Performance evaluation of ChIP-Seq peak calling programs using 12 histone modification data

MasterChIP-Seq은 단백질의 게놈 상의 위치를 확인하기 위한 중요한 기술로 면역 침강법 (chromatin immunoprecipitation)과 차세대 염기서열 분석기술 (next generation sequencing)이 기반으로 개발된 기술이다. 이 기술로부터 생산된 데이터를 peak calling 프로그램으로 분석해서 transcription factor, DNA methylation, histone modification의 위치를 peak로 정의 한다. 그러나 peak라고 정의된 후보 지역들이 일부 false positive일 가능성이 있다. 그래서 이전 연구들에서 peak calling 프로그램들의 performance를 측정하였다. 이들 논문의 대부분은 transcription factor ChIP-Seq에 대해서만 진행 되었고 히스톤 변형에 대해서는 H3K4me3, H3K9me3, H3K27me3, H3K36me3등에 대해서만 프로그램들이 평가 되었다. 그래서 우리는 이 연구를 통해 12개의 히스톤 타입에 대한 프로그램의 performance를 측정하고 적합한 프로그램을 제시하기 위해 위 연구를 진행했다. 본 연구를 수행하기 위해 NIH ENCODE Epigenomics으로부터 H1의 ChIP-Seq데이터를 사용했다. 각 프로그램으로부터 생산된 peak 리스트를 비교했는데 프로그램 간에 차이를 확인했지만 히스톤 변형에 따른 차이가 훨씬 큰 걸 확인 했다. 이들은 기존에 알려진 히스톤 변형의 프로파일을 따르는데 H3K4ac, H3K56ac, H3K79me1, H3K79me2는 point 와 broad source factor들보다 프로그램간의 peak가 커버하는 지역이 더욱 다르다는 것을 확인했다. 히스톤 변형 별로 프로그램의 performance를 여러 측면에서 측정하였다. Peak calling 프로그램이 생물학적 데이터 복제 간에 일관성을 유지하면서 게놈의 지역을 찾는지를 jaccard similarity coefficient와 IDR로 확인했는데 H3K4me2, H3K4me3, H3K9ac, H3K27me3는 모든 프로그램이 높은 consistency를 보여주었다. H3K36me3는 특이하게 Jaccard similarity coefficient에서 MACS2 with a broad option이 압도적으로 높은 일관성을 보여주었지만 IDR 측정에서는 상당히 낮게 나왔다. 그리고 다양한 sequencing depth별로 peak의 coverage를 계산했을 때 point 와 broad source factor는 초기 sequencing depth에서 급격하게 증가하는 경향이 있었으나 H3K4ac, H3K56ac, H3K79me1, H3K79me2에서는 동일한 경향을 확인 할 수 없었고 MACS2 with a broad option에서만 depth에 따라 다른 프로그램에 비해 넓은 지역을 peak로 정의하였다. 이는 위의 네 개 히스톤 변형에서 신뢰 할 수 있는 지역이 상당히 좁다라는 것을 의미 한다. Peak로 지정된 지역이 true-positive인지를 확인하기 위해서 유전자 발현과 관련된 히스톤 변형들의 peak 리스트를 RNA-Seq데이터와 통합 분석을 진행했는데 이는 프로그램의 performance를 명확히 보여 주었다. Point source에서는 CisGenome, MACS1, MACS2 with a broad option, PeakSeq이 높은 sensitivity를 보여 주었고, H3K9ac, H3K79me2에서는 MACS2 with a broad option과 PeakSeq이 높은 sensitivity를 보여주었다. 유전자 발현을 저해와 연관 있는 histone mark인 H3K27me3의 경우에는 MACS2 with a broad option이 가장 높은 sensitivity를 보여주었다. 종합적으로 우리는 12개의 히스톤 변형 데이터를 기반으로 여러 측면에서 peak calling 프로그램의 performance를 보여주었다. Point source 히스톤 변형에서는 대부분 비슷한 결과를 보여주지만 SISSRs는 확연히 낮은 performance를 보여주는 걸로 보아 peak를 뉴클레오좀 이하 사이즈로 정의하는 프로그램을 제외하고 분석을 진행하는 것이 좋다고 제안한다. Broad source 히스톤 타입들을 분석하기 위해서는 MACS2 with a broad option이 적합하다고 제시하였다. H3K4ac, H3K56ac, H3K79me1, H3K79me2는 기존에 알려진 히스톤 변형 프로파일과 전혀 다른 결과를 보여 주었으며 그래서 우리는 low fidelity histone로 정의하였고 이를 위한 새로운 알고리즘 개발의 필요성을 확인했다. 위 연구는 히스톤 변형 ChIP-Seq 데이터 분석에 중요한 정보를 제공 할 수 있을 것이다Chromatin immunoprecipitation coupled with high throughput DNA Sequencing (ChIP-Seq) is one of a powerful technic to profile the location of interest proteins in a whole genome. Nevertheless, no gold standard program has been accepted to analyze ChIP-Seq data of diverse histone modifications. Previous paper which described evaluation of peak calling programs had focused transcription factors and few histone types such as H3K4me3, H3K9me3, H3K27me3, and H3K36me3. Here 12 type of histone modifications (H3K4ac/me1/me2/me3, H3K9ac/me3, H3K27ac/me3, H3K36me3, H3K56ac, H3K79me1/me2) in human embryonic stem cell line (H1) were profiled with 5 peak callers (CisGenome, MACS1, MACS2, PeakSeq and SISSRs) adding MACS2 with a broad option. Comparison of enriched regions from 6 peak callers revealed that the similarity was influenced by histone types. The performance of peak calling programs was measured in several aspects such as reproducibility between replicates, examination of enriched regions in variable sequencing depths, specificity to noise signal, sensitivity of peak prediction based on RNA expression. Variability across peak callers were small in point source histone types, followed by broad source modifications. However, peak calling results from low fidelity histone modifications, which are H3K4ac, H3K56ac, H3K79me1/me2, were lower performance in all parameters, it indicates available peak calling algorithms are not suitable to detect exactly their location sites. Our analysis should assist researchers in making a good choice to analyze histone modification ChIP-Seq dat

Comparative analysis of commonly used peak calling programs for chip-seq analysis

Chromatin immunoprecipitation coupled with high-throughput DNA sequencing (ChIP-Seq) is a powerful technology to profile the location of proteins of interest on a whole-ge-nome scale. To identify the enrichment location of proteins, many programs and algorithms have been proposed. However, none of the commonly used peak calling programs could accurately explain the binding features of target proteins detected by ChIP-Seq. Here, pub-licly available data on 12 histone modifications, including H3K4ac/me1/me2/me3, H3K9ac/ me3, H3K27ac/me3, H3K36me3, H3K56ac, and H3K79me1/me2, generated from a human embryonic stem cell line (H1), were profiled with five peak callers (CisGenome, MACS1, MACS2, PeakSeq, and SISSRs). The performance of the peak calling programs was com-pared in terms of reproducibility between replicates, examination of enriched regions to variable sequencing depths, the specificity-to-noise signal, and sensitivity of peak predic-tion. There were no major differences among peak callers when analyzing point source his-tone modifications. The peak calling results from histone modifications with low fidelity, such as H3K4ac, H3K56ac, and H3K79me1/me2, showed low performance in all parame-ters, which indicates that their peak positions might not be located accurately. Our comparative results could provide a helpful guide to choose a suitable peak calling program for specific histone modifications.11Nscopu

Tumor-Associated Macrophages Enhance Tumor Hypoxia and Aerobic Glycolysis

Tumor hypoxia and aerobic glycolysis are well-known resistance factors for anticancer therapies. Here, we demonstrate that tumor-associated macrophages (TAM) enhance tumor hypoxia and aerobic glycolysis in mice subcutaneous tumors and in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). We found a strong correlation between CD68 TAM immunostaining and PET 18fluoro-deoxyglucose (FDG) uptake in 98 matched tumors of patients with NSCLC. We also observed a significant correlation between CD68 and glycolytic gene signatures in 513 patients with NSCLC from The Cancer Genome Atlas database. TAM secreted TNF alpha to promote tumor cell glycolysis, whereas increased AMP-activated protein kinase and peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha in TAM facilitated tumor hypoxia. Depletion of TAM by clodronate was sufficient to abrogate aerobic glycolysis and tumor hypoxia, thereby improving tumor response to anticancer therapies. TAM depletion led to a significant increase in programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression in aerobic cancer cells as well as T-cell infiltration in tumors, resulting in antitumor efficacy by PD-L1 antibodies, which were otherwise completely ineffective. These data suggest that TAM can significantly alter tumor metabolism, further complicating tumor response to anticancer therapies, including immunotherapy. Significance: These findings show that tumor-associated macrophages can significantly modulate tumor metabolism, hindering the efficacy of anticancer therapies, including anti PD-L1 immunotherapy.11sciescopu