Стратегия "Судоку" для генетических исследований делает мощный инструмент доступнее
Исследователи из Принстонского и Гарвардского университетов разработали способ быстрого и дешёвого создания инструментов для определения функции генов. Работа опубликована в журнале Nature Communications.
Одна из центральных задач генетики — выяснить функцию значительной части генома, о которой ничего не известно. Один из лучших методов — удалить ген из генома и оценить, что организм больше не может делать. Конечный результат, известный как полногеномная коллекция нокаутов (whole-genome knockout collection), содержит полные наборы мутантов с удалёнными или "нокаутированными" отдельными генами.
Создание такой коллекции с помощью направленного удаления генов может занять несколько лет и стоить миллионы долларов. Поэтому они существуют лишь для нескольких модельных организмов, таких как дрожжи и бактерия Escherichia coli.
Новый метод "Knockout Sudoku" позволяет создать коллекцию менее чем за месяц за несколько тысяч долларов. Он сочетает случайное удаление генов (транспозонный мутагенез) и мощный алгоритм реконструкции.
Процесс создания коллекции:
- С помощью транспозонного мутагенеза в геноме бактерии Shewanella oneidensis (~3600 генов) случайно нарушается работа генов, создаётся около 40 000 мутантов.
- Колонии мутантов с помощью робота переносятся в отдельные лунки 96-луночных планшетов (всего 417 планшетов).
- Для идентификации мутантов без дорогостоящего индивидуального секвенирования исследователи объединяют их в пулы. Требуется всего 61 реакция амплификации и один запуск секвенирования.
- После секвенирования пулов алгоритм, подобный решению головоломки "Судоку", определяет точное местоположение каждого мутанта в сетке планшетов на основе его повторяющегося появления в различных пулах (строки, столбцы, строки планшетов, столбцы планшетов).
Ключевая проблема и решение:
Так как процесс нарушения генов случаен, один и тот же мутант может образоваться более одного раза, что усложняет "Судоку". Для решения исследователи применили логику, аналогичную взлому кода, и байесовский вывод. Они создали статистическую картину того, как должно выглядеть реальное местоположение уникального мутанта, и использовали её для оценки вероятности возможных локаций.
Используя этот метод, команда создала коллекцию для микроба Shewanella oneidensis, который эффективно переносит электроны. Понимание его возможностей может быть ценным для разработки устойчивых источников энергии (например, искусственного фотосинтеза) и для очистки окружающей среды (нейтрализация радиоактивных отходов).
С помощью полученной коллекции команда смогла воспроизвести результаты 15 лет исследований, что подтвердило надёжность метода.