染色质组织聚合物模型中的自底向上数据整合
定量方法
2023-03-17 v2
摘要
细胞功能关键依赖于在细胞核紧密堆积环境中染色质纤维上发生的复杂生化反应的精确执行。尽管已有从多个角度探测该过程的大量数据集，我们仍缺乏一个能够在三维染色质动力学统一模型中纳入具有序列特异性的生化过程的自底向上框架。在此我们提出SEMPER(Sequence Enhanced Magnetic PolymER，序列增强磁性聚合物)，一种新颖的随机聚合物模型，它自然地将关于序列驱动生化过程(如转录因子蛋白结合)的观测数据整合进染色质结构的三维模型中。通过引入一种近似贝叶斯推断的新算法，我们讨论了如何稳健地估计生化信号与聚合物信号在决定染色质表观遗传状态中的相对重要性，这导致对先前模型解释的重大修正。此外我们表明，无需来自基因组三维结构的额外输入，我们的模型就能以合理的准确度预测细胞核内染色质折叠的一些显著且非平凡的构象特征。我们的工作凸显了引入物理上真实的统计模型以从表观遗传数据预测染色质状态的重要性，并为解释表观基因组数据的一类更系统新方法开辟了道路。
引用
@article{arxiv.2210.11323,
title = {Bottom-up data integration in polymer models of chromatin organisation},
author = {Alex Chen Yi Zhang and Angelo Rosa and Guido Sanguinetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11323},
year = {2023}
}