Les Chercheurs développent l'outil logiciel neuf pour fournir la quantification rapide et précise de l'expression du gène

Un groupe de chercheurs biologiques de calcul, abouti par Rob Patro de l'Université Pierreuse de Ruisseau, un Professeur Adjoint dans le Service de De l'informatique en Université de l'Ingéniérie et Sciences Appliquées, a développé un outil logiciel neuf, Saumon - une méthode légère pour fournir la quantification rapide et polarisation-avertie du l'ARN-ordonnancement s'affiche. La recherche a été publiée dans l'édition du 6 mars des Méthodes de Nature.

L'équipe inclut des chercheurs du Service de De l'informatique à l'Université Pierreuse de Ruisseau, Université de la Côte Du Nord de Caroline-Chapelle, École de Harvard de Santé Publique, École de Carnegie Mellon d'industrie De l'informatique et et privée.

« Cette recherche représente une tempête parfaite pour de l'informatique, » a dit des Arias De l'informatique Kaufman de Présidence de Ruisseau Pierreux. « Nous faisons financé un groupe de collaborateurs motivés par la connaissance de l'autre côté des Etats-Unis, des sources multiples, et en essayant d'obtenir avancer la recherche génomique en développant un outil novateur. Je les félicite sur cette découverte. »

Dans la génomique, des estimations d'abondance de transcription sont employées pour classifier les maladies et leurs sous-types, pour comprendre comment les modifications d'expression du gène marquent avec le phénotype, et pour cheminer l'étape progressive du cancer. L'exactitude des estimations d'abondance dérivées des données ARN-seq est particulièrement donnée urgent la large gamme de polarisations qui affectent la fragmentation ARN-seq et des procédés d'ordonnancement, et l'utilisation des données d'expression en étudiant la maladie et, éventuellement, pour le diagnostic médical et les demandes de règlement personnalisées.

Produit par des chercheurs Rob Patro, Geet Duggal, Amour de Michael, Rafaël A. Irizarry et Karl Kingsford, Saumon synthétise, dans un outil, beaucoup d'avances algorithmiques et méthodologiques que l'expression du gène d'alimentation électrique de volonté étudie, de petite taille- et de grande puissance.

Selon Patro, les cachets de la méthode sont sa vitesse, exactitude et robustesse. Le Saumon fonctionne à une vitesse assimilée aux algorithmes rapides existants pour l'expression du gène de mesure, pourtant elle comporte un modèle riche et expressif de l'expérience fondamentale, y compris beaucoup de polarisations techniques, et des utilisations une procédure neuve d'inférence statistique pour estimer l'expression du gène rapidement et exactement.

« Les soutiens méthodologiques des Saumons fournissent un cadre sur lequel nous pouvons continuer à établir les modèles précis et les algorithmes efficaces d'inférence, » ont dit Patro. « Nous travaillons à comprendre et à modéliser un choix encore plus grand de polarisations techniques potentielles qui surgissent dans des études ARN-seq-basées d'expression du gène. Nous sommes également en particulier intéressés à la façon dont des algorithmes de quantification peuvent être rendus plus précis et robustes dans les expériences (scRNA-seq) de ARN-ordonnancement unicellulaires, qui présentent de seuls défis algorithmiques et statistiques. »

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