Systematic clustering algorithm for chromatin accessibility data and its application to hematopoietic cells

Azusa Tanaka, Yasuhiro Ishitsuka, Hiroki Ohta, Akihiro Fujimoto, Jun Ichirou Yasunaga, Masao Matsuoka

研究成果: ジャーナルへの寄稿学術誌査読

抄録

The huge amount of data acquired by high-throughput sequencing requires data reduction for effective analysis. Here we give a clustering algorithm for genome-wide open chromatin data using a new data reduction method. This method regards the genome as a string of 1s and 0s based on a set of peaks and calculates the Hamming distances between the strings. This algorithm with the systematically optimized set of peaks enables us to quantitatively evaluate differences between samples of hematopoietic cells and classify cell types, potentially leading to a better understanding of leukemia pathogenesis.

本文言語英語
論文番号e1008422
ジャーナルPLoS Computational Biology
16
11
DOI
出版ステータス出版済み - 11月 30 2020
外部発表はい

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 生態、進化、行動および分類学
  • モデリングとシミュレーション
  • 生態学
  • 分子生物学
  • 遺伝学
  • 細胞および分子神経科学
  • 計算理論と計算数学

フィンガープリント

「Systematic clustering algorithm for chromatin accessibility data and its application to hematopoietic cells」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル