Метод машинного обучения раскрывает расположение хромосом в ядре отдельной клетки

Исследователи из Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон добились значительного прогресса в понимании того, как организован человеческий геном внутри отдельной клетки. Эти знания важны для анализа того, как структура ДНК влияет на экспрессию генов и патологические процессы.

В статье, опубликованной в журнале Nature Methods, профессор вычислительной биологии Цзянь Ма и бывшие аспиранты Кайл Сюн и Жоучи Чжан представляют метод машинного обучения scGHOST. Он определяет субкомпартменты — особый тип 3D-структуры генома в клеточном ядре — и связывает их с паттернами экспрессии генов.

В человеческих клетках хромосомы расположены не линейно, а сложены в 3D-структуры. Исследователей особенно интересуют 3D-субкомпартменты генома, поскольку они показывают, где именно в ядре пространственно находятся хромосомы.

«Одна из конечных целей биологии единичной клетки — выяснить связи между клеточной структурой и функцией в самых разных биологических контекстах, — сказал Ма. — В данном случае мы исследуем, как организация хромосом внутри ядра коррелирует с экспрессией генов».

Хотя новые технологии позволяют изучать эти структуры на уровне единичной клетки, низкое качество данных может препятствовать точному пониманию. scGHOST решает эту проблему, используя машинное обучение на графах для улучшения данных, что облегчает точное определение и идентификацию пространственной организации хромосом. Метод основан на ранее разработанном группой Ма методе Higashi.

Благодаря способности точно идентифицировать 3D-субкомпартменты генома, scGHOST пополняет растущий арсенал инструментов для анализа единичных клеток, которые учёные используют для описания сложного молекулярного ландшафта таких тканей, как ткань мозга. Ма ожидает, что scGHOST может открыть новые пути для понимания регуляции генов в здоровье и болезни.