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J-GLOBAL ID：202002251644196608   整理番号：20A1712605

エピジェネティックパターン認識と標的化検証による教師付きエンハンサー予測【JST・京大機械翻訳】

Supervised enhancer prediction with epigenetic pattern recognition and targeted validation

著者 (28件)： Sethi Anurag (Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Gu Mengting (Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Gu Mengting (Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Gumusgoz Emrah (Department of Internal Medicine, Section of Infectious Diseases, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, USA) ,  Chan Landon (School of Medicine, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Yan Koon-Kiu (Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Rozowsky Joel (Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Barozzi Iros (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Afzal Veena (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Akiyama Jennifer A. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Plajzer-Frick Ingrid (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Yan Chengfei (Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Novak Catherine S. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Kato Momoe (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Garvin Tyler H. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Pham Quan (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Harrington Anne (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Mannion Brandon J. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Lee Elizabeth A. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Fukuda-Yuzawa Yoko (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Visel Axel (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Dickel Diane E. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Yip Kevin Y. (Department of Computer Science, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Sutton Richard (Department of Internal Medicine, Section of Infectious Diseases, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, USA) ,  Pennacchio Len A. (Functional Genomics Department, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Gerstein Mark (Department of Molecular Biophysics and Biochemistry, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Gerstein Mark (Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Gerstein Mark (Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA)
資料名： Nature Methods  (Nature Methods)
巻： 17  号： 8  ページ： 807-814  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1413A  ISSN： 1548-7091  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エンハンサーは重要な非コード要素であるが,それらは伝統的に実験的に特性化が難しい。大規模並列アッセイの開発は,初めて多数のエンハンサーの特性化を可能にする。ここでは,エピジェネティック特徴のメタプロファイルに基づく形状マッチングフィルタを作成するために,ショウジョウバエSTARR-seqを用いたフレームワークを開発した。これらの特徴を教師つき機械学習アルゴリズムと統合し,エンハンサーを予測した。さらに,著者らのモデルが哺乳類におけるエンハンサーの予測に移行できることを実証した。in vivoおよびin vitroアプローチの組み合わせを用いて,マウスにおけるトランスジェニックアッセイおよびヒト細胞株(全部で153エンハンサー)における形質導入に基づくレポーターアッセイを含む予測を包括的に検証した。結果は,著者らのモデルが再パラメータ化なしで異なる種でエンハンサーを正確に予測できることを確認した。最後に,予測エンハンサー対プロモーターでの転写因子結合パターンを調べた。これらのパターンがエンハンサーとプロモーターを効果的に識別する二次モデルの構築を可能にすることを示した。ショウジョウバエエピジェネティクスおよびSTARR-seqデータを用いて訓練された監督された機械学習モデルは,マウスおよびヒトエンハンサーを予測するために伝達される。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature America, Inc. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *パターン認識 ,  形質導入 ,  ヒト ,  哺乳類 ,  プロモーター領域 ,  キャラクタリゼーション ,  *ターゲティング ,  転写因子 ,  in vitro実験 ,  機械学習 ,  *エピジェネティクス ,  レポーターアッセイ ,  ヒト細胞株 ,  ショウジョウバエ属 ,  脊椎動物 ,  ハエ目 ,  無脊椎動物
準シソーラス用語： ショウジョウバエ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： エピジェネティック ,  パターン認識 ,  標的化 ,  検証 ,  教師 ,  予測