生物信息与智能医学中心团队在期刊《Briefings in Bioinformatics》发表论文
2023年05月03日 编辑：生物信息与智能医学中心
生物信息与智能医学中心团队在生物信息学领域期刊《Briefings in Bioinformatics》发表题为 “LPAD: using network construction and label propagation to detect topologically associating domains from Hi-C data” 论文。
高通量染色体空间捕获（Hi-C）测序技术为研究基因组三维空间结构带来了巨大的进展，为解释超远程染色体调控机制提供了新的范式！Hi-C技术揭示了染色体在三维空间中高度折叠，形成了拓扑关联结构域（TAD）的结构，TAD被认为是染色体空间中的基本调控单元。TAD结构在特定范围内抑制基因表达，并在调控边界内外形成隔离，对于研究基因表达，如抑癌基因表达，具有重要的意义。
LPAD是一种用于识别三维染色体中的TAD结构的新算法，考虑到TAD结构是由一段连续的染色体区域形成的高度接触和深度折叠的空间结构，LPAD首次提出使用随机重启游走算法来提取全局信息，即接触点及其接触点的接触点之间的相关性，从而构建了染色体接触情况的无向带权图。LPAD使用线性计算方法将全局超大网络图切分为小图，并采用改进的标签传播算法从无向图中识别社区结构。在此基础上，LPAD将社区结构分类为TAD、TAD边界和TAD gap等空间结构。通过CHIP-Seq等实验验证，LPAD在识别准确率和质量上具有显著的优势。