유전체학, 질병 연구를 발전시키는 강력한 새 도구

[아름이]

유전체학, 질병 연구를 발전시키는 강력한 새 도구
날짜:
2022년 11월 22일
원천:
버지니아 보건 시스템 대학
요약:
연구를 발전시키고 잠재적으로 새로운 치료법을 가속화하는 것 외에도 새로운 도구는 암 진단을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

UVA Health 연구원들은 과학자들이 암 및 기타 질병의 유전적 원인을 조사할 때 노이즈에서 신호를 분류하는 데 도움이 되는 중요한 새 도구를 개발했습니다. 연구를 발전시키고 잠재적으로 새로운 치료법을 가속화하는 것 외에도 이 새로운 도구는 의사가 암 세포를 더 쉽게 발견할 수 있도록 함으로써 암 진단을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

UVA의 Chongzhi Zang 박사와 그의 팀 및 공동 작업자가 개발한 이 새로운 도구는 염색질이라고 하는 유전 물질인 염색체의 구성 요소에 대한 "빅 데이터"의 무결성을 보장하는 데 도움이 되는 수학적 모델입니다. DNA와 단백질의 조합인 크로마틴은 우리 유전자의 활동을 지시하는 데 중요한 역할을 합니다. 염색질이 잘못되면 건강한 세포를 암으로 바꾸거나 다른 질병에 기여할 수 있습니다.

과학자들은 이제 "단일 세포 ATAC-seq"라는 최첨단 기술을 사용하여 개별 세포 내의 염색질을 연구할 수 있지만 이것은 많은 노이즈와 편향을 포함하여 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. Zang의 새로운 도구는 이를 통해 과학자들을 잘못된 리드와 낭비되는 노력으로부터 구합니다.

전성기인 대규모 단일 세포 유전체학 연구는 "건초더미에서 바늘 찾기"와 같다고 Zang은 말합니다. 그러나 그의 새로운 도구는 많은 나쁜 건초를 제거하여 훨씬 더 쉽게 만들 것입니다.

"데이터를 분석하는 전통적인 방법을 사용하면 특정 염색질 상태의 실제 신호처럼 보이는 일부 패턴을 볼 수 있지만 실험 기술 자체의 편향으로 인해 실제로는 가짜입니다. 이러한 가짜 신호는 과학자들을 혼란스럽게 할 수 있습니다."라고 말했습니다. UVA의 공중 보건 유전체학 센터 및 UVA 건강 암 센터의 전산 생물학자인 Zang. "우리는 이러한 가짜 신호를 더 잘 캡처하고 걸러내는 모델을 개발하여 우리가 찾고 있는 실제 바늘이 건초에서 더 쉽게 눈에 띌 수 있도록 했습니다."

유전체학 도구 정보

Zang의 새로운 도구는 "심플렉스 인코딩"이라는 숫자 이론과 암호학의 모델을 적용합니다. 그와 그의 동료들은 그것을 사용하여 DNA 서열을 수학적 형태로 코딩하고 궁극적으로 복잡한 게놈 서열을 훨씬 단순한 수학적 형태로 변환했습니다. 그런 다음 다양한 형태를 비교하여 기존 방식으로는 쉽게 찾을 수 없는 시퀀스 데이터의 편향과 노이즈를 감지할 수 있습니다.

"DNA 염기서열의 복잡성은 길이가 길어질수록 기하급수적으로 증가합니다. 일반적인 데이터세트에는 수천 개의 세포에서 나온 수백만 개의 염기서열이 있기 때문에 모델링하기가 어렵습니다. 이 일. "그러나 심플렉스 인코딩 모델은 아름다운 수학적 속성 때문에 시퀀스 편향을 정확하게 추정할 수 있습니다."

이 도구의 테스트는 복잡한 단일 세포 데이터를 분석하여 다양한 세포 유형을 특성화하는 데 훨씬 더 나은 것으로 나타났습니다. 이것은 기본 생물학 연구와 질병 진단 모두에 중요합니다. 여기서 의사는 수만에서 수백만 개의 세포에 이르는 훨씬 더 큰 표본 내에서 아주 적은 수의 질병 세포를 감지해야 합니다.

장 연구원은 "편향은 실제 신호와 얽혀 빅데이터에 가려져 있어 찾기가 쉽지 않았다"며 "많은 수의 세포에서 가장 강한 신호만 골라낸다면 별 문제가 되지 않을 것"이라고 말했다. 그는 최근 관상 동맥 질환 및 장 발달 연구에서 여러 다른 단일 세포 유전체학 연구를 공동 주도했습니다. "그러나 단일 세포 데이터를 보면 더 이상 손쉬운 열매가 없습니다. 신호는 항상 개별 세포 수준에서 약하고 잡음과 편향의 영향은 치명적일 수 있습니다. 편향 보정은 종종 무시되지만 단일 세포 데이터 분석에 매우 중요합니다."

새로운 도구를 널리 사용할 수 있도록 연구원들은 무료 오픈 소스 소프트웨어를 만들어 온라인에 게시했습니다. 소프트웨어는 https://github.com/zang-lab/SELMA 및 https://doi.org/10.5281/zenodo.7048767에서 찾을 수 있습니다 .

"우리는 이 도구가 염색질 생물학과 유전체학을 연구하는 생물 의학 연구 커뮤니티에 도움이 되고 결국 질병 연구를 도울 수 있기를 바랍니다."라고 Zang은 말했습니다. "동료들이 자신의 연구에서 중요한 과학적 발견을 하기 위해 우리가 개발한 도구를 사용하는 것을 보는 것은 항상 신나는 일입니다."

출처 : https://www.sciencedaily.com/