Neue computational tool könnte sich ändern, wie wir studieren Krankheitserreger

Ein ausgeklügeltes neues Analyse-tool entwickelt von der Florida State University Wissenschaftler signalisieren eine neue ära in der Studie der Populationsgenetik.

Ihr Modell, die mit fortgeschrittenen mathematischen Strategien, die helfen könnte revolutionieren die Art und Weise untersuchen die Forscher die Ausbreitung und Verteilung der gefährliche, sich schnell entwickelnde Krankheit-Vektoren.

Der Durchbruch war die Forschung eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Postdoc-Mathematiker Somayeh Mashayekhi und Bioinformatiker Peter Beerli, sowohl im FSU ‚ s Department of Scientific Computing. Ihre Ergebnisse wurden veröffentlicht in der Zeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences.

„Unsere ist die erste Anwendung der Bruch-Rechnung zu Populationsgenetik,“ Beerli gesagt hat. „Dies wird uns helfen, bessere Abschätzungen der Mengen, die wichtig sein können, um Krankheitserreger zu bekämpfen.“

Das team-Modell, genannt den f-coalescent für seine neuartige Verwendung von fractional calculus, folgt in der Linie der eine ähnliche, aber mehr limited-Modell, genannt das n-coalescent. Vorgeschlagen vom britischen Mathematiker John Kingman im Jahr 1982, die n-coalescent erlaubt Wissenschaftlern, um statistische Aussagen über eine population Vergangenheit mit Daten, die in der Gegenwart.

„Die n-coalescent eingeführt, die eine Retrospektive Sicht auf Beziehungen zwischen Individuen,“ Beerli gesagt hat.

Es erlaubt Forschenden genomischen Proben, die aus einer Bevölkerung zu machen, probabilistische Aussagen über die Herkunft der verschiedenen Genvarianten, die innerhalb dieser Bevölkerung. Dies Gaben Wissenschaftler beispiellos strengen Einblick in die Szenarien und Interaktionen, die Form dazu beigetragen Variabilität einer Spezies über die Zeit.

Aber für alle seine bahnbrechenden theoretischen Vorteile, die n-coalescent hatte ein großes Hindernis: Das Modell unter der Annahme durchgeführt, dass die Populationen sind homogen. Das heißt, es wird angenommen, jede einzelne gemeinsame identische Erfahrungen, die mit den gleichen Widrigkeiten bedrohen Ihr überleben und die gleichen Vorteile, die Ihnen ein konkurrenzfähiges auf die Beine.

Dies ist, wo die FSU team der neuen f-coalescent Fortschritt auf seinem Vorgänger. Ihr Modell ermöglicht es, für erhöhte Umwelt-Heterogenität, insbesondere bei der Standort-und Zeit-Intervallen. Diese Zertifikate helfen, die Ausbeute klarere Bilder, wenn unterschiedliche genetische Variationen emerge — Informationen, die von entscheidender Bedeutung bei der Analyse von Krankheitserregern, die sich schnell in der Reaktion auf die verschiedenen Umgebungen.

In Ihrer Studie, Beerli und Mashayekhi angewendet den f-coalescent zu drei realen Datensätzen: Mitochondrien-Sequenz-Daten der Buckelwale, mitochondriale Daten von einer malaria-Parasiten und die komplette Genom-Daten eines H1N1-influenza-virus-Stamm.

Sie fanden, dass, während Umwelt-Heterogenität zu haben schien wenig Wirkung in der Buckelwal-dataset, die influenza und malaria-Daten vorgeschlagen, dass die Heterogenität berücksichtigt werden sollten bei der Bewertung Krankheitserreger, die sich schnell durch wechselnde Selektionsdruck.

„Die Heterogenität hat Auswirkungen auf das timing in der Genealogie,“ Mashayekhi sagte. „Die f-coalescent wird im Ergebnis eine bessere Einschätzung dieses timing, das führt zu wichtigen änderungen in der Analyse von Krankheitserregern.“

Während die f-coalescent bietet eine vielversprechende neue Methode für die Verbesserung unseres Verständnisses der variable und dynamische Entwicklung dieser Erreger, Forscher sagten, das Modell muss erweitert werden, damit noch mehr um die Berücksichtigung der vielen Faktoren, die einen Einfluss auf die Verlagerung der Populationen.

„Wir müssen den ausbau unserer Theorie über eine einzelne Bevölkerungsgruppe und enthalten die Einwanderung in das Modell,“ Beerli gesagt hat. „Nur dann können wir angreifen Probleme wie Veränderungen in der Verteilung der influenza oder anderen sich schnell entwickelnden Erreger.“

Finanziert wurde die Forschung von der National Science Foundation.