustreren.

BCP blinkt uit in het identificeren van gebieden van brede verrijking in histonmodificatie gegevens. Als referentiepunt, wij eerder vergeleken onze resultaten met die van SICER 3, een bestaande tool die heeft aangetoond een sterke prestatie. Om zo goed mogelijk te illustreren BCP&#39;s voordelen, onderzochten we een histon-eiwitten die goed had bestudeerd om een ​​stichting voor de beoordeling van het succes tarieven vast te stellen. Daarom hebben we vervolgens geanalyseerd H3K36me3, aangezien het blijkt ster...

Onze Bayesiaanse Change Point (BCP) algoritme is gebaseerd op state-of-the-art ontwikkelingen in het modelleren change-punten via Hidden Markov Models en past deze toe op chromatine immunoprecipitatie sequencing (ChIPseq) data-analyse. BCP presteert goed in zowel brede en punctata data types, maar blinkt uit in nauwkeurig identificeren van robuuste, reproduceerbare eilanden van diffuse histon verrijking.

A Novel Bayesiaanse Change-point algoritme voor Genoom-brede analyse van diverse ChIPseq Data Types

ChIP-seq is een veelgebruikte techniek voor het onderzoeken van eiwit-DNA-interacties. Read-dichtheidsprofielen worden gegenereerd door gebruik te maken van next-generation sequencing van ...

Het algemene doel van het volgende experiment is om de dichtheid van in kaart gebrachte read-posities uit chromatin immunoprecipitation sequencing-gegevens te gebruiken om de posterior gemiddelde read-dichtheid over het hele genoom te schatten. Dit wordt bereikt door pre-processing. De in kaart gebrachte ChIP-seq reads worden omgezet in geblokkeerde dichtheidsprofielen, waarbij hetzelfde aantal reads binnen niet-overlappende bins van 200 base pair valt.Als tweede stap worden alle aangrenzende bins met dezelfde dichtheid samengevoegd tot een groter blok, waarna de posterior gemiddelde dichtheden van elk blok recursief worden berekend binnen de context van alle omringende blokken met behulp van een Bayesiaans model met forward- en backward-filters. Hierbij wordt het aantal reads voor een blok gemodelleerd met een Poisson-verdeling met een theta-parameter die een gamma-priorverdeling heeft met alpha- en beta-parameters. Vervolgens worden de posterior gemiddelde dichtheidsschattingen van elk blok geëvalueerd op significantie op basis van het feit of deze het 90e kwantiel van de input-controle achtergronddichtheid overschrijden om de uiteindelijke verrijkte genomische segmenten te genereren; de resultaten illustreren de progressie van ruwe gesequentieerde reads naar posterior gemiddelde read-dichtheidsschattingen, en uiteindelijk naar verrijkte eilanden in ChIP-seq-data tijdens de BCP-analyse.Bovendien laten de resultaten zien dat BCP beter presteert dan een concurrerende tool, cer. Het belangrijkste voordeel van deze techniek ten opzichte van bestaande methoden zoals CER is dat BCP gebruikmaakt van de meest recente A-vooruitgang in hidden marker models, waardoor het de nuances van chipsy-data-analyse beter kan karakteriseren dan eerdere heuristische methoden. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van kernvragen in het veld van de epigenomica, zoals de rol van histo-modificaties door hun genoombrede verrijkingspatronen te karakteriseren.Hoewel deze specifieke methode inzicht kan bieden in de analyse van ChIP-seq-data, kan het basisraamwerk ook worden toegepast op andere analyses van next-generation sequencing-data, zoals het identificeren van differentieel gemethyleerde regio's in bisulfitsequencing-data, nieuwe transcriptieloci in RNA-Seq, kopie-aantalvariaties of diverse microarray-tiling-data. Een visuele demonstratie van deze methode is essentieel voor een duidelijk begrip van de methodologie en de voordelen ervan. De theoretische voordelen zijn ingebed in de software.Alle hier gedemonstreerde procedurele stappen zijn gebundeld in één uitvoerbaar bestand in het BCP-softwarepakket, dat beschikbaar is voor download bij deze video. De stappen die door het programma worden uitgevoerd, worden beschreven om de software te draaien. Hiervoor zijn drie parameters vereist.Een bestand met uniek in kaart gebrachte reads van een chipmonster en een soortgelijk bestand voor inputcontrole-reads, evenals een naam voor het uitvoerbestand om inputbestanden voor BCP-analyse voor te bereiden. Lijn eerst de short reads die zijn geproduceerd uit sequencing-runs uit met het juiste referentiegenoom met behulp van de voorkeurssoftware voor short read alignment. De in kaart gebrachte locaties moeten worden geconverteerd naar het browser extensible data- of BED-formaat met zes kolommen, waarbij per in kaart gebrachte read een tab-gescheiden regel wordt weergegeven met de startpositie op het chromosoom, de eindpositie, de read-naam, de score en de streng.Breid de chip- en inputmaplocaties uit tot een vooraf bepaalde fragmentlengte. Bijvoorbeeld de fragmentgrootte die wordt nagestreefd tijdens enzymatische digestie of sonicatie van het DNA, gewoonlijk rond de 200 base pairs. De fragmentaantallen worden vervolgens samengevoegd in aangrenzende bins.Standaard is de bin-grootte ingesteld op de geschatte fragmentlengte van 200 baseparen. Eventuele mogelijke omslagpunten in een set bins met identieke read-counts zullen waarschijnlijk bij de buitenste grenzen liggen. Bijgevolg is het onwaarschijnlijk dat een omslagpunt zal optreden bij een interne grens tussen twee bins met dezelfde read-counts.Groepeer daarom aangrenzende bins met een identiek aantal reads per bin tot één enkel blok. Nadat de invoerbestanden zijn voorbereid, kan de BCP-schatting worden aangeroepen door simpelweg het commando te typen dat onderaan het scherm wordt getoond. De read-densiteit van elk blok wordt gemodelleerd als een Poisson-verdeling met een gemiddelde parameter theta, die een mengsel van gamma-verdelingen volgt met alpha- en beta-parameters en een a-priori waarschijnlijkheid dat er op elk blok een overgangspunt optreedt.Door elke blok op deze manier te conditioneren met de grens P, wordt effectief een hidden Markov model of HMM met een oneindige toestand gecreëerd. De hyperparameters alpha, beta en P worden geschat met behulp van maximum posterior likelihood. De Bayes-schattingen worden expliciet berekend voor elk blok theta sub T als de verwachting van theta sub T gegeven why sub T; de meer traditionele maar tijdrovende forward- en backward-filters die vaak in HMM's worden gebruikt, zijn vervangen door de computationeel efficiëntere bounded complexity mixture approximation om de posterior gemiddelden theta hat sub T te schatten. De resulterende posterior gemiddelden worden gladgestreken tot een benaderd stuksgewijs constant profiel, waardoor blokken met identieke theta hat sub T verder samen moeten worden gegroepeerd met bijgewerkte grens-coördinaten.BCP gebruikt het aantal input-reads per blok als achtergrondsnelheid en bepaalt de verrijking. Dit gebeurt via een eenvoudige hypothesetest die vaststelt of de gemiddelde dichtheid van de chip-positie voor een blok een bepaalde significantiedrempel overschrijdt. Het 90ste kwantiel is de standaarddrempel en is in de meeste gevallen passend.BCP voegt vervolgens aangrenzende blokken met een posterieure gemiddelde dichtheid die de verrijking overschrijden samen tot één enkele regio en rapporteert de samengevoegde coördinaten in de browser. Het extensibele dataformaat van BCP is uitstekend in het identificeren van regio's met brede verrijking in histonmodificatiegegevens. Hier worden de BCP-resultaten vergeleken met die van cser, een bestaande tool die sterke prestaties heeft getoond; eerder werk van dit laboratorium naar H3K36-trimethylering toonde een tendens tot veel grotere eilandgrootte bij BCP dan bij cser.Grotere eilanden komen meer overeen met de conventionele verwachting van brede, diffuse eilanden van H3K36-trimethyleringverrijking. Grotere eilanden duiden op zichzelf niet op nauwkeurigheid. Daarom werd de bekende associatie van H3K36-trimethyleringseilanden met actief getranscribeerde genlichamen, evenals hun wederzijdse exclusiviteit met H3K27-trimethyleringseilanden, gebruikt om de prestaties van BCP en CER te evalueren. In vergelijking met CER identificeerde BCP grotere aaneengesloten eilanden die genlichamen beter vatten zonder de overlap met H3K27-trimethyleringseilanden te vergroten.BCP handhaaft de hoge overlap van actieve genen door H3K36-trimethylatie-eilanden met grenzen die nauw aansluiten bij genlichamen, zonder de mate van fout-positieve overlap met intergene regio's, genen met gereprimeerde transcriptie of de repressieve H3K27-trimethylatie-markering te verhogen. Terwijl de reproduceerbaarheid van de door BCP geïdentificeerde eilanden in twee replica-datasets werd beoordeeld, werd waargenomen dat BCP niet leed onder een sterke afhankelijkheid van de read-coverediepte, in tegenstelling tot het concurrerende algoritme CSER. Aanvullend bewijs voor de robuustheid en reproduceerbaarheid van BCP wordt geleverd door het onderzoeken van extra afzonderlijke regio's, wat consistente eilandgrenzen aantoont ondanks de verminderde coverediepte. Om de veelzijdigheid van BCP volledig aan te tonen, werd een breed spectrum aan histonmodificatiegegevens verzameld, inclusief de punctiforme markeringen H3K27-acetylatie, H3K9-acetylatie en H3K4-trimethylatie, en de diffuse markering H3K9-trimethylatie, naast H3K27-trimethylatie en H3K36-trimethylatie. Deze datasets werden geanalyseerd met de standaardparameterinstellingen voor zowel BCP als CSER.In het centrum bevindt zich een verrijking van H3K36-trimethylering bij het PXDN-gen, wat duidt op actieve transcriptie; zoals verwacht zijn er bij de transcriptiestartplaats aanvullende punctate actieve markeringen aanwezig: H3K27-acetylering, H3K9-acetylering en H3K4-trimethylering. Direct stroomafwaarts van PXDN bevindt zich een gereprimeerde intergene ruimte, gekenmerkt door een verrijking van H3K27-trimethylering; aan de tegenovergestelde flank bevindt zich een door H3K27-trimethylering gereprimeerd gen. Als we nog een stap verder kijken.Ons gesilencete chromatine, zoals aangegeven door de aanwezigheid van H3K9-trimethyleringsverrijking, lijkt te wijzen op het silencing van SNTG2 en MYT1L, mogelijk in een minder transiënte zin dan H3K27-trimethyleringsrepressie. Deze regio omvat de meeste fenomenen die worden aangetroffen bij ChIPseek van histonmodificaties. Het illustreert hoe de dynamische aard van BCP zowel punctate acetylering als H3K4-trimethyleringsmarkeringen kan identificeren, terwijl het tegelijkertijd grote aaneengesloten eilanden van H3K27-trimethylering en H3K9-trimethyleringsrepressie, alsook H3K36-trimethylering van actieve transcriptie, kan onderscheiden.Dit algoritme kan in ongeveer 30 minuten worden uitgevoerd, afhankelijk van het aantal reads en het resultaat van de genoomtekens. Er is geen significante optimalisatie nodig, zoals vaak wel vereist is bij andere methoden na het volgen van deze procedure. Veel verschillende doeleitwitstoffen van chromatine-immunoprecipitatie kunnen worden bestudeerd met behulp van BBCP, waaronder diverse andere histonmodificaties en DNA-bindende transcriptiefactoren, om aanvullende vragen over epigenomische mechanismen en genregulatie te beantwoorden.Na het bekijken van deze video zou u een goed begrip moeten hebben van hoe BCP wordt gebruikt om regio's te identificeren die bereikbaar zijn voor diffuse histonmarkeringen in chipsy-data-analyse.

a-novel-bayesian-change-point-algorithm-for-genome-wide-analysis

Research

JoVE Journal

Biology

Biologie

Gepoolde DNA-sequencing is een snelle en kosteneffectieve strategie voor zeldzame varianten geassocieerd met complexe fenotypes in grote cohorten op te sporen. Hier beschrijven we de computationele analyse van gecombineerde, next-generation sequencing van 32 kanker-gerelateerde genen met behulp van de SPLINTER softwarepakket. Deze methode is schaalbaar, en van toepassing op alle fenotype van belang.

Detectie van zogenaamde Rare Genomic Varianten uit gepoold Sequencing gebruiken SPLINTER

This video demonstrates the utility of digital PCR in a chip-in-a-tube format for the detection of single nucleotide variations in DNA samples. A single PCR reaction is partitioned into chambers that act as independent PCR reactions, and the detection of fluorescence signals from the amplified targets in the chambers is used to compute the frequency of the variant allele in the sample.

Chip-in-a-Tube-Based Digital PCR for Quantification of Single Nucleotide Variants

Dit manuscript beschrijft een techniek voor het opsporen van mutaties van lage frequentie in ctDNA, ER-Seq. Deze methode is onderscheiden zich door het unieke gebruik van twee-directionele foutcorrectie, een speciale achtergrond filter en efficiënte moleculaire verwerving.

Detectie van zeldzame mutaties in CtDNA met behulp van de volgende generatie Sequencing

Dit protocol beschrijft het combinatorische gebruik van ChIP-seq, 4sU-seq en totaal RNA-seq ribosoom profilering voor cellijnen en primaire cellen. Hierdoor wijzigingen bijhouden in transcriptiefactor bindend, DOVO transcriptie, RNA-verwerking, omzet en vertaling na verloop van tijd, en de algemene gang van zaken in geactiveerd en/of snel veranderende cellen weer te geven.

Real-time analyse van transcriptiefactor bindend, transcriptie, vertaling en omzet globale u gebeurtenissen wilt weergeven tijdens de activatie van de cellulaire

Gerichte volgende-generatie rangschikken is een tijd - en kostenbesparende aanpak die wordt steeds populairder in zowel ziekteonderzoek en klinische diagnostiek. Het protocol beschreven hier presenteert de complexe workflow vereist voor het rangschikken en het proces van de bioinformatica gebruikt ter identificatie van de genetische varianten die aan de ziekte bijdragen.

Next-generation Sequencing en Bioinformatics pijpleiding om te evalueren van genetische determinanten van constitutionele ziekte gericht

Volgende-generatie rangschikken (NGS) is een krachtig hulpmiddel voor genomische karakterisering die wordt beperkt door het hoge foutenpercentage van het platform (~0.5–2.0%). Wij beschrijven onze methoden van fout-gecorrigeerde sequentie die ons toelaten te ondervangen van het NGS foutenpercentage en mutaties op variant allel breuken zo zeldzaam als 0,0001 detecteren.

Zeldzame gebeurtenis detectie met behulp van fout-gecorrigeerd DNA en RNA Sequencing

Identificatie van genetische varianten bij te dragen tot complexe ziekten bij de mens laat ons toe om nieuwe mechanismen te identificeren. Hier, aantonen wij een multiplex genotypering aanpak aan kandidaat-genen of gene traject analyse die maximaliseert de dekking tegen lage kosten en is vatbaar voor cohort gebaseerde studies.

Kandidaat-gen in klinische cohortstudies met Multiplexed genotypering en massaspectrometrie testen

Hier presenteren we de proteogenomic tool PoGo en protocollen voor snelle, kwantitatieve, posttranslationele modificaties en variant ingeschakeld toewijzing van peptiden vastgesteld door middel van de Spectrometrie van de massa op referentie genomen. Dit hulpprogramma is van nut om te integreren en proteogenomic en persoonlijke proteomic studies interfacing met orthogonale genomics gegevens visualiseren.

Een snelle en kwantitatieve methode voor de posttranslationele wijziging en Variant ingeschakeld toewijzing van peptiden aan Genomes

Het protocol presenteert de algemene procedures in het laboratorium die vereist zijn bij pre-implantatie genetische tests voor aneuploïdie op een op halfgeleiders gebaseerd sequencingplatform van de volgende generatie. Hier presenteren we de gedetailleerde stappen van volledige genoomversterking, DNA-fragmentselectie, bibliotheekconstructie, sjabloonvoorbereiding en sequencing-werkstroom met representatieve resultaten.

Pre-implantatie genetische testen voor aneuploïdie op een halfgeleidergebaseerd next-generation sequencingplatform

Deze studie beschrijft een protocol voor het onderzoeken van de effecten van veranderde pH op de expressie van het oncogen via RNA-seq-analyse van een ductale cellijn van de pancreas.

Oncogene expressieanalyse met veranderingen in pH in een ductale cellijn van de pancreas

Leer het Bayesiaanse Change Point algoritme voor ChIP-seq data-analyse met Hidden Markov Models. Deze methode identificeert nauwkeurig histoon-verrijkte regio's in genoom-brede studies.

A Novel Bayesiaanse Change-point algoritme voor Genoom-brede analyse van diverse ChIPseq Data Types

Meer video's verkennen