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Enregistrement W2043304374 · doi:10.4161/epi.29920

Interrogation of allelic chromatin states in human cells by high-density ChIP-genotyping

2014· article· en· W2043304374 sur OpenAlexaff
Nicholas Light, Véronique Adoue, Bing Ge, Shu‐Huang Chen, Tony Kwan, Tomi Pastinen

Notice bibliographique

RevueEpigenetics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation CentreMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyChromatinGeneticsAlleleH3K4me3CTCFHistoneGenotypingSingle-nucleotide polymorphismChromatin immunoprecipitationComputational biologyGeneGenotypeGene expressionEnhancerPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allele-specific (AS) assessment of chromatin has the potential to elucidate specific cis-regulatory mechanisms, which are predicted to underlie the majority of the known genetic associations to complex disease. However, development of chromatin landscapes at allelic resolution has been challenging since sites of variable signal strength require substantial read depths not commonly applied in sequencing based approaches. In this study, we addressed this by performing parallel analyses of input DNA and chromatin immunoprecipitates (ChIP) on high-density Illumina genotyping arrays. Allele-specificity for the histone modifications H3K4me1, H3K4me3, H3K27ac, H3K27me3, and H3K36me3 was assessed using ChIP samples generated from 14 lymphoblast and 6 fibroblast cell lines. AS-ChIP SNPs were combined into domains and validated using high-confidence ChIP-seq sites. We observed characteristic patterns of allelic-imbalance for each histone-modification around allele-specifically expressed transcripts. Notably, we found H3K4me1 to be significantly anti-correlated with allelic expression (AE) at transcription start sites, indicating H3K4me1 allelic imbalance as a marker of AE. We also found that allelic chromatin domains exhibit population and cell-type specificity as well as heritability within trios. Finally, we observed that a subset of allelic chromatin domains is regulated by DNase I-sensitive quantitative trait loci and that these domains are significantly enriched for genome-wide association studies hits, with autoimmune disease associated SNPs specifically enriched in lymphoblasts. This study provides the first genome-wide maps of allelic-imbalance for five histone marks. Our results provide new insights into the role of chromatin in cis-regulation and highlight the need for high-depth sequencing in ChIP-seq studies along with the need to improve allele-specificity of ChIP-enrichment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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