Model-based identification of conditionally-essential genes from transposon-insertion sequencing data.
Model-based identification of conditionally-essential genes from transposon-insertion sequencing data.
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从转座子插入测序数据中基于模型的条件必需基因鉴定。
DOI：
10.1371/journal.pcbi.1009273
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发表时间：
2022-03
影响因子：
4.3
通讯作者：
Flaherty P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sarsani V;Aldikacti B;He S;Zeinert R;Chien P;Flaherty P
微生物基因组深度测序的最新进展极大地增强了对细菌基因功能的了解。转座子插入测序方法将新一代测序技术与转座子诱变技术相结合，用于探索基因在不同环境条件下的必要性。我们提出了一种基于模型的方法，该方法使用正则化负二项回归来估计基因-环境相互作用研究中转座子插入的变化，而不需要转换或统一归一化。一个用于估计局部错误发现率的经验贝叶斯模型结合了独特和总计数信息，以测试在转座子计数中显示统计显着变化的基因。将随机条形码转座子测序（random barcode transposon sequencing, RB-TnSeq）和n-seq （transposon sequencing，转座子测序）文库应用于新月Caulobacter crescentus菌株中，利用总计数和唯一计数数据，该模型能够在每个目标条件下识别出一组条件有益或条件有害的基因，从而揭示它们在各种胁迫条件下的功能和作用。转座子插入测序通过将下一代测序技术与不同遗传和环境扰动下的转座子诱变相结合，可以研究细菌的基因功能。我们提出的正则化负二项回归方法提高了数据分析的质量。
The understanding of bacterial gene function has been greatly enhanced by recent advancements in the deep sequencing of microbial genomes. Transposon insertion sequencing methods combines next-generation sequencing techniques with transposon mutagenesis for the exploration of the essentiality of genes under different environmental conditions. We propose a model-based method that uses regularized negative binomial regression to estimate the change in transposon insertions attributable to gene-environment changes in this genetic interaction study without transformations or uniform normalization. An empirical Bayes model for estimating the local false discovery rate combines unique and total count information to test for genes that show a statistically significant change in transposon counts. When applied to RB-TnSeq (randomized barcode transposon sequencing) and Tn-seq (transposon sequencing) libraries made in strains of Caulobacter crescentus using both total and unique count data the model was able to identify a set of conditionally beneficial or conditionally detrimental genes for each target condition that shed light on their functions and roles during various stress conditions. Transposon insertion sequencing allows the study of bacterial gene function by combining next-generation sequencing techniques with transposon mutagenesis under different genetic and environmental perturbations. Our proposed regularized negative binomial regression method improves the quality of analysis of this data.
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影响因子：
4.5
作者：
Donoho, David;Jin, Jiashun
通讯作者：
Jin, Jiashun
影响因子：
64.8
作者：
Price, Morgan N.;Wetmore, Kelly M.;Deutschbauer, Adam M.
通讯作者：
Deutschbauer, Adam M.
DOI：
10.1111/1467-9868.00346
发表时间：
2002-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Storey, JD
通讯作者：
Storey, JD
DOI：
10.1137/s0895479897326432
发表时间：
1999-10-27
影响因子：
1.5
作者：
Golub, GH;Hansen, PC;O'Leary, DP
通讯作者：
O'Leary, DP
DOI：
10.1073/pnas.89.18.8803
发表时间：
1992-09-15
影响因子：
11.1
作者：
KUSPA, A;LOOMIS, WF
通讯作者：
LOOMIS, WF