On the detection and refinement of transcription factor binding sites using ChIP-Seq data.
On the detection and refinement of transcription factor binding sites using ChIP-Seq data.
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DOI：
10.1093/nar/gkp1180
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发表时间：
2010-04
影响因子：
14.9
通讯作者：
Qin ZS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hu M;Yu J;Taylor JM;Chinnaiyan AM;Qin ZS
将染色质免疫沉淀（ChIP）与最近开发的大规模并行测序技术相结合，使得能够以前所未有的灵敏度和特异性在全基因组范围内检测蛋白质-DNA相互作用。这项新技术ChIP-Seq为深入分析转录调控提供了机会。在这项研究中，我们探讨了使用ChIP-Seq数据更好地检测和细化转录因子结合位点（TFBS）的价值。我们介绍了一种新的计算算法，名为混合基序采样器（HMS），专门设计用于TFBS基序发现ChIP-Seq数据。我们提出了一个贝叶斯模型，结合测序深度信息，以帮助基序识别。我们的模型还允许内部基序依赖性，以更准确地描述底层的基序模式。我们的算法结合了随机采样和确定性的“贪婪”搜索步骤到一个新的混合迭代方案。这种组合加速了计算过程。仿真研究表明，HMS相比其他现有的方法具有良好的性能。当将HMS应用于真实的ChIP-Seq数据集时，我们发现（i）现有TFBS基序模式的准确性可以显著提高;以及（ii）在我们测试的所有TFBS基序内部存在显著的基序内依赖性;对这些依赖性进行建模进一步提高了这些TFBS基序模式的准确性。这些发现可能为转录因子调控机制提供新的生物学见解。
Coupling chromatin immunoprecipitation (ChIP) with recently developed massively parallel sequencing technologies has enabled genome-wide detection of protein–DNA interactions with unprecedented sensitivity and specificity. This new technology, ChIP-Seq, presents opportunities for in-depth analysis of transcription regulation. In this study, we explore the value of using ChIP-Seq data to better detect and refine transcription factor binding sites (TFBS). We introduce a novel computational algorithm named Hybrid Motif Sampler (HMS), specifically designed for TFBS motif discovery in ChIP-Seq data. We propose a Bayesian model that incorporates sequencing depth information to aid motif identification. Our model also allows intra-motif dependency to describe more accurately the underlying motif pattern. Our algorithm combines stochastic sampling and deterministic ‘greedy’ search steps into a novel hybrid iterative scheme. This combination accelerates the computation process. Simulation studies demonstrate favorable performance of HMS compared to other existing methods. When applying HMS to real ChIP-Seq datasets, we find that (i) the accuracy of existing TFBS motif patterns can be significantly improved; and (ii) there is significant intra-motif dependency inside all the TFBS motifs we tested; modeling these dependencies further improves the accuracy of these TFBS motif patterns. These findings may offer new biological insights into the mechanisms of transcription factor regulation.
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影响因子：
46.9
作者：
Ji, Hongkai;Jiang, Hui;Ma, Wenxiu;Johnson, David S.;Myers, Richard M.;Wong, Wing H.
通讯作者：
Wong, Wing H.
影响因子：
14.9
作者：
Bulyk, ML;Johnson, PLF;Church, GM
通讯作者：
Church, GM
影响因子：
5.8
作者：
Jensen, ST;Liu, JS
通讯作者：
Liu, JS
DOI：
10.1073/pnas.180265397
发表时间：
2000-08-29
影响因子：
11.1
作者：
Bussemaker, HJ;Li, H;Siggia, ED
通讯作者：
Siggia, ED
影响因子：
64.5
作者：
Kim, Tae Hoon;Abdullaev, Ziedulla K.;Ren, Bing
通讯作者：
Ren, Bing