Высокоточный количественный анализ профилей метилирования ДНК в опухолях лежит в основе эпигенетической диагностики, а также необходим для более полного и адекватного понимания молекулярных механизмов опухолеобразования. Тем не менее, результаты анализа метилирования ДНК часто содержат экспериментальные отклонения разного происхождения. Ранее мы предложили алгоритм для эффективной корректировки данных, содержащих экспериментальное искажение, однако, решение данных уравнений вручную или с использованием электронных таблиц не является оптимальным подходом. В данной работе мы представляем приложения BiasCorrector и MethCorrector, имплементирующие алгоритм в виде R-пакета и программы на языке Ruby, соответственно. Разработанные программы обеспечивают детекцию, анализ и устранение экспериментальных отклонений для каждого CpG-динуклеотида. Функционирование приложений было протестировано с использованием данных метилирования ДНК, полученных с помощью трёх разных технологий анализа: бисульфитного пиросеквенирования, высокопроизводительного бисульфитного секвенирования и гибридизационного анализа на олигонуклеотидных ДНК-чипах. Обе программы способны эффективно устранять экспериментальные отклонения безотносительно к исследуемому региону, числу CpG-динуклеотидов, методу эпигенетического анализа, а также природе искажений.
Accurate quantification of DNA methylation in cancer is a prerequisite for epigenetic-based diagnostics as well as the mechanistic understanding of tumour development. Still, the results of DNA methylation analysis are often prone to experimental biases of different origin. Since that thorough optimisation of the experimental conditions - a possibility to prevent biases - has serious limitations, particularly if many loci are analysed in parallel, we have earlier developed a universal process for correcting biased DNA methylation data irrespective of the loci that are interrogated. Its implementation required multiple manual steps, for example, solving the respective equations by using electronic tables, thereby increasing the risk of introducing errors and necessitating automation. Here, we present web-applications BiasCorrector and MethCorrector that implement our algorithm in the open-source programming languages “R” or Ruby, respectively. The software offers a graphical user interface (GUI) to accommodate also researchers without prior programming skills. Three common technologies - bisulphite pyrosequencing and next generation sequencing as well as oligonucleotide microarrays - were used to comprehensively test the correct operation of the applications. We demonstrate the accuracy of BiasCorrector’s performance and reveal PCR- and post-PCR biases that contribute to the total experimental deviation in a technology-specific manner. Both programmes effectively eliminate biases regardless of their nature, locus, the number of interrogated methylation sites, and the detection method. They are of interest as user friendly tools for epigenetic studies and are freely available https://biascorrector.diz.uk-erlangen.de/ and http://approximation.herokuapp.com/
NGSmethDB: a database for next-generation sequencing single-cytosine-resolution DNA methylation data
