Новый генетический анализ раскрывает принципы фенотипической экспрессии

Исследователи разрабатывают методы для анализа сложной генетической информации и её влияния на физические признаки (фенотипы) организмов, включая роль генов в человеческих болезнях.

Учёные из Университета Алабамы в Бирмингеме представили в журнале Chaos новые мощные методики для изучения фенотипов, связанных с генетическими различиями, на примере пекарских дрожжей Saccharomyces cerevisiae.

Ход исследования:

• Исследователи взяли культуры дрожжей из обширной библиотеки, содержащей примерно 5000 мутировавших штаммов.
• Культуры обработали гидроксимочевиной — противораковым препаратом с известным действием на клеточный цикл.
• С помощью метода количественного высокопроизводительного клеточного фенотипирования (Q-HTCP) были проанализированы кривые роста десятков тысяч индивидуальных культур. Целью было найти все гены, модулирующие клеточные эффекты препарата.
• Были отобраны 300 наиболее "интерактивных с гидроксимочевиной" генов.
• Влияние этих генов на рост клеток было дополнительно классифицировано путём тестирования после обработки препаратами с разными механизмами действия.

Новый метод анализа:

Для интеграции результатов экспериментов исследователи разработали новый подход к интеллектуальному анализу данных — Recursive Expectation-Maximization Clustering (REMc). Этот метод имеет преимущества перед предыдущими в определении числа кластеров и количественной оценке их качества, что способствует биологическим открытиям.

Значение работы:

Методика предлагает новый способ понять, как генетическая вариация (например, связанная с болезнями человека) может быть либо буферизована, либо выражена. Понимание фенотипической экспрессии на системном уровне поможет создать новую область медицины — "феномомику".