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Model-Based Whole-Genome Analysis of DNA Methylation Fidelity

机译:基于模型的DNA甲基化保真度全基因组分析

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摘要

We consider the problem of understanding how DNA methylation fidelity, i.e. the preservation of methylated sites in the genome, varies across the genome and across different cell types. Our approach uses a stochastic model of DNA methylation across generations and trains it using data obtained through next generation sequencing. By training the model locally, i.e. learning its parameters based on observations in a specific genomic region, we can compare how DNA methylation fidelity varies genome-wide. In the paper, we focus on the computational challenges to scale parameter estimation to the whole-genome level, and present two methods to achieve this goal, one based on moment-based approximation and one based on simulation. We extensively tested our methods on synthetic data and on a first batch of experimental data.
机译:我们考虑了一个问题,即了解DNA甲基化保真度(即基因组中甲基化位点的保留)在整个基因组和不同细胞类型中如何变化。我们的方法使用了跨代DNA甲基化的随机模型,并使用通过下一代测序获得的数据对其进行训练。通过局部训练模型,即基于特定基因组区域中的观察值学习模型的参数,我们可以比较DNA甲基化保真度如何在全基因组范围内变化。在本文中,我们集中于将参数估计扩展到全基因组水平的计算挑战,并提出了两种实现此目标的方法,一种基于基于矩的逼近,另一种基于仿真。我们在合成数据和第一批实验数据上广泛测试了我们的方法。

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