O método novo aumenta a eficiência e a precisão de único arranjar em seqüência do RNA da pilha

Na era da medicina personalizada, os cientistas estão usando introspecções genéticas e genomic novas para ajudá-las a determinar o melhor tratamento para um paciente dado. No caso do cancro, a primeira etapa para estes tratamentos é uma investigação em como as pilhas do tumor se comportam em um esforço para figurar para fora as melhores drogas para se usar para as atacar.

Os pesquisadores usam então o ADN e o RNA que arranjam em seqüência para olhar as populações das pilhas, examinando que genes são expressados dentro de uma amostra de tecido cancerígeno. Contudo, os métodos arranjando em seqüência tradicionais podem esconder esse facto de que não todas as pilhas do tumor se comportam necessariamente da mesma forma. Não reconhecer isto significa que se você visa um tumor com um tipo específico de droga, algumas pilhas podem ser apenas diferentes bastante sobreviver e prosperar.

Em um avanço principal para a genómica, é agora possível olhar o que uma única pilha está fazendo a um momento determinado com uma técnica chamada arranjar em seqüência de único-pilha RNA (scRNA-segs.). Este método olha a quantidade de mensageiro RNAs (mRNAs) em uma pilha e compara aqueles a outras pilhas para procurar diferenças na expressão genética.

Contudo, que informação você encontra pode depender de como sua corrida sua experiência e de como os dados são analisados. Lana Garmire, Ph.D., professor adjunto do departamento da medicina computacional & bioinformática na medicina de Michigan e na sua equipe está estudando maneiras de eliminar algumas das polarizações que podem fazer interpretando dados scRNA-segs.s difícil.

“Muito ruído neste tipo de arranjar em seqüência vem do facto de que você tem que medir amostras em baixas quantidades extremas e em grupos diferentes,” ela explica. Por exemplo, a amostra que de tecido um pesquisador está analisando não pode caber em uma placa, uma parte de equipamento usada para abrigar amostras da pilha, e tem que conseqüentemente ser separação em duas placas. As diferenças que elevaram devido a esta separação são chamadas efeitos do grupo. Os pesquisadores da genómica devem corrigir para estes efeitos do grupo, mas este processo pode levantar um enigma: como você sabe se uma diferença é um efeito do grupo ou uma diferença verdadeira entre pilhas?

Usos novos para dados

A bioinformática é o termo para recolher e analisar dados biológicos complexos usando programas informáticos. É um campo relativamente novo carregado fora da capacidade para recolher quantidades enormes de dados biológicos, tais como seqüências do ADN e da proteína.

Os pesquisadores confiam em técnicas da bioinformática para determinar que genes são expressados em únicas pilhas. Mas tiveram que trabalhar em torno do ruído introduzido com os protocolos da pesquisa e os efeitos diferentes do grupo. Garmire, que recentemente se juntou ao U-M da Universidade do Havai e é o núcleo novo da bioinformática da Faculdade de Medicina do director Universidade do Michigan da faculdade, descobriu mais maneira eficaz de identificar diferenças entre pilhas usando o mesmo grupo de dados produzidos durante arranjar em seqüência experiências. Em vez da confiança na expressão genética, encontrou aquela olhar o que são sabidas enquanto as únicas variações do nucleotide (SNVs) podem eliminar alguma desta incerteza. “Com o SNVs, você está tratando os números que são binários, 0 e 1. Um ou outro a mutação é lá ou não.”

Recorde que os genes estão compo dos nucleotides representados pelas letras A, T, G e C que compo um código que seja traduzido em uma proteína. O método de Garmire procura diferenças nos únicos nucleotides, sabendo que um A pode somente ser substituído por um T e por um G pela corrente alternada. Esta nova obra, descrita em comunicações da natureza, desenvolveu um grupo novo de procedimentos para processar dados scRNA-segs.s e para recuperar esta informação variante. Mais, usando um programa informático chamado SSrGE, podem ligar esta informação variante a uma informação mais tradicional da expressão genética.

“Isto dá-nos a informação em subpopulações diferentes de pilhas do tumor e torna-se meio como uma impressão digital que possa ser marcada para identificar diferenças da pilha-à-pilha,” diz Garmire.

O que todo significa

Finalmente, as farmacêuticas e os clínicos usam estes alvos para guiar tratamentos farmacêuticos. “Quando você quer atacar a edição, você vai nela atacando as características fundamentais dessa edição: as mutações. Os clínicos podem poder usar mais tarde esta informação para guiar sua terapêutica.” Garmire olha para a frente a trazer a bioinformática fora do laboratório, ajudando os pesquisadores que acumulam grandes quantidades de dados para os usar e desenvolver aplicações clínicas a jusante. “Nós dividimos o corpo acima e especializamo-nos mas no final do dia, você precisa de olhar holìstica e pedir, que é mim que faço e quem é esta ajuda? Nós estamos desenvolvendo ferramentas computacionais para trazer junto pesquisadores da bioinformática e cientistas e clínicos do banco conectar os pontos e fazer finalmente a mudança.

Source: http://www.med.umich.edu/