Characteristic arrangement of nucleosomes is predictive of chromatin interactions at kilobase resolution.
Characteristic arrangement of nucleosomes is predictive of chromatin interactions at kilobase resolution.
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核小体的特征排列可以预测千碱基分辨率的染色质相互作用。
DOI：
10.1093/nar/gkx885
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发表时间：
2017-12-15
影响因子：
14.9
通讯作者：
Zhang Z
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang H;Li F;Jia Y;Xu B;Zhang Y;Li X;Zhang Z
高通量染色体构象捕获（3C）技术，如Hi-C，使调查三维基因组结构成为可能。然而，以低成本获得千基分辨率的三维轮廓仍然是一个主要挑战。因此，我们在此提出了一种从MNase-seq数据中以千碱基分辨率精确识别染色质相互作用位点的算法，称为染色质相互作用位点检测器（CISD），以及一种基于CISD的染色质环预测器（CISD_loop），用于从低分辨率Hi-C数据中预测染色质-染色质相互作用（CCIs）。研究表明，CISD和CISD_loop的预测结果分别与配对末端标签测序（ChIA-PET）锚点和环的染色质相互作用分析密切重叠。CISD/CISD_loop的有效性进一步得到了5 kb分辨率的3C分析的支持。最后，我们证明，只有少量的MNase-seq和Hi-C数据足以实现超高分辨率的CCI地图。我们的研究结果表明，cci可能导致核小体在相互作用位点两侧的特征性排列模式，并且我们的算法可能比迄今为止可能的更大规模地促进cci的精确和系统研究。
High-throughput chromosome conformation capture (3C) technologies, such as Hi-C, have made it possible to survey 3D genome structure. However, obtaining 3D profiles at kilobase resolution at low cost remains a major challenge. Therefore, we herein present an algorithm for precise identification of chromatin interaction sites at kilobase resolution from MNase-seq data, termed chromatin interaction site detector (CISD), and a CISD-based chromatin loop predictor (CISD_loop) that predicts chromatin–chromatin interactions (CCIs) from low-resolution Hi-C data. We show that the predictions of CISD and CISD_loop overlap closely with chromatin interaction analysis by paired-end tag sequencing (ChIA-PET) anchors and loops, respectively. The validity of CISD/CISD_loop was further supported by a 3C assay at about 5 kb resolution. Finally, we demonstrate that only modest amounts of MNase-seq and Hi-C data are sufficient to achieve ultrahigh resolution CCI maps. Our results suggest that CCIs may result in characteristic nucleosomes arrangement patterns flanking the interaction sites, and our algorithms may facilitate precise and systematic investigations of CCIs on a larger scale than hitherto have been possible.
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通过表观遗传图谱的小波变换从头破译三维染色质相互作用和拓扑结构域
影响因子：
14.9
作者：
Chen Y;Wang Y;Xuan Z;Chen M;Zhang MQ
通讯作者：
Zhang MQ
影响因子：
12.3
作者：
Fortin JP;Hansen KD
通讯作者：
Hansen KD
影响因子：
7
作者：
Heidari N;Phanstiel DH;He C;Grubert F;Jahanbani F;Kasowski M;Zhang MQ;Snyder MP
通讯作者：
Snyder MP
DOI：
10.1073/pnas.1320308111
发表时间：
2014-05-27
影响因子：
11.1
作者：
He, Bing;Chen, Changya;Tan, Kai
通讯作者：
Tan, Kai
影响因子：
7
作者：
Dryden NH;Broome LR;Dudbridge F;Johnson N;Orr N;Schoenfelder S;Nagano T;Andrews S;Wingett S;Kozarewa I;Assiotis I;Fenwick K;Maguire SL;Campbell J;Natrajan R;Lambros M;Perrakis E;Ashworth A;Fraser P;Fletcher O
通讯作者：
Fletcher O