שיטת למידת מכונה חושפת את מיקומי הכרומוזומים בגרעין התא הבודד

פרסומת
תכנון תשתיות רפואיות


חוקרים מבית הספר למדעי המחשב של אוניברסיטת קרנגי מלון עשו התקדמות משמעותית לקראת הבנת האופן שבו הגנום האנושי מאורגן בתוך תא בודד. ידע זה חיוני לניתוח כיצד מבנה ה-DNA משפיע על ביטוי גנים ותהליכי מחלה.

פרסומת

במאמר שפרסם כתב העת שיטות טבע, ריי וסטפני ליין פרופסור לביולוגיה חישובית Jian Ma ודוקטור לשעבר. הסטודנטים Kyle Xiong ו-Ruochi Zhang מציגים את scGHOST, שיטת למידת מכונה שמזהה תת-תאים – סוג ספציפי של תכונה של גנום תלת-ממדי בגרעין התא – ומחברת אותם לדפוסי ביטוי גנים.

בתאים אנושיים, הכרומוזומים אינם מסודרים באופן ליניארי אלא מקופלים למבנים תלת מימדיים. החוקרים מתעניינים במיוחד בתת-תאי הגנום התלת-ממדיים מכיוון שהם חושפים היכן ממוקמים הכרומוזומים במרחב בתוך הגרעין.

"אחת המטרות הסופיות של ביולוגיה של תא בודד היא להבהיר את הקשרים בין מבנה תאי ותפקוד על פני מגוון רחב של הקשרים ביולוגיים", אמר מא. "במקרה זה, אנו חוקרים כיצד ארגון הכרומוזומים בתוך הגרעין מתאם עם ביטוי גנים."

בעוד טכנולוגיות חדשות מאפשרות לימוד של מבנים אלה ברמת תא בודד, איכות נתונים ירודה עלולה להפריע להבנה מדויקת. scGHOST מטפל בבעיה זו על ידי שימוש בלמידה חישובית מבוססת גרפים כדי לשפר את הנתונים, מה שמקל על זיהוי וזיהוי האופן שבו הכרומוזומים מאורגנים מבחינה מרחבית. scGHOST מתבססת על שיטת Higashi שקבוצת המחקר של מא פותחה בעבר.

עם היכולת לזהות במדויק תאי משנה גנום תלת מימדיים, scGHOST מוסיפה למערך ההולך וגדל של כלי ניתוח של תא בודד שמדענים משתמשים בהם כדי לשרטט את הנוף המולקולרי המורכב של רקמות מורכבות, כמו אלו במוח. מא צופה ש-scGHOST יכול לפתוח אפיקים חדשים להבנת ויסות גנים בבריאות ובמחלות.



קישור לכתבת המקור – 2024-04-09 19:40:04

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס

עוד מתחומי האתר

בדוק את המבנה הפנטסטי הזה מבית היוצר ארנוב שארמה.שלום לתושבי הכספת, וחזרתי עם פרויקט שעון…