Name: a novel bayesian change-point algorithm for genome-wide analysis of diverse chipseq data types
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Novel Bayesian Change-point Algorithm for Genome-wide Analysis of Diverse ChIPseq Data Types at JoVE.com

STARR Foundation Award (MQZ), NIH subsidie ​​ES017166 (MQZ), NSF subsidie ​​DMS0906593 (HX).

1. Voorbereiden invoerbestanden voor BCP Analyse <ol><li> Lijn de korte leest uit sequencing runs (chip en ingang bibliotheken) naar de juiste referentie-genoom met behulp van de gewenste korte lezen uitlijning software. De in kaart gebrachte locaties dienen te worden omgezet in de 6 kolom browser uitbreidbaar gegevens (BED) formaat 13 (UCSC genoom browser, <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> ), een door tabs gescheiden regel per toegewezen lezen aanduiding van de i...

<ol>
	<li>Park, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ChIP-seq:+advantages+and+challenges+of+a+maturing+technology.">ChIP-seq: advantages and challenges of a maturing technology.</a> Nat. Rev. Genet. 10, 669-680 (2009).</li><li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+profiling+of+histone+methylations+in+the+human+genome.">High-resolution profiling of histone methylations in the human genome.</a> Cell. 129, 823-837 (2007).</li><li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Model-based+Analysis+of+ChIP-Seq+(MACS).">Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS).</a> Genome Biol. 9, R137 (2008).</li><li>Zang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+clustering+approach+for+identification+of+enriched+domains+from+histone+modification+ChIP-Seq+data.">A clustering approach for identification of enriched domains from histone modification ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 25, 1952-1958 (2009).</li><li>Jothi, R., Cuddapah, S., Barski, A., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genome-wide+identification+of+in+vivo+protein-DNA+binding+sites+from+ChIP-Seq+data.">Genome-wide identification of in vivo protein-DNA binding sites from ChIP-Seq data.</a> Nucleic Acids Res. 36, 5221-5231 (2008).</li><li>Qin, Z. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HPeak:+an+HMM-based+algorithm+for+defining+read-enriched+regions+in+ChIP-Seq+data.">HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data.</a> BMC Bioinformatics. 11, 369 (2010).</li><li>Song, Q., Smith, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identifying+dispersed+epigenomic+domains+from+ChIP-Seq+data.">Identifying dispersed epigenomic domains from ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 27, 870-871 (2011).</li><li>Spyrou, C., Stark, R., Lynch, A. G., Tavar&#233;, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BayesPeak:+Bayesian+analysis+of+ChIP-seq+data.">BayesPeak: Bayesian analysis of ChIP-seq data.</a> BMC Bioinformatics. 10, 299 (2009).</li><li>Lai, T., Xing, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+simple+Bayesian+approach+to+multiple+change-points.">A simple Bayesian approach to multiple change-points.</a> Statistica Sinica. , (2011).</li><li>Robertson, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genome-wide+profiles+of+STAT1+DNA+association+using+chromatin+immunoprecipitation+and+massively+parallel+sequencing.">Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing.</a> Nat. Methods. 4, 651-657 (2007).</li><li>Stitzel, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+epigenomic+analysis+of+primary+human+pancreatic+islets+provides+insights+into+type+2+diabetes+susceptibility+loci.">Global epigenomic analysis of primary human pancreatic islets provides insights into type 2 diabetes susceptibility loci.</a> Cell Metab. 12, 443-455 (2010).</li><li>Bernstein, B. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+NIH+Roadmap+Epigenomics+Mapping+Consortium.">The NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium.</a> Nat. Biotechnol. 28, 1045-1048 (2010).</li><li>Karolchik, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+UCSC+Table+Browser+data+retrieval+tool.">The UCSC Table Browser data retrieval tool.</a> Nucleic Acids Res. 32, 493-496 (2004).</li><li>Matys, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TRANSFAC:+transcriptional+regulation,+from+patterns+to+profiles.">TRANSFAC: transcriptional regulation, from patterns to profiles.</a> Nucleic Acids Res. 31, 374-378 (2003).</li><li>Portales-Casamar, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=JASPAR+2010:+the+greatly+expanded+open-access+database+of+transcription+factor+binding+profiles.">JASPAR 2010: the greatly expanded open-access database of transcription factor binding profiles.</a> Nucleic Acids Res. 38, D105-D110 (2010).</li></ol>

Wij hebben de ambitie om een ​​model voor het analyseren van ChIPseq gegevens die zouden kunnen identificeren zowel punctata en diffuse datastructuren even goed te ontwikkelen. Tot nu toe regio verrijking name diffuse regio&#39;s, die de veronderstelde verwachting groot eiland grootte weerspiegelen moeilijk te identificeren. Om deze problemen aan te pakken, hebben we gebruik gemaakt van de meest recente ontwikkelingen in de HMM-technologie, die veel voordelen ten opzichte van bestaande heuristische modellen en minde...

<table border="1"><tbody><tr><td> Naam van het reagens </td><td> Vennootschap </td><td> Catalogusnummer </td><td> Opmerkingen (optioneel) </td></tr><tr><td> Linux-werkstation </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

a novel bayesian change-point algorithm for genome-wide analysis of diverse chipseq data types

ChIPseq is een veel gebruikte techniek voor het onderzoeken van eiwit-DNA interacties. Lees dichtheidsprofielen zijn gegenereerd met next-sequencing van eiwitgebonden DNA en uitlijnen korte leest een referentie genoom. Verrijkte gebieden worden geopenbaard als pieken die vaak sterk in vorm, afhankelijk van het doeleiwit 1. Bijvoorbeeld transcriptiefactoren binden vaak in een plaats-en sequentie-specifieke wijze en meestal punctata pieken produceren, terwijl histon-modificaties zijn alomtegenwoordig en worden gekenmerkt door brede diffuse eilanden verrijking 2. Betrouwbaar bepalen van deze regio was de focus van ons werk. Algoritmen voor het analyseren van ChIPseq gegevens met behulp van uiteenlopende methodieken, van heuristiek 3-5 om strengere statistische modellen, zoals Hidden Markov Models (HMM&#39;s) 6-8. We zochten een oplossing die de noodzaak voor moeilijk te definiëren, ad hoc parameters die vaak geminimaliseerdcompromisresolutie en het verminderen van de intuïtieve bruikbaarheid van het gereedschap. Met betrekking tot HMM-gebaseerde methoden, hebben we geprobeerd om parameterschatting procedures en eenvoudige, finite state classificaties die vaak worden gebruikt beknotten. Bovendien, conventionele ChIPseq data-analyse omvat categorisering van de verwachte gelezen dichtheid profielen als ofwel punctata of diffuse gevolgd door verdere toepassing van de juiste tool. Verder hebben we gericht op de noodzaak van deze twee verschillende modellen te vervangen door een enkele, veelzijdiger model, dat bekwaam kan de volledige spectrum van data types. Om deze doelstellingen te bereiken, moeten we eerst construeerde een statistisch kader dat van nature gemodelleerde ChIPseq data structuren met behulp van een cutting edge vooruitgang in HMM&#39;s 9, die alleen expliciete maakt gebruik van formules-een innovatie van cruciaal belang om de prestaties voordelen. Meer geavanceerde dan heuristische modellen, onze HMM biedt oneindige verborgen staten door middel van eenBayesiaanse model. We pasten het aan het identificeren van een redelijke verandering punten in te lezen dichtheid, die verder definiëren segmenten van verrijking. Onze analyse toonde aan hoe onze Bayesiaanse Change Point (BCP) algoritme een verminderde computationele complexiteit-blijkt uit een verkorte looptijd en het geheugen footprint had. De BCP-algoritme werd met succes toegepast op zowel punctata piek en diffuse eiland identificatie met robuuste nauwkeurigheid en beperkte gebruiker gedefinieerde parameters. Deze geïllustreerde zowel de veelzijdigheid en het gebruiksgemak. Daarom geloven we dat het gemakkelijk kan worden geïmplementeerd in een breed bereik van data types en eindgebruikers op een manier die gemakkelijk wordt vergeleken en gecontrasteerd, waardoor het een geweldig hulpmiddel voor ChIPseq data-analyse die kunnen helpen bij samenwerking en bevestiging tussen onderzoeksgroepen. Hier laten we zien op de toepassing van BCP bestaande transcriptiefactor 10,11 en epigenetische gegevens 12 het nut ervan illustreren.

BCP blinkt uit in het identificeren van gebieden van brede verrijking in histonmodificatie gegevens. Als referentiepunt, wij eerder vergeleken onze resultaten met die van SICER 3, een bestaande tool die heeft aangetoond een sterke prestatie. Om zo goed mogelijk te illustreren BCP&#39;s voordelen, onderzochten we een histon-eiwitten die goed had bestudeerd om een ​​stichting voor de beoordeling van het succes tarieven vast te stellen. Daarom hebben we vervolgens geanalyseerd H3K36me3, aangezien het blijkt ...

Watch this Scientific Journal Video about A Novel Bayesian Change-point Algorithm for Genome-wide Analysis of Diverse ChIPseq Data Types at JoVE.com

A Novel Bayesian Change-point Algorithm for Genome-wide Analysis of Diverse ChIPseq Data Types

Onze Bayesiaanse Change Point (BCP) algoritme is gebaseerd op state-of-the-art ontwikkelingen in het modelleren change-punten via Hidden Markov Models en past deze toe op chromatine immunoprecipitatie sequencing (ChIPseq) data-analyse. BCP presteert goed in zowel brede en punctata data types, maar blinkt uit in nauwkeurig identificeren van robuuste, reproduceerbare eilanden van diffuse histon verrijking.

A Novel Bayesiaanse Change-point algoritme voor Genoom-brede analyse van diverse ChIPseq Data Types

ChIPseq is a widely used technique for investigating protein-DNA interactions. Read density profiles are generated by using next-sequencing of ...

Research

JoVE Journal

Biology

Genome-wide Analysis of Aminoacylation (Charging) Levels of tRNA Using Microarrays

Genome-wide Analysis of Aminoacylation Charging Levels of tRNA Using Microarrays

Genoom-brede analyse van aminoacylatie (Charging) niveaus van tRNA Met behulp van Microarrays

tRNA aminoacylation, or charging, levels can rapidly change within a cell in response to the environment[1]. Changes in tRNA charging levels in both ...

Genome-wide Analysis using ChIP to Identify Isoform-specific Gene Targets

Genoom-brede analyse met behulp van chip Isoform-specifieke Gene targets te identificeren

Recruitment of transcriptional and epigenetic factors to their targets is a key step in their regulation. Prominently featured in recruitment are the ...

Genome-wide Screen for miRNA Targets Using the MISSION Target ID Library

Genoom-brede scherm voor miRNA Doelen Met behulp van de MISSION Target ID Bibliotheek

The Target ID Library is designed to assist in discovery and identification of microRNA (miRNA) targets. The Target ID Library is a plasmid-based, ...

Two Types of Assays for Detecting Frog Sperm Chemoattraction

Twee Soorten Assays voor het detecteren van Kikker Sperma chemoattractie

Sperm chemoattraction in invertebrates can be sufficiently robust that one can place a pipette containing the attractive peptide into a sperm suspension ...

Quantitative and Automated High-throughput Genome-wide RNAi Screens in C. elegans

Quantitative and Automated High-throughput Genome-wide RNAi Screens in C. elegans

Kwantitatieve en geautomatiseerde high-throughput genoomwijde RNAi schermen in C. elegans</em

RNA interference is a powerful method to understand gene function, especially when conducted at a whole-genome scale and in a quantitative context. In C. ...

Genome-wide Gene Deletions in Streptococcus sanguinis by High Throughput PCR

Genome-wide Gene Deletions in Streptococcus sanguinis by High Throughput PCR

Genoom-brede gendeleties in<em&gt; Streptococcus sanguinis</em&gt; Door High Throughput PCR

Transposon  mutagenesis and single-gene deletion are two methods applied in genome-wide  gene knockout in bacteria 1,2. Although transposon mutagenesis is ...

Polysome Fractionation and Analysis of Mammalian Translatomes on a Genome-wide Scale

Polysome fractionering en analyse van zoogdieren Translatomes op een genoom-brede schaal

mRNA translation plays a central role in the regulation of gene expression and represents the most energy consuming process in mammalian cells. ...

Genome-wide Mapping of Drug-DNA Interactions in Cells with COSMIC (Crosslinking of Small Molecules to Isolate Chromatin)

Genome-wide Mapping of Drug-DNA Interactions in Cells with COSMIC Crosslinking of Small Molecules to Isolate Chromatin

Genoombrede kartering van Drug-DNA interacties in cellen met kosmische (Crosslinking van kleine moleculen te isoleren chromatine)

The genome is the target of some of the most effective chemotherapeutics, but most of these drugs lack DNA sequence specificity, which leads to ...

Genome-wide Purification of Extrachromosomal Circular DNA from Eukaryotic Cells

Genoom-brede Zuivering van extrachromosomale circulaire DNA van eukaryote cellen

Extrachromosomal circular DNAs (eccDNAs) are common genetic elements in Saccharomyces cerevisiae and are reported in other eukaryotes as well. EccDNAs ...

Comprehensive Workflow for the Genome-wide Identification and Expression Meta-analysis of the ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene Family in Grapevine

Uitgebreide Workflow voor de genoom-brede identificatie en expressie Meta-analyse van de ATL E3 Ubiquitin Ligase Gene familie in Grapevine

Classification and nomenclature of genes in a family can significantly contribute to the description of the diversity of encoded proteins and to the ...