Špičkové volání - Peak calling

Špičkové volání je výpočetní metoda používaná k identifikaci oblastí v a genom které byly obohaceny zarovnané čtení v důsledku provedení a Sekvenování čipů nebo MeDIP-seq experiment. V těchto oblastech dochází k interakci proteinu DNA.[1] Když je protein a transkripční faktor, obohacená oblast je jeho vazebné místo transkripčního faktoru (TFBS). Mezi oblíbené softwarové programy patří MACS.[2] Wilbanks a kolegové[3] je průzkum špičkových volajících ChIP-seq a Bailey et al.[4] je popis praktických pokynů pro špičkové volání v datech ChIP-seq.

Špičkové volání lze provádět na transkriptomu / exomu i na datech sekvenování RNA epigenomu z MeRIPseq[5] nebo m6Aseq[6] pro detekci post-transkripčních míst modifikace RNA pomocí softwarových programů, jako je exomePeak.[7]Mnoho nástrojů pro špičkové volání je optimalizováno pouze pro určitý druh testů, například pouze pro transkripční faktor ChIP-seq nebo pouze pro DNase-seq.[8] Nová generace špičkových volajících, jako je DFilter[9] jsou založeny na zobecněné optimální teorii detekce a bylo prokázáno, že fungují téměř u všech druhů signálů profilů značek ze sekvenčních dat nové generace. Je také možné provést složitější analýzu pomocí takových nástrojů, jako je kombinace více signálů ChIP-seq k detekci regulačních míst. [10]

V souvislosti s ChIP-exo je tento proces znám jako „volání špičkových párů“.[11]

Diferenční špičkové volání jde o identifikaci významných rozdílů ve dvou signálech ChIP-seq. Lze rozlišit jednostupňové a dvoustupňové diferenciální špičkové volající. Jednostupňové volající diferenciální špičky pracují ve dvou fázích: za prvé, špičkové volání u jednotlivých signálů ChIP-seq a za druhé, kombinování jednotlivých signálů a použití statistických testů pro odhad diferenciálních špiček. DBChIP[12] a MAnorm[13] jsou příklady pro jednostupňové volající diferenciální špičky.

Dvoustupňové volající diferenciální špičky segmentují dva signály ChIP-seq a identifikují diferenciální špičky v jednom kroku. Využívají přístupy segmentace signálu, jako je Skryté Markovovy modely. Příklady dvoustupňových diferenciálních špičkových volajících jsou ChIPDiff,[14] ODIN.[15] a THOR Diferenciální volání píku lze také použít v souvislosti s analýzou vazebných míst pro protein vázající RNA.[16]

Viz také

Reference

  1. ^ Valouev A, et al. (Září 2008). „Analýza genomu vázající místa transkripčního faktoru na základě dat ChIP-seq“. Přírodní metody. 5 (9): 829–834. doi:10.1038 / nmeth.1246. PMC  2917543. PMID  19160518.
  2. ^ Feng, Jianxing; Liu, Tao; Qin, Bo; Zhang, Yong; Liu, Xiaole Shirley (29. srpna 2012). "Identifikace obohacení ChIP-sek pomocí MACS". Přírodní protokoly. 7 (9): 1728–1740. doi:10.1038 / nprot.2012.101. PMC  3868217. PMID  22936215.
  3. ^ Wilbanks, Elizabeth G .; Facciotti, Marc T. (7. července 2010). „Hodnocení výkonu algoritmu při detekci špiček ChIP-Seq Peak“. PLOS ONE. 5 (7): e11471. Bibcode:2010PLoSO ... 511471W. doi:10.1371 / journal.pone.0011471. PMC  2900203. PMID  20628599.
  4. ^ Bailey, TL; Krajewski P; Ladunga I; Lefebvre C; Li Q; Liu T; Madrigal P; Taslim C; Zhang J. (14. listopadu 2013). „Praktické pokyny pro komplexní analýzu dat ChIP-seq“. PLOS Comput Biol. 9 (11): e1003326. Bibcode:2013PLSCB ... 9E3326B. doi:10.1371 / journal.pcbi.1003326. PMC  3828144. PMID  24244136.
  5. ^ Meyer, Kate D .; Saletore, Yogesh; Zumbo, Paul; Elemento, Olivier; Mason, Christopher E .; Jaffrey, Samie R. (31. května 2012). „Komplexní analýza methylace mRNA odhaluje obohacení ve 3 'UTR a blízko stop kodonů“. Buňka. 149 (7): 1635–1646. doi:10.1016 / j.cell.2012.05.003. PMC  3383396. PMID  22608085.
  6. ^ Dominissini, Dan; Moshitch-Moshkovitz, Sharon; Schwartz, Schraga; Salmon-Divon, Mali; Ungar, Lior; Osenberg, Sivan; Cesarkas, Karen; Jacob-Hirsch, Jasmine; Amariglio, Ninette; Kupiec, Martin; Sorek, Rotem; Rechavi, Gideon (28. dubna 2012). "Topologie lidských a myších m6A RNA methylomů odhalená m6A-seq". Příroda. 485 (7397): 201–206. Bibcode:2012Natur.485..201D. doi:10.1038 / příroda11112. PMID  22575960. S2CID  3517716.
  7. ^ Meng, J .; Cui, X .; Rao, M. K .; Chen, Y .; Huang, Y. (14. dubna 2013). „Analýza exome pro data sekvenování RNA epigenomu“. Bioinformatika. 29 (12): 1565–1567. doi:10.1093 / bioinformatika / btt171. PMC  3673212. PMID  23589649.
  8. ^ Koohy, Hashem; Down, Thomas A .; Spivakov, Michail; Hubbard, Tim; Helmer-Citterich, Manuela (8. května 2014). „Porovnání špičkových volajících použitých pro data DNase-Seq“. PLOS ONE. 9 (5): e96303. Bibcode:2014PLoSO ... 996303K. doi:10.1371 / journal.pone.0096303. PMC  4014496. PMID  24810143.
  9. ^ Kumar, Vibhor; Masafumi Muratani; Nirmala Arul Rayan; Petra Kraus; Thomas Lufkin; Huck Hui Ng; Shyam Prabhakar (červenec 2013). "Jednotné, optimální zpracování signálu mapovaných dat s hlubokým sekvenováním". Přírodní biotechnologie. 31 (7): 615–622. doi:10.1038 / nbt.2596. PMID  23770639. [1]
  10. ^ Wong, Ka-Chun; et al. (2014). "SignalSpider: pravděpodobnostní objev vzorů na více normalizovaných signálových profilech ChIP-Seq". Bioinformatika. 31 (1): 17–24. doi:10.1093 / bioinformatika / btu604. PMID  25192742.
  11. ^ Madrigal, Pedro (2015). "Identifikace stránek vázajících transkripční faktory v ChIP-exo pomocí R / Bioconductor". Protokoly o bioinformatice Epigenesys. 68.
  12. ^ Keles, Liang (26. října 2011). "Detekce diferenciální vazby transkripčních faktorů pomocí ChIP-seq". Bioinformatika. 28 (1): 121–122. doi:10.1093 / bioinformatika / btr605. PMC  3244766. PMID  22057161.
  13. ^ Waxman, Shao; Zhang; Yuan; Orkin (16. března 2012). „MAnorm: robustní model pro kvantitativní srovnání datových sad ChIP-Seq“. Genome Biology. 13 (3): R16. doi:10.1186 / gb-2012-13-3-r16. PMC  3439967. PMID  22424423.
  14. ^ Xu, Sung; Wei; Lin (28. července 2008). „Přístup HMM k identifikaci různých modifikačních míst histonové modifikace v celém genomu z dat ChIP-seq“. Bioinformatika. 24 (20): 2344–2349. doi:10.1093 / bioinformatika / btn402. PMID  18667444.
  15. ^ Allhoff, Costa; Sere; Chauvistre; Lin; Zenke (24. října 2014). "Detekce diferenciálních špiček v signálech ChIP-seq pomocí ODIN". Bioinformatika. 30 (24): 3467–3475. doi:10.1093 / bioinformatika / btu722. PMID  25371479.
  16. ^ Holmqvist E, Wright PR, Li L, Bischler T, Barquist L, Reinhardt R, Backofen R, Vogel J (2016). „Globální vzorce rozpoznávání RNA posttranskripčních regulátorů Hfq a CsrA odhalené UV zesítěním in vivo“. EMBO J.. 35 (9): 991–1011. doi:10.15252 / embj.201593360. PMC  5207318. PMID  27044921.