UUATAC-seqとディープラーニングによる脊椎動物の規制配列のモデル化

科学分野:

• ゲノミクス
• 分子生物学
• バイオ情報学

背景:

• 脊椎動物のゲノム規制配列は完全に理解されていません.
• 遺伝子調節を理解するには,シス調節要素 (cRE) の識別と解釈が不可欠です.

研究 の 目的:

• クロマチンのアクセシビリティのマッピングのための迅速で敏感な方法を開発する.
• 多様な脊椎動物種における候補シス調節要素 (cCREs) を特定し,特徴づけること.
• シス規制文法を解釈し,cCREsを予測するためのディープラーニングモデルを開発する.

主な方法:

• 超通量,超感度単核測定法 (UUATAC-seq) を利用したトランポザース可アクセス性クロマチンを開発した.
• UUATAC-seqを用いて5つの代表的な脊椎動物のcCREsをマッピングした.
• Nvwaシス調節要素 (NvwaCE) が導入され,シス調節配列解釈のためのディープラーニングモデルである.

主要な成果:

• UUATAC-seqは1日間のクロマチンのアクセシビリティの景観構築を可能にしました.
• ゲノムの大きさは,種間のcCREsの数に影響しますが,大きさは影響しません.
• NvwaCEは,cCREsを機能的なモジュールに編成して,保存された規制文法を示した.
• NvwaCEは,QTLとゲノム編集データと一致して,cCRE機能に対する突然変異効果を正確に予測した.

結論:

• UUATAC-seqは,迅速なcCREマッピングのための貴重なリソースを提供します.
• 規則的文法は脊椎動物における 核酸配列よりも保存されている.
• NvwaCEは,シス規制言語の解釈とその機能的組織を進めている.