Read · ортогональная проверка

EM-seq на Day 35 — другая химия, тот же донор

Nanopore-данные Day 35 (страница «Day 35») — прямые одномолекульные вызовы метилирования. Эта страница — независимая проверка того же донора и той же временной точки другим методом: EM-seq (ферментативная, не-бисульфитная конвертация + короткое прочтение), без вызова с одной молекулы, зато с очень глубоким покрытием на ампликон.

Тот же донор, тот же день. Оба набора данных — Nanopore на странице «Day 35» и EM-seq здесь — сделаны на одном и том же доноре, 35 дней после электропорации. Разница между ними — это метод измерения, а не биология.

Дизайн эксперимента

Один донор на все 10 образцов. Три условия, у каждого — биологические и технические реплики (расшифровка ниже) — видно на IGV-скриншоте с покрытием по каждому баркоду.

Unedited

NT — нетаргетный контроль

Биологические реплики 1 и 3, тот же донор — по 2 технических EM-seq прогона на каждую.

NT_1B.1 / NT_1B.2 / NT_3B.1 / NT_3B.2
CRISPRoff

CRISPRoff — редактированные

Биологическая реплика 1, тот же донор, что и на странице «Day 35» — 2 технических прогона.

Coff_1.1 / Coff_1.2
ZFPoff

ZFPoff — вторая система редактирования

Биологические реплики 1 и 3, тот же донор — по 2 технических прогона на каждую, независимая проверка вторым молчащим инструментом.

ZFP_1A.1 / ZFP_1A.2 / ZFP_3A.1 / ZFP_3A.2

91 CpG-позиции на ампликоне (33–1450 п.н. внутри прочтения) — подмножество полного окна анализа Nanopore-страниц (137 CpG), не 1:1 совпадающая нумерация. Покрытие на позицию: Coff ≈ 800–840×, ZFPoff ≈ 1800–3300×, NT неравномерно (39–48× у пары 1B против 800–1400× у 3B — см. оговорку ниже).

IGV coverage tracks for all 10 EM-seq barcodes over the 1,341 bp CD55 amplicon
IGV, покрытие по всем 10 баркодам вдоль 1,341 п.н. ампликона CD55. Сверху вниз: Coff_1.1/1.2, NT_1B.1/1B.2, NT_3B.1/3B.2, ZFP_1A.1/1A.2, ZFP_3A.1/3A.2 — те же баркоды и та же группировка, что и в карточках выше. Заметен провал покрытия у пары NT_1B (шкала [0–65] и [0–51] против тысяч у остальных) — это тот же перекос покрытия, что отмечен в оговорке выше.

Что означают цифры и буквы в именах образцов

Все 10 образцов на этой странице — один и тот же донор. Ни цифры, ни буквы в именах образцов ниже не обозначают разных доноров — это исключительно биологические и технические реплики внутри одного и того же донора, Day 35.

Имя образца устроено как ТИП_N[Буква].M — три независимых уровня, каждый со своим смыслом:

Образец Биол. реплика Пробирка Технич. повтор
Coff_1.111
Coff_1.212
NT_1B.11B1
NT_1B.21B2
NT_3B.13B1
NT_3B.23B2
ZFP_1A.11A1
ZFP_1A.21A2
ZFP_3A.13A1
ZFP_3A.23A2

Асимметрия в таблице честная, не ошибка оформления: у CRISPRoff нет буквы пробирки в этом наборе, а биологическая реплика 2 не представлена ни в одном условии — так решили в лаборатории при подготовке именно этого EM-seq-прогона.

Глобальный % метилирования CpG (EM-seq, объединены реплики)

Взвешенное среднее по всем 91 CpG-позициям: сумма метилированных прочтений делённая на сумму метилированных+неметилированных — честная доля, не «наивная» floor-оценка.

Условие % метилирования CpG Покрытие/позицию
NT4.9%39–1400×
CRISPRoff62.7%≈800–840×
ZFPoff66.0%≈1800–3300×

Статистика по каждому CpG (Fisher's exact + BH-коррекция)

СравнениеЗначимо (q<0.05)
CRISPRoff vs NT91 / 91
ZFPoff vs NT90 / 91
CRISPRoff vs ZFPoff79 / 91

CpH-метилирование во всех образцах 0.02–0.22% — конверсия чистая, фонового шума нет.

% метилирования по позиции CpG на ампликоне (EM-seq, п.н.)
CRISPRoff ZFPoff NT
Read — сверка методов

Сходится ли EM-seq с Nanopore на этом же доноре?

Данные Day 35 ONT (Unedited/NT и CRISPRoff, порог вызова 0.7) взяты напрямую из epiCode/epiEditData/T_cells/Day_35 — тот же донор, тот же день, что и EM-seq выше.

Условие EM-seq (честная доля) ONT Day 35 (наивная floor-оценка) N молекул (ONT)
NT / Unedited4.9%19.7%202 (87 FWD + 115 RVS)
CRISPRoff62.7%58.7%326 (104 FWD + 222 RVS)
Δ (CRISPRoff − NT)+57.8 п.п.+39.0 п.п.

Как читать это расхождение

CRISPRoff сходится хорошо: 62.7% (EM-seq, честная доля метилированных среди всех прочтений) против 58.7% (ONT, наивная оценка) — две независимые химии (ферментативная конверсия + короткое прочтение против прямого одномолекульного вызова Nanopore) в пределах ~4 процентных пунктов друг от друга. Это сильная ортогональная проверка того, что CRISPRoff действительно откладывает метилирование на этом окне у этого донора на 35-й день.

NT/Unedited расходится сильно: 4.9% (EM-seq) против 19.7% (ONT) — на первый взгляд похоже на проблему. Но у ONT-массива в имени файла стоит filterMode10_NoFullyUnmeth — из него уже исключены полностью-неметилированные молекулы ещё до подсчёта наивной доли (nansum(a)/a.size). Для NT-условия, где истинное метилирование действительно низкое, этот фильтр выбрасывает подавляющее большинство молекул и оставляет смещённый вверх остаток — именно поэтому и разница CRISPRoff−NT в ONT (+39.0) меньше, чем в EM-seq (+57.8): не потому что эффект CRISPRoff слабее, а потому что база NT в ONT завышена фильтром.

Открытый вопрос: чтобы получить настоящее прямое сравнение, нужен либо ONT-массив без фильтра NoFullyUnmeth для NT, либо явный пересчёт «доли среди вызванных» вместо floor-оценки. Пока это не сделано — сравнивайте CRISPRoff-к-CRISPRoff между методами, а не абсолютные NT-числа.
ONT Day 35, наивная % метилирования по индексу CpG (0.7, с фильтром NoFullyUnmeth)
CRISPRoff NT

Обе кривые растут на первых ~20 и последних ~15 CpG-индексах независимо от условия — похоже на фон вне зоны прямого действия CRISPRoff/ZFPoff, тот же паттерн виден и в EM-seq-профиле (первая позиция ампликона тоже почти всегда метилирована). Индексация CpG в ONT-окне (137, T2T-CHM13v2.0) и локальная нумерация позиций в EM-seq-ампликоне (91) не выровнены геномными координатами напрямую — сопоставление 1:1 не сделано, это качественное наблюдение, а не количественная проверка позиции.

Ещё четыре сравнения EM-seq и ONT

Помимо глобального итога, ниже — то же самое NT/CRISPRoff сравнение под другими углами: своя статистика значимости для ONT, форма распределения эффекта, грубая проверка формы профиля без привязки к координатам, и честный отчёт о попытке выровнять профили по позиции.

1. Своя статистика значимости для ONT (наивная)

Тот же тест — Fisher's exact + BH — применённый к ONT-массивам напрямую: «метилировано» = число 1 в позиции, «не метилировано» = всё остальное (включая NaN — то есть неопределённые и отфильтрованные молекулы, не только честные 0). Это тот же наивный floor-подход, что и в глобальном итоге, только по каждому CpG отдельно.

МетодСравнениеЗначимо (q<0.05)
EM-seqCRISPRoff vs NT91 / 91
ONT (наивно)CRISPRoff vs NT118 / 137

Числа не строго сопоставимы: разное общее число CpG (91 против 137) и разное определение «не метилировано» — у EM-seq это честный явный 0, у ONT это NaN, куда попадают и неопределённые вызовы, и отфильтрованные NoFullyUnmeth-молекулы. Но оба метода сходятся в главном: у подавляющего большинства CpG на этом окне CRISPRoff статистически отличим от NT.

2. Форма распределения эффекта Δ(CRISPRoff − NT)

Не только средний эффект, а его разброс по 91/137 позициям — совпадает ли форма распределения, а не только итоговое число.

МетодСреднееМедианаIQR (25–75%)Мин…Макс
EM-seq+58.3 п.п.+58.5+41.9…+82.8−3.6…+96.6
ONT (наивно)+39.0 п.п.+42.7+18.7…+57.8−9.9…+85.4

Оба распределения сдвинуты далеко вправо от нуля и имеют похожий размах (~90–100 п.п. от минимума до максимума) — качественно одна и та же картина: почти на каждом CpG CRISPRoff поднимает метилирование, с широким разбросом по величине эффекта. Абсолютный сдвиг у ONT ниже во всём распределении — той же самой инфляции NT-базы фильтром NoFullyUnmeth, что и в глобальном итоге.

3. Грубая проверка формы профиля — по третям, без привязки к координатам

Раз точное сопоставление CpG-позиций между методами не сделано, можно сравнить хотя бы форму: разбить каждый профиль на три равные по числу CpG части (первая/средняя/последняя треть по порядку) и посмотреть среднее метилирование в каждой.

Условие1-я третьсредняя треть3-я треть
EM-seq · NT12.9%0.3%0.2%
EM-seq · CRISPRoff61.5%67.3%59.4%
EM-seq · ZFPoff55.0%73.0%72.5%
ONT · NT44.2%2.0%13.4%
ONT · CRISPRoff66.1%61.3%48.9%

Совпадает: у NT в обоих методах середина профиля — почти пустая (0.3% и 2.0%), а первая треть заметно выше (12.9% и 44.2%) — то же качественное «высокий край, пустая середина», что видно и на графиках выше.

Не совпадает: последняя треть NT — у EM-seq почти ноль (0.2%), у ONT заметно выше (13.4%). У CRISPRoff EM-seq держится ровно по всем третям (61–67%), а ONT спадает к концу (66%→49%). Это ожидаемо: без сопоставления координат «первая треть» в 91-позиционном ампликоне EM-seq и «первая треть» в 137-позиционном окне ONT — не обязательно один и тот же участок промотора.

4. Попытка выровнять профили по относительной позиции — и почему она не сработала

Самый прямой способ проверить совпадение формы — интерполировать оба профиля Δ(CRISPRoff−NT) на общую ось «относительная позиция в ампликоне, 0–100%» (позиция EM-seq делённая на длину ампликона, индекс ONT делённый на 137) и посчитать корреляцию.

МетрикаЗначение
Pearson r−0.008 (p = 0.94)
Spearman ρ−0.123 (p = 0.24)
Честный отрицательный результат: корреляция практически нулевая и статистически не значима. Это не значит, что методы не совпадают — это значит, что «относительная позиция в окне» — плохая замена настоящим геномным координатам. EM-seq-ампликон и 137-CpG окно ONT почти наверняка покрывают промотор CD55 неодинаково (разные границы, возможно разная ориентация нумерации), так что деление на длину не выравнивает одни и те же CpG. Вывод: без явного геномного координатного сопоставления (T2T-CHM13v2.0 позиции для обоих наборов) per-CpG корреляцию доверять нельзя — это остаётся открытой задачей, а не выполненной проверкой.
Δ(CRISPRoff−NT) по относительной позиции — EM-seq (интерполировано на позиции ONT) vs ONT наивный
каждая точка — одна CpG-позиция ONT (ось X) против интерполированного EM-seq (ось Y)

Облако точек без выраженного тренда — визуальное подтверждение того же нулевого результата: точки не выстраиваются по диагонали, как было бы при настоящем совпадении позиций.

5. Прямые оверлеи по условиям — EM-seq и ONT на одном графике

То же самое, что графики выше, но раздельно: NT, CRISPRoff и ZFPoff — каждый на своей оси, с обоими методами сразу. Ось X — та же относительная позиция 0–100%, что и в пункте 4 (не геномная координата — см. оговорку выше). Метод отличается стилем линии: EM-seq — сплошная толстая линия, ONT — пунктир с точками-маркерами.

NT / Unedited — EM-seq vs ONT (относительная позиция)
EM-seq · NT ONT · NT
CRISPRoff — EM-seq vs ONT (относительная позиция)
EM-seq · CRISPRoff ONT · CRISPRoff
ZFPoff — только EM-seq (у ONT для Day 35 этого условия пока нет)
EM-seq · ZFPoff

Визуальное сходство формы (высокий край / провал в середине у NT; ровный высокий уровень у CRISPRoff и ZFPoff) — качественное наблюдение, не количественное совпадение позиций: пункт 4 выше уже показал, что корреляция по этой самой оси практически нулевая. ZFPoff показан только по EM-seq, потому что ONT-массив для ZFPoff на Day 35 ещё не загружен на эту страницу.

Что это добавляет к общей картине

Основной результат Day 35 — что CRISPRoff молчит CD55 через метилирование промотора — теперь подтверждён вторым, полностью независимым способом измерения (EM-seq, без Nanopore) на том же самом доноре и дне. Это не просто ещё один прогон того же пайплайна — другая химия конверсии, другая платформа секвенирования, другой вызов метилирования.

Как бонус — тот же эксперимент включает ZFPoff (66.0%), вторую систему молчания без сайт-специфичной sgRNA, которая на этом ампликоне выглядит не слабее CRISPRoff, а местами сильнее.

Честно про статус: per-CpG сопоставление EM-seq и ONT по геномным координатам ещё не сделано — обе позиции пока сравниваются только по глобальному итогу и общей форме профиля, не по конкретной паре координат. Это следующий шаг, если понадобится точная проверка «тот же ли это CpG».