Robust mapping of chromatin loops from sparse or single cell Hi-C data with DeepLoop

使用 DeepLo​​op 从稀疏或单细胞 Hi-C 数据中稳健地绘制染色质环

基本信息

  • 批准号:
    10676223
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 55.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-08-03 至 2027-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Abstract Mapping the gene-regulatory chromatin interactions within topologically associated domains (sub- TAD) remains a major challenge in 3D genome research. It is generally believed that multibillion-read sequencing depth are required for Hi-C analysis at kilobase-resolution due to the complex bias structure and severe data sparsity. However, we recently discovered that this is problem can be largely solved computationally without the need for ultradeep-sequencing. We developed a new pipeline named DeepLoop that can robustly identify high-resolution chromatin interactions from low-depth Hi-C data. The conceptual innovation of DeepLoop is to handle systematic biases and random noises separately: we used HiCorr to improve the rigor of bias correction, and then applied deep-learning techniques for noise reduction and loop signal enhancement. Preliminary results showed that DeepLoop significantly improves the sensitivity, robustness, and quantitation of Hi-C loop analyses, and can be used to reanalyze most published low-depth Hi-C datasets. Remarkably, DeepLoop can identify chromatin loops with Hi-C data from a few dozen single cells. These successes motivate us to further optimize, benchmark, simplify and upgrade DeepLoop into a versatile tool for the 3D genome field. Aim 1 will optimize and benchmark DeepLoop performance, improve its compatibility with a variety of different Hi-C protocols, and expand its utility to ultra-resolution analysis. Aim 2 will develop new DeepLoop-based pipelines to enable robust mapping of dynamic chromatin loops at high-resolution, including the identification of homolog-specific loops and loops affected by structure variants. Aim 3 will develop a full-package solution for high- resolution loop analysis of complex tissues with single cell Hi-C, a significant amount of data will be generated in this project as a resource for the scientific community.
项目摘要 绘制拓扑相关域内基因调节性染色质相互作用(sub-- TAD)仍然是3D基因组研究的主要挑战。通常认为数十亿读 由于复杂的偏置结构,在千目标分辨率下进行测序深度是需要进行测序深度 和严重的数据稀疏性。但是,我们最近发现这是问题可以在很大程度上解决 在计算上无需超过序列。我们开发了一个名为的新管道 可以从低深度HI-C数据中稳健地识别高分辨率染色质相互作用的Deeploop。这 Deeploop的概念创新是分别处理系统的偏见和随机噪声:我们 使用Hicorr改善了偏置校正的严格性,然后应用了深度学习技术的噪声 还原和循环信号增强。初步结果表明,Deeploop显着改善 HI-C环分析的灵敏度,鲁棒性和定量,可用于重新分析大多数 发表的低深度HI-C数据集。值得注意的是,Deeploop可以识别使用HI-C数据的染色质环路 来自几十个单细胞。这些成功激发了我们进一步优化,基准,简化和 将Deeploop升级为3D基因组场的多功能工具。 AIM 1将优化和基准测试 Deeploop性能,提高其与各种不同HI-C协议的兼容性,并扩展 它的实用性进行了超分辨率分析。 AIM 2将开发新的基于Deeploop的管道以实现鲁棒 高分辨率的动态染色质环的映射,包括鉴定同源物特异性 循环和循环受结构变体影响。 AIM 3将开发全包解决方案 分辨率循环分析具有单细胞HI-C的复杂组织,大量数据将是 在该项目中作为科学界的资源生成。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
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