methylCC presentation

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Stephanie Hicks

April 24, 2018
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Transcript

  1. 1.

    Estimating cell type composition in whole blood using differentially methylated

    regions Stephanie Hicks Assistant Professor, Biostatistics Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
  2. 5.

    Data from GSE32148 20 30 40 50 60 70 0.02

    0.06 0.10 Age Methylation DNA methylation in whole blood correlates with age at this one CpG Slide courtesy of A. Jaffe and R. Irizarry
  3. 6.

    Blood is a mixture of many cell types NK NK

    NK NK NK NK CD8T CD8T CD8T CD8T CD8T CD8T CD4T CD4T CD4T CD4T CD4T CD4T Gran Gran Gran Gran Gran Gran Bcell Bcell Bcell Bcell Bcell Bcell Mono Mono Mono Mono Mono Mono CpGs Cell types Whole blood cell types: • Tcells • CD8T • CD4T • Natural Killer • Bcells • Granulocytes • Monocytes Bioconductor data package available: • Data originally from Reinius et al. (2012) > library(FlowSorted.Blood.450k)
  4. 7.

    Jaffe and Irizarry (2014). Genome Biology • Different cell compositions

    in whole blood imply different observed whole blood DNA methylation profiles • Important to estimate differences in cell composition Cell composition changes with age
  5. 8.

    Statistical Model: Houseman et al. (2012) Y ij = πik

    k=1 K ∑ X jk +εij = + Y (Jx1) X (JxK) = E (Jx1) π (Kx1) J CpGs K cell type profiles whole blood sample i = (1,..., N) = whole blood samples j = (1,...., J) = CpGs k = (1,...,K) = cell type profiles Measurement error relative cell type proportions NK NK NK NK NK NK CD8T CD8T CD8T CD8T CD8T CD8T CD4T CD4T CD4T CD4T CD4T CD4T Gran Gran Gran Gran Gran Gran Bcell Bcell Bcell Bcell Bcell Bcell Mono Mono Mono Mono Mono Mono
  6. 10.

    • • • • • • • • • •

    • •• • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Mono Tcell Bcell Gran 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 450K platform RRBS platform Cell composition estimates from whole blood samples measured on two platforms (Houseman method) 450k samples (n = 10): (485,512 CpGs) RRBS samples (n = 10): (6,823,620 CpGs) Total CpG overlaps: (142,002 CpGs) Houseman cell type- specific CpG overlaps: (91/600 CpGs) Consider n = 10 whole blood sample measured on two platforms: • 450k (microarray) • RRBS (sequencing)
  7. 11.

    New platform technologies emerging First approach • Apply Houseman method

    using new platform technology Problems with this approach 1. Not all CpGs are included in new platforms 2. Observed methylation levels depend on platform used
  8. 12.

    Chromosome 14 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • CD8T • CD4T • NK • Bcell • Mono • Gran CpG DMR 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation • • • • •• • • • • •• • • • • • 450k • RRBS 102.6767 mb 102.6768 mb 102.6769 mb 102.677 mb 102.6771 mb 102.6772 mb 102.6773 mb Cell types preserve their methylation state across regions Beta values (Purified cell types on measured on microarray platform) Beta values (One whole blood sample measured on sequencing platform)
  9. 13.

    Cell types preserve their methylation state across regions Cell type-specific

    CpG Cell type-specific region Beta values (Purified cell types on measured on 450k array) • Identify regions using bumphunter BioC pkg Chromosome 14 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • CD8T • CD4T • NK • Bcell • Mono • Gran CpG DMR 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation • • • • •• • • • • •• • • • • • 450k • RRBS 102.6767 mb 102.6768 mb 102.6769 mb 102.677 mb 102.6771 mb 102.6772 mb 102.6773 mb Beta values (One whole blood sample) Microarray platform Sequencing platform Using CpGs 0.45 NA Using Regions 0.55 0.50
  10. 14.

    New platform technologies emerging First approach • Apply Houseman method

    using new platform technology Problems with this approach 1. Not all CpGs are included in new platforms 2. Observed methylation levels depend on platform used
  11. 15.

    Chromosome 6 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • 450k • RRBS 33.257 mb 33.258 mb 33.259 mb 33.26 mb 33.261 mb 33.262 mb 33.263 mb 33.264 mb Platform-dependent differences between microarray (450k) and sequencing (RRBS) platforms
  12. 16.

    0 50 100 density Regions Not methylated Methylated Platform 450k

    Platform-dependent differences between 450k array and RRBS platforms Chromosome 6 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Observed Methylation • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 450k • RRBS 33.284 mb 33.285 mb 33.286 mb 33.287 mb 33.288 mb 33.289 mb
  13. 17.

    Platform-dependent differences between 450k array and RRBS platforms 0 50

    100 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Methylation density Regions Not methylated Methylated Platform 450k
  14. 18.

    Platform-dependent differences between 450k array and RRBS platforms 0 50

    100 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Methylation density Regions Not methylated Methylated Platform 450k RRBS
  15. 19.

    Recall Houseman Model: = + Y (Jx1) X (JxK) =

    E (Jx1) π (Kx1) J CpGs 1 whole blood sample relative cell type proportions Measurement error 0.78 0.77 0.85 0.82 0.05 0.73 0.81 0.77 0.79 0.02 0.73 0.84 0.83 0.80 0.03 0.78 0.87 0.89 0.83 0.07 ! ! ! ! 0.06 0.09 0.81 0.08 0.07 0.06 0.03 0.77 0.02 0.04 0.08 0.03 Platform-dependent methylation profiles Y ij = πik k=1 K ∑ X jk +εij i = (1,..., N) = whole blood samples j = (1,...., J) = CpGs k = (1,...,K) = cell type profiles
  16. 20.

    Our proposed model: = + Y (Rx1) X (RxK) =

    E (Rx1) π (Kx1) R regions 1 whole blood sample relative cell type proportions Measurement error r = (1,...., R) = differentially methylated regions k = (1,...,K) = cell types + 1-Z (RxK) δ0 δ1 Z (RxK) 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 ! ! ! ! 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ! ! ! ! 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 Z rk = 1 if region r and cell type k is methylated 0 otherwise ⎧ ⎨ ⎪ ⎩ ⎪ 0.05 0.08 0.02 0.04 0.05 ! 0.09 0.07 0.06 0.87 0.89 0.75 0.82 0.79 ! 0.81 0.76 0.90 !" ~ $% ~ $& ~
  17. 21.

    Platform-dependent differences between 450k array and RRBS platforms 0 50

    100 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Methylation density Regions Not methylated Methylated Platform 450k RRBS
  18. 22.

    Our proposed model: = + Y (Rx1) X (RxK) =

    E (Rx1) π (Kx1) R regions 1 whole blood sample relative cell type proportions Measurement error r = (1,...., R) = differentially methylated regions k = (1,...,K) = cell types + 1-Z (RxK) δ0 δ1 Z (RxK) 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 ! ! ! ! 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ! ! ! ! 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 Z rk = 1 if region r and cell type k is methylated 0 otherwise ⎧ ⎨ ⎪ ⎩ ⎪ 0.05 0.08 0.02 0.04 0.05 ! 0.09 0.07 0.06 0.87 0.89 0.75 0.82 0.79 ! 0.81 0.76 0.90 !" ~ $% ~ $& ~
  19. 23.

    200 150 100 50 Cell type−specific DNAm profiles Methylated (black),

    Unmethylated (white) Cell types Regions (R=212) Tcell Bcell Mono Gran the “Z” matrix
  20. 24.

    Use informative genomic regions that are clearly methylated or unmethylated

    for each cell type 1. Initialize parameter values 2. Use EM algorithm for estimation Estimation θi (0) = (πi1 (0),πi2 (0),...,πiK (0),α0 (0),α1 (0),(σ0 2 )(0),(σ1 2 )(0),(σ 2 )(0) )
  21. 25.

    Just need the conditional distributions: Constructing the likelihood Complete-data likelihood:

    Complete-data vector: i = (1,..., N) = whole blood samples r = (1,...., R) = differentially methylated regions k = (1,...,K) = cell types
  22. 26.

    Theorem If Conditional distribution X ((r+s)×1) = (X 1 )

    (r×1) (X 2 ) (s×1) ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ~ N r+s (µ,Σ) where µ((r+s)×1) = µ1 µ2 ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ and Σ = Σ11 Σ12 Σ21 Σ22 ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ X 2 | X 1 ~ N s (µ2 + Σ21 Σ11 −1(X 1 − µ1 ), Σ22 − Σ21 Σ11 −1Σ12 ) Then,
  23. 28.

    Maximization Step !" = $ %&" ' (),% !+ =

    $ %&" ' (",% !, = $ %&" ' (),% + !- = $ %&" ' (",% + where
  24. 31.

    • • • • • • • • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 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  25. 32.

    • • • • • • • • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • 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• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Tcell Bcell Mono Gran 0.00 0.25 0.50 0.75 1.000.00 0.25 0.50 0.75 1.000.00 0.25 0.50 0.75 1.000.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Reference−based model (Houseman) Proposed model (Hicks) Model−based cell composition estimates from whole blood samples (n=689, Li et al. 2013) N = 689 whole blood samples run on 450k microarray platform
  26. 33.

    Simulation Study 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 10

    20 30 40 Simulated platform−dependent random effects Methylation density 450k RRBS A • Houseman methylCC 0.03 0.05 0.07 0.09 Simulated data from 450k platform Cell composition estimation method RMSE B • • Houseman methylCC 0.03 0.05 0.07 0.09 Simulated data from RRBS platform Cell composition estimation method RMSE C
  27. 34.

    N = 10 samples measured on two platforms: • 450k

    microarray • RRBS sequencing • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Mono Gran Bcell Tcell 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 450K platform RRBS platform Method • • Our method Houseman Cell composition estimates from whole blood samples measured on two platforms
  28. 35.

    For more information methylCC: https://github.com/stephaniehicks/methylCC Comments/Suggestions: email: shicks19@jhu.edu GitHub &

    Twitter: @stephaniehicks Pre-print on bioRxiv: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/11/03/213769 CCG Me