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“ 想看开放染色质区域，我能提供的细胞量太少，做不了ATAC-seq，怎么办？”

“ 别人做过这个细胞类型的RNA-seq，但还没有DNase/ATAC-seq数据。”

上个月online的一篇Nature Communications文章，解决了以上难题，用RNA-seq推测开放染色质。

通讯作者是Johns Hopkins University的Hongkai Ji。1999年毕业于清华大学自动化系，哈佛大学博士。

原    理

用ENCODE项目产生的DNase-seq和RNA-seq数据作为训练集，建立预测模型；输入RNA-seq，预测相应的DNase hypersensitive site，即开放染色质。

白话文

• 先告诉电脑，如果RNA-seq长这样，那么DNase-seq获得的染色质开放区域应该是这样的。

• 电脑学会了以后，给它新的RNA-seq数据，它就能推测出相应的染色质开放区域（Predicted DH）。

有了Predicted DH之后，就像DNase/ATAC-seq拿到开放染色质区域后那样的套路：结合motif分析，推测开放区域结合了哪些转录因子；对比两种状态下的差异开放染色质区，就知道哪个转录因子对状态的转变起关键作用。

效    果

左侧是真实的DNase-seq得出的开放染色质信号，右侧是用RNA-seq预测出来的开放染色质信号

效果不错哇！好想用我手里的RNA-seq预测开放染色质，找关键转录因子！

怎    么    用

该文章提供在线检索和本地预测两种工具：

• 在线工具PDDB：检索文中预测过的细胞类型的开放染色质信号

进入PDDB网站：

http://jilab.biostat.jhsph.edu/~bsherwo2/bird/index.php

输入你想看的位置（bed文件）、细胞类型，就能检索到用该细胞类型的RNA-seq数据预测出的开放染色质信号。

• 本地工具BIRD：用自己的RNA-seq预测开放染色质信号

如果PDDB没做过您感兴趣的细胞类型，那就需要自己找RNA-seq数据，用本地化的BIRD工具，预测开放染色质。

BIRD代码已上传到Github

https://github.com/WeiqiangZhou/BIRD

编译：小丫

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