CHESS enables quantitative comparison of chromatin contact data and automatic feature extraction.
CHESS enables quantitative comparison of chromatin contact data and automatic feature extraction.
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DOI：
10.1038/s41588-020-00712-y
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发表时间：
2020-11
期刊：
影响因子：
30.8
通讯作者：
Vaquerizas JM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Galan S;Machnik N;Kruse K;Díaz N;Marti-Renom MA;Vaquerizas JM
染色质三维结构的动态变化与转录、复制和发育等生物学过程密切相关。因此，这些变化的全面识别和量化对于我们理解进化和调节机制至关重要。在这里，我们提出了CHESS（使用结构相似性的Hi-C实验比较），一种比较染色质接触图和自动差分特征提取的算法。我们证明了CHESS对实验变异性的鲁棒性，并展示了其在以下方面的生物学应用：i）人类和小鼠同线区域的种间比较; ii）Zelda缺失的果蝇胚胎中构象变化的种内鉴定; iii）弥漫性大B细胞淋巴瘤样品中的患者特异性异常染色质构象，和，iv）在高分辨率Capture-C数据中系统鉴定染色质接触差异。总之，CHESS是一种用于比较和分类染色质接触数据变化的计算效率高的方法。
Dynamic changes in the three-dimensional (3D) organization of chromatin are associated with central biological processes such as transcription, replication, and development. The comprehensive identification and quantification of these changes is therefore fundamental to our understanding of evolutionary and regulatory mechanisms. Here, we present CHESS (Comparison of Hi-C Experiments using Structural Similarity), an algorithm for the comparison of chromatin contact maps and automatic differential feature extraction. We demonstrate the robustness of CHESS to experimental variability and showcase its biological applications on: i) inter-species comparisons of syntenic regions in human and mouse; ii) intra-species identification of conformational changes in Zelda-depleted Drosophila embryos; iii) patient-specific aberrant chromatin conformation in a diffuse large B-cell lymphoma sample, and, iv) the systematic identification chromatin contact differences in high-resolution Capture-C data. In summary, CHESS is a computationally efficient method for the comparison and classification of changes in chromatin contact data.
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影响因子：
64.5
作者：
Haarhuis JHI;van der Weide RH;Blomen VA;Yáñez-Cuna JO;Amendola M;van Ruiten MS;Krijger PHL;Teunissen H;Medema RH;van Steensel B;Brummelkamp TR;de Wit E;Rowland BD
通讯作者：
Rowland BD
染色体接触图的标准化。
影响因子：
4.4
作者：
Cournac A;Marie-Nelly H;Marbouty M;Koszul R;Mozziconacci J
通讯作者：
Mozziconacci J
Biopython：用于计算分子生物学和生物信息学的免费 Python 工具。
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp163
发表时间：
2009-06-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Cock PJ;Antao T;Chang JT;Chapman BA;Cox CJ;Dalke A;Friedberg I;Hamelryck T;Kauff F;Wilczynski B;de Hoon MJ
通讯作者：
de Hoon MJ
影响因子：
64.8
作者：
Dixon JR;Jung I;Selvaraj S;Shen Y;Antosiewicz-Bourget JE;Lee AY;Ye Z;Kim A;Rajagopal N;Xie W;Diao Y;Liang J;Zhao H;Lobanenkov VV;Ecker JR;Thomson JA;Ren B
通讯作者：
Ren B
影响因子：
64.5
作者：
Bonev B;Mendelson Cohen N;Szabo Q;Fritsch L;Papadopoulos GL;Lubling Y;Xu X;Lv X;Hugnot JP;Tanay A;Cavalli G
通讯作者：
Cavalli G