Name: A Novel Bayesiana Algoritmo de Mudança-ponto para Genome-wide Análise de tipos de dados ChIPseq Diversos (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: Aprenda a utilizar o algoritmo BCP para análise de dados ChIP-seq com modelos bayesianos e Hidden Markov Models. Este método computacional identifica regiões de enriquecimento de histonas em dados genômicos de forma precisa.

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STARR prêmio fundação (MQZ), NIH concessão ES017166 (MQZ), NSF concessão DMS0906593 (HX).

1. Preparando os arquivos de entrada para o BCP Análise <ol><li> Alinhe o curta lê produzido a partir de seqüenciamento corridas (Chip e bibliotecas de entrada) para o genoma de referência apropriado, usando o software de alinhamento preferencial curto de leitura. Os locais mapeados devem ser convertidos para as 6 colunas de dados do navegador extensíveis (TCAP) formato 13 (UCSC navegador genoma, <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> ), uma linha guia delimitada por mapeada ler indicando o cromossomo mapeada, a posição inicial (baseado em 0), posição final (semi-aberto), leia pontuação, nome (opcional), e vertente. </li></ol> 2a. Difundir Leia Perfis: Chip pré-processamento Leia Densidades para Detecção de Enriquecido Ilhas em Dados Difusos <ol><li> Estenda o chip e locais de entrada mapeado para um comprimento de fragmentos pré-determinado, ou seja. o tamanho do fragmento alvo durante a digestão enzimática ou sonicação do ADN, normalmente cerca de 200 pb. Contagens de fragmentos são, em seguida, a agregaçãoted em caixas adjacentes. Por padrão, o tamanho da caixa é definido como o comprimento do fragmento estimado de 200 pb. </li><li> Qualquer mudança de pontos possíveis em um conjunto de bandejas com idêntica contagem leitura irá mais provável queda nos limites mais exteriores. Consequentemente, é improvável que um ponto de mudança irá ocorrer a um limite interno entre duas caixas com as contagens de leitura mesmos. Então, escaninhos grupo adjacente, com idêntico leituras por bin, em um único bloco, ou seja. bedGraph formato 13. </li></ol> 2b. Puntiformes Perfis Leia: Chip pré-processamento e arquivos CAMA entrada para detecção de picos de Dados puntiformes <ol><li> Agregado sobreposição lê para Chip vertente mais e menos lê separadamente. As densidades vertente específica de leitura devem formar um perfil bimodal de picos de mais e de menos. Escolha pares mais / menos dos picos mais enriquecidos e usar a distância entre as suas cimeiras como uma estimativa do comprimento do fragmento de biblioteca. </li><li> Mudar o chip e entrada lê metade do fragmento length para o centro e recalcular a densidade de leitura do mais mudou e se fundiram e menos vertente lê. Esta metodologia para estimar o tamanho do fragmento foi adotada a partir de Zhang, et al. 3. Posições com contagens idênticas mesclagem deve ser agrupadas em blocos, semelhante ao passo 2A.2. </li></ol> 3. Estimar a média posterior Leia densidade de cada bloco usando nosso aproximação BCMIX <ol><li> A densidade de cada um dos blocos de leitura é modelado como uma distribuição de Poisson, Pois (θ t), com um parâmetro significativo na sequência de uma mistura de distribuições gama, Γ (α, β), e uma probabilidade anterior de um ponto de mudança ocorre a qualquer limite de bloco de p. Pois condicionado (θ t) em G (α, β) efectivamente torna o modelo de um HMM estado infinito. Estimar o hiper-parâmetros, α, β, e p, usando probabilidade posterior máxima. </li><li> Explicitamente calcular as estimativas de Bayes paracada bloco, t θ, como E (θ t | γ Z). Substituir o consumo mais tradicional, mas o tempo para a frente e para trás filtros usados ​​frequentemente em HMMs, com a aproximação mais eficiente computacionalmente Limitado Complexidade Mistura para estimar médias a posteriori, θ c. Os meios resultantes posteriores será &quot;suavizada&quot; em um perfil aproximado piecewise constante para blocos com idêntico, c θ, deve ser mais bloqueado juntamente com limite atualizados coordena. </li></ol> 4a. Difundir Leia Perfis: pós-processo médias a posteriori em segmentos de Enriquecimento difusa <ol><li> Utilizar o número de entrada de leituras por cada novo bloco c θ como a taxa de fundo, Pois (λ a) e determinar o enriquecimento com um teste de hipótese simples com base em se a média ChIP posterior, θ c, excede algum limiar δ. O 90 º &lt;/ Sup&gt; quantil é o padrão d e é apropriado na maioria dos casos. </li><li> Mesclar adjacente θ c blocos que excedem o enriquecimento em uma única região e relatório intercalar coordenadas em formato CAMA simples. Alternativamente, pode-se reportar o c θ para cada bloco em formato bedGraph para preservar os detalhes de alta-resolução das estimativas de densidade de leitura. </li></ol> 4b. Punctata Leia Perfis: pós-processo médias a posteriori para candidatos de pico <ol><li> Definir a taxa de fundo, Pois (λ a), como sendo a média de todos os pontos de leitura (γ 2) e identificar todos os blocos que ultrapassam o limiar, d. Desde picos puntiformes devem ser mais substancialmente enriquecido, o δ padrão é definido como o 99 º quantil de POIs (λ a). </li><li> Definir o bloco com o c máxima θ como a cimeira pico candidato e contíguo blocos de acompanhamento que compartilham um antro de leitura semelhantesidade (± 1 leia contar para permitir a pequena variação). Esta região adjacente é definido como um sítio de ligação candidato. </li><li> Calcular λ 2 como média das contagens de leitura no local candidato ChIP de ligação e de testes de hipóteses este fundo de entrada versus estavam a hipótese nula, H 0, que é uma λ ≥ λ 2 e rejeitar H 0 com base num limiar p-valor. Saída picos candidatos em 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>
<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>
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<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>
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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>
<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>

Não há conflitos de interesse declarados.

Nós nos propusemos a desenvolver um modelo de análise de dados que possam identificar ChIPseq ambas as estruturas puntiformes e difusos dados igualmente bem. Até agora, as regiões de enriquecimento, as regiões particularmente difusas, que refletem a expectativa pressuposto de tamanho grande ilha, têm sido difíceis de identificar. Para resolver esses problemas, foram utilizados os mais recentes avanços na tecnologia de HMM, que possuem muitas vantagens sobre os modelos heurísticos existentes e HMMs menos inovadoras. ...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome do reagente </td><td> Companhia </td><td> Número de catálogo </td><td> Comentários (opcional) </td></tr><tr><td> Baseado em Linux estação de trabalho </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

a novel bayesiana algoritmo de mudança-ponto para genome-wide análise de tipos de dados chipseq diversos

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

ChIPseq é uma técnica amplamente utilizada para investigar interacções DNA-proteína. Ler a densidade perfis são gerados usando a próxima sequência de ADN ligado à proteína e alinhando a curto leituras para um genoma de referência. Regiões enriquecidas são revelados como picos, o que muitas vezes diferem dramaticamente de forma, dependendo da proteína alvo 1. Por exemplo, factores de transcrição ligam frequentemente em um local e modo específico da sequência e tendem a produzir picos puntiformes, enquanto que modificações de histonas são mais difusas e caracterizam-se por grandes difusas, ilhas de enriquecimento 2. Confiável identificação dessas regiões foi o foco do nosso trabalho. Algoritmos de análise de dados ChIPseq empregaram várias metodologias, de heurísticas 3-5 aos mais rigorosos modelos estatísticos, por exemplo, modelos ocultos de Markov (HMM) 6-8. Nós procuramos uma solução que minimizasse a necessidade de difíceis de definir, parâmetros ad hoc, que muitas vezescomprometer resolução e diminuir a possibilidade de utilização intuitiva da ferramenta. Com relação aos métodos baseados em HMM, buscamos reduzir os procedimentos de estimação e de parâmetros simples, classificações de estado finito que são frequentemente utilizados. Além disso, a análise de dados convencional ChIPseq envolve categorização do esperado ler perfis de densidade como quer punctata ou difusa seguido de posterior aplicação da ferramenta apropriada. Nós ainda como objetivo substituir a necessidade de estes dois modelos distintos com um único modelo mais versátil, que pode competentemente abordar todo o espectro de tipos de dados. Para atingir estes objectivos, o primeiro construído um quadro estatístico que naturalmente modelados estruturas ChIPseq de dados usando um avanço de ponta em HMMs 9, que utiliza apenas fórmulas explícitas-uma inovação crucial para suas vantagens de desempenho. Modelos mais sofisticados, em seguida, heurísticas, nossa HMM acomoda infinitos estados ocultos através de umModelo Bayesian. Nós aplicamos a identificação de pontos de mudança razoável na densidade de ler, que ainda definir segmentos de enriquecimento. Nossa análise revelou como nosso Bayesiana mudar o ponto algoritmo (BCP) teve uma complexidade computacional reduzido evidenciado por um tempo de execução abreviada e consumo de memória. O algoritmo BCP foi aplicado com sucesso tanto o pico punctata e identificação ilha difusa com precisão robusto e limitados parâmetros definidos pelo usuário. Isto ilustrado tanto a sua versatilidade e facilidade de uso. Conseqüentemente, acreditamos que pode ser implementada facilmente em intervalos amplos de tipos de dados e usuários finais de uma forma que pode ser facilmente comparados e contrastados, tornando-se uma grande ferramenta para ChIPseq análise de dados que pode ajudar na colaboração e corroboração entre grupos de pesquisa. Aqui, demonstramos a aplicação do factor de transcrição de BCP existente 10,11 e 12 epigenéticas dados para ilustrar a sua utilidade.

BCP destaca em identificação de regiões de enriquecimento amplo em dados de modificação de histonas. Como ponto de referência, que anteriormente comparação dos nossos resultados aos de SICER 3, uma ferramenta já existente que tem demonstrado forte desempenho. Para ilustrar melhor as vantagens do BCP, examinamos uma modificação de histonas que tinha sido bem estudado para estabelecer uma base para avaliar as taxas de sucesso. Com isto em mente, é então analisada H3K36me3, uma vez que tem sido demonstrado que a...

Nosso ponto de mudança Bayesiana (BCP) algoritmo baseia-se no estado-da-arte avanços em modelagem de mudanças de pontos através de modelos ocultos de Markov e os aplica a cromatina imunoprecipitação seqüenciamento (ChIPseq) análise de dados. BCP executa bem em tipos de dados ampla e pontuada, mas supera em identificar com precisão robustos, ilhas reproduzíveis de enriquecimento histona difusa.

A Novel Bayesiana Algoritmo de Mudança-ponto para Genome-wide Análise de tipos de dados ChIPseq Diversos

O ChIP-seq é uma técnica amplamente utilizada para investigar interações proteína-DNA. Perfis de densidade de leituras são gerados utilizando o sequenciamento de próxima geração de ...

O objetivo geral do experimento a seguir é utilizar a densidade das posições de leitura mapeadas provenientes de dados de sequenciamento de imunoprecipitação de cromatina para estimar a densidade média a posteriori das leituras ao longo do genoma. Isso é alcançado por meio do pré-processamento. As leituras de ChIP-seq mapeadas são convertidas em perfis de densidade segmentados, com o mesmo número de leituras caindo em blocos não sobrepostos de 200 pares de bases.Quaisquer bins adjacentes com a mesma densidade são mesclados em um bloco maior como um segundo passo; posteriormente, as densidades médias posteriores de cada bloco são calculadas recursivamente dentro do contexto de todos os blocos circundantes, utilizando um modelo bayesiano com filtros direto e reverso. Nesse modelo, a contagem de leituras para um bloco é descrita por uma distribuição de Poisson com um parâmetro theta que assume uma distribuição a priori gama com parâmetros alfa e beta. Em seguida, as estimativas da densidade média posterior de cada bloco são avaliadas quanto à significância com base em se excedem ou não o quantil 90 em relação à densidade de fundo do controle de entrada, a fim de gerar os segmentos genômicos enriquecidos finais. São obtidos resultados que ilustram a progressão desde as leituras sequenciadas brutas até as estimativas de densidade média posterior das leituras e, finalmente, as ilhas enriquecidas em dados de ChIP-seq durante a análise BCP.Além disso, os resultados mostram que o BCP supera uma ferramenta concorrente, o cer. A principal vantagem dessa técnica em relação a métodos existentes, como o CER, é que o BCP utilizou os avanços mais recentes em modelos de marcadores ocultos, permitindo caracterizar melhor as nuances da análise de dados chipsy do que os métodos heurísticos anteriores. Este método pode auxiliar em questões fundamentais no campo da epigenômica, como o papel das modificações histônicas por meio da caracterização de seus padrões de enriquecimento em todo o genoma.Embora este método cuidadoso possa fornecer insights na análise de dados de ChIP-seq, a estrutura básica também pode ser aplicada à análise de outros dados de sequenciamento de nova geração, como a identificação de regiões diferencialmente metiladas em dados de sequenciamento bisSulfi, locos transcricionais novos em RNA-Seq, variação no número de cópias ou qualquer tipo de dados de microarranjo em mosaico. A demonstração visual deste método é fundamental para a compreensão clara da metodologia e de suas vantagens. As vantagens teóricas estão ocultas dentro do software.Todos os passos do procedimento demonstrados aqui foram agrupados em um único executável no pacote de software BCP, que está disponível para download neste vídeo. Os passos executados pelo programa são descritos para executar o software. Três parâmetros são necessários.Um arquivo contendo leituras exclusivamente mapeadas de uma amostra de chip e um arquivo semelhante para leituras de controle de entrada, bem como um nome de arquivo de saída para preparar os arquivos de entrada para a análise BCP. Primeiro, alinhe as leituras curtas produzidas a partir de corridas de sequenciamento ao genoma de referência apropriado utilizando o software preferido de alinhamento de leituras curtas. As localizações mapeadas devem ser convertidas para o formato de dados extensível do navegador, ou BED, de seis colunas, com uma linha separada por tabulação para cada leitura mapeada indicando a posição inicial do cromossomo mapeado, posição final, nome da leitura, pontuação e fita.Estenda o chip e as localizações do mapa de entrada para um comprimento de fragmento predeterminado. Por exemplo, o tamanho do fragmento visado durante a digestão enzimática ou sonicação do DNA, geralmente em torno de 200 pares de bases. As contagens de fragmentos são então agregadas em caixas adjacentes.Por padrão, o tamanho do bin é definido como o comprimento estimado do fragmento de 200 pares de bases. Qualquer ponto de mudança possível em um conjunto de bins com contagens de leitura idênticas provavelmente ocorrerá nas bordas mais externas. Assim, é improvável que um ponto de mudança ocorra em uma borda interna entre dois bins com as mesmas contagens de leitura.Portanto, agrupe os compartimentos adjacentes com leituras idênticas por compartimento em um único bloco. Após preparar os arquivos de entrada, invoque a estimativa BCP digitando simplesmente o comando mostrado na parte inferior da tela. A densidade de leituras de cada bloco é modelada como uma distribuição de Poisson com um parâmetro médio theta seguindo uma mistura de distribuições gama com parâmetros alpha e beta e uma probabilidade a priori de ocorrência de um ponto de mudança em qualquer bloco.O limite de P condicionando cada bloco desta forma efetivamente resulta em um modelo oculto de Markov infinito ou HMM. Os hiperparâmetros alfa, beta e P são estimados usando a máxima verossimilhança a posteriori. As estimativas bayesianas são explicitamente calculadas para cada bloco theta sub T como a expectativa de theta sub T dado y sub T; os filtros tradicionais, porém mais demorados, para frente e para trás, frequentemente usados em HMS, são substituídos pela aproximação de mistura de complexidade limitada, mais eficiente computacionalmente, para estimar as médias a posteriori theta chapéu sub T. As médias a posteriori resultantes serão suavizadas em um perfil aproximadamente constante por partes, de modo que blocos com theta chapéu sub T idênticos devem ser agrupados novamente, com coordenadas de limite atualizadas.O BCP utiliza o número de leituras de entrada por bloco como taxa de fundo e determina o enriquecimento. Utiliza um teste de hipótese simples com base em se a densidade média da posição do chip para um bloco excede um determinado limiar de significância. O quantil de 90% é o limiar padrão e é apropriado na maioria dos casos.O BCP então mescla blocos adjacentes de densidade média posterior que excedem o enriquecimento em uma única região e relata as coordenadas mescladas no navegador. O formato de dados extensível BCP é excelente em identificar regiões de enriquecimento amplo em dados de modificação de histona. Aqui, os resultados do BCP são comparados aos do cser, uma ferramenta existente que demonstrou alto desempenho; trabalhos anteriores deste laboratório estudando a trimetilação da H três K 36 demonstraram uma tendência a tamanhos muito maiores de ilhas no BCP do que no cer.Ilhas maiores estão mais de acordo com a expectativa convencional de ilhas amplas e difusas de enriquecimento por trimetilação de H três K 36. Ilhas maiores isoladamente não indicam precisão. Portanto, a associação conhecida entre ilhas de trimetilação de H três K 36 e regiões gênicas ativamente transcritas, bem como sua exclusividade mútua com ilhas de trimetilação de H três K 27, foi utilizada para avaliar o desempenho do BCP e do CER em comparação com o CER. O BCP identificou ilhas contíguas maiores que representam melhor os corpos gênicos, sem comprometer o aumento da sobreposição com ilhas de trimetilação de H três K 27.O BCP mantém a alta sobreposição de genes ativos por ilhas de trimetilação da H3K36 com limites alinhados de forma estreita aos corpos gênicos, sem aumentar o grau de sobreposição falso-positiva com genes do espaço intergênico que apresentam transcrição reprimida ou a marca repressora de trimetilação da H3K27. Ao avaliar a reprodutibilidade das chamadas de ilhas pelo BCP em dois conjuntos de dados replicados, observou-se que o BCP não apresentava uma forte dependência da profundidade de cobertura de leituras, ao contrário do algoritmo concorrente Cser. Evidências adicionais da robustez e reprodutibilidade do BCP são fornecidas pelo exame de regiões distintas adicionais, demonstrando limites de ilhas consistentes apesar da reduzida profundidade de cobertura. Para demonstrar plenamente a versatilidade do BCP, obteve-se um amplo espectro de dados de modificações histônicas, incluindo as marcas pontuadas de acetilação da H3K27, acetilação da H3K9 e trimetilação da H3K4, bem como a marca difusa de trimetilação da H3K9, além da trimetilação da H3K27 e da trimetilação da H3K36. Esses conjuntos de dados foram analisados utilizando as configurações de parâmetros padrão tanto para o BCP quanto para o Cser.No centro, observa-se o enriquecimento pela trimetilação da H3K36 no gene PXDN, marcando a transcrição ativa; como esperado, no local de início da transcrição, encontram-se marcas ativas pontuais adicionais: acetilação da H3K27, acetilação da H3K9 e trimetilação da H3K4. Logo a jusante do PXDN, há um espaço intergênico reprimido marcado pelo enriquecimento da trimetilação da H3K27; na margem oposta, localiza-se um gene reprimido com trimetilação da H3K27. Avançando mais um passo para fora.Nossa cromatina silenciada, indicada pela presença de enriquecimento de trimetilação de H três K nove, parece indicar o silenciamento de SN TG dois e MYT um L, talvez de forma menos transitória do que a repressão por trimetilação de H três K 27. Esta região abrange a maioria dos fenômenos encontrados no ChIPseek de modificações histônicas. Ela ilustra como a natureza dinâmica do BCP pode identificar marcas pontuais de acetilação e trimetilação de H três K quatro, ao mesmo tempo em que distingue grandes ilhas contíguas de repressão por trimetilação de H três K 27 e trimetilação de H três K nove, bem como a trimetilação de H três K 36 associada à transcrição ativa.Este algoritmo pode ser realizado em aproximadamente 30 minutos, dependendo do número de leituras e do resultado dos sinais do genoma. Nenhuma otimização significativa é necessária, como frequentemente ocorre com outros métodos, após seguir este procedimento. Muitas proteínas-alvo diferentes da imunoprecipitação da cromatina podem ser estudadas usando o BBCP, incluindo várias outras modificações de histonas, bem como fatores de transcrição ligantes de DNA, para responder perguntas adicionais sobre mecanismos epigenômicos e regulação gênica.Após assistir a este vídeo, você deverá ter uma boa compreensão de como o BCP é usado para identificar regiões acessíveis a marcas difusas de histonas na análise de dados de chipsy.

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Biologia

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Detecção de variantes raras genômico de Seqüenciamento combinados usando SPLINTER

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