用于细菌染色体 Hi-C 数据多尺度分析的计算工具
基因组学
2020-10-06 v1
摘要
正如真核生物中一样，高通量染色体构象捕获（Hi-C）数据揭示了细菌染色体嵌套组织为重叠的相互作用结构域。在本章中，我们提出一个旨在捕获并量化这些性质的多尺度分析框架。这些既包含标准工具（如接触定律），也包含新颖工具，例如一个可在不依赖所处结构尺度的情况下识别参与结构域形成的基因座的索引。我们的目标有两方面。一方面，我们旨在提供一个完整、易懂的基于 Python/Jupyter 的代码，可供计算机科学家以及无高级计算背景的生物学家使用。另一方面，我们讨论 Hi-C 数据分析固有的统计问题，尤其关注如何正确评估结果的统计显著性。作为教学示例，我们分析了模型病原细菌铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）产生的数据。所有文件（代码与输入数据）可在 github 仓库中找到。我们还将文件嵌入 Binder 包中，以便可通过互联网在任何机器上运行完整分析。
引用
@article{arxiv.2010.01718,
title = {Computational tools for the multiscale analysis of Hi-C data in bacterial chromosomes},
author = {Nelle Varoquaux and Virginia S. Lioy and Frédéric Boccard and Ivan Junier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01718},
year = {2020}
}
备注
In press in Methods in Molecular Biology (Hi-C Data Analysis: Methods and Protocols)