Новый инструмент ускоряет обнаружение пространственных паттернов в генетических сетях

Ключевой фактор в экспрессии и взаимодействии генов — их расположение. Одни и те же гены в разных частях организма могут выполнять совершенно разные функции. Определение их судьбы требует систематического картирования и обнаружения пространственных паттернов экспрессии — сложной задачи из-за огромных объёмов данных.

Исследователи из Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли и Калифорнийского университета в Беркли представили новый статистический метод для извлечения значимой информации из пространственных данных о генной экспрессии.

Задача: понять, как недифференцированная оплодотворённая яйцеклетка развивается в полноценный организм. Успех в секвенировании генома, в частности плодовой мушки Drosophila melanogaster в 2000 году, привёл к накоплению огромных и сложных наборов данных о генной экспрессии на всех этапах жизни организма.

Решение: алгоритм машинного обучения, разработанный совместно со статистиками из UC Berkeley. Алгоритм разделяет биологические пространственные данные или изображения на строительные блоки — главные паттерны.

• Эти паттерны соответствуют пре-органным регионам — областям, которые разовьются в разные части тела.
• Гены работают вместе, чтобы сформировать эти регионы.

Применение и результат: Метод был применён к данным эмбрионов плодовой мушки возрастом всего 1–3 часа, когда судьба клеток уже определена, но структурные особенности ещё не видны.

• Алгоритм обнаружил признаки связанных функций генов и создал топологическую карту генетических регионов, которым суждено стать мозгом, средней кишкой, мезодермой и другими структурами.
• Карта содержит 21 различный главный паттерн.
• Результаты были подтверждены путём сопоставления с традиционной картой судеб клеток.

Значение: Этот метод может быть крайне полезен для изучения организации человеческих тканей и поможет прояснить ключевые аспекты развития, здоровья и болезней человека.