Istraživači UVA Healtha razvijaju novi alat za unapređenje istraživanja genomike i bolesti

Istraživači UVA Healtha razvijaju novi alat za unapređenje istraživanja genomike i bolesti

Istraživači UVA Healtha razvili su važan novi alat koji pomaže znanstvenicima da razlikuju signale od buke dok proučavaju genetske uzroke raka i drugih bolesti. Osim unaprjeđenja istraživanja i potencijalnog ubrzanja novih tretmana, novi bi alat mogao pomoći u poboljšanju dijagnoze raka olakšavajući liječnicima otkrivanje stanica raka.

Novi alat, koji su razvili PhD Chongzhi Zang, UVA, i njegov tim i suradnici, matematički je model koji će pomoći u osiguravanju integriteta "velikih podataka" o sastavnim dijelovima naših kromosoma, genetskom materijalu koji se naziva kromatin. Kromatin – kombinacija DNK i proteina – igra važnu ulogu u kontroli aktivnosti naših gena. Kada kromatin pođe po zlu, može zdravu stanicu pretvoriti u rak ili doprinijeti drugim bolestima.

E-knjiga o genetici i genomici

Kompilacija najboljih intervjua, članaka i vijesti iz prošle godine. Preuzmite besplatnu kopiju

Znanstvenici sada mogu proučavati kromatin u pojedinačnim stanicama koristeći vrhunsku tehnologiju nazvanu single-cell ATAC-seq, ali to proizvodi ogromnu količinu podataka, uključujući puno šuma i izobličenja. Zangov novi alat to rješava, spašavajući znanstvenike od lažnih tragova i uzaludnog truda.

U najboljim vremenima, veliko genomsko istraživanje na pojedinačnim stanicama je kao "lov na iglu u plastu sijena", kaže Zang. Ali njegov će novi alat to učiniti puno lakšim tako što će očistiti mnogo lošeg sijena.

U tradicionalnom načinu analize podataka možete vidjeti neke obrasce koji izgledaju kao stvarni signali određenog stanja kromatina, ali su lažni zbog pristranosti same eksperimentalne tehnologije. Takvi lažni signali mogu zbuniti znanstvenike. Razvili smo model za bolje hvatanje i filtriranje takvih lažnih signala tako da se prava igla koju tražimo može lakše izdvojiti iz sijena.”

Chongzhi Zang, dr. sc., računalni biolog u UVA Centru za genomiku javnog zdravlja i UVA Health Cancer Center

O alatu za genomiku

Zangov novi alat prilagođava model iz teorije brojeva i kriptologije nazvan "simpleksno kodiranje". On i njegovi kolege upotrijebili su ovo za kodiranje sekvenci DNK u matematičke oblike i naposljetku pretvorbu složene sekvence genoma u mnogo jednostavniji matematički oblik. Zatim možete usporediti različite oblike kako biste otkrili izobličenja i šum u podacima slijeda koje nije lako pronaći tradicionalnim pristupima.

"Složenost sekvenci DNK raste eksponencijalno kako postaju dulje. Teško ih je modelirati jer tipični skup podataka sadrži milijune sekvenci iz tisuća stanica", rekao je dr. Shengen Shawn Hu, istraživač u Zangovom laboratoriju i glavni autor ovog rada. "Ali model simpleksnog kodiranja može pružiti točnu procjenu iskrivljenja sekvence zbog svog prekrasnog matematičkog svojstva."

Testovi alata pokazali su da je znatno bolji u analizi složenih podataka o jednoj ćeliji za karakterizaciju različitih tipova stanica. Ovo je važno i za temeljna biološka istraživanja i za dijagnozu bolesti, gdje liječnici moraju otkriti malene brojeve bolesnih stanica u mnogo većim uzorcima, u rasponu od desetaka tisuća do milijuna stanica.

"Iskrivljenja nije bilo lako pronaći jer su bila isprepletena sa stvarnim signalima i skrivena u velikim količinama podataka. Možda ne bi bila velika stvar kada bi ljudi samo odabrali najjače signale iz velikog broja stanica", rekao je Zang. koji je nedavno bio suvoditelj nekoliko drugih istraživanja jednostanične genomike proučavajući bolest koronarne arterije i razvoj crijeva. "Ali kada pogledate podatke u jednoj ćeliji, više nema nisko visi ploda. Signali su uvijek slabi na razini pojedinačne ćelije, a učinci šuma i izobličenja mogu biti katastrofalni. Ispravljanje pristranosti često se zanemaruje, ali može biti ključno u analizi podataka u jednoj ćeliji."

Kako bi svoj novi alat učinili široko dostupnim, istraživači su razvili besplatni softver otvorenog koda i stavili ga na internet. Softver se može pronaći na https://github.com/zang-lab/SELMA i kod https://doi.org/10.5281/zenodo.7048767.

"Nadamo se da ovaj alat može koristiti biomedicinskoj istraživačkoj zajednici u proučavanju biologije i genomike kromatina i u konačnici podržati istraživanje bolesti", rekao je Zang. "Uvijek je uzbudljivo vidjeti kako naši kolege koriste alate koje razvijamo kako bi došli do važnih znanstvenih otkrića u svojim istraživanjima."

Rezultati objavljeni

Istraživači su svoje rezultate objavili u časopisu Nature Communications. (Članak je otvorenog pristupa, što znači slobodan za čitanje.) Tim su činili Shengen Shawn Hu, Lin Liu, Qi Li, Wenjing Ma, Michael J. Guertin, Clifford A. Meyer, Ke Deng, Tingting Zhang i Chongzhi Zang.

Zang je dio UVA-inih odjela za javnozdravstvene znanosti, biokemiju i molekularnu genetiku te biomedicinsko inženjerstvo. Odjel za biomedicinsko inženjerstvo je suradnja Medicinskog i Strojarskog fakulteta UVA.

Rad je podržan potporama Nacionalnog instituta za zdravlje R35GM133712, K22CA204439 i R35GM128635; Nacionalna zaklada za znanost, potpora NSF-796 2048991; Centar za istraživačko računalstvo Sveučilišta u Pittsburghu; UVA Cancer Center; i National Cancer Institute of the NIH, Cancer Center Support Grant P30 CA44579.

Izvor:

Zdravstveni sustav Sveučilišta u Virginiji

Referenca:

Hu, SS i sur. (2022) Procjena intrinzične pristranosti za poboljšanu analizu profila dostupnosti skupnog i jednostaničnog kromatina pomoću SELMA-e. Komunikacija s prirodom. doi.org/10.1038/s41467-022-33194-z.

.