Wnioskowanie o kombinatorycznym kodzie regulacyjnym czynników transkrypcyjnych (TF) z profili wiązania profili wiązania TF w całym genomie jest wyzwaniem. Głównym powodem jest to, że profile wiązania TF znacząco się pokrywają i dlatego są wysoce skorelowane. Skupiskowe występowanie wielu TF w miejscach genomowych może wynikać z dostępności chromatyny i lokalnej współpracy między TF. dostępności chromatyny i lokalnej współpracy między TF lub miejsca wiązania mogą po prostu mogą po prostu wydawać się zgrupowane, jeśli profile są generowane z różnych populacji komórek. Nakładanie się profili wiązania TF może również wynikać z pomiarów wykonanych w ściśle powiązanych przedziałach czasowych. Dlatego też bardzo interesujące jest rozróżnienie TF które bezpośrednio regulują ekspresję genów od tych, które są pośrednio związane z ekspresją genów. z ekspresją genów. Modele graficzne, w szczególności sieci bayesowskie, zapewniają potężne ramy matematyczne do wnioskowania o różnych typach zależności. Jednak istniejące metody nie działają dobrze, gdy cechy (tutaj: PROFILE WIĄZANIA TF profile wiązania TF) są silnie skorelowane, gdy ich związek z wynikiem biologicznym jest słaby i gdy biologiczny jest słaby, a wielkość próby jest niewielka. Tutaj opracowaliśmy nową metodę obliczeniową, algorytmy Neighbourhood Consistent PC (NCPC), które radzą sobie z tymi scenariuszami znacznie skuteczniej niż istniejące metody. Ponadto przedstawiamy nowatorską reprezentację graficzną, Direct Dependence Graph (DDGraph), aby lepiej wyświetlać złożone interakcje między zmiennymi. NCPC i DDGraph mogą być również stosowane do innych problemów obejmujących wysoce skorelowane cechy biologiczne. cech biologicznych. Obie metody zostały zaimplementowane w pakiecie R ddgraph, dostępnym jako część Bioconductor (http://bioconductor.org/packages/2.11/bioc/html/ddgraph.html). Zastosowana do rzeczywistych danych, nasza metoda zidentyfikowała TF, które określają różne klasy modułów regulacyjnych cis (CRM) w różnicowaniu mezodermy Drosophila. Nasza analiza wykazała również zubożenie wczesnego czynnika transkrypcyjnego Twist wiążącego się w CRM regulujących ekspresję ekspresję w trzewnych i somatycznych komórkach mięśniowych na późniejszych etapach, co sugeruje mechanizm represji specyficzny dla CRM, który jak dotąd nie został scharakteryzowany dla tej klasy mezodermalnych CRM. --- TŁO: Specyficzna dla komórek ekspresja genów jest kontrolowana przez modyfikacje epigenetyczne modyfikacje i wiązanie czynników transkrypcyjnych. Podczas gdy mapy całego genomu dla tych interakcji białko-DNA stały się powszechnie dostępne, porównanie ilościowe wynikowych zestawów danych ChIP-Seq pozostaje wyzwaniem. Obecne podejścia do wykrywania różnicowo związanych lub zmodyfikowanych regionów są głównie zapożyczone z analizy danych RNA-Seq skupiając się na całkowitej liczbie fragmentów zmapowanych do regionu, ignorując wszelkie informacje zakodowane w kształcie pików. WYNIKI: Tutaj przedstawiamy MMDiff, solidną, szeroko stosowaną metodę do wykrywania różnic między zestawami danych zliczania sekwencji. Oparta na kwantyfikacji zmiany kształtu w profilach sygnału, pokonuje wyzwania narzucone przez wysoce wysoce ustrukturyzowany charakter danych i niedostatek replikacji. symulowany zestaw danych, aby porównać wydajność MMDiff z wynikami uzyskanymi przez cztery alternatywne metody. czterema alternatywnymi metodami. Pokazujemy, że MMDiff wyróżnia się, gdy profile pików zmieniają się między próbkami. Następnie używamy MMDiff do ponownej analizy najnowszego zestawu danych modyfikacji histonu H3K4me3, wyjaśniając ustanowienie tego znaczącego markera epigenomicznego. Nasza analiza empiryczna pokazuje, że metoda ta daje powtarzalne wyniki w różnych eksperymentach i jest w stanie wykryć funkcjonalne funkcjonalne zmiany w modyfikacjach histonów. Aby dalej badać szersze zastosowanie MMDiff, zastosowaliśmy ją do dwóch zestawów danych ENCODE: jednego badającego modyfikacji histonu H3K27ac i jednego mierzącego wiązanie czynnika transkrypcyjnego CTCF w całym genomie. czynnika transkrypcyjnego CTCF. W obu przypadkach MMDiff okazuje się uzupełniać do metod opartych na zliczaniu. Ponadto możemy pokazać, że MMDiff jest w stanie bezpośrednio wykrywać zmiany homotypowych wiązań w sąsiednich miejscach wiązania. miejscach wiązania. MMDiff jest łatwo dostępny jako pakiet Bioconductor. WNIOSKI: Nasze wyniki pokazują, że cechy wyższego rzędu pików ChIP-Seq niosą ze sobą istotne i często uzupełniające informacje w stosunku do całkowitej liczby, i są ważne w ocenie zróżnicowanych modyfikacji histonów i wiązania czynników transkrypcyjnych. wiązania czynników transkrypcyjnych. Opracowaliśmy nową metodę obliczeniową, MMDiff, która jest w stanie zbadać te cechy, a tym samym zamyka istniejącą lukę w analizie ChIP. istniejącą lukę w analizie zestawów danych ChIP-Seq.
Lista pakietów do analizy miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych (TFBS) dostępnych w R/Bioconductor
Algorytmy Neighbourhood Consistent PC (NCPC), MMDiff i cosmo.