集団規模植物WGBSデータからの差別的メチル化領域の正確なおよび文脈を意識した同定のためのパイプライン,MethylScore【JST・京大機械翻訳】

Huether, P.; Hagmann, J.; Nunn, A.; Kakoulidou, I.; Pisupati, R.; Langenberger, D.; Weigel, D.; Johannes, F.; Schultheiss, S. J.; Becker, C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205094520717 整理番号：22P0031804

集団規模植物WGBSデータからの差別的メチル化領域の正確なおよび文脈を意識した同定のためのパイプライン,MethylScore【JST・京大機械翻訳】

MethylScore, a pipeline for accurate and context-aware identification of differentially methylated regions from population-scale plant WGBS data

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発行年： 2022年01月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月06日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

全ゲノム亜硫酸水素配列決定(WGBS)は,単一ヌクレオチド分解能でのDNAメチル化のプロファイリングのための標準法である。多くのWGBSに基づく研究は,遺伝子型,処理グループ,組織または発達段階の間の異なるメチル化を示す生物学的に関連する遺伝子座を同定することを目的とする。長年にわたって,異なるツールが開発され,全ゲノムデータからの差次的メチル化領域(DMRs)を抽出した。しばしば,そのようなツールは哺乳類データからの仮定で構築され,植物DNAメチル化のかなり複雑で可変的な性質を考慮していない。ここでは,WGBSデータを分析し,植物特異的DNAメチル化特性を説明するパイプラインであるMethylScoreを提示した。メチルコアプロセスデータは,ゲノムアラインメントからDMR出力までデータであり,初心者や専門家のユーザによって利用できるように設計されている。それは,高および低メチル化の状態への分類によってゲノムを分割するために教師なし機械学習アプローチを使用し,信号対ノイズ比および統計的電力を増加させる間,必要な統計的検定の数を大幅に削減する。著者らは,MethylScoreが何百もの試料からDMRsを同定できるか,そして,そのデータ駆動手法が事前情報なしで関連サンプルを層別化できるかを示す。A.thaliana 1001ゲノムデータセットにおけるDMRsを同定し,既知および未知の遺伝子型-epi遺伝子型関連を明らかにした。メチルコアはプラントWGBSデータのためのアクセス可能なパイプラインであり,小規模および大規模データセットにおけるDMR呼出しのための前例のない特徴を有する。それは,次のフローパイプラインとして構築され,そのソースコードはhttps://github.com/Computomics/MethylScoreで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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遺伝子の構造と化学 , 分子遺伝学一般

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