一种用于DNA甲基组分析的平滑方法,以增强在全表观基因组关联研究中的表观基因组特征检测
Abderrahim Oussalah1, Loris Mousel2, David-Alexandre Trégouët3
1University of Lorraine, INSERM UMR_S 1256, Nutrition, Genetics, and Environmental Risk Exposure (NGERE), Faculty of Medicine of Nancy, Nancy F-54000, France; Department of Genomic Medicine, Division of Biochemistry, Molecular Biology, Nutrition, and Metabolism, University Hospital of Nancy, Nancy F-54000, France; Reference Center for Inborn Errors of Metabolism (ORPHA67872), French National Network for Inherited Metabolic Disorders (G2M), University Hospital of Nancy, Nancy F-54000, France.
我们开发了一种新的平滑方法,通过提高信号与噪声的比率和减少错误阳性来改进表观基因组范围的关联研究 (EWAS),使得在较小的队列中进行发现. 这种方法有效地识别了各种人类特征和疾病中的关键表观遗传学特征.
科学领域:
- 遗传学 是一个遗传学.
- 表观遗传学 在表观遗传学中,表观遗传学是指表观遗传学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 全表观基因组关联研究 (EWAS) 对于识别与人类特征和疾病相关的DNA甲基化变化至关重要.
- 然而,EWAS经常面临着低统计能力和高假阳性率的挑战,特别是在较小的研究小组中.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的平滑方法,以提高EWAS的性能.
- 改善信号噪声比 (SNR) 并减少甲基化数据中的噪声差异.
- 为了能够在较小的队列中检测有意义的表观基因组关联.
主要方法:
- 开发了一种使用移动窗口平均值的光滑方法,以利用CpG岛内的相邻CpG探头的联合甲基化.
- 该方法是使用Savitzky-Golay过以不同的窗口宽度和多项式顺序来概括的.
- 在五个EWAS设置中使用SNR,噪声变异减小,变异比 (VR),贝叶斯因子和样本大小灵敏度等指标来评估性能.
主要成果:
- 在MMACHC表位数据集中,光滑方法显著增加了SNR (90%),降低了噪声差异 (80%),并提高了VR (176%),没有全基因组虚假阳性.
- 调整保留了MLH1数据集中的关键关联,并抑制了背景噪声.
- 一个"多叶基因CpG衰老得分"来自平滑的数据,与时间年龄有很强的相关性,并在单独的队列中得到验证.
- 使用顺序为0和5-CpG窗口的萨维茨基-戈莱过表明了最佳的SNR.
- 对肝癌数据集的重新分析确定了五个顶部位置,包括MIR10A,超过了1x10^-8.的平滑P值值.
结论:
- 开发的光滑方法通过增强SNR和降低噪声,大大提高了EWAS的性能.
- 这种技术有助于发现显著的表观基因组关联,即使在小样本大小.
- 该方法为重新分析现有的甲基化阵列数据提供了一种有价值的工具,以发现以前未被检测到的表观遗传学特征.
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