Persönliche Gesundheit

Biologen Pionier der ersten Methode zu entschlüsseln gen-expression

Angesichts der jüngsten bemerkenswerten Fortschritte in der Genetik, ist es leicht anzunehmen, dass 21st century Wissenschaftler haben an Ihrer Beseitigung eine klare, schnelle Weg zur Ausführung einer genomischen Sequenz-scan und finden Sie heraus, welche Gene unter tausenden ausgedrückt werden können und welche nicht. Genexpression ist der Prozess, durch den die kodierten Informationen innerhalb von Genen führt zu den wichtigsten Produkten, wie zum Beispiel Proteine.

Überraschend ist, dass die bisher nicht möglich-bis jetzt. Biologen der Universität von Kalifornien in San Diego entwickelt haben, die das erste system zur Bestimmung der gen-expression, basierend auf machine learning. Angesichts des Fehlens einer solchen Methode, wird der neue Prozess ist als eine Art genetische Rosetta Stone für Biologen.

„Dieses Papier stellt die erste Methode zu unterscheiden, Gene, die ausgedrückt werden kann von denen, die dazu nicht“, sagte Steve Briggs, einer Abteilung der Biologischen Wissenschaften, professor und senior-Autor des Papiers. „Dies ist die Grundlage für die gesamte Biologie. Ob es in der Medikamentenentwicklung oder der Pflanzenzüchtung oder die evolution, dieser berührt das grundlegende Studium der Biologie.“

Die Methode, entwickelt von Diplom-student Ryan Sartor, Briggs und Ihre Kollegen beschrieben werden, die 12 August 2019 in den Proceedings of the National Academy of Sciences.

Biologen haben bisher eingestuft Genexpression durch experimentelle Beobachtungen und wissenschaftliche Literatur. Aber die genomics-Bereich fehlte es bisher an einem formalisierten Prozess für die Entdeckung dieser Informationen, genannt die „ausdrückbar gen-set,“ oder EGS, die aus aller protein-kodierenden Gene, die das Potenzial ausgedrückt werden.

„In der Biologie, gibt es keine Methode, dies zu tun“, sagte Briggs. „In der Vergangenheit hatten wir empirische Ansätze zur Kataloge—hatten wir noch nicht wissenschaftliche Kriterien klassifiziert die Gene auf der Basis Ihrer molekularen Funktionen.“

Die neue Methode nutzt machine learning, der Einsatz von algorithmen und anderen Prozessen, um Daten zu analysieren, und basiert auf einem set von fast 30.000 maispflanze Gene mit spezifischen, detaillierten molekularen Funktionen. Ein erweiterter Algorithmus trainiert wurde, auf die Daten und „gelernt“ zu klassifizieren, die Genexpression zu 99.4 Prozent Genauigkeit.

Der Schlüssel zur Weiterentwicklung ist die Zusammenführung chromatin-Biologie, die einen Beitrag zur Regulierung der DNA-Verpackung innerhalb von Zellen, molekularen Funktionen, die bekannt sind, um zu bestimmen gen-expression. Kombiniert man diese mit mathematischen Maschine lernen, die neue Methode der Bestimmung der Arten-Vielfalt von transkribierten Gene, oder „expressome,“ dann erstellt einen atlas der ausdrückbar Gene. Die Methode kann auch nützlich für das Verständnis der evolutionären Mechanismen, die Stille bestimmter Gene.

Briggs ist nun die Anwendung der Methode sorghum, ein wichtiges Getreide für Nahrung und Futter, aber sagt, es kann nützlich sein, jenseits Pflanzenarten. Letztlich, sagt er, die neue Methode ist wie ein word-decoder.