Алгоритм Higashi: машинное обучение показывает организацию генома в отдельных клетках

Способ укладки хроматина (комплекса ДНК, РНК и белков) в ядре клетки напрямую влияет на экспрессию генов и состояние здоровья. Однако детали этого процесса в отдельных клетках изучены плохо.

Новый алгоритм Higashi, разработанный в Университете Карнеги — Меллон, использует машинное обучение на основе гиперграфов для анализа организации генома в отдельных клетках с беспрецедентным разрешением.

Как работает Higashi:

• Анализирует данные технологии single-cell Hi-C, которая фиксирует взаимодействия хроматина в одной клетке.
• Использует гиперграфы (где одно ребро соединяет множество вершин), что позволяет уловить сложные взаимосвязи.
• Показывает вариации в укладке хроматина от клетки к клетке, включая тонкие, но важные для здоровья изменения.
• Может одновременно анализировать другие геномные сигналы.

Значение:

• «Изменчивость организации генома сильно влияет на экспрессию генов и состояние клетки», — отмечает профессор Цзянь Ма.
• Алгоритм открывает возможности для изучения сложных тканей и биологических процессов на уровне единичных клеток.
• Разработка своевременна в свете ожидаемого роста объёмов данных, например, от программы NIH 4D Nucleome.

Исследование опубликовано в журнале Nature Biotechnology и поддержано центром, финансируемым NIH на $10 млн.