DNA — cząsteczka przenosząca informację genetyczną wszystkich żywych organizmów — jest upakowany w komórkach w złożony sposób, który umożliwia jej efektywne funkcjonowanie. Nukleosomy ułatwiają zagęszczanie DNA, a także odgrywają kluczową rolę w regulacji ekspresji genów i innych procesów biologicznych.
Zespół naukowców kierowany przez dr Modesto Orozco z IRB Barcelona opracował zaawansowaną technikę obliczeniową do przewidywania architektury genów na podstawie pozycji nukleosomów. Metoda łączy podejście eksperymentalne z technikami uczenia maszynowego i teorią transmisji sygnału. Badanie było opublikowany w dzienniku Badania kwasów nukleinowych.
Model predykcyjny, który może konkurować z metodami eksperymentalnymi
W ciągu ostatnich kilku lat naukowcy stosowali techniki eksperymentalne, takie jak MNase-seq, do mapowania nukleosomów. Model opracowany przez zespół dr Orozco wykorzystuje informacje o sekwencji DNA i charakterystykę fizyczną nie tylko do odtwarzania danych eksperymentalnych, ale także do szybszego i dokładniejszego przewidywania lokalizacji nukleosomów.
„Precyzja naszego modelu jest porównywalna z precyzją najbardziej zaawansowanych metod eksperymentalnych” – mówi dr Orozco, kierownik laboratorium modelowania molekularnego i bioinformatyki w IRB Barcelona i profesor zwyczajny na Uniwersytecie w Barcelonie.
Implikacje dla regulacji genów i biomedycyny
Badanie pokazuje, że na architekturę nukleosomów duży wpływ ma sekwencja DNA i sygnały fizyczne emitowane przez końce genów. Sygnały te określają położenie pierwszego i ostatniego nukleosomu (+1 i -ostatni), a także wpływają na położenie nukleosomów wzdłuż genu.
„Nasza praca sugeruje, że struktura nukleosomu może wpływać na ekspresję genów w sposób bardziej złożony, niż sądziliśmy” – dodaje dr Alba Sala. student IRB Barcelona i pierwszy autor badania.
Podejście to ma kluczowe znaczenie dla przyszłych badań nad wpływem zmian w strukturze chromatyny na występowanie chorób. Dzięki lepszemu zrozumieniu organizacji DNA i nukleosomów naukowcy mogą zidentyfikować nowe cele terapeutyczne i opracować skuteczniejsze metody leczenia.
Więcej informacji:
Alba Sala i in., Zintegrowany model uczenia maszynowego do przewidywania architektury nukleosomów, Badania kwasów nukleinowych (2024). DOI: 10.1093/nar/gkae689
Cytat: Zaawansowany model przewiduje architekturę genów na podstawie pozycji nukleosomu (2024, 10 października) pobrano 10 października 2024 z https://phys.org/news/2024-10-advanced-gene-architecture-nukleosome-position.html
Niniejszy dokument podlega prawom autorskim. Z wyjątkiem uczciwego obrotu w celach prywatnych studiów lub badań, żadna część nie może być powielana bez pisemnej zgody. Treść jest udostępniana wyłącznie w celach informacyjnych.