L'outil nouvel de bio-informatique améliore l'identification de gènes

Comme trouver un pointeau dans une meule de foin, le recensement des gènes qui sont en particulier les maladies impliquées peut être un procédé laborieux et long. Examinant pour améliorer ce procédé, une équipe aboutie par des chercheurs à l'université de Baylor du médicament a développé un outil neuf de bio-informatique qui analyse des caractéristiques d'écran mises en commun par CRISPR et recense des candidats pour les gènes potentiellement appropriés avec une sensibilité et une exactitude plus grandes que d'autres méthodes existantes. L'outil web analytique neuf est également plus rapide et plus convivial car il n'exige pas de la formation de bio-informatique de l'employer. L'étude apparaît dans la recherche de génome de tourillon.

« Ce projet a résulté d'une collaboration avec le laboratoire de M. Huda Zoghbi, qui étudie les maladies neurologiques. Un des objectifs du laboratoire est de recenser les gènes de modificateur qui peuvent être visés avec des médicaments, » a dit M. correspondant Zhandong Liu, professeur agrégé d'auteur de la pédiatrie et de la neurologie à Baylor et à directeur du faisceau de bio-informatique en janv. et de l'institut de recherches neurologique de Dan Duncan à l'hôpital pour enfants du Texas.

Les gènes de modificateur sont des gènes qui affectent l'expression d'un autre gène. L'idée derrière recenser des gènes de modificateur est d'essayer de traiter une maladie, pas en affectant directement le gène qui l'entraîne réellement, mais par les gènes spécifiques de modificateur qui peuvent réduire les effets négatifs du gène entraînant la maladie.

Pour recenser des candidats des gènes de modificateur, le laboratoire de Zoghbi emploie la technologie de CRISPR pour examiner le génome entier.

Les « écrans de CRISPR produisent des ensembles de données de beaucoup de milliers de gènes, ainsi les chercheurs ont eu besoin d'un outil pour rétrécir la liste à un certain nombre de candidats qui seraient pratiques pour vérifier dans le laboratoire, » Liu ont dit. « Bien qu'il y a plusieurs méthodes de calcul procurables, pour analyser des caractéristiques d'écran de CRISPR exactement il est important d'utiliser les outils d'analyse qui modélisent les caractéristiques naturelles des caractéristiques aussi avec précision comme possible. Nous cependant que les outils de calcul procurables n'ont pas rempli ces critères. »

Les « caractéristiques de CRISPR viennent habituellement avec beaucoup de variabilité qui peut rendre l'évaluation de caractéristiques difficile, » ont dit le premier M. Hyun-Hwan Jeong, un associé post-doctoral d'auteur dans le laboratoire de Liu. « Nous avons développé une méthode neuve qui prend en compte la variabilité des caractéristiques d'écran de CRISPR ; elle peut améliorer de grandes et petites variations de saisie des caractéristiques. En comparaison avec les huit méthodes les plus utilisées généralement, notre outil web est plus sensible et précis, plus vite et plus convivial. »

L'outil de calcul neuf, qui emploie la modélisation bêta-binomiale, permet à des scientifiques de laboratoire d'améliorer l'estimation la signification statistique de chaque gène qu'ils mesurent. Ils peuvent également produire d'une liste de gènes qui sont les objectifs susceptibles de candidat pour le traitement comprenant autant de gènes candidats comme possibles, mais de faux positifs réduisants à un minimum.

« Ce qui excite réellement au sujet de cet outil de calcul est que des chercheurs ne sont pas limités à avoir une bio-informatique ou le biologiste de calcul les aident pour analyser leurs « grandes caractéristiques, «  » a dit Zoghbi, qui est professeur de moléculaire et de génétique humaine et de la pédiatrie et de la neurologie à Baylor et à directeur de janv. et à institut de recherches neurologique de Dan Duncan à l'hôpital pour enfants du Texas. Il est également un chercheur au Howard Hughes Medical Institute. « Cet outil autorise le scientifique mouillé de laboratoire qui n'est pas formé en bio-informatique pour analyser des caractéristiques pour recenser les meilleurs candidats de gène. »

Source : https://www.bcm.edu/news/genetics/new-tool-improves-gene-identification