Inferring chromosome radial organization from Hi-C data.
Inferring chromosome radial organization from Hi-C data.
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DOI：
10.1186/s12859-020-03841-7
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发表时间：
2020-11-10
影响因子：
3
通讯作者：
McCord RP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Das P;Shen T;McCord RP
核内真核染色体区域（CT）的非随机径向组织在核功能区划中发挥着重要作用。基于染色体构象捕获 (Hi-C) 的方法越来越多地用于表征许多细胞类型和条件的基因组结构。因此，从这种类型的成对接触数据中提取 CT 3D 排列的计算方法将提高我们在更广泛的生物情况下分析 CT 组织的能力。许多全尺寸聚合物模型已成功重建 Hi-C 染色体区域的 3D 结构。为了补充这些方法，我们探索替代的、直接的、计算强度较低的方法来从 Hi-C 数据中捕获径向 CT 组织。我们证明，我们可以在阈值染色体间接触矩阵上使用 PCA 推断相对染色体排序。我们使用力导向网络布局算法模拟可能的 CT 排列的集合，并提出一种将额外染色体属性集成到我们的预测中的方法。我们的 CT 放射状组织预测与各种细胞核几何形状（淋巴母细胞、皮肤成纤维细胞和乳腺上皮细胞）的显微镜成像数据具有高度相关性，并且我们可以捕获先前记录的衰老和早衰细胞的变化。我们的分析方法提供了快速、模块化的方法，可以在广泛可用的 Hi-C 数据中筛选 CT 组织的变化。我们演示了该方法的哪些阶段可以提取有意义的信息，并且还描述了仅使用成对接触来预测绝对 3D 位置的局限性。
The nonrandom radial organization of eukaryotic chromosome territories (CTs) inside the nucleus plays an important role in nuclear functional compartmentalization. Increasingly, chromosome conformation capture (Hi-C) based approaches are being used to characterize the genome structure of many cell types and conditions. Computational methods to extract 3D arrangements of CTs from this type of pairwise contact data will thus increase our ability to analyze CT organization in a wider variety of biological situations. A number of full-scale polymer models have successfully reconstructed the 3D structure of chromosome territories from Hi-C. To supplement such methods, we explore alternative, direct, and less computationally intensive approaches to capture radial CT organization from Hi-C data. We show that we can infer relative chromosome ordering using PCA on a thresholded inter-chromosomal contact matrix. We simulate an ensemble of possible CT arrangements using a force-directed network layout algorithm and propose an approach to integrate additional chromosome properties into our predictions. Our CT radial organization predictions have a high correlation with microscopy imaging data for various cell nucleus geometries (lymphoblastoid, skin fibroblast, and breast epithelial cells), and we can capture previously documented changes in senescent and progeria cells. Our analysis approaches provide rapid and modular approaches to screen for alterations in CT organization across widely available Hi-C data. We demonstrate which stages of the approach can extract meaningful information, and also describe limitations of pairwise contacts alone to predict absolute 3D positions.
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DOI：
10.1101/sqb.1993.058.01.085
发表时间：
1993-01-01
期刊：
COLD SPRING HARBOR SYMPOSIA ON QUANTITATIVE BIOLOGY
影响因子：
--
作者：
CREMER, T;KURZ, A;LICHTER, P
通讯作者：
LICHTER, P
影响因子：
3.7
作者：
Gué, M;Messaoudi, C;Boudier, T
通讯作者：
Boudier, T
影响因子：
3.4
作者：
Agrawal, Ankit;Ganai, Nirmalendu;Menon, Gautam, I
通讯作者：
Menon, Gautam, I
影响因子：
64.8
作者：
Guelen, Lars;Pagie, Ludo;van Steensel, Bas
通讯作者：
van Steensel, Bas
影响因子：
4
作者：
Fritz, Andrew J.;Barutcu, A. Rasim;Stein, Gary S.
通讯作者：
Stein, Gary S.