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A estrutura nova da aprendizagem de máquina prevê efeitos de mutações genéticas regiões na matéria escura do `'

Uma estrutura nova da aprendizagem de máquina, ExPecto dublado, pode prever os efeitos de mutações genéticas “nas regiões assim chamadas da matéria escura” do genoma humano. Os pinpoints de ExPecto como as mutações específicas podem interromper os genes da maneira desligam sobre e durante todo seu corpo. Tais rompimentos na expressão genética podem às vezes ter conseqüências fatais.

Usando o método, seus criadores no centro do instituto do ferro de passar roupa para a biologia computacional (CCB) em New York City e na Universidade de Princeton computaram as ramificação genéticas de mais de 140 milhão mutações em tecidos diferentes. Os pesquisadores igualmente localizaram precisamente as mutações potencial responsáveis para aumentar o risco de diversas doenças imune-relacionadas, incluindo a infecção crônica do vírus da hepatite (HBV) B e a doença de Crohn.

ExPecto poderia auxílio dia na selecção dos farmacoterapias e para ajudar a iluminar como a evolução deu forma a nosso código genético, os pesquisadores relatam em um estudo publicado o 16 de julho na genética da natureza.

“ExPecto pode examinar toda a variação genética e para prever seu efeito na expressão genética,” diz o investigador principal Olga Troyanskaya, director-adjunto da genómica em CCB e um professor em Princeton. “Que é incredibly emocionante.”

Seu ADN contem os genes que servem como os modelos para proteínas de construção, as moléculas do laborioso de nossos corpos responsáveis para realizar tarefas importantes tais como o oxigênio ferrying, se comunicando com outras pilhas e lutar infecções. as seqüências da Proteína-codificação compo menos de dois por cento de seu genoma inteiro. Todos estes genes estam presente nas pilhas durante todo seu corpo. Esta ubiquidade significa que os genes da proteína-codificação vitais ao cérebro funcionam, por exemplo, igualmente exista em seu tracto digestivo, encontro dormente.

Os genes são desligados sobre e por outros 98 por cento de seu genoma, “a parcela da matéria escura” que não codifica para proteínas. A maioria de mutações genéticas são encontradas nesta região noncoding. Uma mutação é essencialmente um erro tipográfico genético -- uma adição, um supressão ou uma alteração na seqüência genomic. As mutações na região noncoding podem às vezes fazer com que os genes expressem ou não expressem na parte errada de seu corpo na altura errada, aumentando o risco de doenças tais como o cancro.

Identificar a mutação específica responsável é difícil porque a parcela noncoding de ADN é tão grande. Os estudos precedentes compararam os genomas de muitos indivíduos com uma doença dada, procurarando por mutações que os indivíduos tiveram na terra comum. Esta aproximação, contudo, torna-se cada vez mais complicada para umas mutações mais raras. Além disso, as cordas do ADN são herdadas às vezes em grandes conjuntos, assim que os cientistas esforçam-se para localizar que a parte particular de código genético é o instigador.

Os autores do estudo tomaram uma aproximação diferente. Desenvolveram ExPecto (nomeado depois que o encanto de Patronus da série de Harry Potter) como um programa que pudesse ler uma seqüência crua do ADN e previsse o efeito correspondente na expressão genética.

ExPecto aproveita profundamente a aprendizagem de métodos da inteligência artificial. Usando um único genoma da referência, os pesquisadores treinaram o programa para compreender como o ADN controla a expressão genética através de mais de 200 tecidos e tipos diferentes da pilha. Desta informação, ExPecto pode prever o efeito de toda a mutação, mesmo as mutações que os cientistas têm visto nunca antes.

Os pesquisadores usaram ExPecto para prever as mutações que contribuem à doença de Crohn, à infecção crônica de HBV e à doença de Behçet. O co-autor Chandra Theesfeld do estudo então verificou experimental os resultados. Para todas as três doenças, encontrou que o candidato previsto de ExPecto era um contribuinte potencial mais prometedor à doença do que aqueles propor por estudos precedentes.

Os pesquisadores esperam que ExPecto médicos especialistas de ajuda dia identificará os contribuinte genéticos à doença de um paciente e desenvolverá as terapias personalizadas ao genoma do paciente. “Uma vez que você conhece que proteína é afetada e o que a proteína faz, a seguir você pode projectar as drogas que podem fixar o problema,” diz o co-autor Jian Zhou do estudo, um research fellow do ferro de passar roupa em CCB. Por exemplo, “se você não pode o produzir uma determinados proteína, a seguir poderia projectar uma terapia que compensasse pela proteína faltante.”

Qualquer um pode alcançar as previsões de ExPecto dos efeitos de mais de 140 milhão mutações possíveis perto dos genes da proteína-codificação. Estes resultados são acessíveis em linha como parte de HumanBase, de um sistema dados-conduzido da previsão sobre a biologia humana e da doença desenvolvida pela equipa de investigação. Os visitantes podem dactilografar dentro um gene e ver todas as mutações potenciais que poderiam afectar essa expressão de gene em alguns de 218 tecidos e tipos da pilha.

Zhou antecipa que ExPecto será particularmente perspicaz para estudar as conseqüências evolucionárias das mutações. E seus colegas encontrados, por exemplo, que as mutações eram menos prováveis afectar os genes expressados durante todo o corpo humano do que genes especializaram-se para um tipo específico do tecido. “Nós não temos uma explicação completa ainda,” diz, mas o resultado poderia ser relacionado ao vigor de uns genes mais ubíquos. Uma edição com um gene corpo-largo pode ter uma probabilidade mais alta de ser fatal ou de outra maneira de impedir que o indivíduo passe em sua informação genética. A “evolução tem feito já as experiências para nós,” Zhou diz.