matchRanges: generating null hypothesis genomic ranges via covariate-matched sampling.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btad197
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发表时间：
2023-05-04
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从基因组数据中获得生物学见解通常需要将所选基因组基因座的属性与基因座的空集合进行比较。这个空集合的选择是不平凡的，因为它需要仔细考虑潜在的协变量，这是一个由包括基因、增强子和转录因子结合位点在内的基因组特征的非均匀分布加剧的问题。基于倾向分数的协变量匹配方法允许从可能的项目池中选择空集，同时控制多个协变量;然而，现有的包不对基因组数据类进行操作，并且对于大数据集可能很慢，使得它们难以整合到基因组工作流中。为了解决这个问题，我们开发了matchRanges，这是一种基于倾向评分的协变量匹配方法，用于从Bioconductor框架内的一组背景范围中有效且方便地生成匹配的空范围。软件包：https：//bioconductor.org/packages/nullranges，代码：https：//github.com/nullranges，文档：https://nullranges.github.io/nullranges。
Deriving biological insights from genomic data commonly requires comparing attributes of selected genomic loci to a null set of loci. The selection of this null set is non-trivial, as it requires careful consideration of potential covariates, a problem that is exacerbated by the non-uniform distribution of genomic features including genes, enhancers, and transcription factor binding sites. Propensity score-based covariate matching methods allow the selection of null sets from a pool of possible items while controlling for multiple covariates; however, existing packages do not operate on genomic data classes and can be slow for large data sets making them difficult to integrate into genomic workflows. To address this, we developed matchRanges, a propensity score-based covariate matching method for the efficient and convenient generation of matched null ranges from a set of background ranges within the Bioconductor framework. Package: https://bioconductor.org/packages/nullranges, Code: https://github.com/nullranges, Documentation: https://nullranges.github.io/nullranges.
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