Twee Texas A & M University onderzoekers hebben ontwikkeld een computationele tool die wetenschappers meer complexe eenheden van geclusterde genen helpen zal, genaamd operons in bacteriën nauwkeurig bestuderen.
Het hulpmiddel, waarmee wetenschappers om te analyseren in een keer veel bacteriële genoom, is nauwkeuriger dan eerdere methoden omdat het begint vanaf experimenteel gevalideerd gegevens in plaats van uit statistische voorspellingen, ze zeggen. De onderzoekers hopen dat hun tool zal leiden tot een beter begrip van de complexe genetische mechanismen die betrokken zijn bij het functioneren van een cel.
"Het is een zeer ingewikkeld mechanisme binnen een cel dat maakt het hele ding werkt, en operons zijn een van de belangrijke onderdelen in dit proces," zei Sing-Hoi Sze, Texas A & m computerwetenschappen, biochemie en biofysica onderzoeker. "We willen begrijpen hoe deze genetische mechanismen werken omdat de DNA codes eiwitten, en eiwitten zijn wat make-up alles in je lichaam. Om te begrijpen de genetische processen in meer complexe organismen, moeten we beginnen met de eenvoudiger organismen zoals bacteriën."
Sze en zijn collega, computer science onderzoeker Qingwu Yang, detail hun computationele tool en de gevolgen ervan in hun paper gepubliceerd in het tijdschrift Genome Research.
Een operon is een eenheid van genen die samen geclusterd zijn en hebben gelijkaardige functies, Sze zei. Genen worden gecontroleerd door een mechanisme genaamd een promotor, die de genen in- of uitschakelen verandert. In hogere organismen, net als mensen, is er meestal een specifieke promotor die besturingselementen afzonderlijk, elk gen Sze uitgelegd. Echter van een bacteriën genoom heeft om compact, dus er zijn een heleboel genen geclusterd dicht bij elkaar, die worden gecontroleerd door de dezelfde promotor, en deze set genen is een operon genoemd.
Verschillende soorten bacteriën hebben soortgelijke genen, maar hun genen hebben mogelijk niet dezelfde weergave of clustering patroon, zodat hun operons mogelijk anders functioneren, Sze zei. Wetenschappers willen begrijpen hoe de operons in elke soort bacteriën zijn verschillend, hoe de genen in de operons zijn georganiseerd, en hoe de operons functie.
Vanwege van tijd en middelen beperkingen, echter onderzoekers kunnen niet rechtstreeks studeren in detail het genoom van alle van de duizenden soorten bacteriën en experimenten op een aantal van hen, alleen kunnen uitvoeren Sze uitgelegd. Dus onderzoekers moeten een computationele hulpmiddel om te helpen hen voorspellen waar soortgelijke clusters van genen zijn in verschillende soorten bacteriën, zodat zij beter kunnen richten hun experimenten, hij zei.
Voor elk niveau van complexiteit in organismen is er een modelorganisme dat wetenschappers hun experimenten op Centreren, en het modelorganisme voor bacteriën, E. coli is. Omdat E. coli een modelorganisme is, wetenschappers hebben het uitvoerig bestudeerd en hebben een grote hoeveelheid experimenteel gevalideerde gegevens op haar genoom en de operons die functie, Sze zei.
Sze en Yang's computationele tool begint met een bekende en experimenteel gevalideerde E. coli operon en dan elk van honderden afzonderlijke soorten bacteriën voor genen die gerelateerd zijn aan die in de E. coli operon onderzoeken. Zodra het hulpprogramma gerelateerde genen in een bacterie gelegen heeft, het vervolgens gecontroleerd om te zien of er een sterke clustering van de genen. Het doet dit met behulp van een statistische procedure die welke genen zijn statistisch zeer dicht bij elkaar berekent wanneer je het vergelijken met een willekeurige situatie van genen, Sze uitgelegd.
"Stel je genen in een willekeurige volgorde zetten," zei Sze. "Wanneer willekeurig geplaatst, twee specifieke genen zijn waarschijnlijk op een verre afstand van elkaar bevinden. Maar als er is clustering, dan zullen de genen veel dichter bij elkaar dan bij toeval men zou."
Dus met behulp van Sze en Yang's tool, kunnen wetenschappers gemakkelijk vinden sub-blocks van genen in verschillende bacteriën die in een soortgelijke manier zijn gerangschikt als een van de operons in E. coli. "Biologen bent geïnteresseerd in een bepaalde E. coli operon, ze kunt onze tool om te vinden waar het operon is in de verschillende bacteriën," zei Sze. "Zij kunnen vervolgens analyseren van de verschillen in het operon in de verschillende bacteriën en zien of er geen interessante relaties."
Sze zei zijn en Yang's instrument is een verbetering ten opzichte van eerdere methoden omdat het is een nieuwe manier om veel bacteriële genoom tegelijkertijd analyseren. Het is ook nauwkeuriger dan eerdere methoden waarin wetenschappers starten door simpelweg met een statistische methode te voorspellen de locatie van een operon in een bacteriële genoom. Sze en Yang, blijkt echter dat het is nauwkeuriger om te starten vanaf een bekende en experimenteel gevalideerde E. coli-operon te vinden soortgelijke operons in andere bacteriën.
"Uiteindelijk, we willen proberen om onze tool te maken beter en nauwkeuriger," zei Sze. "Hoewel onze tool een heleboel bacteriën op hetzelfde moment analyseren kunt, vergelijkt elke bacterie aan E. coli afzonderlijk. Dus de uiteindelijke doel zou ontwikkelen een tool die ze allemaal samen analyseren zal."
http://www.Tamu.edu/