Nucleic Acids Res:Tn-Seq数据统计方法新进展
2017-03-25 MedSci MedSci原创
近期，Nucleic Acids Res中一篇文章指出，Tn-Seq数据统计方法有了新进展。Tn-Seq是一种通过对复杂的随机转座子插入库的构造，来探索基因功能的实验方法；通过使用新一代的测序技术，对每一个突变的度进行量化。识别基因的相互作用是Tn-Seq的一项新兴应用，这包含了在不同遗传背景下进行Tn突变库的比较（例如野生型菌株与敲除型的比较）。为了识别基因间的相互作用，提出几种Tn-Seq数据
近期，Nucleic Acids Res中一篇文章指出，Tn-Seq数据统计方法有了新进展。
Tn-Seq是一种通过对复杂的随机转座子插入库的构造，来探索基因功能的实验方法；通过使用新一代的测序技术，对每一个突变的度进行量化。识别基因的相互作用是Tn-Seq的一项新兴应用，这包含了在不同遗传背景下进行Tn突变库的比较（例如野生型菌株与敲除型的比较）。
为了识别基因间的相互作用，提出几种Tn-Seq数据的分析方法。包括评估相对健康比率和广义线性模型拟合。然而，这些方法都具有局限性，面临着需要改进的局面。
该文章通过对大量的变化的统计数据进行了量化，提出能够识别基因相互作用的一种新的方法-分层叶贝斯方法。分析包括了对数据库中插入项进行四通比较，来识别不同遗传背景下，转座子突变体对细菌影响的不同。
该方法被应用于Tn-Seq库，被认为是感染期间最佳的选择。选择同基因结核分枝杆菌菌株，且三种功能未知基因缺乏，构建了一个Tn-Seq库。通过在老鼠身上对该库进行分析，能够针对每一个目标基因，区分几种不同类型的基因相互作用。并能够阐明其在感染期间功能及起到的作用。
原始出处：
DeJesus MA，Nambi S，Smith CM，et al.Statistical analysis of genetic interactions in Tn-Seq data.Nucleic Acids Res. 2017 Feb 22. doi： 10.1093/nar/gkx128.
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