Разработаны более совершенные инструменты для изучения микромира

Микроскопические организмы, населяющие наши тела, почвы, океаны и атмосферу, играют ключевую роль в здоровье человека и экосистемах планеты. Однако даже с помощью современных методов секвенирования ДНК определение видовой принадлежности этих микробов и их эволюционных связей остаётся крайне сложной задачей.

В двух новых исследованиях учёные из Университета штата Аризона представили мощные инструменты, которые делают эту работу проще, точнее и значительно более масштабируемой. Один инструмент улучшает построение микробных эволюционных деревьев. Другой представляет собой программную библиотеку, используемую во всём мире для анализа биологических данных.

Вместе эти достижения укрепляют научную основу исследований микробиома, отслеживания заболеваний, экологического мониторинга и новых областей, таких как прецизионная медицина.

Семейное древо

Построение детальных и точных эволюционных деревьев необходимо для понимания того, как микробы эволюционируют и влияют на мир. Лучшие деревья улучшают отслеживание болезней и помогают учёным следить за изменениями вредоносных микробов. Они также повышают точность экологических исследований, показывая, как микробные сообщества реагируют на загрязнение или изменения климата.

Выяснение родства микробов начинается с выбора правильных маркерных генов — участков ДНК, которые прослеживают их эволюционную историю.

В течение многих лет учёные полагались на один и тот же небольшой набор традиционных маркерных генов. Но в растущей области метагеномики исследователи теперь работают с миллионами геномов, часто полученных непосредственно из образцов окружающей среды. Метагеномика позволяет «вычерпнуть» всю ДНК из среды и секвенировать её сразу, раскрывая целые скрытые сообщества микробов.

Эти геномы чрезвычайно ценны, но часто они неполны или различаются по качеству. Это затрудняет использование фиксированного набора маркерных генов для получения точных эволюционных результатов.

Для решения этой проблемы Циюнь Чжу и коллеги помогли разработать TMarSel (Tree-based Marker Selection). Вместо ручного выбора генов TMarSel автоматически просматривает тысячи возможных семейств генов и выбирает комбинацию, которая строит наиболее надёжное эволюционное дерево. Он оценивает каждый ген по распространённости, информативности и его вкладу в стабильную, осмысленную картину микробных взаимоотношений.

Результат — гибкий, основанный на данных способ построения микробных деревьев, который хорошо работает даже для больших и разнообразных групп организмов, даже когда многие геномы лишь частично полны.

Scikit-bio: Ancestry.com для микробов

Циюнь Чжу также является ведущим разработчиком scikit-bio — обширной библиотеки программного обеспечения с открытым исходным кодом. Scikit-bio даёт учёным инструменты, необходимые для анализа огромных биологических наборов данных. Он особенно полезен для изучения микробиомов — сообществ микробов, живущих в определённой среде, например, в кишечнике человека.

Биологические наборы данных не похожи ни на какие другие: они чрезвычайно велики, очень разрежены и часто включают тысячи взаимосвязанных признаков. Стандартные программы анализа данных не предназначены для такого уровня фрагментации и сложности. Scikit-bio заполняет этот пробел, предлагая более 500 функций для таких задач, как:

• Сравнение микробных сообществ.
• Расчёт биоразнообразия.
• Преобразование композиционных данных.
• Анализ последовательностей ДНК, РНК и белков.
• Построение и модификация филогенетических деревьев.
• Подготовка данных для машинного обучения.

Проект поддерживается сообществом, в нём участвуют более 80 разработчиков, он сопровождается тщательным тестированием и документацией. Библиотека уже процитирована в десятках тысяч научных статей в области медицины, экологии, климатологии и биологии рака. Она стала важнейшим инструментом для исследователей, анализирующих микробиом и другие большие, насыщенные данными области современной биологии.

Новая эра в микробных исследованиях

По мере роста биологических наборов данных такие инструменты, как scikit-bio и TMarSel, делают крупномасштабные исследования более надёжными и воспроизводимыми.

Эти исследования укрепляют роль Университета штата Аризона на стыке биологии и вычислительных наук. Работа Чжу показывает, как сочетание эволюционного подхода с передовой разработкой программного обеспечения может создавать инструменты, используемые учёными по всему миру.

Поскольку секвенирование ДНК продолжает становиться быстрее и дешевле, учёные будут открывать ещё больше микробной вселенной. Такие инструменты, как TMarSel и scikit-bio, гарантируют, что этот поток данных может быть преобразован в реальные научные знания.