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在單細胞水平預測DNA甲基化的新方法

如今,DNA甲基化的檢測已經達到了單細胞的分辨率。不過,目前的方法還不能完整覆蓋 CpG,總是留下一些缺口。英國的一個團隊最近開發出一種計算方法,可準確填補這些缺口。這項結果發表在《Genome Biology》雜志上。

研究人員使用所謂的深度神經網絡策略來開發他們的方法,并命名為 DeepCpG。他們將這種方法應用在幾種小鼠或人類細胞的單細胞DNA甲基化數據上,證明 DeepCpG 在預測DNA甲基化上比現有的策略更佳。

這篇文章的通訊作者是歐洲分子生物學實驗室的團隊負責人 Oliver Stegle。他在文中寫道:“對于所有的細胞類型,DeepCpG 能夠比以往的方法更準確地預測甲基化狀態。這種方法同時也揭示了已知和 de novo 序列 motif,它們與細胞之間的甲基化變化存在關聯。”

DeepCpG 將標有序列線索的 DNA 模塊與雙向門控遞歸網絡相結合,此網絡追蹤基因組中 CpG 位點的甲基化是否存在。所得到的的“聯合模塊”將學習 DNA-CpG 相互作用,以便產生普遍預測DNA甲基化的模型。

研究人員指出,一旦接受了適當的訓練,DeepCpG 就能完成各種任務,包括預測粗略測序細胞中的甲基化,以及鑒定細胞中的 DNA motif,它們通常與特定的甲基化狀態或細胞之間的甲基化改變相關聯。

之后,研究人員將 DeepCpG 方法用在 18 個小鼠胚胎干細胞的單細胞亞硫酸氫鹽序列數據上。他們發現,無論是在全基因組范圍,還是在不同的基因組背景,這種方法都能夠比其他方法更準確地預測 DNA甲基化。

團隊隨后又將 DeepCpG 用在數十個小鼠或人類細胞上,這些細胞要么經歷過單細胞亞硫酸氫鹽測序(scBS-seq),要么經歷過簡化的測序(scRRBS-seq)。他們研究了其甲基化預測的性能,以及將特定的 DNA motif 與胞嘧啶甲基化特征相關聯或評估 DNA 突變的甲基化影響的能力。

“DeepCpG 發現的一些motif與參與DNA甲基化調控的已知 motif 相匹配,”作者在文中寫道。“它可以發現的 motif 實際上取決于所研究的細胞類型以及驅動甲基化變化的潛在因素。”

在單細胞水平預測DNA甲基化的新方法案例展示

在單細胞水平預測DNA甲基化的新方法結果展示

在單細胞水平預測DNA甲基化的新方法常見問題

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