A Cornellnél kifejlesztett számítógép által generált összehasonlító térképek azt ígérik, hogy felgyorsítják a genomok összehasonlításának lassú folyamatát

A Cornellnél kifejlesztett számítógép által generált összehasonlító térképek azt ígérik, hogy felgyorsítják a genomok összehasonlításának lassú folyamatát
A Cornellnél kifejlesztett számítógép által generált összehasonlító térképek azt ígérik, hogy felgyorsítják a genomok összehasonlításának lassú folyamatát
Anonim

ITHACA, N.Y. – Egy növény vagy állat két rokon faja genomjának összehasonlítása gyakran segít megtalálni azokat a fontos géneket, amelyeket az egyik fajban azonosítottak, de a másikban nem, és támpontokat adhat arra vonatkozóan, hogy mindkét faj hogyan fejlődött ki egy fajból. közös ős. De ezeknek az "összehasonlító géntérképeknek" az elkészítése lassú, fáradságos folyamat volt, amit a biológusok hetek, hónapok vagy évek alatt saját kezűleg csinálnak, a "nedves laborokban" gondosan összegyűjtött adatok felhasználásával, amelyeket olyan szoftverrel elemeztek, amely egyszerre csak egy térképet értelmez..

A Cornell Egyetem kutatói most olyan módszert találtak ki, amellyel számítógépen néhány óra alatt elvégezhető az összehasonlítás. A korai tesztek során a rizs és a kukorica (kukorica) genomjának számítógéppel generált összehasonlítása szorosan megegyezett egy hasonló, kézzel készített térképpel, és még olyan összefüggésekre is ut alt, amelyek nem szerepeltek a kézzel készített térképen.

Debra Goldberg, a Cornell alkalmazott matematikából végzett végzős hallgatója Susan McCouch-al, a Cornell növénynemesítési professzorával és Jon Kleinberggel, a Cornell számítástechnikai adjunktusával együttműködve fejlesztette ki az új módszert. Goldberg ismertette munkájukat a Gene Order Dynamics, Comparative Maps and Multigene Families (DCAF) workshopon, amelyet szeptemberben tartottak Sainte-Adèle-ben (Québec), és egy későbbi verziót mutat be a Plant and Animal Genome IX konferencián, januárban San Diegóban. Dolgozatuk, "Algoritms for Constructing Comparative Maps", megjelenik a Comparative Genomics-ban (David Sankoff és Joseph H. Nadeau, szerk., Kluwer Academic Publishers, 2000). Az új módszer szoftveres megvalósítása hamarosan elérhető lesz a genetikusok számára.

"Ennek nem csak az a lényege, hogy összehasonlítsuk a rizst és a kukoricát, hanem az is, hogy ezt bármelyik két fajjal meg lehessen tenni" - mondja Goldberg. "Ideális esetben szeretnénk új evolúciós utakat találni."

A reproduktív sejtek osztódása során a gének és a kromoszómák szegmensei gyakran összekeverednek. Az egyik kromoszóma találkozik a másikkal, és a DNS-darabok elmozdulnak vagy felcserélődnek. Ha ezek a bizonyos sejtek részt vesznek a szaporodásban, az új elrendezés átkerül a következő generációra, és átterjedhet a populáción keresztül. Nem túl gyakran fordul elő, de az evolúciós időskálák során sok ilyen esemény megjelenik. A közös őstől származó rokon fajoknak sok közös génje van, de ezek eltérő elrendezésben fordulnak elő. Egy DNS-szál, amely korábban a 2. kromoszómán volt valamelyik közös ősnél, a 10. kromoszómára köt ki, két darab között, amelyek korábban a 3. és 5. ősi kromoszómához tartoztak.Az áthelyezett gének gyakran továbbra is ugyanazt a munkát végzik, és gyakran több gén együtt mozog, megtartva ősi rendjüket a DNS egy szegmensében.

A genomok összehasonlításával a tudósok nyomon követhetik az evolúciós utakat, és azonnali gyakorlati alkalmazások is léteznek. Ha ismert, hogy az A és B gének közel vannak egymáshoz a rizs genomjában, és az A gén helye a kukoricában is ismert, akkor egy összehasonlító térkép segíthet a B gén megtalálásában a kukoricában. A növénynemesítésben egy ilyen felfedezés segítheti a betegségekkel szembeni ellenállóbb vagy jobb tápértékkel rendelkező kukorica nemesítését. Az orvostudományban az egér genomjából származó nyomokat arra használják, hogy segítsenek megtalálni az emberi betegségekkel kapcsolatos géneket.

Az összehasonlító leképezés lényege, hogy a géneket abban a sorrendben állítsa össze, ahogyan az első vagy "alap" faj kromoszómái mentén megtalálhatók a második vagy "cél" faj egyetlen kromoszómáján azonos sorrendben található génekkel.. A nyers adatok mindkét faj génjeinek és génmarkereinek rendezett listáiból állnak, amelyeket „nedves labor” kísérletekben azonosítottak.

A legegyszerűbb szinten a számítógép megnézheti az alapfaj minden egyes génjét vagy markerét, megtalálhatja, hol található (melyik kromoszóma melyik karján) a célgenomban, és ennek megfelelően címkézheti. A genetikusok azonban vissza akarnak lépni, hogy nagyobb képet kapjanak, és azonosítsák az alapgenom azon szegmenseit, amelyek a célgenomban is együtt található gének tömbjeit tartalmazzák. A csapás az, amit McCouch "zajnak" nevez az adatokban: a célgenom hosszú génsorokat tartalmazhat, amelyek úgy néznek ki, mint az alapgenomban, kivéve, hogy itt-ott van néhány extra gén, amelyek a genomban máshonnan származnak. Hogyan dönti el a számítógép, hogy figyelmen kívül hagyja-e az oda nem illő géneket? Mikor van két hasonló lineáris géntömb elég közel ahhoz, hogy egyezésnek lehessen nevezni?

A munka korai szakaszában Goldberg megszorításokat, úgynevezett "büntetéseket" alkalmazott mind a nem helyén lévő génekre, mind a szegmensek közötti szünetekre. A számítógépet úgy irányították, hogy minimalizálja az általa létrehozott szegmensek számát és a nem helyén lévő gének számát az egyes szegmensekben.Bár ígéretes, a rizs és a kukorica összehasonlítására alkalmazva ez a megközelítés mégsem hozott létre eléggé közeli térképet a kézzel készített térképhez, mondja Goldberg. Többek között a számítógép gyakran túl kevés szünetet vezetett be, amikor az egyik sorozat egy kis része a másik közepén jelent meg.

Tehát Goldberg hozzáadott egy eljárást, amely megjegyzi a gének címkéit a folyamat során, és döntéseket hoz arról, hogy milyen szekvenciák kapcsolódnak egymáshoz, egy általános tendencia alapján, ahelyett, hogy egyszerre csak egy gént vesz figyelembe. Az emlékezett sorrend alapján a számítógép csökkenthette a szegmensek közötti szünetek büntetését. Más szóval, ha egy kicsi, de értelmes szekvencia a helyén kívüli génekből jelenne meg egy másik illeszkedő szekvencia közepén, akkor azt külön szegmensként jelöljük meg. De ha csak néhány nem a helyén lévő gén jelenik meg, és nincs értelmes kapcsolatuk, a teljes szekvencia továbbra is egyetlen szegmensként jelenik meg.

Számítástudományi szempontból az egyes génekhez tartozó címkéket egy verembe helyezik a memóriában, és visszahúzzák, ha már túl valószínűtlenné válik.Ez az eljárás – állítják a kutatók közleményükben – a természetes nyelvi feldolgozás során a mondatok értelmezésének számítógépes módszereit használja, amelyek során egy program a mondat végéig megjegyzi a szavakat, és csak ezután dönti el, hogy mit jelent a mondat.

Egy élő szervezet minden kromoszómája két szomszédos karból áll, és az algoritmust is úgy módosították, hogy különös figyelmet szenteljenek a kapcsolódó génsoroknak, amelyek ugyanazon kromoszóma különböző karjain jelennek meg. Egyes esetekben a biológusok tudják, hogy egy gén melyik kromoszómán található, de azt nem, hogy melyik karon, ezért különös figyelmet fordítottak ezekre a „kétértelmű” génekre is.

A kutatók számítógépes módszerüket úgy tesztelték, hogy összehasonlították a rizs és a kukorica számítógéppel generált összehasonlító térképét egy William A. Wilson (a cornell-i Növénynemesítési Tanszék posztdoktori ösztöndíjasa) 1999-ben készített, kézzel készített térképével. magánipar), valamint több kollégája a Cornell és az Iowa Állami Egyetemen. A Goldberg által végzett számítógépes térképezés Wilson eredeti adatain alapult.A kutatók szerint az eredmények feltűnően hasonlóak voltak, bár tanulmányukban megjegyeznek néhány kisebb eltérést. Arra is felhívják a figyelmet, hogy a kézzel készített térképek általában a biológusok emlékezetében őrzött további információk alapján készülnek, mint például a gének sorrendje más rokon fajok kromoszómái mentén.

A számítógép egy ősi kromoszóma kis "lábnyomát" is találta a kukoricában, amely nem tűnt fel a kézzel készített térképen, mondja McCouch. Ezt a laborban tovább fogják vizsgálni, mondja.

A rizs és a kukorica mellett az algoritmust az egér és az emberi genom összehasonlításával tesztelték. „Úgy tűnik, hogy mindkét esetben jól működik” – mondja McCouch: „Bizonyára az a szándékunk, hogy ezt az algoritmust a kézzel készített összehasonlító térképek felépítésének helyettesítőjeként mutassuk be.”

Kapcsolódó világméretű webhelyek:

o Debra Goldberg honlapja, a lapra mutató hivatkozással:

o Cornell Alkalmazott Matematikai Központ:

o Susan McCouch honlapja:

o Jon Kleinberg honlapja:

Népszerű téma

Érdekes cikkek
Rólunk
Olvass tovább

Rólunk

A fishcustomaquariums.com webhelyről

Kapcsolatok
Olvass tovább

Kapcsolatok

A fishcustomaquariums.com oldal elérhetőségei

A fishcustomaquariums.com adatvédelmi irányelvei
Olvass tovább

A fishcustomaquariums.com adatvédelmi irányelvei

A fishcustomaquariums.com adatvédelmi irányelvei