Программное обеспечение для обнаружения вирусов в данных РНК-секвенирования

Исследователи из Калифорнийского технологического института (Caltech) разработали новый алгоритм, который позволяет легко искать вирусы в данных РНК-секвенирования. Это помогает ученым обнаруживать вирусы в образцах и изучать их влияние на биологические функции.

Вирусы повсеместно распространены, и многие вопросы об их влиянии на нашу жизнь остаются неисследованными. Например, существуют теории, что некоторые нейродегенеративные расстройства, такие как болезнь Альцгеймера и Паркинсона, могут иметь вирусное происхождение. Новый алгоритм, основанный на существующем программном инструменте kallisto, может раскрыть работу этого ранее невидимого вирусного мира.

Исследование было проведено в лаборатории профессора Лиора Пахтера. Статья, описывающая работу, была опубликована 22 апреля в журнале Nature Biotechnology.

Как это работает?

• При секвенировании РНК из образца (например, ткани легкого человека) захватывается вся РНК — в основном человеческая, но также и РНК любых вирусов, инфицирующих клетки.
• При стандартном анализе информация о вирусном присутствии обычно отбрасывается. Новый инструмент позволяет сохранять и количественно оценивать эти данные, даже для неожиданных или новых вирусов.
• kallisto — это вычислительная программа, способная отличать вирусный генетический материал в данных секвенирования.
• Подавляющее большинство вирусов, вызывающих распространенные инфекционные заболевания, являются РНК-вирусами. Они используют общий критически важный белковый механизм — РНК-зависимую РНК-полимеразу (RdRp).
• Ища генетическую последовательность этого белка, kallisto может идентифицировать более 100 000 видов вирусов с минимальными вычислительными затратами.

Инструмент построен на базе данных PalmDB и дополнен новыми алгоритмическими идеями. Он предназначен для удобного использования любым биологом: исследователь с данными секвенирования может запустить kallisto и узнать, какие вирусы присутствуют в его образце и в каких именно клетках.

Ученые видят широкое применение инструмента в наборе данных для мониторинга новых заболеваний и изучения обширного вирусного мира вокруг нас.