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Llamada de pico

El llamado de picos es un método computacional utilizado para identificar áreas en un genoma que se han enriquecido con lecturas alineadas como consecuencia de realizar un experimento de secuenciación de ChIP o MeDIP-seq. Estas áreas son aquellas en las que una proteína interactúa con el ADN . [1] Cuando la proteína es un factor de transcripción , el área enriquecida es su sitio de unión al factor de transcripción (TFBS). Los programas de software populares incluyen MACS. [2] Wilbanks y colegas [3] es un estudio de los llamadores de picos de ChIP-seq, y Bailey et al. [4] es una descripción de las pautas prácticas para el llamado de picos en datos de ChIP-seq.

La detección de picos se puede realizar en el transcriptoma/exoma, así como en los datos de secuenciación del epigenoma del ARN de MeRIPseq [5] o m6Aseq [6] para la detección de sitios de modificación postranscripcional del ARN con programas de software, como exomePeak. [7] Muchas de las herramientas de detección de picos están optimizadas solo para algunos tipos de ensayos, como solo para ChIP-seq de factores de transcripción o solo para DNase-seq. [8] Sin embargo, la nueva generación de detectores de picos, como DFilter [9], se basa en la teoría de detección óptima generalizada y se ha demostrado que funciona para casi todos los tipos de señales de perfil de etiqueta a partir de datos de secuenciación de próxima generación. También es posible realizar análisis más complejos utilizando herramientas como la combinación de múltiples señales de ChIP-seq para detectar sitios reguladores. [10]

En el contexto de ChIP-exo, este proceso se conoce como "llamada de pares de picos". [11]

La llamada de pico diferencial consiste en identificar diferencias significativas en dos señales ChIP-seq. Se puede distinguir entre llamadas de pico diferencial de una etapa y de dos etapas. Las llamadas de pico diferencial de una etapa funcionan en dos fases: primero, llaman a los picos en señales ChIP-seq individuales y segundo, combinan señales individuales y aplican pruebas estadísticas para estimar los picos diferenciales. DBChIP [12] y MAnorm [13] son ​​ejemplos de llamadas de pico diferencial de una etapa.

Los detectores de picos diferenciales de dos etapas segmentan dos señales ChIP-seq e identifican picos diferenciales en un solo paso. Aprovechan los enfoques de segmentación de señales, como los modelos ocultos de Markov . Ejemplos de detectores de picos diferenciales de dos etapas son ChIPDiff, [14] ODIN. [15] y THOR. El detector de picos diferencial también se puede aplicar en el contexto del análisis de los sitios de unión de proteínas de unión al ARN. [16]

Véase también

Referencias

  1. ^ Valouev A, et al. (septiembre de 2008). "Análisis de todo el genoma de los sitios de unión de factores de transcripción basados ​​en datos de ChIP-seq". Nature Methods . 5 (9): 829–834. doi :10.1038/nmeth.1246. PMC  2917543 . PMID  19160518.
  2. ^ Feng, Jianxing; Liu, Tao; Qin, Bo; Zhang, Yong; Liu, Xiaole Shirley (29 de agosto de 2012). "Identificación del enriquecimiento de ChIP-seq mediante MACS". Protocolos de la Naturaleza . 7 (9): 1728-1740. doi :10.1038/nprot.2012.101. PMC 3868217 . PMID  22936215. 
  3. ^ Wilbanks, Elizabeth G.; Facciotti, Marc T. (7 de julio de 2010). "Evaluación del rendimiento del algoritmo en la detección de picos de ChIP-Seq". PLOS ONE . ​​5 (7): e11471. Bibcode :2010PLoSO...511471W. doi : 10.1371/journal.pone.0011471 . PMC 2900203 . PMID  20628599. 
  4. ^ Bailey, TL; Krajewski P; Ladunga I; Lefebvre C; Li Q; Liu T; Madrigal P; Taslim C; Zhang J. (14 de noviembre de 2013). "Pautas prácticas para el análisis exhaustivo de datos de ChIP-seq". PLOS Comput Biol . 9 (11): e1003326. Bibcode :2013PLSCB...9E3326B. doi : 10.1371/journal.pcbi.1003326 . PMC 3828144 . PMID  24244136. 
  5. ^ Meyer, Kate D.; Saletore, Yogesh; Zumbo, Paul; Elemento, Olivier; Mason, Christopher E.; Jaffrey, Samie R. (31 de mayo de 2012). "Análisis exhaustivo de la metilación del ARNm revela enriquecimiento en UTR 3' y cerca de codones de terminación". Cell . 149 (7): 1635–1646. doi :10.1016/j.cell.2012.05.003. PMC 3383396 . PMID  22608085. 
  6. ^ Dominissini, Dan; Moshitch-Moshkovitz, Sharon; Schwartz, Schraga; Salmon-Divon, Malí; Ungar, Lior; Osenberg, Sivan; Cesarkas, Karen; Jacob-Hirsch, Jasmine; Amariglio, Ninette; Kupiec, Martín; Sorek, Rotem; Rechavi, Gideon (28 de abril de 2012). "Topología de los metilomas de ARN m6A humano y de ratón revelados por m6A-seq". Naturaleza . 485 (7397): 201–206. Código Bib :2012Natur.485..201D. doi : 10.1038/naturaleza11112. PMID  22575960. S2CID  3517716.
  7. ^ Meng, J.; Cui, X.; Rao, MK; Chen, Y.; Huang, Y. (14 de abril de 2013). "Análisis basado en el exoma para datos de secuenciación del epigenoma del ARN". Bioinformática . 29 (12): 1565–1567. doi :10.1093/bioinformatics/btt171. PMC 3673212 . PMID  23589649. 
  8. ^ Koohy, Hashem; Down, Thomas A.; Spivakov, Mikhail; Hubbard, Tim; Helmer-Citterich, Manuela (8 de mayo de 2014). "Una comparación de los llamadores de pico utilizados para los datos de DNase-Seq". PLOS ONE . ​​9 (5): e96303. Bibcode :2014PLoSO...996303K. doi : 10.1371/journal.pone.0096303 . PMC 4014496 . PMID  24810143. 
  9. ^ Kumar, Vibhor; Masafumi Muratani; Nirmala Arul Rayan; Petra Kraus; Thomas Lufkin; Huck Hui Ng; Shyam Prabhakar (julio de 2013). "Procesamiento de señales óptimo y uniforme de datos de secuenciación profunda mapeados". Biotecnología de la Naturaleza . 31 (7): 615–622. doi : 10.1038/nbt.2596 . PMID  23770639.[1]
  10. ^ Wong, Ka-Chun; et al. (2014). "SignalSpider: descubrimiento de patrones probabilísticos en múltiples perfiles de señal de ChIP-Seq normalizados". Bioinformática . 31 (1): 17–24. doi : 10.1093/bioinformatics/btu604 . PMID  25192742.
  11. ^ Madrigal, Pedro (2015). "Identificación de sitios de unión de factores de transcripción en ChIP-exo utilizando R/Bioconductor". Protocolos de bioinformática de Epigenesys . 68 .
  12. ^ Keles, Liang (26 de octubre de 2011). "Detección de la unión diferencial de factores de transcripción con ChIP-seq". Bioinformática . 28 (1): 121–122. doi :10.1093/bioinformatics/btr605. PMC 3244766 . PMID  22057161. 
  13. ^ Waxman, Shao; Zhang; Yuan; Orkin (16 de marzo de 2012). "MAnorm: un modelo robusto para la comparación cuantitativa de conjuntos de datos de ChIP-Seq". Genome Biology . 13 (3): R16. doi : 10.1186/gb-2012-13-3-r16 . PMC 3439967 . PMID  22424423. 
  14. ^ Xu, Sung; Wei; Lin (28 de julio de 2008). "Un enfoque HMM para la identificación de sitios de modificación diferencial de histonas en todo el genoma a partir de datos ChIP-seq". Bioinformática . 24 (20): 2344–2349. doi : 10.1093/bioinformatics/btn402 . PMID  18667444.
  15. ^ Allhoff, Costa; Sere; Chauvistre; Lin; Zenke (24 de octubre de 2014). "Detección de picos diferenciales en señales ChIP-seq con ODIN". Bioinformática . 30 (24): 3467–3475. doi :10.1093/bioinformatics/btu722. PMID  25371479.
  16. ^ Holmqvist E, Wright PR, Li L, Bischler T, Barquist L, Reinhardt R, Backofen R, Vogel J (2016). "Patrones globales de reconocimiento de ARN de los reguladores postranscripcionales Hfq y CsrA revelados por reticulación UV in vivo". EMBO J . 35 (9): 991–1011. doi :10.15252/embj.201593360. PMC 5207318 . PMID  27044921. 


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