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J-GLOBAL ID：201602205209036175   整理番号：16A0184234

隠れMarkovモデルを用いた親和性ベースの配列決定データからの空間的に増強されたRNAメチル化の差分解析

Spatially Enhanced Differential RNA Methylation Analysis from Affinity-Based Sequencing Data with Hidden Markov Model

著者 (8件)： ZHANG Yu-Chen (Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  ZHANG Shao-Wu (Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  LIU Lian (Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  LIU Hui (China Univ. Mining and Technol., Xuzhou, CHN) ,  ZHANG Lin (China Univ. Mining and Technol., Xuzhou, CHN) ,  CUI Xiaodong (Univ. Texas at San Antonio, TX, USA) ,  HUANG Yufei (Univ. Texas at San Antonio, TX, USA) ,  MENG Jia (Xi’an Jiaotong-Liverpool Univ., Suzhou, CHN)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Bioinformatics  ページ： 852070 (WEB ONLY)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい配列決定技術の開発により,N6-メチル-アデノシン(m⁶A)RNAメチローム全体をメチル化RNA免疫沈降配列決定技術(MeRIP-Seq)で不偏プロファイリングすることができ,2つの状態の間,例えば正常組織と癌組織との間で,RNAの差次的メチル化状態を検出することが可能になっている。しかし,親和性に基づく方法として,MeRIP-Seqはまだ塩基対分解能を提供している。すなわち,MeRIP-Seqデータから決定された単一のメチル化部位は,実際には複数のRNAメチル化残基を含むことができ,そのいくつかは異なる酵素によって調節され,したがって2つの条件の間で差異的にメチル化される。既存のピークベースの方法は,単一のメチル化部位内に位置する複数のメチル化残基を効果的に区別できなかっため,著者らは,この問題に対処するために隠れMarkovモデル(HMM)ベースのアプローチを提唱する。具体的には,検出されたRNAメチル化部位は,隣接する複数の小さなビンにさらに分解され,次に隠れMarkovモデルを用いてより高い分解能でスキャンされ,正確性の向上のために空間的に隣接するビン間の依存性をモデル化する。著者らは,シミュレートされたデータと実データの両方で提唱されたアルゴリズムを検査した。結果は,提唱されたアルゴリズムがシミュレートされたシステム上で既存のピークに基づくアプローチよりも明らかに優れていることを示唆し,実データセットでより高い統計的有意性を有する差次的メチル化領域を検出する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 隠れMarkovモデル ,  *メチル化 ,  遺伝学実験技術 ,  免疫沈降反応 ,  アルゴリズム ,  エピジェネティクス ,  性質
準シソーラス用語： *RNAメチル化 ,  正確性 ,  統計的有意性

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 隠れMarkovモデル ,  親和性 ,  増強 ,  RNAメチル化 ,  差分 ,  解析