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在单细胞水平预测DNA甲基化的新方法

如今,DNA甲基化的检测已经达到了单细胞的分辨率。不过,目前的方法还不能完整覆盖 CpG,总是留下一些缺口。英国的一个团队最近开发出一种计算方法,可准确填补这些缺口。这项结果发表在《Genome Biology》杂志上。

研究人员使用所谓的深度神经网络策略来开发他们的方法,并命名为 DeepCpG。他们将这种方法应用在几种小鼠或人类细胞的单细胞DNA甲基化数据上,证明 DeepCpG 在预测DNA甲基化上比现有的策略更佳。

这篇文章的通讯作者是欧洲分子生物学实验室的团队负责人 Oliver Stegle。他在文中写道:“对于所有的细胞类型,DeepCpG 能够比以往的方法更准确地预测甲基化状态。这种方法同时也揭示了已知和 de novo 序列 motif,它们与细胞之间的甲基化变化存在关联。”

DeepCpG 将标有序列线索的 DNA 模块与双向门控递归网络相结合,此网络追踪基因组中 CpG 位点的甲基化是否存在。所得到的的“联合模块”将学习 DNA-CpG 相互作用,以便产生普遍预测DNA甲基化的模型。

研究人员指出,一旦接受了适当的训练,DeepCpG 就能完成各种任务,包括预测粗略测序细胞中的甲基化,以及鉴定细胞中的 DNA motif,它们通常与特定的甲基化状态或细胞之间的甲基化改变相关联。

之后,研究人员将 DeepCpG 方法用在 18 个小鼠胚胎干细胞的单细胞亚硫酸氢盐序列数据上。他们发现,无论是在全基因组范围,还是在不同的基因组背景,这种方法都能够比其他方法更准确地预测 DNA甲基化。

团队随后又将 DeepCpG 用在数十个小鼠或人类细胞上,这些细胞要么经历过单细胞亚硫酸氢盐测序(scBS-seq),要么经历过简化的测序(scRRBS-seq)。他们研究了其甲基化预测的性能,以及将特定的 DNA motif 与胞嘧啶甲基化特征相关联或评估 DNA 突变的甲基化影响的能力。

“DeepCpG 发现的一些motif与参与DNA甲基化调控的已知 motif 相匹配,”作者在文中写道。“它可以发现的 motif 实际上取决于所研究的细胞类型以及驱动甲基化变化的潜在因素。”

在单细胞水平预测DNA甲基化的新方法案例展示

在单细胞水平预测DNA甲基化的新方法结果展示

在单细胞水平预测DNA甲基化的新方法常见问题

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