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 vakıf ödülü (MQZ), NIH hibe ES017166 (MQZ), NSF hibe DMS0906593 (HX).

1. BCP Analiz için giriş Dosyalarının Hazırlanması <ol><li> Tercih edilen kısa okuma hizalama yazılımı kullanılarak uygun referans genomu ile çalışır (ChIP ve giriş kütüphaneleri) dizilim elde okur kısa hizalayın. Eşlenen yerle 6 sütun tarayıcı genişletilebilir veri (BED) biçiminde 13 (UCSC genom tarayıcı, dönüştürülmesi gerekir <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> pozisyonu başlatmak), eşlenen başına bir sekme ile sınırlandır?...

<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>

Biz eşit derecede iyi hem noktasal ve yaygın veri yapılarını tanımlayabilir ChIPseq verilerin analiz edilmesi için bir model geliştirmek için yola çıktı. Şimdiye kadar, zenginleştirme bölgelerinde, büyük ada boyutu önvarsayıyordu beklentilerini yansıtan, özellikle diffüz bölgeleri, tespit etmek zor olmuştur. Bu sorunları çözmek için, varolan sezgisel model ve daha az yenilikçi HMM&#39;ler üzerinde birçok avantajı sahip SMM teknolojisindeki en son gelişmeler, kullandı. <p class="jove...

<table border="1"><tbody><tr><td> Reaktif Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog numarası </td><td> Yorumlar (isteğe bağlı) </td></tr><tr><td> Linux tabanlı iş istasyonu </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 protein-DNA etkileşmeleri araştırmak için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Oku yoğunluğu profilleri proteine ​​bağlı DNA sonraki sıralama kullanarak ve bir referans genomuna okur kısa hizalayarak tarafından oluşturulur. Zenginleştirilmiş bölgeler genellikle hedef protein 1 bağlı olarak, şekil olarak büyük ölçüde farklılık dorukları, olarak ortaya çıkar. Örneğin, transkripsiyon faktörleri genellikle site ve sekans-spesifik bir şekilde bağlamak ve histon modifikasyonları daha yaygındır ve zenginleştirme 2 geniş, diffüz adalar ile karakterize edilirken, punktat zirveleri üretme eğilimindedir. Güvenilir bu bölgelerin belirlenmesi Çalışmalarımızın odak noktası oldu. ChIPseq verilerin analiz edilmesi için algoritmalar buluşsal 3-5 den daha titiz istatistiksel modeller için çeşitli yöntemler, örneğin Hidden Markov Modellerinin (HMM&#39;ler) 6-8 istihdam var. Biz zor olan tanımlamak, geçici parametrelerin sık sık gerekliliğini minimize çözüm aranmasıçözünürlük uzlaşma ve aracı sezgisel kullanılabilirlik azaltmak. HMM tabanlı yöntemler ile ilgili olarak, biz parametre kestirimi usul ve sıklıkla kullanılmaktadır basit, sonlu durumlu sınıflandırmalar kısaltmak amaçlanmıştır. Ayrıca, geleneksel ChIPseq veri analizi kategorizasyonu içermektedir uygun aracı müteakip uygulaması takip noktasal veya diffüz ya olarak yoğunluk profilleri okumak bekleniyor. Biz daha capably veri türleri tüm spektrumu hitap edebilecek bir tek, daha çok yönlü bir model, bu iki farklı modelleri için ihtiyaç yerini amaçladık. Bu hedeflere ulaşmak için, öncelikle istatistiksel bir çerçeve inşa sadece açık kullanır HMM&#39;ler 9 bir kesme kenarı peşin, formüller-bir performans avantajları için önemli yeniliği kullanarak doğal modellenmiş ChIPseq veri yapıları. Daha sofistike sonra sezgisel modelleri, bizim SMM Bir aracılığıyla sonsuz gizli durumlar barındırmaktadırBayes modeli. Biz daha zenginleştirme kesimleri tanımlamak okumak yoğunluğu, makul değişim noktaları tanımlamak için uygulanır. Bizim analizimiz bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması azaltılmış bir hesaplama karmaşıklığı-kanıtladığı kısaltılmış çalışma süresi ve bellek izi tarafından vardı gözler önüne serdi. BCP algoritma başarıyla sağlam doğruluğu ve sınırlı kullanıcı tanımlı parametreler ile noktasal tepe ve diffüz ada tanımlama hem de uygulandı. Bu resimli, çok yönlülüğü ve kullanım kolaylığı hem de. Sonuç olarak, biz onu araştırma grupları arasındaki işbirliği ve corroboration yardımcı olabilir ChIPseq veri analizi için harika bir araç yapma, kolaylıkla karşılaştırılmış ve bir şekilde veri tipleri ve son kullanıcılara geniş aralıkları boyunca kolaylıkla uygulanabilir inanıyorum. Burada, yararlılığını göstermek için mevcut transkripsiyon faktörü 10,11 ve epigenetik verileri 12 BCP uygulamasını göstermek.

BCP histon modifikasyonu veri geniş zenginleştirme bölgelerinin saptanması üstünlük sağladı. Bir referans noktası olarak, daha önce SICER 3, güçlü bir performans göstermiştir varolan aracı olanlara sonuçlarını karşılaştırdık. Iyi BCP avantajları göstermek için, biz de başarı oranları değerlendirmek için bir vakıf kurmak için çalışılmış bir histon modifikasyonu incelenmiştir. Aktif olarak kopyalanamaz gen organları (Şekil 1) ile güçlü ilişkilendi...

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

Bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması Saklı Markov Modelleri ile modelleme değişim noktaları state-of-the-art gelişmeler üzerine inşa ve kromatin immünopresipitasyon sekans (ChIPseq) veri analizi uygular. BCP geniş ve noktasal hem de veri türleri iyi performans sergilediğini, ancak doğru diffüz histon zenginleştirme sağlam, tekrarlanabilir adalar belirlenmesinde öne çıkmaktadır.

Çeşitli ChIPseq Veri Türleri Genom çapında Analizi İçin Yeni Bir Bayesian değiştir nokta Algoritması

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

Mikroarray&#39;ler kullanarak tRNA Aminoacylation (Şarj) Seviyeler genom Analizi

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

Izoform özel Gen Hedefler Belirlemek için ChIP kullanarak genom analizi

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

MİSYON Hedef Kimliği Kütüphane Kullanımı miRNA Hedefler için genom Ekran

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

İki Kurbağa Sperm Chemoattraction saptamak için Tahliller Türleri

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

Nicel ve Otomatik Yüksek throughput Genom çapında RNAi Ekranlar 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

Genom çapında Gen Delesyonlar içinde<em&gt; Streptococcus sanguinis</em&gt; Yüksek Verimli PCR ile

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

Bir genom Ölçeği Polizom Fraksiyonu ve Memeli Translatomes Analizi

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

COSMIC ile Hücrelerde İlaç-DNA Etkileşimlerinin genom Haritalama (Küçük moleküllerinin çapraz bağlanmasını Kromatin yalıtmak için)

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

Ökaryotik Hücrelerde gelen ekstrakromozomal dairesel DNA genom Arıtma

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

Genom kapsamındaki bir tanımlama ve ifade Meta-Analizi ATL E3 Ubikuitin ligaz gen ailesinin asma için kapsamlı iş akışı

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