Restriction Landmark Genomic Scanning (RLGS) spot identification by second generation virtual RLGS in multiple genomes with multiple enzyme combinations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Restriction landmark genomic scanning (RLGS) is one of the most successfully applied methods for the identification of aberrant CpG island hypermethylation in cancer, as well as the identification of tissue specific methylation of CpG islands. However, a limitation to the utility of this method has been the ability to assign specific genomic sequences to RLGS spots, a process commonly referred to as "RLGS spot cloning." RESULTS: We report the development of a virtual RLGS method (vRLGS) that allows for RLGS spot identification in any sequenced genome and with any enzyme combination. We report significant improvements in predicting DNA fragment migration patterns by incorporating sequence information into the migration models, and demonstrate a median Euclidian distance between actual and predicted spot migration of 0.18 centimeters for the most complex human RLGS pattern. We report the confirmed identification of 795 human and 530 mouse RLGS spots for the most commonly used enzyme combinations. We also developed a method to filter the virtual spots to reduce the number of extra spots seen on a virtual profile for both the mouse and human genomes. We demonstrate use of this filter to simplify spot cloning and to assist in the identification of spots exhibiting tissue-specific methylation. CONCLUSION: The new vRLGS system reported here is highly robust for the identification of novel RLGS spots. The migration models developed are not specific to the genome being studied or the enzyme combination being used, making this tool broadly applicable. The identification of hundreds of mouse and human RLGS spot loci confirms the strong bias of RLGS studies to focus on CpG islands and provides a valuable resource to rapidly study their methylation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».