Zuordnung zelluläre Vielfalt durch die Suche nach gemeinsamen Themen der gen-Steuerung

Zuordnung zelluläre Vielfalt durch die Suche nach gemeinsamen Themen der gen-Steuerung

2019-04-10

Ein belgisches team der computational Biologen led von Stein Aerts (VIB-KU Leuven) hat eine neue Bioinformatik-Methode genannt cisTopic. Inspiriert durch text-mining-Methoden, cisTopic hilft den Wissenschaftlern, Einblicke in die Mechanismen, die die Unterschiede in der Genregulation zwischen und innerhalb der Zellen in unserem Körper durch die Suche nach gemeinsamen Themen. In einer neuen Publikation In Nature Methods, Aerts und sein team zeigen das Breite Spektrum der Anwendungen dieser Methode aus der Hirnforschung, um Krebs-Biologie.

Unsere Genome sind gesteuert durch Kombinationen von regulatorischen Molekülen, die „switch on“ target Gene in unserer DNA. Diese regulatorischen Moleküle binden an sogenannte enhancer-und Promotor-Regionen in unseren Chromosomen. Verständnis, Wann und wie Sie aktiviert sind, kann uns lehren, viel über die zelluläre Vielfalt in unserem Körper.

„Alle Zellen in unserem Körper enthalten im wesentlichen die gleiche DNA,“ erklärt prof. Stein Aerts, Leiter Labor für computational biology an VIB und KU Leuven. „Was macht jeder Zelltyp eindeutig ist, welche Gene aktiv sind, zu einem bestimmten Zeitpunkt.“

Jüngste Fortschritte in der single-cell-Technologie aktiviert haben Wissenschaftler wie Aerts, Blick auf die gen-Aktivität und der Verfügbarkeit von regulatorischen DNA-Regionen für Tausende von einzelnen Zellen. Aber diese information ist noch nicht gelöst, die Herausforderung des reverse-engineering der genomischen regulatorischen code.

Clustering-Zellen

Carmen Bravo González-Blas-und Liesbeth Minnoye, zwei junge Forscher im Aerts‘ lab, dargelegt, um dieses problem anzugehen. „Die Daten, die wir erhalten können aus einer einzigen Zelle, in Bezug auf die Zugänglichkeit von bestimmten regulatorischen Regionen in Ihrer DNA, ist sehr spärlich. Dennoch wollten wir die Gruppe einzelne Zellen in Clustern, basierend auf ähnlichkeiten dieser zugänglichen Regionen.“

Um diesem problem zu begegnen, Bravo González-Blas mir ein computational-Technik aus dem text-mining-Bereich, genannt „Thema Modellierung.“ Sie erklärt: „In der text-mining, Computer entdecken können, „Themen“, die aus großen Sammlungen von text, als auch Begriffe, die wichtig sind für jedes Thema. Angewandt auf unser problem der gen-Kontrolle, die computer entdeckt Themen, die wichtig sind für die einzelnen Zelltypen in unserem Körper. Es auch uns erlaubt, zu identifizieren, die regulatorischen Regionen für jedes Thema.“

„Wir evaluierten unsere neue Methode auf eine Vielzahl von Daten-sets, und fand, es erlaubt uns, genau zu erholen, erwarteter und neue Zelltypen“, fügt Minnoye. „Besonders auf sehr spärliche Daten, unsere Methode ist stabiler als die bisher entwickelten Ansätze.“

Lernen Sie mehr über die komplexen Geweben

Die Forscher angewendet cisTopic zu zellpopulationen, die biologisch Komplex, wie die Zellen in das Gehirn von Säugetieren. Nicht nur, dass cisTopic es Ihnen ermöglichen, sich zu erholen die wichtigsten Zelltypen im Gehirn, aber das team war auch in der Lage, um neue Bevölkerungsgruppen und Regulatoren der neuronalen Zelltypen.

„Neben dem Gehirn, die wir auch cisTopic zu untersuchen dynamische Veränderungen in der gen-Barrierefreiheit in Melanom-Zellkulturen von Patienten,“ fügt Aerts. „Wenn wir modulierten, einer der bekanntesten wichtige Modulatoren in diesen Krebszellen, konnten wir zum ersten mal nachverfolgen von änderungen in der Zugänglichkeit der verschiedenen DNA-Regionen im Laufe der Zeit. Solche Ansätze erlauben uns endlich besser verstehen, was diese Regulatoren tatsächlich in Krebs-Zellen, und die Gene, die Sie kontrollieren.“

Diese verschiedenen Anwendungen verdeutlichen den Wert der team der neuen Methode für die Untersuchung der Spieler und der Mechanismus, der zu orchestrieren gen-regulation in unseren Zellen. Nach computational Biologen wie Aerts, dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung Echtzeit und personalisierte überwachung der Zelle Staaten in Gesundheit und Krankheit.