Учёный применил компьютерные науки для решения генетической головоломки

Молекулярный биолог Хайронг Вэй использовал свои знания в компьютерных науках, чтобы преодолеть серьёзное препятствие в исследованиях. В результате междисциплинарной работы был создан новый компьютерный инструмент для быстрой и точной идентификации транскрипционных факторов (регуляторных генов), которые совместно контролируют биологический процесс или признак.

В журнале BMC Systems Biology Вэй — доцент Школы лесных ресурсов и экологических наук Мичиганского технологического университета — описывает, как он построил концептуально новую сеть ко-экспрессии (виртуальную карту генов с наибольшей синхронностью и влиянием на заданный процесс) и использовал разработанный им новый алгоритм, чтобы разбить эту сеть на отдельные компоненты. Это позволило эффективно идентифицировать кластер транскрипционных факторов, коллективно контролирующих биологический процесс или интересующий признак.

Рецензенты называют эту работу «важной статьёй в своей области» и «исследованием, которое окажет значительное влияние».

Новый инструмент экономит время и деньги, ускоряя идентификацию ключевых регуляторных генов из данных экспрессии генов. «Как только эти транскрипционные факторы идентифицированы, — объясняет Вэй, — учёные будут знать, какие гены нужно модифицировать для получения нужного результата».

Почему это важно? Примеры биологических процессов, управляемых транскрипционными факторами:

• Развитие рака. Нарушение работы ключевых факторов, управляющих ростом опухоли, может привести к лечению.
• Устойчивость растений к засолению или засухе. Выживание в агрессивной среде — это биологический процесс, контролируемый транскрипционными факторами.
• Дифференцировка эмбриональных стволовых клеток в специализированные клетки (кожи, крови, костей). Манипуляция ключевыми факторами позволяет перепрограммировать стволовые клетки, что открывает новые возможности для трансплантологии.

Результаты: На идентификацию 22 транскрипционных факторов, необходимых для поддержания состояния стволовой клетки, у биологов ушло десятилетие и несколько миллионов долларов. Используя свой алгоритм и набор микроматричных данных, Вэй идентифицировал 24 транскрипционных фактора менее чем за один день. Из них 17 совпали с ранее известными 22.

Метод был протестирован на данных растений Arabidopsis, тополей и аксолотля. Многие полученные кластеры факторов точно соответствовали известным биологическим процессам. Точность предсказания варьировалась от 50 до 95%.

TF-Cluster — это высокоэффективный инструмент для быстрой и точной идентификации функционально скоординированных ключевых транскрипционных факторов. Их можно напрямую использовать для генной инженерии или построения генной сети, чтобы лучше понять регуляцию признаков.