2019年6月14日，美國羅斯威爾帕克癌癥研究所的劉濤等人在NAR（Nucleic Acids Research，核酸研究）雜志上發(fā)表了針對ATAC-seq開發(fā)的分析工具。
ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with highthroughput sequencing），基于高通量測序的染色質轉座酶可接近性實驗。在核小體連接致密的地方，轉座酶不能進入，而松散的區(qū)域，轉座酶能夠進入并切割下暴露的DNA區(qū)域，并同時連接上特異性的接頭，有接頭的DNA片段被分離出來，用于高通量測序。ATAC-seq已被廣泛用于鑒定基因組中可接近的染色質區(qū)域。 然而，目前的數(shù)據(jù)分析仍然使用最初為ChIP-seq或DNase-seq設計的方法，而沒有考慮含有額外核小體定位信息的轉座酶消化的DNA片段。
因此，作者提出了針對ATAC-seq數(shù)據(jù)的分析工具，HMMRATAC，一種基于半監(jiān)督機器學習方法。?HMMRATAC軟件的主要思想是decomposition and integration（分解和集成），首先將單個ATAC-seq數(shù)據(jù)集分成無核小體（nucleosome-free regions, NFR）和核小體富集信號,用隱馬爾科夫模型（HMM）訓練開放區(qū)域周圍獨特的染色質結構，然后預測整個基因組中的開放區(qū)域。?該方法利用了ATAC-seq數(shù)據(jù)的獨特特征來識別的染色質的結構更準確。
將HMMRATAC軟件應用于已發(fā)布的人類ATAC-seq數(shù)據(jù)集上，發(fā)現(xiàn)其結果優(yōu)于其他流行峰值調用算法。?同時作者還發(fā)現(xiàn)，相比于未經片段大小選擇的配對末端數(shù)據(jù)，單端測序或片段選擇的ATAC-seq數(shù)據(jù)集會導致靈敏度降低。
結束語
偷偷的告訴你，這篇文章的作者也是當年風靡一時現(xiàn)在還如日中天的MACS軟件的作者呦！而MACS2，MACS14都是當前用于CHIP-seq和ATAC-seq中識別Peak區(qū)域用的最多的軟件。
參考文獻：
Evan D Tarbell,?Tao Liu.?HMMRATAC: a Hidden Markov ModeleR for ATAC-seq.?Nucleic Acids Research, 2019.
Zhang Y, Liu T, Meyer CA, et al. Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS).?Genome Biol. 2008;9(9):R137. doi:10.1186/gb-2008-9-9-r137.
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