Métodos computacionales para identificar interaccionesEnhancer-Promoter | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Genómica
Biología Computacional
Biología Molecular

Sus antecedentes:

Las interacciones Enhancer-Promoter (EPI) son componentes clave del mecanismo cis-regulatorio del genoma humano.
La identificación de EPI es esencial para comprender la regulación de la expresión génica.
Se requiere una revisión sistemática de los métodos actuales para detectar EPI para ayudar a los investigadores en la aplicación y optimización.

Objetivo del estudio:

Proporcionar una revisión exhaustiva de los métodos para identificar interacciones Enhancer-Promoter (EPI).
Describir un marco para predecir EPI y resumir los conjuntos de datos y herramientas de predicción disponibles.
Revisar la aplicación de métodos de identificación de EPI en contextos de enfermedades, particularmente el cáncer.

Principales métodos:

Revisión sistemática de tecnologías de secuenciación y modelos computacionales para la identificación de EPI desde 2010.
Clasificación de los métodos de predicción según las características de los datos (genéticas, genómicas, epigenómicas).
Evaluación de enfoques de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluido el aprendizaje por transferencia, para la predicción de EPI.

Principales resultados:

Las EPI desempeñan un papel fundamental en la regulación de la expresión génica.
Se han desarrollado numerosos métodos computacionales, incluidos modelos de aprendizaje profundo, para predecir Enhancers, Promoters y sus interacciones.
Se resumen sitios web para acceder a conjuntos de datos y herramientas relevantes.
Los métodos de identificación de EPI se aplican cada vez más al estudio de enfermedades como el cáncer.

Conclusiones:

Los avances en tecnología informática, particularmente el aprendizaje profundo y el aprendizaje por transferencia, permiten la predicción precisa de EPI a partir de diversas características genómicas.
Los modelos de aprendizaje profundo pueden predecir directamente las EPI a partir de secuencias de ADN, lo que reduce el tiempo computacional para los investigadores.
Esta revisión ofrece marcos de investigación detallados para los científicos que ingresan al campo de los estudios de interacciones Enhancer-Promoter.