metilene3: выявление DMR между несколькими состояниями с авто-классификацией
metilene3: identifying DMRs across multiple conditions with auto-classification
2026-07-04
SCID: 54.1/pv585knr
Discuss with AI
DMR-ориентированная эпигенетическая инференциярегионы с дифференциальным метилированиемmetilene 3обнаружение DMR для нескольких состоянийненадзорная кластеризация
Figures from the paper
Abstract (AI)
ДНК-метилирование является важной эпигенетической меткой у многочисленных видов, и выявление дифференциально метилированных регионов (DMR) необходимо для понимания регулирования генома. Большинство существующих методов обнаружения DMR требуют предварительно заданных условий образцов, что ограничивает обнаружение новых эпигенетических паттернов, особенно когда принадлежность к группам неизвестна или сомнительна, как это часто бывает в клинических исследованиях. Кроме того, лишь немногие подходы позволяют сравнения между несколькими состояниями. Для устранения этого пробела мы представляем metilene 3 — метод для быстрого обнаружения DMR в нескольких состояниях, работающий в контролируемом (supervised) и неконтролируемом (unsupervised) режимах: с использованием меток, предоставленных пользователем, или с автономной кластеризацией немаркированных образцов. Сегментируя геном на основании нескольких попарных сигналов разницы метилирования, metilene 3 обеспечивает классификацию образцов и вывод эпигенетических отношений, опираясь на DMR. На моделированных и разнообразных человеческих наборах данных мы показали, что metilene 3 точно обнаруживает DMR, устойчиво кластеризует образцы и способен выявлять новые регуляторные элементы и стратификации образцов. В частности, в наборе данных по тканям поджелудочной железы metilene 3 выявляет DMR, обогащённые для ключевых факторов транскрипции, вовлечённых в развитие рака поджелудочной железы, что указывает на изменённую регуляторную программу NFKB–NFAT. В совокупности metilene 3 обеспечивает быстрое, интерпретируемое решение для изучения гетерогенных метиломов и обнаружения эпигенетических паттернов в сложных биологических и клинических наборах данных.
Key Findings
1
В наборе данных по поджелудочной ткани metilene 3 выявил DMR, обогащённые факторами транскрипции, связанными с раком поджелудочной, указывая на изменённую регуляторную программу NFKB-NFAT.
2
Метод сегментирует геном с использованием нескольких попарных сигналов различий метилирования для классификации образцов и вывода эпигенетических отношений, привязанных к DMR.
3
metilene 3 точно обнаруживает DMR и устойчиво кластеризует образцы на моделируемых и различных человеческих наборах данных.
4
metilene 3 — это быстрый метод обнаружения DMR для нескольких состояний, работающий в контролируемом и неконтролируемом режимах.
5
metilene 3 предоставляет быстрый, интерпретируемый фреймворк для изучения гетерогенных метиломов и обнаружения эпигенетических паттернов при неизвестной или неопределённой принадлежности групп образцов.
Research Object
Дифференциально метилированные области (DMR) в данных по метилированию ДНК между несколькими состояниями образцов
Research Subject
Точное обнаружение и идентификация/классификация DMR при нескольких условиях (включая контролируемую и неконтролируемую кластеризацию образцов, сегментацию на основе попарных различий метилирования и выводы об эпигенетических связях, основанные на DMR), позволяющие выявлять эпигенетические шаблоны и стратификацию образцов
Publication Details
Publication Date
2026-07-04
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai4
SciPy 1.0: фундаментальные алгоритмы для научных вычислений на языке Python2020
deepTools2: веб-сервер нового поколения для анализа данных глубокого секвенирования2016
Умеренная оценка изменения кратности и дисперсии для данных RNA-seq с помощью DESeq22014
methylKit: комплексный R-пакет для анализа полногеномных профилей метилирования ДНК2012