Bakgrund: Det har observerats att många transkriptionsfaktorer (TF) kan binda till olika genomiska loci beroende på celltypen i vilken en TF uttrycks, även om den enskilda TF vanligtvis binder till samma kärnmotiv i olika celltyper. Hur en TF kan binda till genomet på ett så mycket celltypsspecifikt sätt, är en kritisk forskningsfråga. En hypotes är att en TF kräver co-bindning av olika TF i olika celltyper. Om så är fallet kan det vara möjligt att observera olika kombinationer av TF-motiv - ett motiv grammatik - placerade vid TF bindningsställen i olika celltyper. I denna studie utvecklar vi en bioinformatikmetod för att systematiskt identifiera DNA-motiv i TF-bindningsplatser över flera celltyper baserade på publicerade ChIP-seq-data, och tar upp två frågor: (1) kan vi bygga en maskininlärningsklassifier för att förutsäga celltypspecificitet baserad enbart på motivkombinationer, och (2) kan vi extrahera meningsfull celltypspecifik motiv grammatik från denna klassifier modell. Resultat: Vi presenterar en Random Forest (RF)-baserad metod för att bygga en multi-klassificerare för att förutsäga celltypspecificiteten hos en TF-bindningsplats med tanke på dess motivinnehåll. Vi tillämpade denna RF-klassificering på två publicerade ChIP-seq-datauppsättningar av TF (TCF7L2 och MAX) över flera celltyper. Med hjälp av korsvalidering visar vi att endast motivkombinationer verkligen är prediktiva för celltyper. Dessutom presenterar vi en regel mining approach för att extrahera de mest diskriminerande reglerna i RF klassifier, vilket gör att vi kan upptäcka den underliggande celltyp specifika motiv grammatik. Slutsatser: Vår bioinformatikanalys stödjer hypotesen att kombinatoriska TF-motivmönster är celltypspecifika.
Från slumpmässiga skogar byggda för att skilja celltyper baserat på motivförekomst, Wang et al. REF extraherade och valde ut ett antal celltypspecifika regler och hävdade att inTrees upptäckte och valde viktiga regler som finns i RF.
Discovery of cell-type specific DNA motif grammar in cis-regulatory elements using random Forest
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}