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La nueva herramienta de software puede ayudar a determinar reguladores del gen más eficientemente

Las personas de científicos en la Universidad de Illinois Chicago han desarrollado una herramienta de software que puede ayudar a investigadores más eficientemente a determinar los reguladores de genes. El sistema leverages un algoritmo de aprendizaje de máquina para predecir qué factores de la transcripción son más probable ser activos en células individuales.

Los factores de la transcripción son las proteínas que atan a la DNA y controlan qué genes son "ON" o "OFF" girado dentro de una célula. Estas proteínas son relevantes a los investigadores biomédicos porque la comprensión y la manipulación de estas señales en la célula pueden ser un modo eficaz de descubrir los nuevos tratamientos para algunas enfermedades. Sin embargo, hay centenares de factores de la transcripción dentro de las células humanas y puede tardar los años de investigación, a menudo con ensayo y error, para determinar que son los más activos -- los se expresan que, o "ON" -- en diversos tipos de células y que se podría leveraged como objetivos de la droga.

Uno de los retos en el campo es que los mismos genes pueden ser "ON" girado en un grupo de células pero "OFF" girado en un diverso grupo de células dentro del mismo órgano. El poder entender la actividad de los factores de la transcripción en células individuales permitiría que los investigadores estudiaran perfiles de la actividad en todos los tipos mayores de la célula de órganos importantes tales como el corazón, el cerebro o los pulmones.”

Jalees Rehman, profesor en el departamento del remedio y de la farmacología y el remedio regenerador en la universidad del remedio, Universidad de Illinois en Chicago

BITFAM nombrado, para el modelo de la actividad del factor de la transcripción de la inferencia Bayesian, el sistema UIC-revelado trabaja combinando los nuevos datos del perfil de la expresión génica recopilados del ARN unicelular que ordena con datos biológicos existentes sobre genes del objetivo del factor de la transcripción. Con esta información, el sistema ejecuta simulaciones computarizadas numerosas para encontrar el ajuste óptimo y para predecir la actividad de cada factor de la transcripción en la célula.

Los investigadores de UIC, co-llevados por Rehman y Yang Dai, profesor adjunto de UIC en el departamento de la bioingeniería en la universidad del remedio y la universidad de la ingeniería, probaron el sistema en células del pulmón, del corazón y del tejido cerebral. La información sobre el modelo y los resultados de sus pruebas se denuncian hoy en la investigación del genoma del gorrón.

“Nuestra aproximación no sólo determina actividades significativas del factor de la transcripción pero también ofrece discernimientos valiosos en mecanismos reguladores del factor subyacente de la transcripción,” dijo a Shang Gao, primer autor del estudio y estudiante doctoral en el departamento de la bioingeniería. “Por ejemplo, si los 80% de los objetivos del específico de un factor de la transcripción se giran dentro de la célula, que nos informa que su actividad es alta. Ofreciendo datos tenga gusto de esto para cada factor de la transcripción en la célula, el modelo puede dar a investigadores una buena idea cuyo unas a observar al principio cuando la nueva droga de exploración apunta para trabajar en ese tipo de célula.”

Los investigadores dicen que el nuevo sistema está público - disponible y podrían ser aplicados extensamente porque los utilizadores tienen la adaptabilidad de combinarla con los métodos de análisis adicionales que pueden ser más adecuados para sus estudios, tales como encontrar la nueva droga apuntan.

“Esta nueva aproximación se podía utilizar para desarrollar las hipótesis biológicas dominantes con respecto a los factores reguladores de la transcripción en las células relacionadas con una amplia gama de hipótesis y de temas científicos. Permitirá que derivemos discernimientos en las funciones biológicas de células de muchos tejidos,” Dai dijo.

Rehman, cuya investigación se centra en los mecanismos de la inflamación en sistemas vasculares, dice que un uso relevante a su laboratorio es utilizar el nuevo sistema para centrarse en los factores de la transcripción que impulsan enfermedades en tipos específicos de la célula.

“Por ejemplo, quisiéramos entender si hay la actividad del factor de la transcripción que distinguió una reacción sana de la célula inmune malsana, como en el caso de condiciones tales como COVID-19, enfermedad cardíaca o enfermedad de Alzheimer donde hay a menudo un desequilibrio entre las inmunorespuestas sanas y malsanas,” él dijo.

Source:
Journal reference:

Gao, S., et al. (2021) A Bayesian inference transcription factor activity model for the analysis of single-cell transcriptomes. Genome Research. doi.org/10.1101/gr.265595.120.