Новое ПО помогает анализировать большие данные геномного секвенирования

Объем информации, создаваемой исследователем генома и составляющей основу его научной работы, вырос в миллион раз за последние два десятилетия. Сегодня задача состоит не в создании данных, а в их изучении и получении значимых выводов. Новый аналитический инструмент «EaSeq» может помочь в этом.

ChIP-секвенирование — взгляд на работу клеток человека

Программное обеспечение EaSeq разработано для анализа так называемого ChIP-секвенирования. Этот метод позволяет определять присутствие различных клеточных компонентов в геноме в определенный момент времени.

«Грубо говоря, ChIP-секвенирование можно сравнить с микроскопом, который позволяет наблюдать присутствие различных клеточных компонентов во всем геноме в данный момент времени. Метод еще довольно молод и имеет потенциал для применения во многих научных областях, которые могут извлечь выгоду из понимания того, как здоровые и патологические клетки контролируют и используют гены», — говорит доцент Мадс Лердруп.

Лучшие аналитические инструменты — шире возможности применения

Хотя ChIP-секвенирование позволяет очень быстро получать огромные объемы данных, их анализ до сих пор был трудоемким процессом. Большинство используемого ПО требует знаний в области программирования, и исследователи зависели от специалистов для расшифровки данных. EaSeq предлагает гораздо более визуальную и интуитивную альтернативу, позволяя биомедицинским исследователям самостоятельно изучать и проверять гипотезы на основе собственных данных. Это означает, что вместо ожидания анализа в течение недель, исследователи смогут выполнять его сами за несколько часов.

Сегодня ДНК-секвенирование набирает обороты в клинической области, например, для диагностики и таргетной терапии в онкологии. Разработчики EaSeq видят аналогичные перспективы для ChIP-секвенирования в клинической работе, где мощные аналитические инструменты будут иметь решающее значение.

«Сама последовательность ДНК говорит нам очень мало о том, как клетки фактически расшифровывают ДНК. Чтобы понять это, нам необходимо картировать, какие клеточные компоненты присутствуют в разных частях генома в определенное время. Мы надеемся, что, повысив удобство использования, сможем позволить исследователям быстрее раскрывать такие знания и применять их в клинике», — говорит доцент Мадс Лердруп.