CUT&RUN可疑的基因组问题区域列表

科学领域:

• 表观遗传学和基因组学
• 分子生物学技术 分子生物学技术

背景情况:

• 在目标下切割和使用核酶释放 (CUT&RUN) 是绘制全基因组结合配置文件的流行的方法.
• 现有的 ChIP-seq 的 ENCODE 黑名单解决了假阳性,但由于生化和数据分析的差异,它们不能直接适用于 CUT&RUN.
• CUT&RUN生成了自己的一组不需要的高信号区域,需要特定的识别.

研究的目的:

• 在人类和小鼠基因组中识别和编译CUT&RUN特定的可疑区域.
• 为了证明这些可疑地区的持久性,即使使用标准的峰值呼叫方法和删除黑名单.
• 为提高CUT&RUN数据分析的可靠性提供一种方法.

主要方法:

• 基于来自多个实验室和基因组 (人类和老鼠) 的负控制实验的CUT&RUN数据编制嫌疑人名单.
• 分析已公布的CUT&RUN数据,以评估不同峰值调用算法 (SEACR,MACS2) 和ENCODE黑名单使用的可疑区域的持续性.
• 使用重复的负控制实验进行实验验证,而不针对特定的蛋白质.

主要成果:

• 在人类和小鼠基因组的CUT&RUN数据中识别特定的可疑区域.
• 证明这些可疑区域始终被称为负控制的峰值,并且尽管存在标准分析管道,但仍然存在.
• 实验验证证证实,这些可疑名单捕获了超过80%的负控中确定的峰值.

结论:

• 可以识别有问题的,CUT&RUN特定的高信号区域,并编制成可疑名单.
• 删除这些可疑区域被提议作为一种方法,以显著提高在CUT&RUN实验中的峰值调用精度.
• 这种方法导致更可靠和值得信赖的全基因组结合性资料数据集.