Pojawienie się technologii o wysokiej przepustowości, takich jak ChIP-seq, umożliwiło badanie modyfikacji histonów. Szczególnie interesującym problemem jest identyfikacja regionów genomu, w których różne typy komórek z tego samego organizmu wykazują różne wzorce wzbogacenia histonów. Problem ten okazuje się okazuje się zaskakująco trudny, nawet w prostych porównaniach parami, z powodu z powodu znacznego poziomu szumu w danych ChIP-seq. W niniejszym artykule proponujemy dwuetapową metodę statystyczną, zwaną ChIPnorm, do normalizacji danych ChIP-seq oraz znaleźć regiony różnicowe w genomie, biorąc pod uwagę dwie biblioteki modyfikacji histonów różnych typów komórek. Pokazujemy, że metoda ChIPnorm usuwa większość szumu i stronniczości w danych i przewyższa inne metody normalizacji. metody normalizacji. Korelujemy oznaczenia histonów z danymi dotyczącymi ekspresji genów i potwierdzamy, że że modyfikacje histonów H3K27me3 i H3K4me3 działają odpowiednio jako represor i aktywator genów. i aktywator genów. W porównaniu do tego, co wcześniej opisywano w literaturze w literaturze, stwierdzamy, że znacznie wyższa frakcja dwuwartościowych znaczników w komórkach ES dla H3K27me3 i H3K4me3 przechodzi w stan tylko K27. Stwierdziliśmy, że większość regionów promotorowych w genach kodujących białka ma zróżnicowane miejsca modyfikacji histonów. Oprogramowanie do tej pracy można pobrać ze strony http://lcbb.epfl.ch/software.html.
Czy istnieją metody statystyczne do normalizacji i identyfikacji regionów różnicowych w danych ChIP-seq dotyczących modyfikacji histonów?
Tak. ChIPnorm to dwuetapowa metoda statystyczna do normalizacji danych ChIP-seq i znajdowania zróżnicowanych regionów w genomie, biorąc pod uwagę dwie biblioteki modyfikacji histonów różnych typów komórek.