曾堅(jiān)陽(yáng)團(tuán)隊(duì)研究成果入選2019年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展” 和“中國(guó)生物信息學(xué)十大算法和工具”
曾堅(jiān)陽(yáng)團(tuán)隊(duì)研究成果入選2019年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展” 和“中國(guó)生物信息學(xué)十大算法和工具”
2020年02月20日 瀏覽次數(shù): 0
交叉信息研究院曾堅(jiān)陽(yáng)研究組2019年發(fā)表于《自然·通訊》雜志的研究成果《基于FISH和Hi-C數(shù)據(jù)整合的三維基因組結(jié)構(gòu)建模》（Integrating Hi-C and FISH data for modeling of the 3D organization of chromosomes），近日經(jīng)《基因組蛋白質(zhì)組與生物信息學(xué)報(bào)》（Genomics, Proteomics and Bioinformatics，簡(jiǎn)稱(chēng)GPB）評(píng)選，成功入選2019年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展”，該成果所用算法/工具入選2019年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大算法和工具”。
隨著三維基因組構(gòu)象捕獲實(shí)驗(yàn)技術(shù)（3C）尤其是與通量測(cè)序相結(jié)合技術(shù)（Hi-C）的發(fā)展，解析三維基因組結(jié)構(gòu)成為了研究基因調(diào)控的常用手段。精確的三維基因組結(jié)構(gòu)重構(gòu)對(duì)于研究基因調(diào)控等生物過(guò)程和功能具有非常重要的意義。目前，絕大多數(shù)三維基因組結(jié)構(gòu)重構(gòu)算法均只是基于Hi-C數(shù)據(jù)。
曾堅(jiān)陽(yáng)研究團(tuán)隊(duì)將Hi-C和熒光原位雜交（FISH）數(shù)據(jù)整合起來(lái)，基于流形學(xué)習(xí)算法框架（GEM）提出了新的三維基因組結(jié)構(gòu)建模方法—GEM-FISH。該方法采用一種分治策略，首先利用Hi-C和FISH數(shù)據(jù)構(gòu)建拓?fù)潢P(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)域（TAD）之間的相對(duì)結(jié)構(gòu)，再利用Hi-C數(shù)據(jù)構(gòu)建TAD內(nèi)部結(jié)構(gòu)，最后將兩者結(jié)合起來(lái)根據(jù)大分子能量性質(zhì)優(yōu)化微調(diào)，獲得最終的結(jié)構(gòu)。與現(xiàn)有方法相比，這一方法重構(gòu)的基因組結(jié)構(gòu)更為精確，平均相對(duì)誤差更小，并且能夠準(zhǔn)確揭示出活躍狀態(tài)和失活狀態(tài)X染色體的差異。該方法被用來(lái)分析子結(jié)構(gòu)分隔區(qū)在染色體三維空間的分布并得到了FISH實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步驗(yàn)證。另外，該方法還可以用來(lái)分析超級(jí)增強(qiáng)子在染色體三維空間的分布，為基因調(diào)控研究提供更多的線(xiàn)索。
圖：GEM-FISH通過(guò)整合Hi-C和FISH數(shù)據(jù)采用分治策略建模過(guò)程概覽。
該研究成果第一作者是曾堅(jiān)陽(yáng)研究組已出站博士后Ahmed Abbas，通訊作者是曾堅(jiān)陽(yáng)副教授，合作者包括清華大學(xué)張奇?zhèn)ソ淌诤透哕姖芯繂T等。研究成果得到國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的支持。
“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展”是由《基因組蛋白質(zhì)組與生物信息學(xué)報(bào)》于2018年發(fā)起組織評(píng)選，該評(píng)選旨在推動(dòng)我國(guó)生物信息學(xué)的學(xué)科發(fā)展和創(chuàng)新研究，充分展示和宣傳我國(guó)生物信息學(xué)領(lǐng)域的重大研究成果，曾堅(jiān)陽(yáng)研究組三維基因組研究成果曾入選2018年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展”。
論文原文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-019-10005-6
工具鏈接：
https://github.com/ahmedabbas81/GEM-FISH
（文/尚妤嬋）
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