ゲノムワイド機能領域の新規統合解析手法の開発と細胞種特異的な転写制御機構の解明

(1)　複数のChIP-seqデータの比較より共局在因子を特定する新規計算アルゴリズム (CoLo)ChIP-seqデータごとの異なる実験条件に基づく精度のバイアスを軽減し、各制御因子固有の結合領域分布の違いを考慮し転写因子の共局在を予測する新規計算アルゴリズムCoLoを開発した。タンパク間相互作用データと照らし合わせ、2つの統計学的な手法と比較したところ、確からしい転写制御間の共局在が5倍以上多く特定された。更にこちらのアルゴリズムを、転写因子GATA2のHUVEC及びK562における細胞特異的な共局在因子の特定に応用した。結果として、既知のGATA2補助因子に加え、新規の因子との共局在が特定された。その中で、K562特異的な共局在因子TAL1に注目し、si-TAL1処理を施したHUVEC及びK562おいてGATA2の結合強度の変化を実験的に評価した。(2) 高解像度オープンクロマチン領域データより、ヘテロジニアスな転写因子の結合フットプリントを予測する新規計算アルゴリズム (Hetero-DGF)De novoでの転写因子結合モチーフの抽出と、PCAを用いたクロマチン構造変化パターンの分解を組み合わせ、単一の転写因子に対して複数の結合フットプリントを特定する新規の計算アルゴリズムHetero-DGFを開発した。本アルゴリズムを用いることで、認識配列とクロマチン構造変化の両面よりノイズを除去することが可能であり、実際に得られた転写因子フットプリントの精度は従来の手法に比べ1.5倍程高かった。応用として、HUVEC及びK562で得られたDNase-seqを用い、GATA2の細胞特異的なゲノム領域認識メカニズムを解析した。結果として、2つの細胞間で共通の結合フットプリントに加え、細胞特異的な認識配列に対応する局所的なクロマチン構造変化を特定した。

(1)　複数のChIP-seqデータの比較より共局在因子を特定する新規計算アルゴリズム (CoLo)ChIP-seqデータごとの異なる実験条件に基づく精度のバイアスを軽減し、各制御因子固有の結合領域分布の違いを考慮し転写因子の共局在を予測する新規計算アルゴリズムCoLoを開発した。タンパク間相互作用データと照らし合わせ、2つの統計学的な手法と比較したところ、確からしい転写制御間の共局在が5倍以上多く特定された。更にこちらのアルゴリズムを、転写因子GATA2のHUVEC及びK562における細胞特異的な共局在因子の特定に応用した。結果として、既知のGATA2補助因子に加え、新規の因子との共局在が特定された。その中で、K562特異的な共局在因子TAL1に注目し、si-TAL1処理を施したHUVEC及びK562おいてGATA2の結合強度の変化を実験的に評価した。(2) 高解像度オープンクロマチン領域データより、ヘテロジニアスな転写因子の結合フットプリントを予測する新規計算アルゴリズム (Hetero-DGF)De novoでの転写因子結合モチーフの抽出と、PCAを用いたクロマチン構造変化パターンの分解を組み合わせ、単一の転写因子に対して複数の結合フットプリントを特定する新規の計算アルゴリズムHetero-DGFを開発した。本アルゴリズムを用いることで、認識配列とクロマチン構造変化の両面よりノイズを除去することが可能であり、実際に得られた転写因子フットプリントの精度は従来の手法に比べ1.5倍程高かった。応用として、HUVEC及びK562で得られたDNase-seqを用い、GATA2の細胞特異的なゲノム領域認識メカニズムを解析した。結果として、2つの細胞間で共通の結合フットプリントに加え、細胞特異的な認識配列に対応する局所的なクロマチン構造変化を特定した。