27組織型にわたるENCODE DNアーゼ過敏症データからの転写因子結合部位の地図【JST・京大機械翻訳】

Funk, C. C.; Casella, A. M.; Jung, S.; Richards, M. A.; Rodriguez, A.; Shannon, P.; Donovan, R.; Heavner, B.; Chard, K.; Xiao, Y.; Glusman, G.; Erteskin-Taner, N.; Golde, T.; Toga, A.; Hood, L.; Van Horn, J. D.; Kesselman, C.; Foster, I.; Ament, S.; Madduri, R.; Price, N. D.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217117880161 整理番号：22P0256867

27組織型にわたるENCODE DNアーゼ過敏症データからの転写因子結合部位の地図【JST・京大機械翻訳】

Atlas of Transcription Factor Binding Sites from ENCODE DNase Hypersensitivity Data Across 27 Tissue Types

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著者 (21件)： , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年05月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月22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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ヒトゲノムにおける転写因子の組織特異的結合部位のマッピングには強い興味があり,遺伝子調節ネットワークを再構築し,非コード遺伝的変異の機能を予測する。DNアーゼ-seqフットプリントは,同時に数百の転写因子(TF)のゲノムワイド結合部位を予測する手段を提供する。しかし,数百のサンプルに対するDNアーゼ-seqデータの公開アベイラビリティにもかかわらず,全ての利用可能なサンプルにわたってフットプリントの位置を提供する統一分析ワークフローも公的にアクセス可能なデータベースも存在しない。ここでは,2つの最先端のフットプリントアルゴリズム:WellingtonとHINTを用いて,フットプリントの均一処理のためのワークフローを実行した。著者らのワークフローは,1,515のヒト転写因子の結合部位を予測するために,1,530の配列モチーフのためにこれらのアルゴリズムによって生成されたフットプリントをスキャンする。27のヒト組織にわたるENCODEからの192のDNアーゼ-seq実験におけるフットプリントを検出するために,著者らのワークフローを適用した。フットプリントのこの収集は,潜在的TF占有率の膨張景観を記述する。機械学習により最適化された閾値において,ヒトゲノムの9.8%をカバーする高品質フットプリントを報告する。これらのフットプリントは,ChIP-seqピークによって定義される真の陽性TF結合部位,ならびに遺伝子発現の変化に関連した遺伝的変異体に富んでいた。ゲノムワイド関連研究からの要約統計と我々のフットプリント地図の統合は,神経精神病形質のリスクがヒト脳における高スコアリングフットプリントで特異的に豊富であり,一方,免疫形質のリスクは,ヒトリンパ芽球における高度にスコアリングフットプリントで特異的に豊富にされていることを明らかにした。著者らのクラウドベースのワークフローは,ギトゥーク/グロブスゲノミクス/ゲノミクス-フットプリントで利用可能であり,すべてのフットプリントとTF結合部位予測を有するデータベースは,http://data.nemoarchive.org/other/grant/sament/footprint_atlasで公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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遺伝子発現 , 遺伝子の構造と化学

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