ChromHMM 是一个基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的计算工具，它用于系统地鉴定和表征基因组中的染色质状态。这些状态通常与不同的基因表达活动、组蛋白修饰和DNA结合蛋白有关。ChromHMM是由Jason Ernst和Manolis Kellis的团队于2010年开发的。
ChromHMM: Chromatin state discovery and characterization (mit.edu)
主要特点
- 基于学习的方法：ChromHMM能够从ChIP-seq数据中自动学习染色质状态的模式。
- 多尺度分辨率：它可以在不同的分辨率下分析数据，例如，可以选择对基因组的不同区段大小（bins）进行分析。
- 并行化处理：ChromHMM可以处理多个细胞类型或样本的ChIP-seq数据，允许并行化以增强效率。
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可解释性：ChromHMM的输出易于理解，并且提供了丰富的图形化结果，便于解释和可视化。
使用 ChromHMM 进行染色质状态发现和基因组注释 |自然协议 --- Chromatin-state discovery and genome annotation with ChromHMM | Nature Protocols
工作原理
ChromHMM使用隐马尔可夫模型来解释存在于ChIP-seq数据中的空间和组合模式。HMM是一种统计模型，它假定系统可以用一系列隐藏的状态来描述，而观察到的数据则是由这些隐藏状态生成的。在ChromHMM中，隐藏状态对应于染色质状态，而观察到的数据则是ChIP-seq实验中针对不同组蛋白修饰的信号。
分析流程
- 数据预处理：将ChIP-seq的读数（通常为BAM文件）处理成二值化的形式，表示特定组蛋白修饰是否存在于基因组的每个区间（bin）中。
- 模型学习：使用预处理的数据训练HMM，以识别基因组中的染色质状态。
- 状态分配：将每个基因组区间分配给最可能的染色质状态。
- 结果解释：根据各种染色质状态的生物学特性，比如它们与基因表达、DNA可及性或其他基因组特征的关联，对结果进行解释。
应用
ChromHMM的分析结果有助于生物学家理解染色质结构和基因调控机制。例如，染色质状态可以揭示基因的激活或沉默状态、增强子的位置、细胞类型特异性的基因表达调控等。它还可以用于比较不同细胞类型或疾病状态下的染色质结构变化。
可视化
ChromHMM提供的输出可以通过各种基因组浏览器进行可视化，例如UCSC Genome Browser或IGV，这样研究人员可以在基因组上直观地查看染色质状态的分布。
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