A comparative analysis of computational tools for the prediction of epigenetic DNA methylation from long-read sequencing data

表观遗传学 DNA甲基化 5-甲基胞嘧啶 甲基化 生物 纳米孔测序 DNA测序 计算生物学 遗传学 表观遗传学 DNA 基因 基因表达
作者
Shruta Sandesh Pai,Aimee Rachel Mathew,Roy Anindya
标识
DOI:10.1101/2021.04.24.441281
摘要

Abstract Recent development of Oxford Nanopore long-read sequencing has opened new avenues of identifying epigenetic DNA methylation. Among the different epigenetic DNA methylations, N6-methyladenosine is the most prevalent DNA modification in prokaryotes and 5-methylcytosine is common in higher eukaryotes. Here we investigated if N6-methyladenosine and 5-methylcytosine modifications could be predicted from the nanopore sequencing data. Using publicly available genome sequencing data of Saccharomyces cerevisiae , we compared the open-access computational tools, including Tombo, mCaller, Nanopolish and DeepSignal for predicting 6mA and 5mC. Our results suggest that Tombo and mCaller can predict DNA N6-methyladenosine modifications at a specific location, whereas, Tombo dampened fraction, Nanopolish methylation likelihood and DeepSignal methylation probability have comparable efficiency for 5-methylcytosine prediction from Oxford Nanopore sequencing data.

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