Metody obliczeniowe próbujące zidentyfikować przypadki modułów cis-regulacyjnych (CRM) w genomie (CRM) w genomie stoją przed trudnym problemem poszukiwania potencjalnie potencjalnie oddziałujących miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych, podczas gdy wiedza na temat specyficznych interakcji pozostaje ograniczona. Bez kompleksowego porównania ich wydajności, niezawodność i dokładność tych narzędzi pozostaje niejasna. W obliczu dużej liczby różnych narzędzi, które rozwiązują ten problem, my podsumowaliśmy i skategoryzowaliśmy je w oparciu o strategię wyszukiwania i dane wejściowe danych wejściowych. Wybrano dwanaście reprezentatywnych metod i zastosowano je do przewidywania CRM z bazy danych Drosophila CRM REDfly oraz z ludzkich regionów ENCODE regionów. Nasze wyniki pokazują, że optymalny wybór metody różni się w zależności od gatunku i składu danych sekwencji. Podczas rozróżniania CRM od regionów niekodujących, metody uwzględniające ochronę ewolucyjną mają silniejszą moc predykcyjną niż metody zaprojektowane do działania na pojedynczym genomie. genomie. Różne reprezentacje CRM i strategie wyszukiwania opierają się na różnych CRM, a różne metody mogą się wzajemnie uzupełniać. Na przykład, niektóre faworyzują homotypowe skupiska miejsc wiązania, podczas gdy inne działają najlepiej na krótkich CRM. Co więcej, większość metod wydaje się być wrażliwa na skład i strukturę genomu, do którego są stosowane. Analizujemy główne cechy, które odróżniają metody, które działały dobrze, identyfikują słabości prowadzące do słabej wydajności i zapewniamy wskazówki dla użytkowników. Proponujemy również kluczowe rozważania dotyczące rozwoju i oceny przyszłych metod przewidywania CRM CRM. --- Regulacja transkrypcji jest kontrolowana przez skoordynowane wiązanie jednego lub więcej czynników czynników transkrypcyjnych w regionach promotorowych genów. U wielu gatunków, zwłaszcza wyższych eukariontów, miejsca wiązania czynników transkrypcyjnych mają tendencję do występowania jako homotypowe lub heterotypowe klastry, znane również jako moduły cis-regulacyjne. Liczba liczba miejsc i odległości między miejscami różnią się jednak znacznie w module. module. Proponujemy model statystyczny opisujący strukturę klastrów strukturę klastra, a także zachowanie poszczególnych motywów i opracowujemy strategię Monte Carlo Monte Carlo do przewidywania nowych modułów regulacyjnych w sekwencjach upstream sekwencjach koregulowanych genów. Demonstrujemy moc tej metody na na przykładach genomów bakteryjnych, owadzich i ludzkich. --- MOTYWACJA: Identyfikacja miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych (TFBS) kodujących złożone sygnały regulacyjne złożone sygnały regulacyjne w genomach metazoicznych pozostaje trudnym problemem w genomice obliczeniowej. genomice obliczeniowej. Ze względu na degenerację zawartości nukleotydów wśród instancji lub motywów lub motywów, a także skomplikowaną "organizację gramatyczną" motywów w obrębie modułów cis-regulacyjnych (CRM), istniejące metody wyszukiwania motywów oparte na dopasowywaniu wzorców in silico często cierpią z powodu niepraktycznie wysokiego wskaźnika wyników fałszywie dodatnich, szczególnie w kontekście analizowania dużych zbiorów danych genomowych i zaszumionych macierzy wag macierze wag pozycji, które charakteryzują miejsca wiązania. Tutaj staramy się rozwiązać ten problem, wykorzystując strukturę do maksymalnego wykorzystania informacji zawartość informacji w genomowym DNA w regionie zapytania, biorąc pod uwagę wartości różnych biologicznie znaczących czynników genetycznych i epigenetycznych w regionie zapytania, takich jak takich jak parametry ewolucyjne specyficzne dla kladu, obecność/nieobecność pobliskich regionów kodujących itp. pobliskich regionów kodujących itp. Przedstawiamy nową metodę przewidywania TFBS w genomach w genomach metazoicznych, która wykorzystuje zarówno architekturę CRM sekwencji, jak i różne cechy poszczególnych motywów. Proponowane przez nas podejście opiera się na dyskryminacyjnym modelu probabilistycznym znanym jako warunkowe pola losowe, który wyraźnie optymalizuje predykcyjne prawdopodobieństwo obecności motywu w dużych sekwencjach w dużych sekwencjach, w oparciu o łączny efekt wszystkich takich cech. WYNIKI: Model ten przezwycięża słabości wcześniejszych metod opartych na mniej skutecznych formalizmach statystycznych, które są wrażliwe na fałszywe sygnały w danych. danych. Oceniamy naszą metodę zarówno na symulowanych CRM, jak i rzeczywistych sekwencjach Drosophila sekwencjach Drosophila w porównaniu z szerokim spektrum istniejących modeli i przewyższa stan techniki o 22% w wyniku F1. DOSTĘPNOŚĆ I WDROŻENIE: Kod jest publicznie dostępny pod adresem http://www.sailing.cs.cmu.edu/discover.html. INFORMACJE DODATKOWE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- Obliczeniowe wyszukiwanie biologicznie istotnych modułów cis-regulacyjnych (CRM) nie jest proste. Ze względu na dużą liczbę kandydatów i niedoskonałość metod przesiewowych, wykrywanych jest wiele fałszywych CRM, które są równie wysoko punktowane jak te biologicznie prawdziwe. Wykorzystanie informacji ChIP pozwala nie tylko nie tylko ograniczyć regiony, w których powinny znajdować się miejsca wiązania badanego czynnika transkrypcyjnego (TF). badanego czynnika transkrypcyjnego (TF), ale także pozwala ograniczyć CRM do tych, które zawierają badany TF (tutaj określane jako zastosowanie CRM w trybie opartym na zapytaniach). W tym badaniu pokazujemy, że wykorzystanie ChIP w sposób oparty na zapytaniach sprawia, że wykrywanie CRM in silico jest znacznie bardziej bardziej wykonalnym przedsięwzięciem. Aby móc obsługiwać duże zbiory danych, ustawienia oparte na zapytaniach i innymi specyfikami właściwymi dla wykrywania CRM na danych opartych na ChIP-Seq, opracowaliśmy nową, wydajną metodę wykrywania CRM "CPModule". Stosując ją na dobrze zbadanym zestawie danych ChIP-Seq zaangażowanych w samoodnowę mysich zarodkowych komórek macierzystych komórek macierzystych myszy, pokazujemy, w jaki sposób nasze narzędzie może odzyskać kombinatoryczną regulację pięciu znanych TF, które są kluczowe w samoodnowie mysich embrionalnych komórek macierzystych. Dodatkowo, dokonaliśmy szeregu nowych przewidywań dotyczących kombinatorycznej regulacji tych pięciu kluczowych TF z innymi TF udokumentowanymi w TRANSFAC.
Jakie są najczęściej stosowane metody obliczeniowe do identyfikacji CRM (modułów cis-regulacyjnych)?
Metody obliczeniowe próbujące zidentyfikować przypadki modułów cis-regulacyjnych (CRM) w genomie stoją przed trudnym problemem wyszukiwania potencjalnie oddziałujących miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych, podczas gdy wiedza na temat konkretnych interakcji pozostaje ograniczona. Podczas odróżniania CRM od regionów niekodujących, metody uwzględniające ewolucyjną konserwację mają większą moc predykcyjną niż metody zaprojektowane do działania na pojedynczym genomie. Co więcej, większość metod wydaje się być wrażliwa na skład i strukturę genomu, do którego są stosowane. CisMiner pozwala na ślepe wyszukiwanie CRM bez żadnych wcześniejszych informacji o docelowych CRM ani ograniczeń w liczbie motywów.