ChIPbinner: an R package for analyzing broad histone marks binned in uniform windows from ChIP-Seq or CUT&RUN/TAG data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The decreasing costs of sequencing, along with the growing understanding of epigenetic mechanisms driving diseases, have led to the increased application of chromatin immunoprecipitation (ChIP), Cleavage Under Targets & Release Using Nuclease (CUT&RUN) and Cleavage Under Targets and Tagmentation (CUT&TAG) sequencing-which are designed to map DNA or chromatin-binding proteins to their genome targets-in biomedical research. Existing software tools, namely peak-callers, are available for analyzing data from these technologies, although they often struggle with diffuse and broad signals, such as those associated with broad histone post-translational modifications (PTMs). RESULTS: To address this limitation, we present ChIPbinner, an open-source R package tailored for reference-agnostic analysis of broad PTMs. Instead of relying on pre-identified enriched regions from peak-callers, ChIPbinner divides (bins) the genome into uniform windows. Thus, users are provided with an unbiased method to explore genome-wide differences between two samples using scatterplots, principal component analysis (PCA), and correlation plots. It also facilitates the identification and characterization of differential clusters of bins, allowing users to focus on specific genomic regions significantly affected by treatments or mutations. We demonstrated the effectiveness of this tool through simulated datasets and a case study assessing H3K36me2 depletion following NSD1 knockout in head and neck squamous cell carcinoma, highlighting the advantages of ChIPbinner in detecting broad histone mark changes over existing software. CONCLUSIONS: Binned analysis provides a more holistic view of the genomic landscape, allowing researchers to uncover broader patterns and correlations that may be missed when solely focusing on individual peaks. ChIPbinner offers researchers a convenient tool to perform binned analysis. It improves on previously published software by providing a clustering approach that is independent of each bin's differential enrichment status and more precisely identifies differentially bound regions for broad histone marks, while also offering additional features for downstream analysis of these differentially enriched bins.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».