To Texas A & M University forskere har udviklet et edb-værktøj, der vil hjælpe forskerne mere præcist undersøgelse komplekse enheder af klynger af gener, kaldet operons, i bakterier.
Værktøjet, der gør det muligt for forskerne at analysere mange bakterielle genomer på én gang, er mere præcis end tidligere metoder, fordi den starter fra eksperimentelt validerede data i stedet for fra statistiske forudsigelser, siger de. Forskerne håber, at deres værktøj vil føre til en bedre forståelse af de komplekse genetiske mekanismer involveret i en celle funktion.
"Det er en meget kompliceret mekanisme inde i en celle, der gør det hele arbejdet, og operons er en af de vigtige komponenter i denne proces," sagde Syng-Hoi Sze, Texas A & M datalogi, biokemi og biofysik forsker. "Vi ønsker at forstå, hvordan disse genetiske mekanismer arbejde, fordi DNA-koder proteiner, og proteiner er hvad der gør alting op i din krop. For at forstå den genetiske processer i mere komplekse organismer, vi er nødt til at begynde med simplere organismer som bakterier."
Sze og hans kollega, datalogi forsker Qingwu Yang, detalje deres beregningsmæssige værktøj og dens konsekvenser i deres papir offentliggjort i tidsskriftet Genome Research.
En operon er en enhed af gener, der er grupperet sammen og har lignende funktioner, Sze sagde. Gener er kontrolleret af en mekanisme, der kaldes en promotor, der vender gener til eller fra. I højere organismer, ligesom mennesker der som regel en specifik promoter, der styrer hvert gen separat, Sze forklaret. Men en bakterier genom skal være kompakt, så der er en masse gener klynge tæt sammen, som er kontrolleret af den samme promoter, og dette sæt af gener kaldes en operon.
Forskellige arter af bakterier har lignende gener, men deres gener kan ikke have samme layout eller clustering mønster, så deres operons kan fungere anderledes, Sze sagde. Forskere ønsker at forstå, hvordan operons i de enkelte arter af bakterier er forskellige, hvordan generne i operons er organiseret, og hvordan operons funktion.
På grund af tids-og ressourcemæssige begrænsninger, dog kan forskerne ikke direkte studere i detaljer genomer af alle de tusindvis af arter af bakterier og kan kun udføre eksperimenter på nogle af dem, Sze forklaret. Så forskerne har brug for et beregningsmæssige værktøj til at hjælpe dem med at forudsige, hvor lignende klynger af gener i forskellige arter af bakterier, så de bedre kan fokusere deres eksperimenter, sagde han.
For hvert niveau af kompleksitet i organismer, er der en model organisme, som forskerne center deres eksperimenter på og for bakterier, er den model organisme E. coli. Da E. coli er en model organisme, har forskerne studeret den meget nøje og har en stor mængde eksperimentelt validerede data om dets genom og de operons, der fungerer, Sze sagde.
Sze og Yangs beregningsmæssige værktøj starter med et kendt og eksperimentelt valideret E. coli operon og søger derefter hver af hundredvis af forskellige arter af bakterier for gener, der er relateret til dem i E. coli operon. Når værktøjet er placeret relaterede gener i en bakterie, Derefter kontrollerer at se om der er en stærk gruppering af generne. Det gør den ved hjælp af en statistisk procedure, der beregner, hvilke gener der er statistisk set meget tæt på hinanden, når du sammenligner det med en tilfældig situation, af gener, Sze forklaret.
"Forestil dig at sætte gener i en vilkårlig rækkefølge," Sze sagt. "Når placeret tilfældigt, to specifikke gener, vil sandsynligvis blive placeret på et langt afstand fra hinanden. Men hvis der er clustering, så generne vil være langt tættere på hinanden, end de ville være ved en tilfældighed."
Så ved hjælp af Sze og Yangs værktøj, kan forskerne nemt lokalisere sub-blokke af gener i forskellige bakterier, der er arrangeret på samme måde som en af de operons i E. coli. "Hvis biologer er interesseret i et bestemt E. coli operon, kan de bruge vores værktøj til at finde, hvor operon er i de forskellige bakterier," Sze sagt. "De kan derefter analysere forskelle i operon i de forskellige bakterier og se, om der er nogen interessante relationer."
Sze sagde hans og Yangs værktøj er en forbedring i forhold til tidligere metoder, fordi det er en ny måde at analysere mange bakterielle genomer på samme tid. Det er også mere præcis end tidligere metoder, hvor forskerne starte med blot at bruge en statistisk metode til at forudsige placeringen af en operon i en bakteriel genom. Sze og Yang, viser imidlertid, at det er mere korrekt at starte fra en kendt og eksperimentelt valideret E. coli operon at finde lignende operons i andre bakterier.
"Til sidst, vi vil forsøge at forbedre vores værktøj til at gøre det bedre og mere præcise," Sze sagt. "Selvom vores værktøj kan analysere en masse bakterier på samme tid, den sammenligner hvert bakterie til E. coli separat. Så det ultimative mål vil være at udvikle et værktøj, der skal analysere dem alle sammen."
http://www.tamu.edu/