연구원은 새로운 유전자 발현의 단단, 정확한 정량화를 제공하기 위하여 소프트웨어 도구를 발육시킵니다

돌 시내 대학의 Rob Patro에 의해, 기술설계와 응용 과학의 대학에 있는 컴퓨터 과학부에 있는 조교수 지도된, 컴퓨터 생물학 연구원의 단은 새로운 소프트웨어 도구, 연어를 발육시켰습니다 - RNA 연속에서 단단 편견 알고 있는 정량화를 제공하는 경량 방법은 읽습니다. 연구는 성격 방법의 3월 6일 판에서 간행되었습니다.

팀은 북쪽 캐롤라이나 채플 언덕의 돌 시내 대학, 대학, 공중 위생의 하버드 학교, 컴퓨터 과학의 카네기 Mellon 학교, 및 개인 기업에 컴퓨터 과학부에서 연구원을 포함합니다.

"이 연구 컴퓨터 과학을 위한 완벽한 폭풍우를 나타냅니다,"는 돌 시내 컴퓨터 과학 의자 아리아 카프만을 말했습니다. "우리는 미국에서 지식 몬 합작자의 단이, 혁신적인 공구 발육시키기에 의해 genomic 연구를 향상시키기를 위해 다중 근원 및 노력해서 투자해 있습니다. 나는 경하합니다 이 발견에 그(것)들을."

유전체학에서는, 사본 풍부 예측은 질병과 그들의 특수형을 분류하고, 유전자 발현 변경이 표현형과 어떻게 상관하는지 이해하고, 암의 진행성을 추적하기 위하여 이용됩니다. RNA 시퀀스 파편에 및 연속 프로세스 영향을 미치는 편견의 광범위, 및 질병 공부에 있는 그리고, 결국, 의료 진단 및 개인화한 처리의 표정 데이터의 사용이 주어진 RNA 시퀀스 데이터에서 파생된 풍부 예측의 정확도는 특히 긴급합니다.

연구원에 의해 Rob Patro, Geet Duggal 의 마이클 사랑, 라페엘 A. Irizarry 및 칼 Kingsford 의 연어 만들어 1개의 공구, 의지력 유전자 발현이, 작기도 하고 대규모 공부하는 많은 연산과 방법론 어드밴스로, 종합합니다.

Patro에 따르면, 방법의 품질증명은 그것의 속도, 정확도 및 강건함입니다. 연어는 양을 정하는 유전자 발현을 위한 존재 단단 산법에 유사한 속도로 달립니다, 그러나 근본적인 실험의 유전자 발현을 빨리 그리고 정확하게 추정하게 부유하고 표현이 풍부한 모형을, 많은 기술적인 편견을 포함하여, 용도를 새로운 통계학적 결론 절차 통합합니다.

"연어의 방법론 토대 우리가 정확한 모형 및 능률적인 추론 산법을 건설하는 것을 계속해서 좋은 기구를,"는 말했습니다 Patro를 제공합니다. "우리는 RNA 시퀀스 기지를 둔 유전자 발현 연구 결과에서 발생하는 잠재적인 기술적인 편견의 더 큰 소집 조차 이해하고 만들기에 종사하고 있습니다. 우리는 또한 특히 정량화 산법이 유일한 연산과 통계적인 도전을." 제출하는 단세포 RNA 연속 (scRNA 시퀀스) 실험에서 더 정확하고 그리고 강력하다 어떻게 할 수 있는지 관심있습니다,

근원: http://www.stonybrook.edu/

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