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DNA損傷アトラス：DNA損傷と修復のアトラス

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DNA損傷アトラス：DNA損傷と修復のアトラス

https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkad845/7311082?login=false




Yu Liang, Qingqing Yuan, Qijie Zheng, Zilv Mei, Yawei Song, Huan Yan, Jiajie Yang, Shuheng Wu, Jiao Yuan, Wei Wu 著者ノート
Nucleic Acids Research, gkad845, https://doi.org/10.1093/nar/gkad845
公開：2023年10月13日 記事履歴
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要旨
DNA損傷とその不適切な修復は、多くのヒト疾患、特に癌の原因となるゲノム変化の主要な原因である。ゲノムの不安定性の根底にあるメカニズムを理解するために、DNA損傷と修復現象をモニターするゲノムワイドなプロファイリング手法が数多く開発されている。発表されたデータセットの急速な蓄積は、DNA損傷と修復の中間体に関するシーケンスデータをキュレーションする包括的なデータベースの必要性を強調している。ここでは、DNA損傷と修復情報の最初の大規模レポジトリであるDNA Damage Atlas (DDA, http://www.bioinformaticspa.com/DDA/)を紹介する。現在、DDAは59の技術による262のデータセットから6,030サンプルで構成され、16の生物種、10の損傷タイプ、135の治療法をカバーしている。DDAに集められたデータは、品質チェック、ホットスポットの同定、ホットスポットの一連の特徴解析を含む、標準化されたワークフローによって処理された。特筆すべきは、DDAは高繰り返し領域、リボソームDNA、テロメアの解析を網羅していることである。DDAは、ブラウズ、検索、ゲノムブラウザによる可視化、ホットスポットの比較、データのダウンロードを容易にするユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、興味のあるデータセットを便利かつ徹底的に調べることができる。まとめると、DDAはゲノムの不安定性とその疾患との関連に関する研究のための貴重なリソースとなるであろう。

グラフィカルアブストラクト
グラフィカルアブストラクト
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はじめに
ゲノムの完全性を維持することは、すべての生理的プロセスの基本である。しかしDNAは、通常の代謝で生じる内因性の損傷や、様々な外因性物質（X線、紫外線、ある種の反応性化学物質など）によって、常に危険にさらされている(1)。細胞はゲノムの安定性を維持するために、洗練されたDNA修復経路とDNA損傷応答を進化させてきた(2)。DNA修復経路の障害や、細胞のDNA修復能力を圧倒する過剰な遺伝毒性ストレスは、遺伝情報を変化させ、ヒトの疾患、特に癌(3)や神経変性疾患などの広い範囲につながるため、DNA損傷と修復機構を理解することの重要性が強調されている。

過去10年の間に、次世代シーケンサーの出現により、DNA損傷と修復の事象を高分解能あるいは一塩基分解能でマッピングする新しいシーケンス技術の開発が大きく進展した(4)（補足表S1）。これらの技術は、大きく2つのカテゴリーに分類できる： (i）8-オキソグアニン（8-OxodG）（5-9）、リボヌクレオチド（10,11）、ウラシル（12-15）、アルキル化（16）、架橋（17-24）、アベーシック部位（AP部位）（25-28）、DNA一本鎖切断（SSB）（29-32）、二本鎖切断（DSB）（33-48）などのDNA損傷を直接プローブする技術； (ii）修復合成（49-52）、SPO11結合ショートオリゴヌクレオチド（SPO11-oligo）（53）、Top2-DNA共有結合複合体（TOP2cc）（54）など、DNA損傷応答や修復中間体を間接的に検出する技術、 有糸分裂期のDNA合成（55）、ポリ（ADP-リボース）（PAR）（49）、ユビキチン（FK2）（56）、γ-H2AX（57）、53BP1（56）、RPA（58）、RAD51、DMC1（59）、MRE11（60）、XRCC1（49）、XRCC4（61）、9-1-1（58）などの修復関連タンパク質や修飾に対するChIP-seq。同一の損傷事象に対処する場合でも、様々な技術間の方法論はかなり異なっている。DSBの検出を例にとると、TrAEL-seq（35）やBrlTL（33）のような技術に見られるように、切断されたDNA末端を末端転移酵素（TdT）でタグ付けしたり、END-seq（36）、BLESS（37）、BLISS（43）のようなオリゴヌクレオチドアダプターを用いたり、あるいはHTGTS（47）がDSB修復の産物として分解された転座を検出したりする。さらに、END-seqはビオチン標識によってDSB末端を濃縮し、BLISSはT7ポリメラーゼを用いたin vitro転写によって切断されたDNA末端を選択的に増幅する。この点で、これらの手法に合わせた計算ワークフローは大きく異なり、データセット間の比較を複雑にしている。このような複雑さを考えると、多様なデータセットを統合して再利用することは、依然として困難な課題である。そのため、包括的なデータベースと解析プラットフォームの構築に対する要望が頻繁に表明されている。

ほとんどの真核生物においてrDNAはタンデムリピートアレイとして存在し、各ユニットはリボソームRNA（rRNA）コード領域と遺伝子間スペーサー領域から構成されている。rRNA遺伝子の下流に位置する天然の複製フォークバリア（RFB）では、複製依存性のDSBと組換えが特徴づけられている。これらの観察は、複製と転写の衝突を防ぐという重要な役割を担っているため、最も重要である(62,63)。哺乳類のテロメアは、二本鎖のTTAGGGリピートの長い配列で構成され、一本鎖のGリッチな3'オーバーハングで終わっている。テロメアの不安定性はDNA損傷反応を活性化し、染色体の末端間融合につながる可能性がある(64)。rDNAとテロメアは繰り返しが多いため、参照ゲノムに対する標準アラインメントでは限られた情報しか得られないことが多い。DNA損傷のホットスポットであるにもかかわらず、これらの領域は先行研究ではほとんど見過ごされてきたか、除外されてきた。

このギャップを埋めるため、我々はDNA損傷アトラス（DDA, http://www.bioinformaticspa.com/DDA/）を開発した。このデータベースは、DNA損傷と修復に関する一般に入手可能な全てのシーケンスデータを含む、初の包括的かつキュレーションされたデータベースであり、ユーザーフレンドリーなウェブインターフェースを特徴としている。DDAはクオリティレポートやゲノムブラウザによる可視化を提供するだけでなく、ホットスポットでの解析も容易にしている。特に、rDNAとテロメアにおける破損と修復に関する情報が含まれている。

材料と方法
データ収集と処理
手法の選択とデータ収集
ゲノム規模でDNA損傷やその修復をマッピングするゲノムアプローチを入手するため、まずPubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/）から2022年10月16日以前に発表された関連論文2,089件を「dna damage」[Title/Abstract] AND 「sequencing」[Title/Abstract]というキーワードで検索し、抄録を読んで85のシーケンス技術を最初に見つけた。候補技術のプロトコルを徹底的に検討し、標的シーケンスアッセイを除外した結果、59の技術がDDAに含めるために選択された（図1A、ステップ1）。その後、GEO (65)、BioProject (66)、NCBIのSRA (67)、EMBL-EBIのArrayExpress (68)、ENA (69)、National Omics Data Encyclopedia (NODE, https://www.biosino.org/node)などの様々なデータベースで、各技術について公開されているデータセットを検索した。合計262のデータセットを2022年11月4日までに収集した。各データセットについて、著者から提出されたサンプル説明文と原著論文の補足資料に基づいて、メタ情報（細胞タイプ、生物、治療の詳細、遺伝子型、シーケンス装置モデルなど）を手作業でキュレーションした（図1A、ステップ2）。

図1.
DDAの概略図。(A）DDAにおけるデータ収集と処理のワークフロー。(B）DDAで収集されたサンプルの統計。(C）DDAウェブインターフェースの主要モジュール。
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DDAの概略図。(A）DDAにおけるデータ収集と処理のワークフロー。(B）DDAで収集されたサンプルの統計。(C）DDAウェブインターフェースの主なモジュール。

データの前処理
生データを対応するデータベースからダウンロードし、FastQC v0.11.8（https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/）でシーケンス品質を評価した。Adapters trimmingは主にCutadapt v4.1(https://doi.org/10.14806/ej.17.1.200)を用いたが、GLOE-seqではTrimmomatic-0.39(70)を用いた。アッセイごとのライブラリー調製の特徴に応じて、シーケンスリードをアライメントする前に、bowtie v1.2.1.1(71)、bowtie2 v2.3.1(72)、またはBWA v0.7.15-r1140(73)で追加の処理ステップを実施した。具体的な詳細はGitHub (https://github.com/Bathroomboss/DDA)に概説されている。samtools(v.1.9)(74)の'view'および'sort'機能を利用して、アライメントされた.samファイルをソートされた.bamファイルに変換し、ソートした。次に、bedtools (v.2.25.0) (75)のbamToBedコマンドを使用して、これらの.bamファイルを.bedファイルに変換した（図1A、ステップ3）。HTGTSについては、アクセス可能な場合は処理したファイルを直接ダウンロードし、そうでない場合はプライマー情報が入手可能になった時点で再実行した。

ダウンストリーム解析（図1A、ステップ4）
ゲノムブラウザによる可視化
アラインメントされたリードまたは同定された損傷部位は、bedtools genomecovによってBedGraphファイルに変換された。カバレッジプロファイルはreads per million (RPM)で正規化し、JBrowse (77)で可視化するために、UCSCのコンパイル済みユーティリティ(76)からbedGraphToBigWigを用いて.bigWigファイルを作成した。一塩基分解能の解析では、個々のヌクレオチドを可視化できるトラックも提供された。リボソームDNA（rDNA）領域の解析のために、単一のrDNAコピーを「rDNA」と名付けた別の染色体として組み込むように、カスタマイズしたマウスとヒトのゲノムを構築した（マウスとヒトには、それぞれGenBankのrDNA配列BK000964.3とKY962518を使用）。すべてのシークエンシングデータを再アラインメントし、ゲノムブラウザでrDNAコピーで可視化し、すべてのrDNAリピートからのシグナルを集約した。

ホットスポットの同定と関連解析
MACS v1.4.2(78)はほとんどの技術においてDNA損傷または修復のホットスポットを同定するために使用され、SICER v2.0(79)はγ-H2AX、53BP1、MiDASのような幅広いシグナルをプローブするアッセイに適用された。ホットスポットの強度は、マッピングされた100万リードあたりの転写産物1キロベースあたりのリード数（RPKM）で測定した。分布解析のために、ヒトはGencode.v33lift37、マウスはGencode.vM24の遺伝子アノテーションからゲノムの特徴を決定した。他の生物種のアノテーションはUCSCまたはNCBIからダウンロードした。この解析では、プロモーターは転写開始点の上流1kbの領域と定義した。リピートアノテーションは、RepeatMasker v4.1.1 (http://www.repeatmasker.org)を使用するか、UCSC Table Browserから直接ダウンロードした。RepeatMaskerのライブラリに含まれていない生物種については、Tandem Repeats Finder v4.10.0(80)を用いて参照ゲノム中の単純反復配列のアノテーションを行った。deepToolsスイート(81)のcomputeMatrix関数を使用して、ヒートマップとプロファイルプロットを生成するためのデータ行列を計算し、その後plotHeatmapを使用して可視化した。上位2,000部位は、MEME suite v5.5.2のMEME-ChIPによる共通配列モチーフの解析に使用した(82)。

テロメア解析
一塩基分解能で二本鎖切断末端を検出できる技術では、テロメアは遊離二本鎖DNA末端として捕捉され、Cリッチ鎖が配列決定される。最低4つのテロメアリピート（CモチーフまたはGモチーフのいずれか）で始まるリードが、潜在的なテロメアリードとして抽出された。Cモチーフリードの5'末端の最初の6ヌクレオチドを、ggseqlogo (83)による可視化、およびRバージョン4.1 (http://www.r-project.org)によるバープロットを含むテロメア末端配列解析に使用した。テロメアDSBは、Gリッチ鎖を示すリードとCリッチ鎖を示すリードの比として推定した。

データベースの実装
ウェブサイトは様々なプログラミング言語（HTML、CSS、JavaScript、PHP）を用いて構築した。ウェブサイトのデータはMySQLを使って保存され、PHPスクリプトで取得された。フレームワークには、レスポンシブでモバイルファーストなウェブサイトを作成できることで有名なBootstrapバージョン5（https://getbootstrap.com/）を使用し、ユーザーフレンドリーなウェブページの提供を実現した。インタラクティブなチャートはEcharts (https://www.echarts.com)を使って統合され、ゲノムブラウザ機能はJBrowse version 2 (77)によってサポートされた。ウェブサイトのその他の機能は、JQueryライブラリを用いて実装された。

結果
DDAの概要
データ概要
DDAの現在のバージョンは、262のデータセットにわたる6,030サンプルの膨大なデータから構成されており、10種類のDNA損傷（8-oxodG、ウラシル、クロスリンク、DSB、SSB、AP部位、リボヌクレオチド、アルキル化、SPO11cc/TOP2cc、有糸分裂期のDNA合成）を網羅している。DDAのデータは、脊椎動物（ヒトやマウスなど）、植物（シロイヌナズナなど）、バクテリア（大腸菌など）など、多様な生物をカバーしている。図1Bに、生物種間のサンプルの分布を示す。データセットは59種類のハイスループット技術によって作成され、生物学的背景（減数分裂や抗体の多様化など）を幅広く捉え、がんや神経疾患の細胞株など複数の疾患を含む。これらのサンプルは、135の異なる治療法（例：エトポシド、ヒドロキシ尿素、PARP阻害剤、紫外線、シスプラチン、H2O2）や、制限酵素（例：AsisI、Nt.BbvCI、Nb.BsrDI）やCas9のようなエンドヌクレアーゼによって切断された複数のタイプの標的切断を含む様々な条件を表している。包括的な解析により、収集された全サンプルにわたってDNA損傷・修復シグナルが濃縮された7200万のホットスポット（「ピーク」と呼ばれる）が同定された。

ウェブインターフェース
DDAは、ゲノム全体のDNA損傷と修復をプロファイリングする収集された公開データセットと、標準化された下流解析の結果にアクセスするためのユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供する。これにより、様々な条件下におけるサンプルのDNA損傷と修復イベントに関する迅速な知識の獲得とデータマイニングが可能になります。DDAのウェブインターフェースは、6つの主要モジュールから構成されている（図1Cおよび2）。Browseモジュール（図2A-C）は、元の文献から直接取得したデータやDDAの解析パイプラインによって生成されたデータを含む、各サンプルやデータセットの詳細情報の視覚化を容易にするように設計されています。ゲノムモジュール（図2D）にはJBrowseゲノムブラウザが統合されており、DNA損傷と修復のゲノムワイドなシグナルを直感的かつインタラクティブに見ることができる。ゲノム・ブラウザは、複数のサンプルやデータセット間の迅速な比較も可能にする。Searchモジュール（図2E）では、ユーザーが提供するキーワードを入力とする検索エンジンを使って、目的のサンプルに素早く移動することができる。Downloadモジュール（図2F）では、選択したサンプルについて、関連する処理済みファイルやプロットをさまざまなレベルでダウンロードすることができ、さまざまな研究目的での再利用が容易になります。Compareモジュールでは、ユーザーが選択した最大5つのサンプル間で共有される損傷ホットスポットを探索することができます（図2G）。最後に、Manualモジュールは、ユーザーがDDAウェブサイトを探索するのに役立つガイドツアーを提供し、収集された技術の簡単な説明はTechniquesページにまとめられています（図2HおよびI）。

図2.
DDAの主な機能と使い方。DDAのブラウズモジュールには2つのモードがある： (A) データセット別ブラウズ、(B) サンプル別ブラウズ。(C) 「サンプル別」モードでは、目的のサンプルの詳細なメタ情報と解析結果を表示する7つのセクションがある。(D) ゲノムブラウザーモジュール。(E) キーワードを使って目的のサンプルを検索するためのSearchモジュール。(F) Downloadモジュールでは、すべての処理済みファイルとプロットに自由にアクセスできる。(G) Compareモジュールは、対象サンプル内のDNA損傷ホットスポット間の交差を特定するための柔軟なツールをユーザーに提供する。DDAはまた、含まれる技術の概要（H）、詳細マニュアル（I）、よくある質問（FAQ）も提供している。
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DDAの主な機能と使い方。DDAのブラウズモジュールには2つのモードがあります： (A) データセットでブラウズ、(B) サンプルでブラウズ。(C) 「サンプル別」モードでは、目的のサンプルの詳細なメタ情報と解析結果を表示する7つのセクションがある。(D) ゲノムブラウザーモジュール。(E) キーワードを使って目的のサンプルを検索するためのSearchモジュール。(F) Downloadモジュールでは、すべての処理済みファイルとプロットに自由にアクセスできる。(G) Compareモジュールは、対象サンプル内のDNA損傷ホットスポット間の交差を特定するための柔軟なツールをユーザーに提供する。DDAはまた、含まれる技術の概要（H）、詳細マニュアル（I）、よくある質問（FAQ）も提供している。

閲覧ツール
DDAには2つの閲覧モードがあります。最初のモードでは、データセットごとにブラウズすることができ、各データセットの概要を素早く把握することができる。2つ目のモードは、サンプルごとのブラウズで、個々のサンプルの包括的な情報を提供します。これらのモードは、ユーザーの特定のニーズや好みに対応します。また、リファレンスゲノムを直接表示するためのゲノムブラウザモジュールも提供しています。

データセット別ブラウズ
このモードでは、ユーザーは各データセットに含まれるサンプルの全体像を把握することができます（図2A）。各データセットは、特定の研究目的のためにデザインされた関連サンプルで構成されています。このモードは、データセット内の複数のサンプルについて、より広範な特性を調べることを目的とするユーザーにとって特に有益です。

サンプルごとのブラウズ
このモードでは、全サンプルの完全なリストにアクセスできます（図2B）。各サンプルは個別に表示されるため、ユーザーは関心のあるサンプルを詳細に調べることができます。選択したサンプルの関連するメタデータと解析結果は、別のページからアクセスできます。選択したサンプルの包括的な分析結果は、7つのセクション（図2）で視覚的に表示されます。さらに、表示されたすべての結果とプロットは自由にダウンロードでき、ユーザーの要望に応じてさらに詳しく調べることができます。

基本情報 このセクションでは、元の出版物またはデータ投稿から抽出された選択されたサンプルの包括的な情報を示します。これには、オリジナルデータセットのアクセッション番号、生物、組織または細胞のタイプ、治療に関する詳細情報、DNA損傷および修復シグナルを捕捉するために使用された技術、ゲノムワイドプロファイルを生成したシーケンス戦略などが含まれます。さらにこのセクションでは、塩基配列品質、塩基配列含有量、アダプター含有量など、サンプルに対して実施されたデータ品質測定も提供します。

ゲノムブラウザ。データ探索を容易にするため、DDAウェブプラットフォームはこのセクションにJBrowseを統合し、選択したサンプルで検出されたDNA損傷と修復のゲノムワイドなシグナルを直接視覚化できるようにしました。具体的には、ヒトまたはマウスのrDNAのコピーを別の染色体として含むカスタマイズゲノムを用いたデータ解析によって得られたrDNA領域のシグナルを可視化することができる。鎖特異的アプローチでは、シグナルはプラス鎖とマイナス鎖で別々に表示される。デフォルトでは、リードの全長から計算されたトラックは、アッセイのストラテジーに応じて、可能であれば一塩基解像度のトラックとともに表示された。また、JBrowseのtrack selectorを使用して、比較のために追加のtrackを含めるオプションもある。

テロメア解析。テロメアは直鎖染色体の末端に位置し、哺乳類では5'-TTAGGG/3'-AATCCCの繰り返し配列で構成されている。テロメア末端では複製後のプロセシングが起こり、Gリッチな3'（繰り返しTTAGGG）オーバーハングが生成され、テロメア短縮に重要な役割を果たす。このオーバーハングは「Tループ」として知られる保護構造を形成し、分解や末端間の融合を防ぐことによってゲノムの完全性を維持するのに役立っている。ヒトのCリッチ（AATCCC）鎖のかなりの割合、約80％がCCAATC-5'で終結することが研究で証明されており、強固な制御機構の存在を強く示している(84)。しかしながら、テロメアは反復配列に富んでいるため、これまでのDNA損傷と修復プロファイルの解析ではしばしば無視されてきた。注目すべきは、DSBの一部として切断されたDNA末端を一塩基の分解能で検出する技術で、テロメア末端も同時に捉えることができる。このことはテロメアの切断やプロセシング末端を研究する新たな機会を可能にし、本セクションのDDAウェブプラットフォームの重要な焦点である。MaterialsとMethodsに記載したパイプラインに従って、C-motifリードとG-motifリードを潜在的なテロメアリードとして抽出した。このセクションには、C-motifリードの最初の6ヌクレオチドを使用して作成した、C鎖末端のヌクレオチド選好性を示す配列ロゴが含まれています。さらに、異なるC鎖末端の詳細な割合を示す棒グラフを掲載している。最後に、G鎖リードとC鎖リードの比率を計算することで、テロメアで起こる二本鎖切断（DSB）のおおよその頻度を示している。

分布。このセクションでは、DNA損傷と修復のホットスポットに富むゲノム領域の特徴を示す。これらのピークは、アノテーションされた遺伝子（プロモーター、エクソン、イントロン、遺伝子間領域など）やリピート領域（単純反復、SINE、LINE、LTRなど）に関連するゲノム上の位置に基づいてアノテーションされた。その後、遺伝子アノテーションとリピートアノテーションについて、各アノテーションカテゴリーと重複するピークの頻度を別々に計算した。アノテーションカテゴリの分布は円グラフを用いて可視化されている。さらに、単純反復配列は、切断(62,85,86)や突然変異(87)のホットスポットとして頻繁に認識されているため、本セクションでは、同定されたピークと最も高いオーバーラップを示す上位10個の単純反復配列を特徴とする棒グラフを示す。

定量。このセクションでは、ピーク強度（キロベース百万あたりのリード数、またはRPKM値として測定）の分布をヒストグラムで可視化し、ピーク全体のシグナルの包括的な概要を提供します。さらに、強度やシグナルサミットなどの詳細情報を含む全ピークリストの表が提供されます。上位10ピークは一目でわかるように表示されます。レプリケートを含むサンプルについては、レプリケートから得られたオーバーラップしたピークを、対応する平均強度とともに提供します。

プロファイルの可視化 前セクションの個々のホットスポットの定量に加え、本セクションでは全ホットスポットにわたるシーケンスシグナルのパターンをさらに特徴付ける。そのために、頂上位置から上流および下流の両方向に伸ばしたウィンドウ内で、ビニングしたウィンドウにわたってリード密度を計算した。ウィンドウサイズはシグナルの特徴に基づいて決定した。その後、このマトリックスを用いて集計プロットとヒートマップを作成し、ホットスポットにおけるシグナルパターンを視覚的に表現した。

モチーフ分析。このセクションの目的は、生物学的観点からピーク領域内の各位置におけるヌクレオチドの嗜好性を洞察することである。この目的のために、有意に濃縮されたモチーフの同定がMEME-ChIPを用いて行われ、類似性によってクラスタ化された有意なモチーフのリストと関連するDNA結合因子を含む結果は、このセクションにシームレスに統合され、便利にアクセスできるようになっている。

ゲノムブラウザ
我々のウェブ・プラットフォームは、ゲノム全体、特にrDNAにわたるDNA損傷と修復シグナルをナビゲートし、可視化する柔軟性を備えたゲノム・ブラウザ・モジュールをユーザーに提供している（図2D）。トラックセレクター機能により、ユーザーは特定のニーズに応じて、可視化のためにロードされたトラックをカスタマイズすることができます。興味のあるトラックを選択することで、研究者はゲノム全体あるいはより小さなゲノム領域内のシグナルの変化の包括的な概観を得ることができ、異なる生理学的条件下あるいは治療下のサンプル間の比較が可能になる。また、ゲノムブラウザは、DNA損傷と修復イベントのカタログを、他の一般に公開されているアノテーションやアップロードされたトラックと組み合わせて探索することを容易にし、研究者の研究を支援する。

検索インターフェースとデータのダウンロード
検索インターフェース
DDAは、検索ページ（図2E）でユーザーがキーワードベースのクエリーを実行し、興味のあるサンプルを組み立てることを可能にする。入力ボックスは、関心のあるサンプルまたはデータセットのメタデータに対応するキーワードを受け付ける。検索結果は、「Browse」インターフェースの「By sample」モードで表示されるのと同じフォーマットに従って、表として表示される。

データのダウンロード
DDAは選択ベースのデータダウンロード機能を提供しています（図2F）。ユーザーは、4つの入力ボックスにリストされたオプションから、目的の技術、ソースプロジェクトID、生物、組織または細胞の種類を指定して、ダウンロードするファイルを絞り込むことができます。必要なオプションを選択した後、ユーザーは「Submit」ボタンをクリックするだけで、利用可能なすべての関連ファイルをリストアップした表を生成することができます。ユーザーは、処理済みデータや可視化用ファイルなど、異なるレベルのデータを選択的にダウンロードするオプションがあります。

考察
DNAは内因性、外因性両方の損傷を受けやすく、これらの損傷の修復が不十分であれば、病的変異が生じる可能性がある。DNA損傷と修復経路に関する知識を深めることは、突然変異誘発のメカニズムの理解に大いに役立つであろう。最近のゲノム解析手法の進歩により、ゲノムの不安定性を研究するための重要な知見と新たな道がもたらされている。ここでは、ゲノムワイドシークエンスアッセイによってマップされたDNA損傷および修復イベントの包括的なリポジトリを提供するようにデザインされた新しいデータベース、DDAを紹介する。さらに、閲覧、検索、ホットスポット重複、データダウンロードのための直感的なウェブサービスを提供する。将来的には、より多くの技術やデータセットを収集することで、DDAを維持していきたいと考えています。DNA病変は複製や転写の過程と頻繁に関連するため、複製タイミングシーケンス（88）、岡崎フラグメントシーケンス（OK-Seq）（89）、RNA-seq、ヒストン修飾のためのChIP-seqなど、適切なデータセットをキュレートする予定である。これらのデータセットを解析し、DNA切断との相関関係を明らかにする。さらに、DNA損傷／修復と遺伝子変化の間に確立された因果関係を考慮し、より直接的で洞察に満ちた比較のために、Cancer Genome Atlas Program（TCGA）（90）およびCancer Cell Line Encyclopedia（CCLE）（91）から得られた、患者および癌細胞株由来の変異情報を統合する可能性を探る。最近の研究で、セントロメアは構成反復領域でもあり、内因性DNA切断の注目すべきホットスポットとして働くことが明らかになった(92)。従って、DDAの次期バージョンでは、最近アセンブルされたテロメア-テロメア間ヒト参照ゲノムを利用して、セントロメア解析のための計算ワークフローを構築する予定である。総合すると、DDAは、DNA損傷と修復の複雑なメカニズムを解明するための研究者の多様なニーズに応える有益なリソースとして、また、広範な疾患にわたって同定された体細胞変異との相関の探求を容易にするものとして、登場する準備が整っている。

データの利用可能性
DDAデータベースの全データは、http://www.bioinformaticspa.com/DDA/。

補足データ
補足データはNAR Onlineで入手可能。

謝辞
Elsa Callenの熟読、Yongbing ZhaoとXueyi TengのDDAウェブサイトに関する助言、Yafang Shang、Mengzhu Liu、Huifen Cao、Philipp Kapranov、Sizhong Wu、Jinchuan Hu、Shan Zhaのデータ解析の協力に感謝する。

資金提供
中国国家重点研究開発プログラム[2022YFA1103900 to W.W.]、上海市科学技術重点プロジェクト（ゲノムタギングプロジェクト to W.W.）、広州研究室研究開発プログラム[助成金番号SRPG22-007 to J.Y.]。オープンアクセスチャージのための資金提供： 中国国家重点研究開発プログラム[2022YFA1103900 to W.W.]。

利益相反声明。なし。

参考文献

  1. 癌におけるゲノム不安定性の原因としての内因性DNA損傷。Cell. 2017; 168:644-656.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  2. Friedberg E.C. DNA損傷と修復。Nature. 2003; 421:436-440.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  3. Alexandrov L.B.、Nik-Zainal S.、Wedge D.C.、Aparicio S.A.J.R.、Behjati S.、Biankin A.V.、Bignell G.R.、Bolli N.、Borg A.、Børresen-Dale A.-L.ほか。ヒト癌における突然変異プロセスのシグネチャー。Nature. 2013; 500:415-421.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  4. Mingard C., Wu J., McKeague M., Sturla S.J. 次世代DNA損傷シークエンシング。Chem. Soc. Rev. 2020; 49:7354-7377.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  5. OG-Seqによる酸化修飾塩基8Oxo-7,8-dihydroguanineのマウスゲノム配列決定。J. Am. Chem. Soc. 2017; 139:2569-2572.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  6. Amente S., Di Palo G., Scala G., Castrignanò T., Gorini F., Cocozza S., Moresano A., Pucci P., Ma B., Stepanov I. et al. 8-オキソ-7,8-ジヒドロ-2′-デオキシグアノシンのゲノムワイドマッピングにより、哺乳類細胞の転写された長鎖遺伝子内のDNA複製起点における酸化的に生成された損傷の蓄積が明らかになった。Nucleic Acids Res. 2018; 47:gky1152.
    Google ScholarWorldCat

  7. 8-オキソ-7,8-ジヒドロ-2'-デオキシグアノシンの一塩基分解能でのゲノムワイド解析により、G-四重鎖部位における酸化損傷の発生が減少していることが明らかになった。Nucleic Acids Res.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  8. Click-Code-Seqによる酸化的DNA損傷のヌクレオチド分解能ゲノムワイドマッピング。J. Am. Chem. Soc. 2018; 140:9783-9787.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  9. Poetsch A.R., Boulton S.J., Luscombe N.M. Genomic landscape of oxidative DNA damage and repair reveals regioselective protection from mutagenesis. Genome Biol.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  10. Koh K.D., Balachander S., Hesselberth J.R., Storici F. Ribose-seq：ゲノムDNAに埋め込まれたリボヌクレオチドのグローバルマッピング。Nat. Methods. 2015; 12:251-257.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  11. Clausen A.R.、Lujan S.A.、Burkholder A.B.、Orebaugh C.D.、Williams J.S.、Clausen M.F.、Malc E.P.、Mieczkowski P.A.、Fargo D.C.、Smith D.J.ら。リボヌクレオチド取り込みのゲノムワイドマッピングによる生体内複製酵素学の追跡。Nat. Struct. Mol. Biol. 2015; 22:185-191.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  12. 姜玲（Jiang L., Yin J., Qian M., Rong S., Zhang S., Chen K., Zhao C., Tan Y., Guo J., Chen H. et al. UdgXを介した一塩基分解能でのウラシル配列決定。J. Am. Chem. Soc. 2022; 144:1323-1331.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  13. Pálinkás H.L., Békési A., Róna G., Pongor L., Papp G., Tihanyi G., Holub E., Póti Á., Gemma C., Ali S. et al. 化学療法に伴うヒトDNAのウラシル分布パターンのゲノムワイドな変化。2020; 9:e60498.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  14. 切除修復酵素を用いた修飾DNA核酸塩基の高分解能マッピング。Genome Res.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  15. ゲノムワイドマッピングにより、デオキシウリジンがヒトのセントロメリックDNAに濃縮されていることが明らかになった。Nat. Chem. Biol. 2018; 14:680-687.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  16. Mao P., Brown A.J., Malc E.P., Mieczkowski P.A., Smerdon M.J., Roberts S.A., Wyrick J.J. Genome-wide maps of alkylation damage, repair, and mutagenesis in yeast reveal mechanism of mutational heterogeneity. Genome Res. 2017; 27:1674-1684.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  17. Hu J., Li W., Adebali O., Yang Y., Oztas O., Selby C.P., Sancar A. Genome-wide mapping of nucleotide excision repair with XR-seq. Nat. Protoc. 2019; 14:248-282.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  18. Wu S., Huang Y., Selby C.P., Gao M., Sancar A., Hu J. A new technique for genome-wide mapping of nucleotide excision repair without immunopurification of damaged DNA. J. Biol. Chem. 2022; 298:101863.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  19. タバコの煙の発がん物質ベンゾ[a]ピレンによるDNA損傷のヒトゲノムワイド修復マップ。Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2017; 114:6752-6757.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  20. ゲノムスケールでのシスプラチン-DNA付加体の塩基分解能解析。Angew. Chem. Int. Ed. 2016; 55:14246-14249.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  21. Hu J., Lieb J.D., Sancar A., Adar S. ヒトゲノムのシスプラチンDNA損傷・修復マップ（一塩基分解能）。Proc. Natl. Sci. U.S.A. 2016; 113:11507-11512.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  22. Hu J., Adebali O., Adar S., Sancar A. ヒトゲノムにおける紫外線損傷の形成と修復のダイナミックマップ。Proc Natl. Sci. U.S.A. 2017; 114:6758-6763.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  23. 紫外線損傷の形成と修復の一塩基分解能での染色体ランドスケープ。Proc. Natl. Sci. U.S.A. 2016; 113:9057-9062.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  24. メラノーマ変異の主なメカニズムは、円損傷シークエンシングによって決定されたピリミジン二量体のシトシンの脱アミノ化に基づく。Sci. Adv. 2021; 7:eabi6508.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  25. 高分解能SSiNGLe-AP法により明らかにした哺乳類DNAにおけるアベーシック部位の複雑なゲノムパターン。Nat. Commun. 2022; 13:5868.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  26. Liu、Cuesta、Delft、van、Balasubramanian、S. DNAの塩基性部位を一塩基分解能で配列決定。Nat. Chem. 2019; 11:629-637.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  27. Ray S., Abugable A.A., Parker J., Liversidge K., Palminha N.M., Liao C., Acosta-Martin A.E., Souza C.D.S., Jurga M., Sudbery I. et al. 遺伝子制御エレメントにおける酸化損傷修復機構。Nature. 2022; 609:1038-1047.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  28. Sakhtemani、Senevirathne V、Stewart J、Perera M.L.W、Pique-Regi R、Lawrence M.S.、Bhagwat A.S.。ウラシル-DNAプルダウンと塩基配列決定を用いた、ヒトDNA-シトシンデアミナーゼAPOBEC3Aが優先的に標的とする領域のゲノムワイドなマッピング。J. Biol. Chem. 2019; 294:15037-15051.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  29. Sriramachandran A.M., Petrosino G., Méndez-Lago M., Schäfer A.J., Batista-Nascimento L.S., Zilio N., Ulrich H.D. Genome-wide nucleotide-resolution mapping of DNA replication patterns, single-strand breaks, and lesions by GLOE-Seq. Mol. Cell. 2020; 78:975-985.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  30. Cao H., Salazar-García L., Gao F., Wahlestedt T., Wu C.-L., Han X., Cai Y., Xu D., Wang F., Tang L. et al. ヒト細胞における一本鎖DNA切断のゲノム景観をヌクレオチド分解能で明らかにする新しいアプローチ。Nat. Commun. 2019; 10:5799.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  31. Elacqua J.J., Ranu N., Dilorio S.E., Blainey P.C. DENT-seq for genome-wide strand-specific identification of DNA single-strand break sites with single-nucleotide resolution. Genome Res.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  32. Cao B., Wu X., Zhou J., Wu H., Liu L., Zhang Q., DeMott M.S., Gu C., Wang L., You D. et al. DNA修飾と損傷の一塩基分解能ゲノムマップのためのNick-seq。Nucleic Acids Res.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  33. Shastri N., Tsai Y.-C., Hile S., Jordan D., Powell B., Chen J., Maloney D., Dose M., Lo Y., Anastassiadis T. et al. ATR阻害によるフォーク崩壊の主要部位としての構造形成反復のゲノムワイド同定。Mol. Cell. 2018; 72:222-238.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  34. Baranello L., Kouzine F., Wojtowicz D., Cui K., Przytycka T.M., Zhao K., Levens D DNA切断マッピングにより、トポイソメラーゼIIの活性がゲノムワイドで明らかになった。Int. J. Mol. Sci. 2014; 15:13111-13122.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  35. TrAEL-seqを用いたDNA複製とDNA二本鎖切断のゲノムワイド解析。PLoS Biol.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  36. エンドシーケンスによるゲノムワイドなDNA切断と末端切除の測定。Mol. Cell. 2016; 63:898-911.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  37. Crosetto N., Mitra A., Silva M.J., Bienko M., Dojer N., Wang Q., Karaca E., Chiarle R., Skrzypczak M., Ginalski K. et al. 次世代シーケンサーによるヌクレオチド分解能DNA二本鎖切断マッピング。Nat. Methods. 2013; 10:361-365.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  38. i-BLESSを用いた真核細胞における高分解能、超高感度、定量的DNA二本鎖切断標識。Nat. Protoc. 2021; 16:1034-1061.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  39. Dobbs F.M.、Eijk P.v.、Fellows M.D.、Loiacono L.、Nitsch R.、Reed S.H. INDUCE-seqによる内因性および誘導性ゲノムDNA切断の精密デジタルマッピング。Nat. Commun. 2022; 13:3989.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  40. 減数分裂二本鎖切断末端切除のグローバルビュー。Science. 2016; 355:40-45.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  41. Lensing S.V., Marsico G., Hänsel-Hertsch R., Lam E.Y., Tannahill D., Balasubramanian S. DSBCapture: in situ capture and sequencing of DNA breaks. Nat. Methods. 2016; 13:855-857.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  42. Zhu Y., Biernacka A., Pardo B., Dojer N., Forey R., Skrzypczak M., Fongang B., Nde J., Yousefi R., Pasero P. et al. . qDSB-Seqは、塩基配列を用いたDNA二本鎖切断のゲノムワイド定量化のための一般的手法である。Nat. Commun. 2019; 10:2313.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  43. Yan W.X., Mirzazadeh R., Garnerone S., Scott D., Schneider M.W., Kallas T., Custodio J., Wernersson E., Li Y., Gao L. et al. BLISSは、DNA二本鎖切断のゲノムワイドプロファイリングのための汎用性の高い定量的手法である。Nat. Commun. 2017; 8:15058.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  44. Bouwman B.A.M.、Agostini F.、Garnerone S.、Petrosino G.、Gothe H.J.、Sayols S.、Moor A.E.、Itzkovitz S.、Bienko M.、Roukos V.ら。懸濁液中BLISSによるDNA二本鎖切断のゲノムワイド検出。Nat. Protoc. 2020; 15:3894-3941.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  45. PEM-seqは、遺伝子編集とDSB修復におけるDNA修復の成果を包括的に定量化する。Star Protoc. 2022; 3:101088.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  46. Oliveira T.Y., Resch W., Jankovic M., Casellas R., Nussenzweig M.C., Klein I.A. Translocation capture sequencing: a method for high throughput mapping of chromosomal rearrangements. J. Immunol. Methods. 2012; 375:176-181.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  47. 人工ヌクレアーゼによって誘導されるDNA二本鎖切断のゲノムワイドな検出。Nat. Biotechnol. 2015; 33:179-186.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  48. Hoffman E.A., McCulley A., Haarer B., Arnak R., Feng W. Break-seq reveals hydroxyurea-induced chromosome fragility as a result of unscheduled conflict between DNA replication and transcription. Genome Res. 2015; 25:402-412.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  49. Wu W., Hill S.E., Nathan W.J., Paiano J., Callen E., Wang D., Shinoda K., Wietmarschen N.v., Colón-Mercado J.M., Zong D. et al. 神経エンハンサーはDNA一本鎖切断修復のホットスポットである。Nature. 2021; 593:440-444.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  50. DNA複製中のRNA転写の持続は、G2/M期まで転写開始部位の複製を遅らせる。Cell Rep. 2021; 34:108759.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  51. Paiano J.、Zolnerowich N.、Wu W.、Pavani R.、Wang C.、Li H.、Zheng L.、Shen B.、Sleckman B.P.、Chen B.-R.ら。DNA切断における末端保護とDNA合成における53BP1の役割。Gene Dev. 2021; 35:1356-1367.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  52. Reid D.A.、Reed P.J.、Schlachetzki J.C.M.、Nitulescu I.I.、Chou G.、Tsui E.C.、Jones J.R.、Chandran S.、Lu A.T.、McClain C.A.ら。ヌクレオシドアナログの取り込みにより、ヒトの有糸分裂後の神経細胞におけるゲノム修復部位がマッピングされた。Science. 2021; 372:91-94.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  53. マウス減数分裂における二本鎖切断の形成、処理、修復のランドスケープ。Cell. 2016; 167:695-708.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  54. Gittens W.H.、Johnson D.J.、Allison R.M.、Cooper T.J.、Thomas H.、Neale M.J. 酵母およびヒトゲノムにおけるTop2結合DNA切断のヌクレオチド分解能マップ。Nat. Commun. 2019; 10:4846.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  55. Ji F., Liao H., Pan S., Ouyang L., Jia F., Fu Z., Zhang F., Geng X., Wang X., Li T. et al. ゲノムワイドな高分解能マッピングによる有糸分裂期のDNA合成部位と共通脆弱部位の直接塩基配列決定。Cell Res. 2020; 30:1009-1023.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  56. Clouaire T., Rocher V., Lashgari A., Arnould C., Aguirrebengoa M., Biernacka A., Skrzypczak M., Aymard F., Fongang B., Dojer N. et al. DNA二本鎖切断におけるヒストン修飾の包括的マッピングにより、修復経路のクロマチンシグネチャーが解読された。Mol. Cell. 2018; 72:250-262.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  57. Iacovoni J.S., Caron P., Lassadi I., Nicolas E., Massip L., Trouche D., Legube G. 哺乳類ゲノムにおけるDNA二本鎖切断周辺のγH2AXの高分解能プロファイリング。EMBO J. 2010; 29:1446-1457.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  58. DNA切断部における鎖特異的ChIP-seqは、ssDNAとdsDNAの結合を区別し、一本鎖ヌクレオソームを否定する。Mol. Cell. 2021; 81:1841-1853.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  59. シークエンシングに基づくssDNAの検出を用いた組換えホットスポットの高感度マッピング。Genome Res.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  60. Paiano J., Wu W., Yamada S., Sciascia N., Callen E., Cotrim A.P., Deshpande R.A., Maman Y., Day A., Paull T.T. et al. ATMとPRDM9は減数分裂時にSPO11と結合する組換え中間体を制御する。Nat. Commun. 2020; 11:857.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  61. Aymard F., Bugler B., Schmidt C.K., Guillou E., Caron P., Briois S., Iacovoni J.S., Daburon V., Miller K.M., Jackson S.P. et al. 転写活性クロマチンがDNA二本鎖切断で相同組換えを誘導する。Nat. Struct. Mol. Biol. 2014; 21:366-374.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  62. Tubbs A., Sridharan S., Wietmarschen N.v., Maman Y., Callen E., Stanlie A., Wu W., Wu X., Day A., Wong N. et al. 複製開始とフォーク崩壊におけるポリ(dA:dT)トラクトの二重の役割。Cell. 2018; 174:1127-1142.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  63. リボソームRNA遺伝子の繰り返し、その安定性と細胞老化。Proc. Jpn. Proc. Jpn. Ser. B. 2014; 90:119-129.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  64. Shelterin-Mediated Telomere Protection. Annu. Rev. Genet. 2018; 52:223-247.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  65. バレットT.、ウィルハイトS.E.、ルドゥーP.、エヴァンゲリスタC.、キムI.F.、トマシェフスキーM.、マーシャルK.A.、フィリッピーK.H.、シャーマンP.M.、ホルコM.ら。NCBI GEO: 機能ゲノミクスデータセットのアーカイブ-最新版。Nucleic Acids Res. 2013; 41:D991-D995.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  66. このようなデータセットは、ゲノム研究において重要な役割を果たす。NCBIのBioProjectデータベースとBioSampleデータベース：メタデータの取得と整理を容易にする。Nucleic Acids Res. 2012; 40:D57-D63.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  67. 配列リードアーカイブ：爆発的な成長の10年以上。Nucleic Acids Res. 2021; 50:D387-D390.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  68. Athar A., Füllgrabe A., George N., Iqbal H., Huerta L., Ali A., Snow C., Fonseca N.A., Petryszak R., Papatheodorou I. et al. ArrayExpressアップデート-バルクからシングルセル発現データへ。Nucleic Acids Res. 2018; 47:D711-D715.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  69. Cummins C., Ahamed A., Aslam R., Burgin J., Devraj R., Edbali O., Gupta D., Harrison P.W., Haseeb M., Holt S. et al. 2021年の欧州ヌクレオチドアーカイブ。Nucleic Acids Res. 2021; 50:D106-D110.
    Google ScholarCrossrefWorldCat

  70. Bolger、Lohse、Usadel、B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014; 30:2114-2120.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  71. Langmead B., Trapnell C., Pop M., Salzberg S.L. ヒトゲノムへの短いDNA配列の超高速かつメモリ効率の良いアラインメント。Genome Biol.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  72. Bowtie 2による高速ギャップドリードアライメント。Nat. Methods. 2012; 9:357-359.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  73. Burrows-Wheeler変換を用いた高速で正確なショートリードのアライメント。Bioinformatics. 2009; 25:1754-1760.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  74. 1000 Genome Project Data Processing SubgroupLi H., Handsaker B., Wysoker A., Fennell T., Ruan J., Homer N., Marth G., Abecasis G., Durbin R. Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009; 25:2078-2079.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  75. BEDTools：ゲノムの特徴を比較するための柔軟なユーティリティ群。Bioinformatics. 2010; 26:841-842.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  76. BigWigとBigBed：大規模分散データセットのブラウジングを可能にする。Bioinformatics. 2010; 26:2204-2207.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  77. Diesh C., Stevens G.J., Xie P., Martinez T.D.J., Hershberg E.A., Leung A., Guo E., Dider S., Zhang J., Bridge C. et al. JBrowse 2：シンテニーと構造変異を表示するモジュール型ゲノムブラウザ。Genome Biol.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  78. また、このようなゲノム配列の解析は、遺伝子発現の解析に有用であることが示唆されている。ChIP-Seqのモデルベース解析（MACS）。Genome Biol.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  79. Zang C., Schones D.E., Zeng C., Cui K., Zhao K., Peng W. A clustering approach for identification of enriched domains from histone modification ChIP-Seq data. Bioinformatics. 2009; 25:1952-1958.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  80. Benson G. Tandem Repeats Finder: DNA配列を解析するプログラム。Nucleic Acids Res. 1999; 27:573-580.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  81. DeepTools2: a next generation web server for deep-sequencing data analysis. Nucleic Acids Res. 2016; 44:W160-W165.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  82. MEME-ChIP: 大規模DNAデータセットのモチーフ解析。Bioinformatics. 2011; 27:1696-1697.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  83. Wagih O. ggseqlogo: A versatile R package for drawing sequence logos. Bioinform. (Oxf., Engl.). 2017; 33:3645-3647.
    グーグルScholarWorldCat

  84. Sfeir A.J., Chai W., Shay J.W., Wright W.E. Telomere end processing the terminal nucleotides of human chromosomes. Mol. Cell. 2005; 18:131-138.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  85. Wietmarschen N.v., Sridharan S., Nathan W.J., Tubbs A., Chan E.M., Callen E., Wu W., Belinky F., Tripathi V., Wong N. et al. マイクロサテライトが不安定な癌では、リピート拡大がWRN依存性を与える。Nature. 2020; 586:292-298.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  86. Matos-Rodrigues G., Wietmarschen N.v., Wu W., Tripathi V., Koussa N.C., Pavani R., Nathan W.J., Callen E., Belinky F., Mohammed A. et al. S1-END-seqにより、ヒト細胞におけるDNA二次構造が明らかになった。Mol. Cell. 2022; 82:3538-3552.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  87. Georgakopoulos-Soares I., Morganella S., Jain N., Hemberg M., Nik-Zainal S. 非B DNAモチーフから生じる非正規二次構造は変異誘発の決定因子である。Genome Res. 2018; 28:1264-1271.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  88. ハンセンR.S.、トーマスS.、サンドストロームR.、キャンフィールドT.K.、サーマンR.E.、ウィーバーM.、ドーシュナーM.O.、ガートラーS.M.、スタマトヤノプロスJ.A. 新たに複製されたDNAの塩基配列決定により、ヒトの複製タイミングにおける広範な可塑性が明らかになった。Proc. Natl. Sci. U.S.A. 2010; 107:139-144.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  89. Petryk N., Kahli M., Aubenton-Carafa Y., Jaszczyszyn Y., Shen Y., Silvain M., Thermes C., Chen C.-L., Hyrien O. ヒトゲノムの複製ランドスケープ。Nat. Commun. 2016; 7:10208.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  90. Chang K., Creighton C.J., Davis C., Donehower L., Drummond J., Wheeler D., Ally A., Balasundaram M., Birol I., Butterfield Y.S.N. et al. 癌ゲノムアトラス汎癌解析プロジェクト。Nat. Genet. 2013; 45:1113-1120.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  91. Barretina J., Caponigro G., Stransky N., Venkatesan K., Margolin A.A., Kim S., Wilson C.J., Lehár J., Kryukov G.V., Sonkin D. et al. がん細胞株百科事典は、抗がん剤感受性の予測モデリングを可能にする。Nature. 2012; 483:603-607.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat

  92. Saayman X., Graham E., Nathan W.J., Nussenzweig A., 江刺文雄. セントロメアはDNA切断の普遍的なホットスポットであり、休止期にRAD51を介した組換えを促進する。Mol. Cell. 2023; 83:523-538.
    Google ScholarCrossrefPubMedWorldCat
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