Wie das suchen einer Nadel im Heuhaufen, die Identifizierung von Genen, die in bestimmten Krankheiten sein kann, ist eine schwierige und zeitraubender Prozess. Suchen, um diesen Prozess zu verbessern, ein team von Forschern an Baylor College of Medicine hat eine neue Bioinformatik-tool, das analysiert CRISPR gepoolte Daten-Bildschirm und identifiziert Kandidaten für potentiell relevante Gene mit größerer Empfindlichkeit und Genauigkeit als andere existierende Methoden. Die neue analytische web-basiertes tool auch schneller und benutzerfreundlicher, da es nicht erforderlich Bioinformatik-training, es zu benutzen. Die Studie erscheint in der Zeitschrift Genome Research.
„Dieses Projekt entstand aus einer Zusammenarbeit mit dem Labor von Dr. Huda Zoghbi, die Studien zu neurologischen Erkrankungen. Eines der lab-Ziele ist die Identifizierung von modifier-Genen, die ausgerichtet werden können, mit Drogen,“ sagte entsprechenden Autor Dr. Zhandong Liu, associate professor für Pädiatrie und Neurologie an Baylor und Direktor Bioinformatik-Core im Jan und Dan Duncan Neurological Research Institute an der Texas-Kinderklinik.
Modifier-Gene sind Gene, die Einfluss auf die expression eines anderen Gens. Die Idee hinter der Identifizierung von modifier-Genen ist der Versuch der Behandlung einer Krankheit, nicht durch die sich direkt auf die gene, die tatsächlich verursacht, sondern durch bestimmte modifier-Gene, kann eine Verringerung der negativen Auswirkungen des Gens die Krankheit verursachen.
Zu identifizieren, die Kandidaten für modifizierende Gene, das Zoghbi-Labor verwendet CRISPR-Technologie auf dem Bildschirm, die das gesamte Genom.
„CRISPR-Bildschirme erzeugen, Datensätze, viele Tausende von Genen, so mussten die Forscher ein Werkzeug, um die Liste zu verkürzen, um eine Anzahl von Kandidaten, würde praktisch zu testen im Labor,“ Liu sagte. „Zwar gibt es mehrere Berechnungsmethoden zur Verfügung, um zu analysieren CRISPR Bildschirm die Daten exakt ist es wichtig, die analytischen Werkzeuge, das Modell der natürlichen Merkmale der Daten so genau wie möglich. Wir jedoch, dass die zur Verfügung computational tools, die nicht diese Kriterien erfüllen.“
„CRISPR-Daten kommen in der Regel mit einer Menge Variabilität, die machen die interpretation der Daten schwierig,“ sagte ersten Autor Dr. Hyun-Hwan Jeong, ein Postdoktorand in der Liu lab. „Wir entwickelten eine neue Methode, die Berücksichtigung der Variabilität von CRISPR Daten-Bildschirm; es kann besser erfassen sowohl große als auch kleine Variationen in den Daten. Bei einem Vergleich mit den acht am häufigsten verwendeten Methoden, unser web-tool wird empfindlicher und präziser, schneller und benutzerfreundlicher.“
Das neue, computergestützte Werkzeug, das verwendet beta-binomial-Modellierung, ermöglicht das Labor den Wissenschaftlern zur besseren Abschätzung der statistischen Signifikanz von jedem gen, dass Sie zu Messen. Sie können auch erstellen einer Liste von Genen, die wahrscheinlich Kandidaten-targets für die Therapie mit so vielen Kandidaten-Gene wie möglich, aber die Minimierung der false-positives.
„Was ist wirklich aufregend an diesem computational tool ist, dass die Forscher nicht nur mit einem Bioinformatik oder computational Biologe Ihnen helfen, analysieren Ihre ‚big data'“, sagte Zoghbi, wer ist professor für molekular-und Humangenetik und der Kinderheilkunde und der Neurowissenschaften am Baylor und Direktor der Jan und Dan Duncan Neurological Research Institute an der Texas-Kinderklinik. Sie ist auch ein Ermittler am Howard Hughes Medical Institute. „Dieses Instrument ermöglicht die wet-lab-Wissenschaftler, der nicht geschult in der Bioinformatik zu analysieren, Daten zu ermitteln, die besten gen-Kandidaten.“