西亚试剂：表观遗传学修饰具有较高的可预测性

截止到投稿为止，这项研究工作首次直接证明了表观遗传学修饰具有较高的可预测性：我们仅凭借DNA序列就可以准确预测表观遗传学修饰情况。以往的研究工作指出，DNA序列模体断裂与组蛋白H3第27位赖氨酸乙酰化(H3 lysine 27 acetylation, H3K27ac)水平的变化之间存在关联，但是Epigram却能够用更少的模体来解释更多的H3K27ac变异。Benveniste等人在最近发表的另一篇论文中也利用序列信息来预测表观遗传状态。尽管Epigram能够从DNA序列中提取出更有预测性的信息，但是Benveniste等人的方法却稍微超越了Epigram的性能：他们利用ChIP-seq数据，可以对存在有转录因子的区域进行预测。Epigram已经发现了许多具有预测价值的序列模体，但是由于这些模体与那些已经公开发表的转录因子结合模体非常相似，因此这两项研究共同证明：已知的转录因子在促进细胞形成表观遗传状态上发挥了重要的作用。尽管如此，但是如果我们能够在不依赖任何基因位点特异性生化数据(例如ChIP-seq数据)的情况下来预测细胞表观遗传状态的话，这将更加令人印象深刻。这种预测方法的应用范围会非常广泛，甚至在没有额外的生化数据的情况下可以应用。

Epigram之所以能够区别于以往的预测方法，主要是因为研究者已经细致彻底地消除了一些混杂因素的干扰。Whitaker等人利用随机森林分类算法(Random Forest classifier)，找出了某种表观遗传标志富集区域附近的序列(前景)与其它序列(背景)之间的差异。Epigram采用一种DNA序列集平衡方法，确保前景序列和背景序列都拥有相近的长度和G+C含量。如此一来，研究者们就不会主要根据这些简单的特征来进行分类，而是根据序列模体来进行分类了。Epigram预测法也设置了一个独立的步骤，在测序过程中校正G+C含量所产生的偏倚。

尽管Whitaker等人确定了与表观遗传标志有关的DNA序列模体，但是他们并未证明这些模体是否会引起表观遗传特征的蓄积。我们可以利用基因组编辑技术或其他实验技术，来证明他们所确定的DNA序列模体在“谱写”表观遗传标志上是否发挥了关键作用。Whitaker等人的论文为此类研究以及其它表观遗传状态促进因素的机制研究开辟了新的道路。

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