Bakgrund: Nya analyser för individspecifika DNA-metyleringsprofiler har gjort det möjligt för epigenom-omfattande associationsstudier att identifiera specifika CpG-platser associerade med en fenotyp. Beräkningsförutsägelse av CpG platsspecifika metyleringsnivåer är avgörande för att möjliggöra genomomfattande analyser, men nuvarande metoder hanterar genomsnittlig metylering inom en lokus och är ofta begränsade till specifika genomiska regioner. Resultat: Vi karakteriserar genom-bred DNA-metylering mönster, och visar att korrelationen mellan CpG platser sönderfaller snabbt, vilket gör förutsägelser enbart baserat på angränsande platser utmanande. Vi byggde en slumpmässig skogsklassning för att förutsäga metyleringsnivåer på CpG plats upplösning med hjälp av funktioner inklusive angränsande CpG plats metyleringsnivåer och genomic avstånd, co-localization med kodning regioner, CpG öar (CGIs), och reglerande element från ENCODE-projektet. Vår strategi uppnår 92% förutsägelse noggrannhet av genom-wide metylering nivåer vid singel-CpG-platsprecision. Noggrannheten ökar till 98 % när den begränsas till CpG-platser inom CGI och är robust över plattform och celltyp heterogenitet. Vår klassificerare överträffar andra typer av klassificeringar och identifierar funktioner som bidrar till förutsägelsenoggrannhet: angränsande CpG webbplatsmetylering, CGIs, co-localized DNase I överkänsliga platser, transkriptionsfaktor bindningsplatser, och histon modifieringar befanns vara mest förutsägande av metyleringsnivåer. Slutsatser: Våra observationer av DNA-metyleringsmönster ledde oss att utveckla en klassificering för att förutsäga DNA-metyleringsnivåer vid CpG plats upplösning med hög noggrannhet. Dessutom identifierade vår metod genomiska egenskaper som interagerar med DNA-metylering, vilket tyder på mekanismer som är involverade i DNA-metylering modifiering och reglering, och kopplar samman olika epigenetiska processer.
På samma sätt föreslog REF en slumpmässig skogsklassning som använder funktioner som genomisk position och angränsande metyleringsnivåer.
Predicting genome-wide DNA methylation using methylation marks, genomic position, and DNA regulatory elements
{'venue': 'Genome Biology', 'journal': 'Genome Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}