Vorhersage der menschlichen Nukleosomenbelegung anhand der Primärsequenz

Nukleosomen sind die grundlegende wiederkehrende Einheit des Chromatins und bilden die strukturellen Bausteine des lebenden eukaryotischen Genoms. Micrococcal Nuclease (MNase) wird seit langem verwendet, um die nukleosomale Organisation zu bestimmen. Microarray-basierte Nukleosomenkartierungs-Experimente im Hefechromatin haben eine regelmäßig angeordnete translatorische Phasierung von Nukleosomen gezeigt. Diese Daten wurden genutzt, um computergestützte Modelle zur sequenzabhängigen Nukleosomenpositionierung zu trainieren, die universelle starke intrinsische Signale für die Nukleosomenpositionierung identifizierten. Hier wenden wir diesen Ansatz erfolgreich auf Nukleosomenpositionierungsexperimente aus menschlichem Chromatin an. Die Vorhersagen der auf Human- und Hefe-Daten trainierten Modelle korrelieren stark, was auf einen gemeinsamen Mechanismus für die sequenzbasierte Bestimmung der Nukleosomenbelegung hindeutet. Zusätzlich beobachteten wir eine auffallende Komplementarität zwischen Klassifikatoren, die mit experimentellen Daten von schwach bzw. stark mit MNase verdauten Proben trainiert wurden. Im ersteren Fall identifiziert das Modell präzise nukleosombildende Sequenzen; im letzteren Fall zeichnet sich der Klassifikator durch die Identifikation nukleosomenfreier Regionen aus. Mithilfe dieses Modells können wir mehrere Charakteristika nukleosombildender und nukleosomenungünstiger Sequenzen herausstellen. Erstens zeigt die Kombination der Ergebnisse beider Klassifikatoren, die de novo über die menschlichen ENCODE-Regionen angewandt wurden, dass nukleosombildende und nukleosomenungünstige Sequenzen unterschiedliche Sequenzzusammensetzungen und Periodizitätsmerkmale aufweisen. Kurze Wiederholungen von Dinukleotiden sind ein Kennzeichen nukleosomenungünstiger Sequenzen, während nukleosombildende Sequenzen kurze periodische Abschnitte mit GC-Basenpaaren enthalten. Zweitens zeigen wir, dass Nukleosomenphasierung am häufigsten an Nukleosomen-freien Regionen vorhergesagt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der wesentliche Mechanismus der Nukleosomenpositionierung in vivo durch Grenzereignisse getrieben ist und bestätigen die klassische statistische Positionierungstheorie der Nukleosomenorganisation.