Improved sensitivity and resolution of ATAC-seq differential DNA accessibility analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eukaryotic genomes are packaged into chromatin, and the extent of its compaction must be modulated to allow several biological processes such as gene transcription. The regulatory elements of expressed genes are typically in relatively accessible chromatin, and several studies have revealed a reliable correlation between the abundance of mRNA transcripts and the degree of DNA accessibility at the regulatory elements of their coding genes. In consequence, the genome-wide profiling of DNA accessibility by methods such as ATAC-seq can help in the study of gene regulatory networks by serving as a proxy for gene expression and by helping identify important gene cis-regulatory elements and the trans-acting factors that bind them. The predominant approach used to identify differentially accessible genomic loci from ATAC-seq data obtained in two conditions of interest is comparable to that employed in RNA-seq gene expression profiling studies: accessible regions are identified through peak calling and treated like “genes”, then sequenced DNA fragments (originating from two neighboring transposase insertion events) that overlap them are counted and subjected to abundance modeling, which then allows to identify those that have a significant difference between the two conditions. We reasoned that this approach could be improved in terms of sensitivity and resolution by introducing two changes: bypassing peak calling, using instead a genome-wide sliding window quantification approach, and counting transposase insertion sites, instead of fragments originating from two neighboring insertion sites. We present the development of this approach, which we term “widaR”, for Window- and Insertion-based Differential Accessibility in R, using a murine skeletal myoblast differentiation dataset. Reproducible R code is provided.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».