科学家开发新的表观遗传通路统计算法
11月30日 , 国际学术期刊Nature Methods 发表了中国科学院上海营养与健康研究院计算生物学研究所Andrew Teschendorff组的研究论文“Identification of differentially methylated cell types in epigenome-wide association studies” , 报道了一种新的有助于识别与疾病相关的表观遗传通路的“CellDMC”统计算法 , “破解”了表观全基因组关联分析中的关键难点 。
DNA甲基化(DNAm)是DNA的共价修饰 , 其可以调节基因活性 , 并且易受到疾病风险因子的影响 。 表观全基因组关联分析(EWAS)的主要目标是测量大量个体中全基因组DNA甲基化 , 鉴定与疾病风险相关的DNA甲基化变化 。 然而 , 这一过程的主要障碍之一是细胞类型异质性:EWAS所使用的组织是不同细胞类型的复杂混合物 , 每种细胞类型具有其特有的DNA甲基化谱 , 因此可能产生错误的分析结论 。 到目前为止 , 尚无有效手段来确定驱使DNA甲基化发生变化的细胞类型和表观遗传通路 。
在研究员Andrew Teschendorff指导下 , 博士生郑世杰等人开发了一种名为“CellDMC”的新型统计算法 , 该算法不仅能够确定特定基因组位点的变化 , 而且能够确定导致这些DNA甲基化变化的细胞类型 。 相较于当前无法识别DNA甲基化变化的通用方法 , 这种算法对于DNA甲基化变化的识别灵敏度超过90% 。 随后研究人员利用几个真实EWAS数据进行算法测试 , 结果表明类风湿性关节炎相关的大量DNA甲基化变化发生于一种特定的血细胞亚型(B细胞) , 这种B细胞的改变在该疾病的发生机制中特别重要 。 在另一个测试中 , 该算法识别了暴露于烟雾致癌物质的正常细胞和肺癌祖源细胞中的DNA甲基化变化 , 从而有助于将吸烟有关的表观遗传通路与肺癌进行关联 。
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