13:56 2024-04-12 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Dezvoltarea unui model de învățare automată pentru a explora metilarea ADN-ului

_ Dezvoltarea unui machine learning model pentru a explora metilarea ADN-ului

Un studiu Northwestern Medicine a detaliat dezvoltarea unui model de învățare automată pentru a prezice starea de metilare a ADN-ului în ADN-ul fără celule prin modelele sale de fragmentare, conform descoperirilor publicate în Nature Communications.

Metilarea ADN, procesul biologic prin care grupările metil sunt adăugate la o moleculă de ADN, funcționează ca un „întrerupător” pentru anumite gene și este de obicei disfuncțională în boli precum cancerul.

Celula. -ADN-ul liber — cantități mici de ADN rămase de la diferite procese celulare — pot fi măsurate prin secvențierea bisulfiților întregului genom, standardul de aur actual, dar un proces imperfect care poate deteriora ADN-ul care este secvențiat, limitând capacitatea oamenilor de știință de a-l studia.

„ADN-ul fără celule sunt aceste fragmente scurte de ADN: atunci când o celulă moare, va elibera ADN-ul în sânge”, a spus Yaping Liu, Ph.D., profesor asistent de Biochimie și Genetică Moleculară, care a fost primul și un co-autor corespondent al studiului. „Acest ADN fără celule, care se află în afara celulei, reprezintă semnăturile morții celulare.”

Spre deosebire de ADN-ul normal, ADN-ul fără celule se rupe în modele specifice și este foarte corelat cu starea epigenetică, care l-a determinat pe Liu să se întrebe dacă ar putea folosi modele de fragmentare a ADN-ului fără celule pentru a prezice nivelurile de metilare a ADN-ului, a spus el.

În studiu, Liu și colaboratorii săi au antrenat un model de învățare automată nesupravegheat pentru a analiza secțiuni mici. de ADN, numite site-uri CpG, folosind caracteristicile fragmentelor circulante de ADN fără celule.

Anchetatorii au folosit apoi modelul pentru a analiza probe de sânge uman de la pacienți sănătoși și cei cu diferite tipuri de cancer și au efectuat separat -secvențierea genomului pe probe pentru a compara acuratețea modelului.

Modelul a prezis cu exactitate starea de metilare a ADN-ului mai ales în regiunile bogate în CpG ale genomului, în comparație cu secvențierea tradițională, conform studiului.

< „Clinicienii generează deja o mulțime de date de secvențiere genomică a ADN-ului fără celule, cu teste disponibile astăzi”, a spus Liu. „Cu modelul nostru, putem face mai mult cu acele date și putem prezice metilarea ADN-ului și schimbările care au loc în genele noastre.”

Modelul ar putea, de asemenea, să prezică cu exactitate din ce țesuturi provine ADN-ul fără celule, identificând astfel cu precizie. originea semnăturilor anormale de metilare care apar în diferite tipuri de cancer, a spus Liu.

În continuare, laboratorul lui Liu va continua să dezvolte metode de calcul pentru a înțelege mai bine informațiile de reglare a genelor din fragmentele de ADN fără celule, a spus el.

„Scopul nostru este să folosim informațiile epigenetice ascunse în ADN-ul fără celule pentru a înțelege regiunile necodificatoare ale genomului uman”, a spus Liu, care este, de asemenea, membru al Robert H. Lurie Comprehensive. Centrul de Cancer al Universității Northwestern. „Vrem nu numai să detectăm boala mai devreme, ci și să avem oportunitatea de a înțelege ce se întâmplă în genom în acel moment.”

(Fluierul)

Inapoi