MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906289822 · doi:10.1101/504993

Simultaneous profiling of chromatin accessibility and methylation on human cell lines with nanopore sequencing

2018· preprint· en· W2906289822 sur OpenAlexaff
Isac Lee, Roham Razaghi, Timothy Gilpatrick, Michael M. Molnar, Norah Sadowski, Jared T. Simpson, Fritz J. Sedlazeck, Winston Timp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésEpigenomeNanopore sequencingChromatinDNA methylationCpG siteComputational biologyBiologyMethylated DNA immunoprecipitationHuman genomeDNA sequencingEpigenomicsNanoporeGenomeMethylationGeneticsGeneGene expressionNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding how the genome and the epigenome work together to control gene transcription has applications in our understanding of diseases such as human cancer. In this study, we combine the ability of NOMe-seq to simultaneously evaluate CpG methylation and chromatin accessibility, with long-read nanopore sequencing technology, a method we call nanoNOMe. We generated >60Gb whole-genome nanopore sequencing data for each of four human cell lines (GM12878, MCF-10A, MCF-7, MDA-MB-231) including repetitive regions inaccessible by short read sequencing. Using the long reads, we find that we can observe phased methylation and chromatin accessibility, large scale pattern changes, and genetic changes such as structural variations from a single assay.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207