UVA terviseteadlased töötavad välja uut vahendit genoomika ja haiguste uurimise edendamiseks

UVA terviseteadlased töötavad välja uut vahendit genoomika ja haiguste uurimise edendamiseks

UVA Healthi teadlased on välja töötanud olulise uue tööriista, mis aitab teadlastel vähi ja muude haiguste geneetilisi põhjuseid uurides eristada signaale mürast. Lisaks teadusuuringute edendamisele ja potentsiaalselt uute ravimeetodite kiirendamisele võib uus tööriist aidata parandada vähi diagnoosimist, muutes arstide jaoks vähirakkude tuvastamise lihtsamaks.

Uus tööriist, mille on välja töötanud PhD, UVA Chongzhi Zang ning tema meeskond ja kaastöötajad, on matemaatiline mudel, mis aitab tagada meie kromosoomide ehitusplokkide, geneetilise materjali, mida nimetatakse kromatiiniks, puudutavate "suurte andmete" terviklikkust. Kromatiin – DNA ja valgu kombinatsioon – mängib olulist rolli meie geenide aktiivsuse kontrollimisel. Kui kromatiin läheb valesti, võib see muuta terve raku vähiks või aidata kaasa muudele haigustele.

Geneetika ja genoomika e-raamat

Eelmise aasta tippintervjuude, artiklite ja uudiste koostamine. Laadige alla tasuta koopia

Teadlased saavad nüüd uurida kromatiini üksikutes rakkudes, kasutades tipptehnoloogiat, mida nimetatakse ühe rakuga ATAC-seq, kuid see tekitab tohutul hulgal andmeid, sealhulgas palju müra ja moonutusi. Zangi uus tööriist aitab sellest läbi, säästes teadlasi valevihjete ja raisatud jõupingutuste eest.

Parimal ajal on üksikute rakkude ulatuslikud genoomiuuringud nagu "nõela jahtimine heinakuhjas", ütleb Zang. Kuid tema uus tööriist muudab selle palju lihtsamaks, eemaldades palju halba heina.

Traditsioonilise andmeanalüüsi korral võite näha mõningaid mustreid, mis näevad välja nagu konkreetse kromatiini oleku tõelised signaalid, kuid on eksperimenditehnoloogia enda kallutatuse tõttu valed. Sellised võltssignaalid võivad teadlasi segadusse ajada. Oleme välja töötanud mudeli selliste valesignaalide paremaks tabamiseks ja välja filtreerimiseks, et otsitav tõeline nõel saaks kergemini heina seest välja paista.

Chongzhi Zang, PhD, UVA rahvatervise genoomika keskuse ja UVA tervisevähikeskuse arvutusbioloog

Genoomika tööriista kohta

Zangi uus tööriist kohandab numbriteooriast ja krüptoloogiast pärit mudelit, mida nimetatakse "simplekskodeerimiseks". Ta ja ta kolleegid kasutasid seda DNA järjestuste kodeerimiseks matemaatilisteks vormideks ja lõpuks muutsid keerulise genoomi järjestuse palju lihtsamaks matemaatiliseks vormiks. Seejärel saate võrrelda erinevaid kujundeid, et tuvastada jadaandmetes moonutusi ja müra, mida traditsiooniliste lähenemisviiside abil pole lihtne leida.

"DNA järjestuste keerukus suureneb eksponentsiaalselt, kui need muutuvad pikemaks. Neid on raske modelleerida, kuna tüüpiline andmekogum sisaldab miljoneid järjestusi tuhandetest rakkudest," ütles Shengen Shawn Hu, PhD, Zangi labori teadur ja selle töö juhtiv autor. "Kuid simplekskodeerimismudel võib selle kauni matemaatilise omaduse tõttu anda täpse hinnangu järjestuse moonutuste kohta."

Tööriista testid näitasid, et see oli oluliselt parem keerukate üherakuliste andmete analüüsimisel, et iseloomustada erinevaid rakutüüpe. See on oluline nii bioloogiliste alusuuringute kui ka haiguste diagnoosimise jaoks, kus arstid peavad tuvastama väikese arvu haigusrakke palju suuremates proovides, mis ulatuvad kümnetest tuhandetest kuni miljonite rakkudeni.

"Moonutusi ei olnud lihtne leida, kuna need olid läbi põimunud tõeliste signaalidega ja peidetud suurte andmehulkade sisse. See ei pruugi olla suur probleem, kui inimesed valisid suurest hulgast rakkudest lihtsalt tugevaimad signaalid," ütles Zang. kes hiljuti juhtis mitmeid teisi üherakulisi genoomikauuringuid, mis uurisid koronaararterite haigust ja soolestiku arengut. "Aga kui vaadata üherakulisi andmeid, siis pole enam madalal rippuvat vilja. Üksiku raku tasemel on signaalid alati nõrgad ning müra ja moonutuste tagajärjed võivad olla katastroofilised. Kallutatuse korrigeerimist sageli eiratakse, kuid see võib ühe raku andmete analüüsimisel olla ülioluline."

Uue tööriista laialdaseks kättesaadavaks tegemiseks töötasid teadlased välja tasuta avatud lähtekoodiga tarkvara ja panid selle võrku. Tarkvara leiate aadressilt https://github.com/zang-lab/SELMA ja kell https://doi.org/10.5281/zenodo.7048767.

"Loodame, et see tööriist on kasulik biomeditsiini teadlaskonnale kromatiini bioloogia ja genoomika uurimisel ning lõpuks toetab haigusuuringuid," ütles Zang. "Alati on põnev näha, kuidas meie kolleegid kasutavad meie väljatöötatud tööriistu, et teha oma uurimistöös olulisi teaduslikke avastusi."

Tulemused avaldatud

Teadlased avaldasid oma tulemused ajakirjas Nature Communications. (Artikkel on avatud juurdepääsuga, mis tähendab tasuta lugemist.) Meeskonda kuulusid Shengen Shawn Hu, Lin Liu, Qi Li, Wenjing Ma, Michael J. Guertin, Clifford A. Meyer, Ke Deng, Tingting Zhang ja Chongzhi Zang.

Zang on osa UVA rahvatervise, biokeemia ja molekulaargeneetika ning biomeditsiinitehnika osakondadest. Biomeditsiinitehnika osakond on UVA meditsiinikooli ja tehnikakõrgkooli koostöö.

Tööd toetasid riiklike tervishoiuinstituutide stipendiumid R35GM133712, K22CA204439 ja R35GM128635; National Science Foundation, Grant NSF-796 2048991; Pittsburghi ülikooli teadusuuringute andmetöötluskeskus; UVA vähikeskus; ja NIH riikliku vähiinstituudi vähikeskuse toetustoetus P30 CA44579.

Allikas:

Virginia ülikooli tervisesüsteem

Viide:

Hu, SS jt. (2022) Sisemise eelarvamuse hinnang hulgi- ja üherakuliste kromatiini juurdepääsetavuse profiilide paremaks analüüsimiseks SELMA abil. Loodussuhtlus. doi.org/10.1038/s41467-022-33194-z.

.