Заколка из бисера: Заколка – Бисерок

Есть потребность?
Получите лучшую цену

Перспективы реконструкции трехмерной конформации хроматина с использованием данных Hi-C одиночных клеток

Образец цитирования: Кос П. И., Галицына А.А., Ульянов С.В., Гельфанд М.С., Разин С.В., Чертович А.В. (2021 г.) Перспективы реконструкция трехмерной конформации хроматина с использованием данных Hi-C одной клетки.PLoS Comput Biol 17 (11): e1009546. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546

Редактор: Александр МакКерелл, Фармацевтическая школа Университета Мэриленда, США

Поступила: 22.06.2021; Одобрена: 8 октября 2021 г .; Опубликовано: 18 ноября 2021 г.

Авторские права: © 2021 Kos et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все программное обеспечение, используемое для моделирования, обработки и анализа данных, находится в свободном доступе. DPDchrom, а также некоторые другие сценарии Python, используемые в этой работе, можно найти на GitHub (https://github.com/polly-code/DPDchrom и https://github.com/agalitsyna/DPDchrom_input_parser). Программное обеспечение ORBITA также можно найти на GitHub (https://github.com/agalitsyna/pairtools/tree/ORBITA). Наборы экспериментальных данных были взяты из Gene Expression Omnibus: · одноядерные данные Hi-C — GSE80006 и GSE100569; · Данные Capture-C — GSE107940; · Данные oligopaint — репозиторий GitHub (https: // github.com / BogdanBintu / ChromatinImaging / tree / master / Data) и репозиторий Zenodo (https://zenodo.org/record/3928890#.YQpEg1MzYUE).

Финансирование: ПИК поддерживается стипендией Сколтеха по системной биологии. AAG поддержан грантом РФФИ 19-34-. Работа СВУ поддержана грантом Российского научного фонда 21-64-00001. СВУ и СВР поддержаны Междисциплинарной научно-образовательной школой МГУ «Молекулярные технологии живых систем и синтетическая биология». MSG поддержана грантом РФФИ 18-29-13011. AVC поддерживается грантом РФФИ 18-29-13041. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Уровни упаковки ДНК, такие как компартменты хроматина [1], топологически ассоциированные домены (TAD) [2] и петли, в значительной степени консервативны между разными типами клеток [3].Однако конформация хромосом в отдельных клетках существенно различается [4].

Существует два основных экспериментальных подхода к изучению пространственной организации хроматина: методы, основанные на захвате конформации хромосом (см. Обзор [5]) и методы микроскопии (флуоресцентная гибридизация in situ [6], визуализация живых клеток [7]) , и т. Д. .). Подробное описание различных методов 3D-геномики см. В недавнем обзоре [8].

Модель all vs.Все версия захвата конформации хромосом, Hi-C, остается ключевым источником знаний о структуре хроматина, усредненной по популяции клеток [1, 9]. Общие этапы экспериментальной процедуры включают перекрестное связывание хроматина, ферментативную фрагментацию ДНК, лигирование по близости и массивное параллельное секвенирование [1]. Недавно разработанные одноклеточные и одноядерные подходы Hi-C фиксируют контакты в отдельных клетках или ядрах [4, 10–12], открывая уникальную возможность преодолеть разрыв между Hi-C и микроскопией.

Было предложено множество теоретических моделей для описания пространственной организации хроматина [13]. Мы разделили все теоретические модели на две общие группы механистических и реконструктивных подходов.

Механистический подход основан на гипотезе о том, что управляет хромосомной структурой, которая обычно подтверждается экспериментальными данными. Цель состоит в том, чтобы воспроизвести структурные особенности хроматина, такие как петли, TAD и компартменты. Например, широко изучаемая модель вытягивания петли воспроизводит пики на углах TAD и полосы на границах TAD [14].Другая модель представляет специфические взаимодействия между гранулами, которые приводят к TADs и компартментам [15, 16].

Реконструктивный подход использует в качестве входных данных карты контактов Hi-C. Структура хроматина может быть представлена ​​как одной конформацией [17], так и множественными конформациями [18, 19]. В первом случае создается трехмерная конформация, которая сводит к минимуму разницу между экспериментальной контактной матрицей и матрицей, восстановленной из этой конформации. В последнем случае полученный набор конформаций должен в совокупности соответствовать входной карте контактов Hi-C.При этом нет никаких доказательств того, что какая-либо конкретная конформация, полученная этими методами, встречается in vivo .

Реконструктивные модели для популяционного Hi-C поиска множественных решений и не могут отвергать неправильные конформации [20]. Тем не менее, статистические данные, полученные этими методами, помогли понять усредненные по популяции принципы сворачивания хроматина [21].

Несколько методов реконструкции конформаций хроматина из данных Hi-C одной клетки были предложены на основе полимерных моделей [4, 12] и байесовского вывода [22].Байесовские методы вывода основаны на статистических свойствах scHi-C и не используют физические предположения о структурах и, таким образом, выходят за рамки данного исследования [23]. Модели шариков и пружин лежат в основе многих методов моделирования для описания поведения крупнозернистых полимеров, рис. 1. Эти методы включают метод, предложенный Стивенсом и др. . [12] (в дальнейшем метод Стивенса, он использовался в программе Dip-C / hickit для одноклеточного моделирования [24]), метод, основанный на классической молекулярной динамике (CMD) [25, 26], и обновленная версия DPDchrom [27] (см. Доступность данных), основанный на диссипативной динамике частиц (DPD) [28].

Рис. 1. Схема алгоритма (A-D) и демонстрация ее применения к равновесной глобуле (E-H).

А . Червеобразный вид фрагмента цепи. Цифры обозначают бусинки, выбранные для демонстрации. В . Карта контактов соответствует конформации золотого стандарта (A). С . Цепочка в конформации случайного блуждания с дополнительными связями из карты контактов (B). Д . Цепь после уравновешивания (C), a.i .реконструированная конформация. E . Равновесная глобула с l ₀ = 0,5, полупрозрачная серая. Сегмент цепи 800–900 выделен цветом от красного до синего. Ф . Карта контактов для выделенного сегмента из (E), радиус контакта установлен на r _{контакт} = 0,8. Г . Начальная конформация цепочки, созданная как случайное блуждание по кубической ячейке. В систему добавляются дополнительные связи из карты контактов, большинство из них перенапрягаются перед уравновешиванием. Выделена та же область цепи, что и в (E). Н . Уравновешенная система (G). Увеличительное стекло показывает выделенную область (E) с дополнительными связями.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g001

Какова фактическая точность реконструкции и как тип конформации и уменьшение контакта влияют на точность реконструкции, остаются неясными. Чтобы ответить на эти вопросы, мы

1. сравнил результаты, полученные разными методами реконструкции;
2. оценил точность реконструкции на полимерных моделях золотого стандарта;
3. исследовал два источника выпадения контактов: изменение радиуса контакта и выборку случайного контакта;
4. применил DPDchrom к экспериментальным одноклеточным картам контактов Hi-C.

Результаты

DPDchrom — универсальный инструмент для реконструкции одноклеточных Hi-C конформаций.

Мы разработали конвейер DPDchrom на основе схемы DPD [28] для реконструкции трехмерных конформаций хромосом. DPDchrom инициализирует хромосомы как набор полимерных цепей из бусинок и пружин, окруженных шариками растворителя. Затем исходная случайная конформация уравновешивается, чтобы минимизировать энергию чрезмерно растянутых связей, и превращается в конформацию, соответствующую предоставленной карте контактов Hi-C с одной ячейкой.DPDchrom и метод Стивенса используют потенциалы взаимодействия более мягкие, чем в CMD, что предотвращает стеклование во время уравновешивания. Существенным ограничением метода Стивенса является его способность генерировать только клубкообразные конформации с дополнительными ограничениями, тогда как DPDchrom может также образовывать глобулярную конформацию из-за присутствия явного растворителя.

В DPDchrom мы полагаемся на общую идею о том, что реконструкция трехмерной конформации из заданного набора контактов эквивалентна перестройке случайной конформации путем итеративного объединения контактирующих полимерных шариков.Мы определили набор параметров, оптимальных для восстановления конформации хроматина.

Ограничения, такие как возможность соединения вдоль цепочки и дополнительные связи из списка пространственных соседей, определяют семейство множественных конформаций. Семьи могут быть разных размеров. Размер семейства определяется конформационной свободой звеньев (чаще всего без дополнительных связей) и мягкостью всей системы (изгибы, скручивания и т. Д.). Невозможно полностью описать (перечислить) все конформации из семейства, потому что конформационное пространство очень быстро растет с увеличением степеней свободы.Его размер качественно можно оценить по точности реконструкции. Высокая точность реконструкции означает небольшую вариацию между возможными конформациями и, следовательно, представляет небольшой объем конформационного пространства, подходящий для данной карты контактов.

Тестирование на соответствие

Одноклеточный Hi-C производит считывание одной конформации хромосом в отдельном ядре. Каждый контакт представляет собой две области генома, пространственно близкие друг к другу. Экспериментально это означает образование детектируемого продукта лигирования. Мы воспроизвели эксперимент Hi-C in silico и проверили возможную точность реконструкции по сравнению с конформациями золотого стандарта.

Конформация золотого стандарта представляет собой массив координат бусинок одной линейной полимерной цепочки бусинка-пружина с длиной N = 4096 бусинок. Если не указано иное, мы выполнили расчеты на полимерной глобуле, полимерная цепь схлопывалась в одну каплю (минимизация поверхности с помощью растворителя).Мы также использовали кривую Мура — аналитическую кривую заполнения пространства, плотно охватывающую трехмерное пространство и полимерные растворы.

Глобула соответствует конформации хромосомы с разрешением ниже 10 т.п.н. Бусинка от модели представляет собой не только хроматиновое волокно, но также растворитель и белки. Диаметр шарика из модели равен расстоянию между концами сегмента хроматина размером 10 т.п.н. Следовательно, эффективная концентрация хроматина близка к 100%, что соответствует глобулярной конформации. Таким образом, при разрешении 10 kb и ниже рекомендуется рассматривать хромосому или все ядро ​​как полимерную глобулу.

Во-первых, мы генерируем конформацию полимера золотого стандарта (глобула, кривая Мура или раствор полимера). Затем мы определяем пары бусинок, которые находятся в пространственном контакте, применяя пороговое значение радиуса контакта r _{контакт} . Затем мы используем этот набор контактов в качестве входных данных для алгоритма реконструкции. Мы создаем конформацию случайного блуждания с дополнительными связями, которые мы берем из карты контактов.Из-за возможности самопересечения (см. Материалы и методы) конформация перестраивается, и дополнительные перетянутые связи принимают свою нормальную длину. Наконец, мы сравнили восстановленную трехмерную конформацию с трехмерной конформацией золотого стандарта, рассчитав точность реконструкции (см. Модифицированный индекс Жаккара в материалах и методах). Эта конструкция схематично представлена ​​на рис. 1, а подробности каждого шага можно найти в разделе «Материалы и методы».

Сравнение методов

Мы вычислили точность реконструкции каждого метода, примененного к конформациям in silico золотого стандарта.Подробное описание методов и их реализации приведено в Приложении S1.

Чтобы работать с более биологически интуитивными параметрами, мы преобразовали радиус контакта r _{контакт} в усредненное количество обнаруженных контактов на бусину (S6 Рис). Мы определяем количество контактов на единицу конформации (бункер генома или бусину цепи) как общее количество уникальных контактов, деленное на общее количество этих единиц в конформации. Это число является интуитивно понятным представителем качества набора данных Hi-C с одной ячейкой (рис. 2A).То есть, чем больше размер ячейки данных Hi-C с одной ячейкой, тем больше контактов обнаруживается на ячейку.

Рис. 2.

A . Зависимость точности восстановления от количества контактов на валик для DPDchrom, CMD и метода Стивенса. Пунктирные линии представляют собой степень сходства двух статистических полимерных глобул, полученных методами DPD и CMD соответственно. В, С . Золотой стандарт (слева) и лучшие реконструированные (справа) конформации. Цепочки раскрашены радугой от первой до последней бусинки. D, E . Распределение длин связей конформации золотого стандарта и реконструированных DPDchrom (D) и CMD (E). Для реконструированных конформаций связи основной цепи и дополнительно введенные связи из контактов золотого стандарта представлены отдельно.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g002

И DPD, и CMD могут использоваться в генеративном режиме для создания искусственных структур (в дальнейшем используемых в качестве золотого стандарта).Чтобы создать реалистичную схему тестирования, мы реконструировали каждый алгоритм на случайных конформациях, сгенерированных им самим. Однако метод Стивенса не является генеративным, поэтому мы применили его к конструкциям, изготовленным с помощью CMD и DPD, с заданными пространственными масштабами. Мы нормировали координаты на радиус вращения всей системы, а затем рассчитали соответствующую точность восстановления.

Для CMD и DPDchrom мы показываем золотой стандарт и реконструированные системы с наивысшей точностью восстановления на рис. 2B и 2C.Точность реконструкции для DPDchrom значительно выше, чем для CMD при всех протестированных конкретных количествах контактов на валик (рис. 2A). Это различие, вероятно, связано с потенциалами мягкого взаимодействия DPDchrom. При большом количестве контактов метод Стивенса демонстрирует точность восстановления, аналогичную таковой у DPDchrom (синие треугольники на рис. 2A). Мы связываем это наблюдение с тем, что потенциал взаимодействия метода Стивенса аналогичен потенциалу DPDchrom, S1 Приложение.

Чтобы сравнить свойства золотого стандарта и реконструированных конформаций, мы рассчитали распределения длин связей для основной цепи и дополнительных связей отдельно (рис. 2D и 2E). Ожидание от хорошо сбалансированной и идеально реконструированной системы состоит в том, что распределение длин связей до и после реконструкции должно быть почти одинаковым. Это справедливо для DPD, но не для CMD (рис. 2D и 2E). Двусторонний знаковый ранговый тест Вилкоксона демонстрирует, что средняя длина конформаций, реконструированных DPDchrom, не отличается от таковой для конформации золотого стандарта (обе равны 0.65, p -value = 0,69, несущественно, рис. 2E). Тот же тест показывает, что медианная длина связи для золотого стандарта CMD и реконструированных конформаций значительно отличается от значения p , равного 10 ⁻¹⁸⁷ (медианы составляют 1,09 и 1,16, соответственно, рис. 2D). Мы дополнительно подтвердили эти результаты с помощью теста Колмогорова-Смирнова (таблица S1 и приложение S1). Мы предполагаем, что эта разница в распределениях указывает на кинетическую ловушку и представляет собой плохую реконструкцию и уравновешивание системы с помощью CMD (см. Обсуждение).Таким образом, мы заключаем, что DPD превосходит CMD для реконструкции конформации.

Точность реконструкции зависит от объемной доли полимера

Отметим, что истинная конформация генома в ядре неизвестна, и длина генома и размер ядра могут различаться для разных видов. Таким образом, для изучения границ применимости реконструкции мы варьировали объемную концентрацию полимера. Мы сравнили глобулу (≈ 100%), кривую Мура [29] (≈ 100%) и растворы с объемными концентрациями полимера 50%, 30% и 10% (рис. 3А).Для глобулы мы проверили влияние радиуса контакта на точность реконструкции.

Рис. 3.

A . Зависимость точности реконструкции от количества контактов на валик для исследуемых полимерных систем: глобула, кривая Мура и растворы (50, 30 и 10% от объемной доли полимера). Б-Е . Визуализируемые результаты реконструкции: слева — конформация золотого стандарта, справа — реконструкция. Системы, соответствующие визуализированным конформациям, отмечены линиями в (A).Частицы растворителя скрыты. Ф-И . Сравнение золотой стандартной и реконструированных карт расстояний. Для лучшего визуального восприятия показан короткий отрезок [1000, 1300]. Правый верхний треугольник соответствует конформации «золотой стандарт», а левый нижний треугольник соответствует восстановленной конформации. F — фрактальная глобула (B), G — концентрация полимера 50% (C), H — концентрация полимера 30%, D и I — концентрация полимера 10% (E). Дж . Зависимость точности реконструкции от количества контактов на валик.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g003

Для плотных структур, глобулы и кривой Мура усреднение по ансамблю не требовалось, поскольку изменение радиуса контакта давало плавный отклик (рис. 2A) . Вместе с уменьшением объемной концентрации полимера количество контактов уменьшается, и система становится более разреженной и динамичной. Чтобы учесть значительные колебания, мы усреднили каждую точку для решений по пяти независимым запускам (рис. 3A).На рис. 3B – 3E представлены визуализации результатов реконструкции. Для визуального удобства некоторые конформации (рис. 3C – 3E) были сглажены по координатам в окнах из 20 бусинок вдоль цепочки. Для каждой представленной структуры мы строим карты расстояний для сегмента из 300 бусинок, начиная с бусинки с номером 1000, рис. 3F – 3I.

Чтобы определить оптимальный набор параметров и пределы применимости DPDchrom, мы создали конформации золотого стандарта, используя начальную длину связи l ₀ из набора [0.0, 0,1, ‥ 0,5, 0,8, 1,0] (рис. 3J). Мы рассчитали матрицу контакта, используя радиус контакта r _{контакт} . Для трех значений начальной длины связи l ₀ = 0,5, 0,8, 1,0 мы варьировали радиус контакта r _{контакт} в пределах [0,5, 1,0] с шагом 0,05. Для остальных значений л ₀ мы использовали одно значение r _{контакт} = л ₀ , потому что для r _{контакт} = 0.5, 0,8, 1,0 максимальная точность достигается при r _{контакте} = l ₀ . При l ₀ ≤ 0,3 система теряет фантомность цепи, потому что следующие друг за другом бусинки расположены слишком близко друг к другу, что предотвращает пересечение цепей. В этом случае реконструированная конформация не может достичь конформации золотого стандарта и оказывается кинетически захваченной.

На рис. 3J с учетом трех начальных длин связки l ₀ = 0.5, 0,8 и 1,0, мы видим, что максимальная точность достигается при l ₀ = 0,8 (красная кривая). Примечательно, что когда количество контактов на валик составляет 0,3, реконструкция с начальной длиной соединения l ₀ = 0,5 дает более высокую точность, чем при l ₀ = 0,8, 1,0, вероятно, из-за меньшего радиуса, что приводит к самые ценные контакты.

Точность реконструкции экспоненциально зависит от количества контактов на валик

В эксперименте Hi-C с одной клеткой карта контактов разреженная и обычно имеет разрешение ниже 10 Кб из-за выпадения контактов и ограничений, вызванных распределением рестрикционных фрагментов в геноме [26, 27].Затем мы изучили влияние контактного отбора проб на основе конформации глобулы золотого стандарта.

Чтобы смоделировать выпадение контактов, мы произвольно отобрали контакты, сохранив контакты 0–100%, и выполнили десять независимых прогонов для каждой фракции и для каждого метода реконструкции (рис. 4A). Оба метода демонстрируют почти одинаковую точность восстановления.

Рис. 4.

A . Зависимость точности реконструкции от количества контактов на валик. DPDchrom и метод Стивенса были применены для реконструкции глобулы с использованием доли контактов в диапазоне [0, 100]%.Красная линия представляет собой экспоненциальную подгонку для DPDchrom. Б-Д . Реконструированные трехмерные конформации с использованием 10%, 50%, 90% контактов, окрашенных радугой от первого до последнего шарика. E . Трехмерное соответствие золотого стандарта, окрашенное как в (B-D). Ф-Н . Карты расстояний золотого стандарта (нижний левый треугольник) и реконструированных (верхний правый треугольник) конформаций с использованием 10%, 50%, 90% контактов. Я . Карта расстояний золотого стандарта конформации (оба треугольника).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g004

Система может колебаться, и шарики на поверхности конструкции более подвижны, чем шарики внутри нее. Это приводит к естественным ограничениям достижимой точности реконструкции. Для глобулы, где число контактов на бусину достигает максимума, мы получили максимальную точность реконструкции A _max ≈ 93,7% с использованием DPDchrom и метода Стивенса. Уменьшение количества контактов приводит к экспоненциальному снижению точности восстановления, которое можно аппроксимировать универсальным (т.е. независимое от метода) выражение (уравнение 1). (1) где x — количество контактов на борт, A — коэффициент, представляющий доступное сходство двух структур за вычетом подобия двух случайных структур (1 — A = 0,358, см. рис. 4A), β — это числовой коэффициент, связанный с физическими свойствами методологии конформации и реконструкции, и A _max ≈ 93,7% — максимально достижимая точность реконструкции. Для DPDchrom мы нашли A = 0,642 и β = 0,239.

Паттерн экспоненциального снижения точности восстановления также виден при сравнении карт расстояний для систем с 90, 50 и 10% сохраненных контактов. На 10% реконструированная карта расстояний качественно воспроизводит некоторые мотивы карты золотого стандарта. При 50% и 90% практически невозможно визуально найти различия с картой золотого стандарта, рис. 4B – 4I.

Применение DPDchrom к экспериментальным данным

Чтобы продемонстрировать применимость DPDchrom к экспериментальным данным, мы загрузили одиннадцать одноядерных наборов данных Hi-C [10, 11] (таблица S2 и приложение S1) и выполнили анализ de novo с помощью аннотации взаимодействий на основе однократного чтения (ORBITA). ) (см. Доступность данных), который создает карты контактов с минимальным вкладом экспериментальных артефактов, которые могут привести к самонесогласованным конформациям.Мы сравнили количество контактов для каждой отдельной ячейки, указанное в статьях, с количеством контактов в анализе ORBITA и обнаружили хорошее соответствие, S1 Рис.

Мы извлекли количество контактов на ячейку (10 КБ) из наборов данных для всего генома и каждой хромосомы отдельно. Отметим, что для реальных наборов данных с одной ячейкой выбор разрешения является произвольным и охватывает широкий диапазон от 10 Кбайт до 1 Мбайт [10, 11]. Важно отметить, что выбор разрешения определяет количество контактов на валик и, следовательно, ограничивает достижимую точность реконструкции.Зависимость числа контактов на бусину от разрешения является степенной из-за степенной зависимости вероятности контакта от расстояния между геномами [1]. Мы сосредоточились на разрешениях 20, 100 и 200 Кб, чтобы проверить надежность DPDchrom.

Число контактов на бункер генома варьируется в широком диапазоне, от 0,001 до 1 для различных экспериментальных прогонов (рис. 5A). Мы применили экспоненциальную зависимость (уравнение 1) к этому количеству контактов на ячейку, чтобы оценить ожидаемую точность для одиннадцати загруженных одноядерных наборов данных (рис. 5B).Интересно, что есть несколько ячеек с более чем 0,975 контактами на ячейку (красная зона на рис. 5B), и их ожидаемая точность составляет 93,7% согласно нашему прогнозу.

Рис. 5.

A . Распределение количества контактов на бункер для отдельных ячеек из 11 наборов данных. В . Распределения ожидаемой точности рассчитываются для наборов данных (A) с использованием уравнения 1. C-E . Нижний левый треугольник — это карта расстояния восстановленной хромосомы 4 от ячейки 1.Верхний правый треугольник — экспериментальная карта контактов той же хромосомы. Разрешение составляет 200 Кбайт, 100 Кбайт и 20 Кбайт. Ф-Н . Сравнение карт расстояний хромосомы 4 от клеток 2, 3, 4 с объединенной картой контактов в разрешении 200 Кб. И-Л . Конформации хроматина клеток 1–4 с разрешением 200 Kb. Хромосома 4 от начала до конца окрашена в цвет радуги. Оставшееся волокно хроматина серое.

https://doi. org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g005

Наконец, мы сосредоточились на реконструкции конформации для одного конкретного типа клеток, ооцитов мышей с неокруженным ядрышком (№ 3, S2 Рис.) [10], потому что он содержит клетку с наибольшим количеством контактов. Эти клетки содержали по четыре копии каждой хромосомы, материнского и отцовского диплоидных геномов. Однако протокол snHi-C не распознает копии хромосом, поэтому мы рассматриваем систему, в которой каждый тип хромосомы представлен как одна полимерная цепь.

Чтобы исследовать различные установки, мы реконструировали ячейку 1 с разрешениями 200 Кбайт, 100 Кбайт и 20 Кбайт, Рис. 5C – 5E.Мы сравнили карты расстояний реконструированных структур с объединенной картой контактов всех 44 ячеек того же типа. Карты расстояний при разном разрешении качественно похожи друг на друга, демонстрируя, что мы воспроизвели общую структуру во всех рассмотренных масштабах, а DPDchrom правильно обработал случаи большого количества контактов.

Мы сравнили карту контактов хромосомы 4 с объединенной картой контактов с разрешением 200 Кб, а объединенную карту контактов с перетасованной для контроля.Карта контактов восстановленной конформации больше похожа на объединенную карту, чем на перетасованную (S7A – S7D рис.). Для разрешений 100 Кб и 20 Кб мы провели только визуальный осмотр из-за разного разрешения этих матриц и представления четырех копий хромосом в виде одиночных цепочек. Однако обнаруживается и общее сходство.

Чтобы проверить надежность показателей IMJ для оценки сходства двух карт, мы рассчитали коэффициент корреляции Спирмена для одних и тех же пар карт: объединенная экспериментальная карта контактов против одной восстановленной карты контактов и объединенная экспериментальная карта контактов против перетасованной реконструированной карты контактов.По сути, мы получили аналогичные результаты при использовании IMJ (S7F – S7G Рис).

Затем мы рассмотрели четыре случайно выбранных клетки и реконструировали конформацию структуры хроматина для всех этих клеток с разрешением 200 Kb, Рис. 5C и 5F – 5H. Мы сравнили карты контактов друг с другом и с перетасованными и наблюдали высокое сходство восстановленных карт контактов, за исключением ячейки 4. Карта контактов ячейки 4 больше похожа на перетасованные карты контактов, чем на карты контактов других ячеек. .Но перетасованные карты больше похожи друг на друга, чем на карту контактов клетки 4. Эти находки подтверждают гипотезу неслучайности конформации хроматина, несмотря на сильную межклеточную изменчивость (S7E Рис.) [27].

Чтобы визуализировать результаты DPDchrom, мы построили трехмерные конформации хроматина целых клеток (рис. 5I – 5L). Большинство хромосом хорошо сегрегированы, но в клетке 4 части окрашенной хромосомы распространяются по всему ядру, что позволяет предположить, что ее конформация отличается от других.

Мы попытались восстановить трехмерную конформацию с использованием массивных данных. Для этого мы использовали хорошо изученную систему области α -глобина в эмбриональных стволовых клетках мыши (mESCs) и дифференцированных эритроидных клетках (ECs). Было показано, что область α -глобина принимает конформацию шпильки в ЭК, тогда как в мЭСК такой структуры нет [30, 31]. Мы взяли две контактные карты захвата-C для этого конкретного региона и отобрали 10% контактов с весами, соответствующими количеству контактов.Мы также предположили, что каждая ячейка генома может иметь не более двух контактов с другими ячейками. Мы не смогли сравнить реконструированную структуру с выбранной картой контактов. Вместо этого мы сравнили карты расстояний реконструированных структур друг с другом (S8A Рис). Мы рассчитали значимость различий между тремя группами: mESCs-mESCs, ECs-ECs и mESCs-ECs. Мы обнаружили, что между mESCs-ECs и mESCs-mESCs два образца теста KS показывают p -value = 10 ⁻³ . Другие пары показывают p -value <0.05 с помощью теста KS из двух образцов (S8 Рис). Однако при осмотре глаза мы видим, что петли чаще появляются в ЭК (S8C Рис.).

Отличным кандидатом для проверки применимости DPDchrom является эксперимент с олигокраской. В этом эксперименте последовательные сегменты одной хромосомы помечены флуоресцентными зондами. Это открывает возможность иметь карту расстояний этой области хроматина и напрямую сравнивать ее с картой расстояний восстановленной конформации. Для проверки применимости DPDchrom мы использовали данные из двух недавних работ [32, 33].

Из первой работы [32] мы случайным образом выбрали 20 карт расстояний и выполнили реконструкцию трехмерных конформаций. Мы сравнили все против всех и представили результат в виде матрицы (рис. 6А). Элементы на диагонали соответствуют степени сходства между экспериментальной картой расстояний и картой расстояний структуры, восстановленной из карты контактов, созданной из этой экспериментальной карты расстояний. Недиагональные элементы соответствуют сходству между трехмерной структурой и некоторым другим набором экспериментальных данных.На рис. 6В приведен пример экспериментальной и восстановленной карты расстояний, горизонтальные и вертикальные черные линии соответствуют отсутствующим экспериментальным данным, и мы создали маску отсутствующих данных и применили ее к восстановленной карте для надлежащего сравнения. На рис. 6C восстановленная структура больше похожа на экспериментальную карту (диагональ), чем на любую другую карту (недиагональную). Двухвыборочный тест KS показывает p -value = 10 ⁻¹⁰ . На рис. 6D мы представили два примера реконструированных конформаций.Поскольку мы рассматриваем одну и ту же область, несмотря на межклеточную изменчивость, некоторые мотивы повторяются между разными конформациями. Кроме того, длина цепи довольно мала (200 бусинок), что ограничивает разнообразие возможных конформаций и приводит к большему сходству между структурами.

Рис. 6.

A . Попарное сравнение карт расстояний, соответствующих экспериментальным данным [32] и реконструированной 3D-модели. В ячейке число указывает на точность восстановления,%. В . Пример экспериментальной и реконструированной карты расстояний, соответствующих 28-30 Мб хромосомы 21. Карта расстояний реконструированной структуры замаскирована таким же шаблоном, что и экспериментальная. С . Коробчатые диаграммы точности реконструкции, диагональные элементы соответствуют совпадающей структуре и карте, такие как i-й экспериментальный набор данных и i-я реконструированная структура. Недиагональные элементы соответствуют i-му набору экспериментальных данных, j-й реконструированной структуре. Д .Примеры двух реконструированных трехмерных структур из (А). E . Попарное сравнение аналогично (А), но для других экспериментальных данных [33]. Ф . Коробчатые диаграммы точности реконструкции, аналогичные (C). Г . Примеры двух реконструированных трехмерных структур из (E).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009546.g006

Из другой работы [33], в которой использовались данные олигокраски, мы случайным образом выбрали 10 карт расстояний, соответствующих хромосоме 2. Мы создали матрицу контактов, а затем реконструировали трехмерную конформацию, используя DPDchrom. Мы сравнили экспериментальные матрицы расстояний с реконструированными конформациями (рис. 6E). В этом конкретном случае цепочка длиннее, чем на рис. 6A – 6D, что приводит к более выраженной разнице между показателями диагонального и недиагонального сходства (рис. 6F). Два образца теста KS показывают p -value = 10 ⁻¹³ . Мы также представили два примера трехмерных конформаций. На основании этого исследования [33] мы выполнили реконструкцию сегмента хромосомы 21 (S8D – S8F Fig). Мы получили аналогичные результаты, такие как на рис.6.Реконструированная точность принимает значения в диапазоне 40-60%, вариабельность от клетки к клетке мы оцениваем как ≈30%, аналогично тому, что мы видим при сравнении случайных конформаций цепи.

Обсуждение

В данной работе мы определили зависимость точности реконструкции от качества одноклеточных данных Hi-C. Таких методов предложено не было, и мы восполняем этот пробел всесторонним исследованием точности и качества смоделированных одноячеечных данных Hi-C. Зависимость может быть найдена в уравнении 1 и в дальнейшем использована для количественной оценки точности восстановления на реальных данных.Отметим, что это выражение справедливо не только для DPDchrom, но и для метода Стивенса при количестве контактов на бусину более 0,3. Когда ожидаемая точность превышает верхний предел 93,7%, мы предлагаем увеличить разрешение scHi-C (например, если оценка была сделана для 10 КБ, вместо этого можно попробовать 5 КБ). Если более тонкая структура не требуется, точность реконструкции не может превышать 93,7% согласно нашим результатам.

Мы изучили два основных источника выпадения контактов в системе: уменьшение радиуса контакта и выпадение контактов.Важное наблюдение из нашего моделирования, когда количество контактов на борт составляет 0,15, уменьшение радиуса контакта приводит к точности 80% (рис. 3A), тогда как выпадение контактов приводит к точности 60% (рис. 4A). Мы предполагаем, что уменьшение радиуса контакта сохраняет самые близкие контакты, которые являются контактами, определяющими структуру, тогда как выборка контактов сохраняет контакты случайным образом.

Используя обновленный метод DPDchrom, мы изучили конформации хромосом из ооцитов мышей.Хотя четыре копии хромосом были представлены в виде единой цепи, ее конформацию можно было отличить от конформации со случайными контактами, имеющими такое же масштабирование. Мы предполагаем, что материнский и отцовский наборы хромосом обычно имеют сходную структуру, но это требует дальнейших исследований [10, 24, 34].

Мы также изучили возможности реконструкции с использованием экспериментальных данных объемного захвата-C и данных одноклеточной олигокраски. Реконструкция с использованием массового захвата-c α -глобинового сегмента хроматина показывает небольшие различия между mESC и EC.Для данных олигокрасок мы видим заметное различие даже между конформациями одной и той же геномной области в разных клетках. DPDchrom демонстрирует точность 35% для данных захвата-C и 50% для данных олигокрасок (рис. 6).

Сравнительный анализ искусственных данных показывает, что DPDchrom значительно превосходит CMD в задачах реконструкции. Он также превосходит метод Стивенса в реконструкции глобул при низком количестве контактов на бусину (рис. 4A).

Постоянно появляются новые методы фиксации конформации хроматина, в том числе новые одноклеточные методы, такие как scSPRITE [35].Особый интерес представляют методы, позволяющие различать контакты сестринских хроматид для популяции клеток, такие как SisterC [34] и scsHi-C [36]. Мы полагаем, что с развитием одноклеточных Hi-C версий этих методов, DPDchrom будет эффективно использоваться для реконструкции конформаций диплоидных ядер и геномов, содержащих несколько копий хромосом.

Подводя итог, DPDchrom — это мощный метод реконструкции структуры одноклеточного хроматина, который подробно описан и поддерживается в тестах in silico на реальных данных scHi-C.Мы считаем важным, что DPDchrom способен воспроизводить переплетения и динамику рептации полимерной цепи [37–39]. Таким образом, DPDchrom может быть расширен для описания динамических свойств хроматинового волокна, что позволяет изучать регуляцию транскрипции.

Материалы и методы

Реконструкция

Используя DPD и CMD, мы можем создавать конформации, а не просто реконструировать их, тогда как метод Стивенса был разработан только для реконструкции конформаций.Исключая кривую Мура, которая представляет собой аналитическую кривую заполнения пространства и идеальный фрактал [29], мы использовали DPD и CMD для создания конформаций золотого стандарта. Мы помещаем полимерную цепь в соответствующие условия окружающей среды: плохой растворитель для глобулы и хороший растворитель для растворов [40], подробности приведены в приложении S1. Таким образом, мы построили следующие золотые стандартные конформации: глобула по CMD, глобула и решения по DPD и кривая Мура.

Для сравнения точности реконструкции растворов полимеров, кривой Мура и глобулы мы установили длину полимерной цепи равной 4096 шарикам.Эта длина была выбрана потому, что кривая Мура увеличивается до 8 ^x (где x — целое число) для плотного заполнения пространства. Длина 8 ⁴ = 4096 бусинок является хорошим компромиссом между 8 ³ = 512, что слишком мало для изучения точности реконструкции, и 8 ⁵ = 32768, что недопустимо с вычислительной точки зрения.

Чтобы уравновесить длины связей, система должна самопересекаться, потому что она имеет сложный образец связности и потому что узлы могли образоваться во время построения начальной конформации случайного блуждания.Начальная длина связи ( l ₀ ) и ее жесткость ( k ) выбираются так, чтобы полимерная цепь могла самопересекаться [41]. В случае CMD, член с крутым отталкиванием потенциала объемного взаимодействия по-прежнему предотвращает самопересечение, когда несколько связей намереваются пересечь одинарную связь (уравнение 1 в приложении S1). На таком участке становится тесно, и бусинки прилипают. Дальнейшая перестройка системы кинетически невозможна, и система не может достичь состояния с более низкой потенциальной энергией, этот эффект называется стеклованием [42].Увеличение длины связи снижает энергетический барьер пересечения, но ограничивает точность реконструкции.

Распределение длин связей и расстояний между не связанными гранулами дает l ₀ = 1,1 в CMD (фиг. S2 и S3) и l ₀ = 0,5 в DPDchrom (фиг. S4 и S5). В одиночной ячейке Hi-C радиус контакта неизвестен. Согласно алгоритму был рассчитан набор контактных матриц для каждой конформации золотого стандарта с использованием разных радиусов контакта ( r _{контакт} ).Для DPD диапазон был [0,5, 1,0] с шагом 0,05, а для CMD диапазон был [1,0, 1,5] с шагом 0,1.

Исследована зависимость точности восстановления от радиуса контакта. Радиус контакта мы пересчитали в количество контактов на валик (S6 Рис). Оптимальный радиус контакта равен длине равновесной связи (начальная длина связи l ₀ увеличивается из-за потенциала объема отталкивания). Увеличение или уменьшение радиуса контакта приводит к ухудшению точности реконструкции.Несоответствие между радиусом контакта и равновесной длиной связи делает некоторые бусины более близкими в восстановленной конформации, чем в эталонной. Для разреженных растворов лучшая точность наблюдается, когда радиус контакта меньше, чем длина равновесной связи, рис. 3A.

Соответствие золотому стандарту и комплекты контактов

Мы рассмотрели следующие конформации золотого стандарта: равновесная глобула, кривая Мура, полимерная цепь в нейтральном растворителе в ограничении с объемными концентрациями полимера 10%, 20% и 50%.Мы вывели контакты между бусинами цепочки из отдельных структур. Для каждой конформации золотого стандарта мы зафиксировали координаты всех бусинок и возможности подключения системы, рис. 1A и 1E. Затем мы рассчитали карту контактов. Для этого мы определили пороговое значение радиуса контакта r _{контакта} . Для любой пары бусинок i и j контакт происходит, если r _ij ≤ r _{контакт} , рис. 1A.Таким образом, мы построили контактную карту, соответствующую данному золотому стандарту трехмерной конформации, рис. 1B и 1F.

Ввод случайного подтверждения

В качестве следующего шага мы сгенерировали случайное блуждание в кубическом ящике, которое служило входными данными для восстановления конформации золотого стандарта. Подобно объемной концентрации хроматина в ядре [43], мы фиксировали концентрацию полимера как соотношение между количеством шариков в цепочках и общим числом шариков в системе.

Различия между золотым стандартом и исходной конформацией заключаются в положении бусинок и связности.В исходной конформации мы вводим дополнительные связи, соответствующие контактам в конформации золотой стандарт. Многие из этих дополнительных связей перетянуты, рис. 1C и 1G.

Восстановление соответствия.

Мы реконструировали систему с использованием DPDchrom, CMD и метода Стивенса. Начальная конформация случайного блуждания перестраивается, потому что чрезмерно растянутые связи имеют тенденцию восстанавливать свою нормальную длину (как скелетные связи в конформациях золотого стандарта). Полимерная цепь в симуляциях является фантомной, две нити цепи могут проходить друг через друга, когда выигрыш в энергии больше, чем барьер, создаваемый исключенным объемом.Таким образом, сегменты цепи могут находиться в непосредственной близости, как в конформации золотого стандарта, даже если связность топологически запрещает такую ​​перегруппировку, рис. 1D и 1H.

Выбор параметров моделирования

DPD.

Все параметры даны в условных единицах. В уравнении. 3–5 в приложении S1, радиус резания r _c равен 1,0 в уравнении. 6 в приложении S1 жесткость связи k равна 40, аналогично CMD. Длина невозмущенной связи варьировалась в диапазоне [0.0, 1.0] (S4 и S5 фиг.).

Параметры отталкивания: a _ij = 55 и a _ii = 25, поэтому параметр Флори-Хаггинса χ равен 8,58. Это определяет условия плохого растворителя, когда равновесное состояние полимера представляет собой глобулу (см. SI). Параметр отталкивания a _ii = 25 обеспечивает самопересечения полимерной цепи, обеспечивая короткое время уравновешивания за счет удаления узлов и запутываний.

Из-за мягкого потенциала уравнение. 3 в Приложении S1 интегральный временной шаг равен 0,04, что примерно на 1 величину больше, чем в CMD.

Модифицированный индекс Жаккара

Для сравнения двух трехмерных конформаций полимеров мы сравнили их карты расстояний. Карта расстояний представляет собой симметричную матрицу N × N , содержащую евклидовы расстояния между всеми полимерными гранулами. Положение центра масс и вращение телосложения не влияют на карту расстояний.Матрица расстояний также инвариантна к зеркальному отражению конформации, и наш метод не различает такие конформации. Для визуального представления мы использовали реконструированные и стандартные конформации с одинаковой хиральностью, при необходимости выполняя зеркальное отражение.

Мы ввели IMJ (модифицированный индекс Жаккара) [46] для измерения сходства между картами расстояний. Пусть D и D ‘- две матрицы расстояний, соответствующие паре сравниваемых структур.Рассчитаем его симметричную и асимметричную части: A _— = ( D — D ′) / 2 и A ₊ = ( D + D ′) / 2. IMJ — это соотношение || A _— || / || A ₊ ||, где || Матрица || — простая евклидова норма (, где a _ij — матричный элемент).

Для измерения точности реконструкции мы нормализовали IMJ как A = ( IMJ _r — IMJ ₁₂ ) / IMJ _r * 100%, где r * 100%, где _r = 0.378 соответствует IMJ для двух случайных симметричных матриц (нулевой уровень), а IMJ ₁₂ — IMJ для систем 1 и 2. Для двух равных симметричных матриц (идентичные структуры) IMJ ₁₂ = 0 и точность составляет A = 100%, тогда как для двух случайных симметричных матриц IMJ ₁₂ = 0,378, а точность составляет A = 0%. Мы создали матрицы 20000 × 20000 и повторили это 10 раз. Это значение одинаково для матриц меньшего размера, но результаты имеют большие стандартные отклонения.Для сравнения двух структур, полученных методами с разными пространственными масштабами (DPDchrom, CMD и метод Стивенса), матрица расстояний была разделена на радиус вращения полимерной цепи.

Милая заколка для волос с фруктами из бисера | Лиза — Блэкпинк

Стоимость доставки

Если стоимость вашего заказа ниже 60.00 $, стоимость доставки составляет 7.00 $.

Если стоимость вашего заказа составляет свыше 60,00 $ , доставка будет бесплатно .

Время доставки

После того, как мы получим ваш заказ, ваш заказ будет обрабатываться в течение 3-7 рабочих дней .После обработки он будет помечен как завершенный, и вы получите свой номер для отслеживания по электронной почте. С этого момента начинается фактическое время доставки.

• Таблица отгрузки последний раз обновлялась 8-го числа. Ноябрь 2021 г.


• Посылки на острова или регионы за пределами основной страны не могут быть отправлены указанным курьером из основной страны. Вместо этого следует обратить внимание на время доставки «Остальной мир».


• В настоящее время доставка невозможна в: Американское Самоа, Бахрейн, Бразилию, Французскую Полинезию, Гуам, Индию, Маврикий, Мексику, Непал, Северные Марианские острова, Реюньон, Сербию, Венесуэлу, Барбадос.

Маски — Официальная Terraria Wiki

Маски

Маски — это предметы тщеславия, которые выпадают со всех боссов, не связанных с событиями, за исключением Армии Стариков . Их носят в слоте социальной головы. У каждого босса есть шанс 14,29 * 1/7 (14,29%) сбросить собственную маску.

Типы []

Примечания []

• Маску сумасшедшего культиста, возможно, наиболее утомительно получить не потому, что победить сумасшедшего культиста сложно, а потому, что его невозможно фармить, не появившись и не завершив лунные события несколько раз.
• После обновления до Desktop 1.3-эквивалента маска Ocram стала недоступна на консоли.
  • Любая маска Окрама, уже существующая в инвентаре персонажей или мирах, была преобразована в Маску безумного культиста в версии 1.4
  • Невозможно получить в версии Switch, так как Ocram никогда не был доступен в этой версии.
• Три маски имеют анимацию: Король слизней, Королева слизня и Маски Лунного Лорда будут двигаться, когда игрок движется влево или вправо.

Общая информация []

История []

• Рабочий стол 1.4.0.1:
  • Добавлены Queen Slime и Empress of Light Masks.
  • Увеличена стоимость продажи всех масок с нуля до 75.
  Обновлено
  • спрайтов (за исключением масок Армии Старого).
  • Изменено название маски древнего культиста на маску сумасшедшего культиста.

• Рабочий стол 1.2.3: добавлены Мозг Ктулху, Стена из плоти, Близнецы, Скелетрон Прайм, Пчелиная матка, Плантера, Голем, Пожиратель миров, Глаз Ктулху и Маски Разрушителя.

• Консоль 1.06: добавлены Мозг Ктулху, Стена из плоти, Близнецы, Скелетрон Прайм, Пчелиная королева, Плантера, Голем, Пожиратель миров, Глаз Ктулху и Маски Разрушителя.

• Switch 1.0.711.6: добавлены Скелетрон, Мозг Ктулху, Стена из плоти, Близнецы, Скелетрон Прайм, Пчелиная королева, Плантера, Голем, Пожиратель миров, Глаз Ктулху, Разрушитель, Герцог Фишрон, Древний культист и Маски Лунного Лорда. .

• Mobile 1.2.11212: добавлены Мозг Ктулху, Стена из плоти, Близнецы, Скелетрон Прайм, Пчелиная королева, Плантера, Голем, Пожиратель миров, Глаз Ктулху, Маски Разрушителя и Герцога Фишрона.

• 3DS-Release: добавлены маски Скелетрона, Мозга Ктулху, Стена плоти, Близнецы, Скелетрон Прайм, Пчелиная королева, Плантера, Голем, Пожиратель миров, Око Ктулху, Разрушитель и Маски Герцога Фишрона, но с меньшим шансом выпадения. .