새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.

王林
풀어 주다: 2024-07-19 14:55:29
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새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.

편집자 | 무 껍질

DNA 메틸화는 세포 분화, 노화, 암 발생 등 다양한 생물학적 과정에서 중요한 역할을 합니다. 포유동물에서 가장 중요한 메틸화는 5-메틸시토신이며, 이는 주로 CpG 디뉴클레오티드와 관련하여 발생합니다.

Whole-genome bisulfite sequencing과 같은 시퀀싱 방법을 사용하면 5-메틸시토신 DNA 변형을 성공적으로 감지할 수 있습니다. 그러나 판독 길이가 짧아 증폭 편향이 발생할 수 있다는 심각한 단점이 있습니다.

싱가포르 A*STAR의 연구원들은Oxford Nanopore Sequencing(ONT)피리미딘 검출 기능을 사용하여 읽기 수준 5-메틸시토신을 크게 향상시키는 딥 러닝 알고리즘Rockfish을 개발했습니다.

이 연구의 제목은 "Rockfish: 나노기공 시퀀싱을 통한 정확한 5-메틸시토신 예측을 위한 변환기 기반 모델"이며 2024년 7월 3일 "Nature Communications"에 게재되었습니다.

새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.

매우 정확한 읽기 수준 예측 방법의 필요성을 고려하여 연구원들은 최신 아키텍처 Transformer를 사용하여 새로운 최첨단 딥 러닝 방법을 개발하기 시작했습니다. 그들의 방법인 Rockfish는 원시 나노기공 신호, 핵염기 서열 및 정렬 정보를 사용하여 5mC 변형을 감지합니다.

새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.

그림: Rockfish 아키텍처 개요. (출처: 논문)

연구원들은 고품질 인간 및 마우스 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하고 다음을 포함한 여러 R9.4.1 및 R10.4.1 데이터 세트에서 테스트했습니다.

  1. 사내 시퀀스 R9.4.1 H1 배아 줄기 세포(H1ESc) 기본 데이터 세트
  2. R9.4.1 및 R10.4.1 신생아 마우스(C57BL/6 신생아) 데이터
  3. 공개적으로 사용 가능한 일부 인간 암 및 혈액 데이터 세트

R9.4.1과 R10.4.1이 모두 고려됨 NA12878과 신생아 마우스 데이터 세트가 평가에 사용되었으며, 연구자들은 이를 구별하기 위해 웰 버전을 지적했습니다. 나머지 데이터 세트는 R9.4.1 웰 버전만을 사용하여 시퀀싱되었습니다.

R9.4.1 데이터 세트에 대한 Megalodon Remora, Megalodon Rerio 및 Nanopolish

R10.4.1 데이터 세트에 대한 Remora
  • 비교에는 다음이 포함됩니다.

    읽기 수준 예측
  1. 사이트 수준 예측
  2. WGBS와 사이트 수준 상관 관계
  3. 통화 적용 범위
  4. 실행 시간
  5. 리소스 활용도
  6. 새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.그림: 읽기 수준 평가. (출처: 논문)

단일 기본 정확도 및 F1 측정항목은 R.9.4.1 데이터 세트에서 최대 5% 포인트, R10.4.1 데이터 세트에서 최대 0.82% 포인트 향상되었습니다.

또한 Rockfish는 전체 게놈 bisulfite 시퀀싱과 높은 상관 관계를 나타내고, 더 낮은 읽기 깊이를 요구하며, CpG가 풍부한 프로모터와 같은 생물학적으로 중요한 영역에 대한 높은 신뢰도로 계산 효율적입니다.

인간과 마우스 샘플에서 탁월한 성능을 발휘한 것은 다양한 유기체와 질병에서 5-메틸시토신 메틸화를 연구하는 데 있어 다재다능함을 강조합니다. 마지막으로, 적응 가능한 아키텍처는 새로운 버전의 기공 및 화학 물질 및 수정 유형과의 호환성을 보장합니다.

새로운 Transformer 기반 방법은 나노기공 시퀀싱에서 DNA 메틸화를 정확하게 예측합니다.

그림: ONT 기반 도구와 WGBS 간의 상관 분석. (출처: 논문)

그럼에도 불구하고 Rockfish는 다른 유형의 변형에 대한 고품질 제어 데이터 세트가 부족하여 현재 5mC와 5hmC 메틸화를 구별할 수 없습니다. 모델의 계산 효율성은 아직 개선의 여지가 있으며, 향후 아키텍처 및 엔지니어링 최적화를 통해 효율성이 향상될 것으로 예상됩니다.

Rockfish는 ONT 원시 신호에서 메틸화 정보를 추출하는 능력을 시연했으며, 작은 모델의 성능이 더 좋고 모든 데이터 세트에서 실행 시간이 더 짧아져 추가 데이터 및 지식 증류의 이점을 입증했습니다.

5mC 변형은 전사 조절, 질병, 노화 등 다양한 생물학적 현상과 관련되어 있습니다. 따라서 단일 염기 분해능 검출을 통해 DNA 메틸화의 역할을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 질병의 예방, 조기 진단 및 치료 전략 선택. Rockfish의 아키텍처는 다양한 유형의 DNA 및 RNA 변형을 감지하기 위해 쉽게 확장 가능합니다.

논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-49847-0

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원천:jiqizhixin.com
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