Исследователи из института Stowers создали новый способ определения индивидуальных белковых ассоциаций быстрым, эффективным и информативным способом. Эти результаты, опубликованные в выпуске Nature Communications от 8 марта 2019 года, показывают, как алгоритм топологической оценки (TopS), созданный исследователями Stowers, может путем объединения наборов данных идентифицировать белки, которые собираются вместе.
Подход подобен рассмотрению действий и взаимодействий всех людей в сообществе, а затем выбору наиболее значимых взаимодействий, некоторые из которых могут быть очень редкими. Исследователи ищут биологический эквивалент двух людей, которые могут быть единственными во всем сообществе, которые участвуют в важном взаимодействии.
Это не только помогает исследователям определить, как белки выполняют биологические функции или выполняют биологические процессы, алгоритм может применяться к ранее сгенерированным биологическим данным и, возможно, к другим областям науки для сбора новой информации.
Наборы данных о белках могут быть сложными для поиска значимой информации, потому что они очень большие.
«У вас есть тысячи белков для изучения. Понимание того, как большое разнообразие белков собирается вместе, чтобы сделать что-то, например, восстановить ДНК, дается тяжело. Мы это упростить», - говорит Михаела Сардиу, доктор философии, старший научный сотрудник Stowers.
Это означало, что вместо опривычного анализа общей картины они охотились на менее распространенные события. Исследователи сделали это путем поиска приманки (белки, о которых уже известно, что они участвуют в процессах, представляющих интерес) и добычи (белки, которые могут взаимодействовать с белками приманки), чтобы увидеть, как они взаимодействуют в человеческих комплексах репарации ДНК и ремоделирования дрожжевого хроматина. Через TopS данные анализируются параллельно, что означает, что данные от нескольких биологически связанных приманок рассматриваются одновременно. Ключевым атрибутом TopS является способность оценивать предпочтение белка-жертвы приманке по сравнению с другими приманками.
Washburn и Sardiu считают, что TopS может применяться к широкому диапазону наборов данных, помимо протеомики, как в фундаментальных исследованиях, так и за их пределами. Sardiu видит потенциал в использовании этого метода для анализа медицинских данных, где врачи могут сравнить здоровье пациента с другими, например, сказать, "действительно ли болезнь пациента прогрессирует по сравнению с другими" или нет.
Команда также опубликовала эти результаты в Github, потому что они хотят предложить другим исследователям возможность протестировать алгоритм и посмотреть, как они могут применить его к своим собственным проектам.
https://www.nature.com/articles/s41467-019-09123-y
Подход подобен рассмотрению действий и взаимодействий всех людей в сообществе, а затем выбору наиболее значимых взаимодействий, некоторые из которых могут быть очень редкими. Исследователи ищут биологический эквивалент двух людей, которые могут быть единственными во всем сообществе, которые участвуют в важном взаимодействии.
Это не только помогает исследователям определить, как белки выполняют биологические функции или выполняют биологические процессы, алгоритм может применяться к ранее сгенерированным биологическим данным и, возможно, к другим областям науки для сбора новой информации.
Наборы данных о белках могут быть сложными для поиска значимой информации, потому что они очень большие.
«У вас есть тысячи белков для изучения. Понимание того, как большое разнообразие белков собирается вместе, чтобы сделать что-то, например, восстановить ДНК, дается тяжело. Мы это упростить», - говорит Михаела Сардиу, доктор философии, старший научный сотрудник Stowers.
Это означало, что вместо опривычного анализа общей картины они охотились на менее распространенные события. Исследователи сделали это путем поиска приманки (белки, о которых уже известно, что они участвуют в процессах, представляющих интерес) и добычи (белки, которые могут взаимодействовать с белками приманки), чтобы увидеть, как они взаимодействуют в человеческих комплексах репарации ДНК и ремоделирования дрожжевого хроматина. Через TopS данные анализируются параллельно, что означает, что данные от нескольких биологически связанных приманок рассматриваются одновременно. Ключевым атрибутом TopS является способность оценивать предпочтение белка-жертвы приманке по сравнению с другими приманками.
Washburn и Sardiu считают, что TopS может применяться к широкому диапазону наборов данных, помимо протеомики, как в фундаментальных исследованиях, так и за их пределами. Sardiu видит потенциал в использовании этого метода для анализа медицинских данных, где врачи могут сравнить здоровье пациента с другими, например, сказать, "действительно ли болезнь пациента прогрессирует по сравнению с другими" или нет.
Команда также опубликовала эти результаты в Github, потому что они хотят предложить другим исследователям возможность протестировать алгоритм и посмотреть, как они могут применить его к своим собственным проектам.
https://www.nature.com/articles/s41467-019-09123-y
Комментарии
Отправить комментарий