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基于ChIA-PET与hichip技术的三维基因组染色质环结构预测

基于ChIA-PET与HiChIP技术的三维基因组染色质环结构预测

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作者：廖嘉琪中南大学

学位级别：硕士

三维基因组染色质环结构作为已知的最为精细的结构,承载着染色质上线性距离较远而空间距离接近的两个区域之间的相互作用。基于ChIA-PET与hichip的测序技术凭借信号噪声低与支持捕获特异性抗体与蛋白质结合区域的特点,能够更深入的研究... 详细信息

三维基因组染色质环结构作为已知的最为精细的结构,承载着染色质上线性距离较远而空间距离接近的两个区域之间的相互作用。基于ChIA-PET与hichip的测序技术凭借信号噪声低与支持捕获特异性抗体与蛋白质结合区域的特点,能够更深入的研究与理解染色质相互作用。现有的基于这两种测序技术的预测染色质环结构的算法虽然能够有效的预测染色质环结构位点,但只有少数方法可以同时适应这两种不同的数据类型,预测出的染色质环与已知正样本的覆盖率依旧较低,而且这些方法的准确性和效率仍然有限。针对以上问题,本文做了如下两个工作:(1)为了提高预测染色质内环结构的准确率(ACC)与染色质环的活性率(AR),本文提出了面向染色质内环结构的预测方法Loop Caller,该方法结合了峰探测与聚类两种预测策略,同时采用正泊松分布模型与基于近似K近邻网络聚类模型预测染色质环,确保了不同强弱信号的染色质环的整体丰度。在22组数据集中的预测结果表明,Loop Caller能够准确识别强染色质环、动态环与弱环,在ACC与AR上的整体表现优于现有的11种方法,在18组数据集上的ACC与13组数据集上的AR均表现最高。Loop Caller还发现了数个未被现有方法检测到的神经干细胞的关键调控区域。(2)为了提高在信号噪声高的数据集中预测染色质间环结构的准确性与预测效率,本文提出了染色质间环结构的预测方法Inter Loop,该方法基于局部背景中锚点的双向选择策略,在近邻的子图中校验相互作用双端锚点的泊松P值,提高了预测的准确性。在20组数据集中,相较于现有的方法,该方法在其中17组数据集上的准确率和所有20组数据集上的运行效率表现最优。图25幅,表9个,参考文献98篇

关键词：三维基因组染色质环结构 ChIA-PET hichip

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