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J-GLOBAL ID：202102211996034195   整理番号：21A0017828

PretiMeth:単一メチル化マークに基づくDNAメチル化の正確な予測モデル【JST・京大機械翻訳】

PretiMeth: precise prediction models for DNA methylation based on single methylation mark

著者 (10件)： Tang Jianxiong (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zou Jianxiao (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Xiaoran (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Xiaoran (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Fan Mei (Chengdu Women’s and Children’s Central Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Tian Qi (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Fu Shuyao (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Gao Shihong (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Fan Shicai (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Fan Shicai (Center for Informational Biology, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： BMC Genomics (Web)  (BMC Genomics (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 1-15  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7048A  ISSN： 1471-2164  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一CpG分解能でのメチル化レベルの計算予測は,特に巨大な保存を有する450Kビーズチップアレイデータに対して,既存のアレイ技術により明らかにされたCpGのメチル化レベルを探索するのに有望である。一般的な予測モデルは,各遺伝子座が正確に予測されるかどうかを無視しながら,CpG遺伝子座のバルクに対する全体的な予測精度の改善に集中した。これは,特に高精度要求で下流解析を行う場合,予測結果の限られた応用につながる。ここでは,各単一CpG遺伝子座の正確な予測モデルを構築するための方法,PretiMethを報告した。PretiMethは,ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して,各関心遺伝子座のための予測モデルを構築した。予測すべきCpG遺伝子座と最も類似したメチル化パターンを共有する1つのDNAメチル化特性のみをモデルに適用した。PretiMethは予測精度において他のアルゴリズムよりも性能が優れており,プラットフォームと細胞型にわたってロバストに保たれることを見出した。さらに,PretiMethを癌ゲノムアトラスデータ(TCGA)に適用し,正確な予測結果に基づく集中的分析は,いくつかのCpG遺伝子座と遺伝子(腫瘍と正常サンプルの間で差次的にメチル化)が更なる生物学的検証のために価値があることを示した。単一CpG遺伝子座の正確な予測は,メチル化配列データ拡張と予測結果の下流解析の両方に重要である。PretiMethは,1つの有意な特徴だけを用いて各CpG遺伝子座の正確なモデリングを達成し,また,DNAメチル化ビーズチップ更新時のプローブセット設計における参照のために,正確な予測モデルがおそらく使用できることを示唆した。PretiMethはhttps://github.com/JxTang-bioinformatics/PretiMethによるオープンソースツールとして提供される。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. 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 ,  分解能 ,  *メチル化 ,  遺伝子 ,  腫瘍 ,  ロバスト性 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： *DNAメチル化 ,  ロジスティック回帰分析 ,  予測精度 ,  高精度 ,  CpG ,  オープンソース ,  細胞型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： DNAメチル化 ,  単一遺伝子座モデリング ,  精密予測 ,  ロジスティック回帰 ,  TCGA ,  差次的メチル化

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

引用文献 (56件)：

• Nature; Function and information content of DNA methylation; D Schubeler; 517; 7534; 2015; 321-326; citation_id=CR1
• Science; Genome-wide evolutionary analysis of eukaryotic DNA methylation; A Zemach, IE McDaniel, P Silva, D Zilberman; 328; 5980; 2010; 916-919; citation_id=CR2
• Lancet; Principles of DNA methylation and their implications for biology and medicine; Y Dor, H Cedar; 392; 10149; 2018; 777-786; citation_id=CR3
• Nat Rev Genet; DNA methylation and human disease; KD Robertson; 6; 8; 2005; 597-610; citation_id=CR4
• Mol Biotechnol; DNA methylation: an introduction to the biology and the disease-associated changes of a promising biomarker; J Tost; 44; 1; 2010; 71-81; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (4件)： メチル化 ,  マーク ,  DNAメチル化 ,  予測モデル