Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-37452
Titel: CRUP : a comprehensive framework to predict condition-specific regulatory units
VerfasserIn: Ramisch, Anna
Heinrich, Verena
Glaser, Laura V.
Fuchs, Alisa
Yang, Xinyi
Benner, Philipp
Schöpflin, Robert
Li, Na
Kinkley, Sarah
Römer-Hillmann, Anja
Longinotto, John
Heyne, Steffen
Czepukojc, Beate
Kessler, Sonja M.
Kiemer, Alexandra K.
Cadenas, Cristina
Arrigoni, Laura
Gasparoni, Nina
Manke, Thomas
Pap, Thomas
Pospisilik, John A.
Hengstler, Jan
Walter, Jörn
Meijsing, Sebastiaan H.
Chung, Ho-Ryun
Vingron, Martin
Sprache: Englisch
Titel: Genome Biology
Bandnummer: 20
Heft: 1
Verlag/Plattform: BMC
Erscheinungsjahr: 2019
Freie Schlagwörter: Enhancer prediction
Enhancer dynamics
Gene regulation
Epigenetics
Random forest
Differential analysis
Histone modification
3D interaction
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: We present the software Condition-specific Regulatory Units Prediction (CRUP) to infer from epigenetic marks a list of regulatory units consisting of dynamically changing enhancers with their target genes. The workflow consists of a novel pre-trained enhancer predictor that can be reliably applied across cell types and species, solely based on histone modification ChIP-seq data. Enhancers are subsequently assigned to different conditions and correlated with gene expression to derive regulatory units. We thoroughly test and then apply CRUP to a rheumatoid arthritis model, identifying enhancer-gene pairs comprising known disease genes as well as new candidate genes.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1186/s13059-019-1860-7
URL der Erstveröffentlichung: https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1860-7
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-374521
hdl:20.500.11880/33873
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37452
ISSN: 1474-760X
Datum des Eintrags: 29-Sep-2022
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: Supplementary information
In Beziehung stehendes Objekt: https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1186%2Fs13059-019-1860-7/MediaObjects/13059_2019_1860_MOESM1_ESM.pdf
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Biowissenschaften
NT - Pharmazie
Professur: NT - Prof. Dr. Alexandra K. Kiemer
NT - Prof. Dr. Jörn Walter
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
s13059-019-1860-7.pdf2,62 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons Creative Commons