Ludzki genom koduje 1500-2000 różnych czynników transkrypcyjnych (TF). ChIP-seq ujawnia globalne profile wiązania ułamka TF w ułamku ich biologicznych kontekstów. ułamku ich biologicznych kontekstów. Dane te pokazują, że większość TF wiąże się bezpośrednio z dużą liczbą genów docelowych związanych z kontekstem, że większość wiązanie jest dystalne, a wiązanie jest specyficzne dla kontekstu. Ze względu na wysiłek i związanych z tym kosztów, ChIP-seq jest rzadko wykorzystywany w poszukiwaniu nowych funkcji TF. Takie eksploracja jest zamiast tego wykonywana przy użyciu perturbacji ekspresji i ekranów genetycznych. Tutaj proponujemy kompleksowe ramy obliczeniowe dla przewidywania funkcji czynnika transkrypcyjnego. przewidywania funkcji. Wyselekcjonowaliśmy 332 wysokiej jakości nieredundantne motywy wiążące TF które reprezentują wszystkie główne domeny wiążące DNA i poprawiają międzygatunkowe międzygatunkowe przewidywanie miejsc wiązania, aby uzyskać 3,3 miliona konserwatywnych, głównie głównie dystalnych, przewidywanych miejsc wiązania. Łączymy je z 2,4 miliona faktów na temat wszystkich funkcji genów ludzkich i mysich, w nowatorskiej strukturze statystycznej, w poszukiwaniu wzbogacenia poszczególnych motywów obok grup genów docelowych o określonych funkcjach. funkcji. Rygorystyczne dostrajanie parametrów i surowe zera są używane do minimalizowania fałszywych wyników pozytywnych. Nasze nowatorskie podejście PRISM (przewidywanie informacji regulacyjnych z pojedynczych motywów) uzyskuje 2543 przewidywania funkcji TF w wielu różnych kontekstach, przy kontekstach, przy współczynniku fałszywych odkryć wynoszącym 16%. Przewidywania są wysoce wzbogacone dla potwierdzonych ról TF, a 45 z 67 (67%) testowanych regionów miejsc wiązania w pięciu różnych kontekstach różnych kontekstach działa jako wzmacniacze w funkcjonalnie dopasowanych komórkach. --- Regulacja transkrypcji u wielokomórkowych eukariontów jest zaaranżowana przez szereg elementów funkcjonalnych DNA zlokalizowanych w regionach regulatorowych genów. Niektóre regiony regulacyjne regiony regulatorowe (np. enhancery) znajdują się daleko od genu, na który wpływają. Identyfikacja odległych elementów regulatorowych jest wyzwaniem dla badań bioinformatycznych. badań bioinformatycznych. Chociaż istniejące metodologie zwiększyły liczbę obliczeniowo, niespójność wydajności modeli obliczeniowych w różnych liniach komórkowych, klasa modeli obliczeniowych w różnych liniach komórkowych, brak równowagi klas w zestawach uczących i doraźne zasady wyboru kandydatów na wzmacniacze do nadzorowanego uczenia się, to niektóre kluczowe pytania, które wymagają dalszego zbadania. W tym badaniu opracowaliśmy DEEP, nowatorską strukturę predykcji zespołowej. DEEP integruje trzy komponenty o o różnych cechach, które usprawniają analizę właściwości enhancerów w w wielu różnych warunkach komórkowych. W naszej metodzie trenujemy wiele indywidualnych modeli klasyfikacji, które łączymy w celu sklasyfikowania regionów DNA jako wzmacniaczy lub nie-wzmacniacze. DEEP wykorzystuje cechy pochodzące ze znaczników modyfikacji histonów lub atrybuty pochodzące z charakterystyki sekwencji. Wyniki eksperymentów wskazują że DEEP działa lepiej niż cztery najnowocześniejsze metody na danych ENCODE. Przedstawiamy pierwsze wyniki obliczeniowego przewidywania enhancerów na danych FANTOM5 gdzie DEEP osiąga 90,2% dokładność i 90% średnią geometryczną (GM) specyficzności i czułości w 36 różnych tkankach. Następnie przedstawiamy wyniki uzyskane przy użyciu danych pochodzących z bazy danych VISTA. DEEP-VISTA, podczas testowania na niezależnym zestawie testowym, osiągnął GM na poziomie 80,1% i dokładność 89,64%. STRUKTURA DEEP jest publicznie dostępny pod adresem http://cbrc.kaust.edu.sa/deep/.
Jakie ramy obliczeniowe są dostępne do przewidywania enhancerów?
DEEP integruje trzy komponenty o różnych cechach, które usprawniają analizę właściwości wzmacniacza w wielu różnych warunkach komórkowych. DEEP wykorzystuje cechy pochodzące ze śladów modyfikacji histonów lub atrybutów pochodzących z charakterystyki sekwencji. Wyniki eksperymentów wskazują, że DEEP działa lepiej niż cztery najnowocześniejsze metody na danych ENCODE. Podejście PRISM (przewidywanie informacji regulacyjnych z pojedynczych motywów) uzyskuje 2543 przewidywania funkcji TF w wielu różnych kontekstach, przy współczynniku fałszywych odkryć wynoszącym 16%. Przewidywania są wysoce wzbogacone o zatwierdzone role TF, a 45 z 67 (67%) testowanych regionów miejsc wiązania w pięciu różnych kontekstach działa jako wzmacniacze w funkcjonalnie dopasowanych komórkach.