Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 520

Алгоритм ученых ИТМО поможет в поиске генов, «виновных» в развитии болезней

Алгоритм ученых ИТМО поможет в поиске генов, «виновных» в развитии болезней
Биоинформатики Университета ИТМО разработали алгоритм, который позволяет оценить влияние генов на различные процессы в организме человека, в том числе на развитие заболеваний

Биоинформатики Университета ИТМО разработали алгоритм, который позволяет оценить влияние генов на различные процессы в организме человека, в том числе на развитие заболеваний. Работа опубликована в журнале BMC Bioinformatics. 

Заболевания или предрасположенность к облысению, полноте, плохому зрению могут быть связаны с определенными генами. Чтобы повлиять на их работу и, соответственно, на состояние человека, нужно определить, какой именно участок генома из большого количества «подозреваемых» виновен в изменениях. Более того, чтобы увидеть, есть ли связь между конкретным геном и болезнью, важно знать, как взаимодействуют между собой сами гены.

«Всего у человека около 20 тысяч генов. Сравнивая гены пациентов с исследуемым заболеванием и гены здоровых людей, можно увидеть отличия образцов в их активности и выраженности. На основе этой информации создается общий граф, где видна связь между всеми генами, и каждому присвоен показатель важности. Обычно ученые продолжают работу только с самыми активными генами, выделяя их в отдельных подграф. Однако, вырывая гены из «общего контекста», мы теряем возможность оценивать корреляцию каждого входящего в него гена с другими генами и рассматриваемым диагнозом», – объясняет доцент Университета ИТМО Алексей Сергушичев.

Вместо того чтобы выделять только одну систему из генов с наибольшей важностью, биоинформатики ИТМО предложили способ, при котором генерируются сотни и тысячи подграфов с использованием данных всего генома. Разработанный алгоритм позволяет рассчитать вероятность связи каждого образца с интересующей болезнью и проанализировать их состав с учетом взаимодействия каждого гена. В его основе – метод Монте Карло по схеме марковских цепей (Markov chain Monte Carlo).

«Представьте, что вы хотите собрать корабль в бутылке. Можно попытаться сделать это пинцетом, а можно просто, грубо говоря, трясти бутылку. Когда детальки соберутся, как нужно, мы фиксируем систему в этом состоянии и продолжаем трясти дальше. Если же нас не устраивает новое положение деталей  начинаем сначала. Рано или поздно у нас получится что-то похожее на корабль. Аналогично и в нашей программе. В одном из наборов генов убирается один. Если число активных генов растет - мы сделали все правильно, сохраняем. Если нет  действуем дальше. Через несколько похожих шагов важность может резко возрастать. Так алгоритм формирует множество вариантов графов», – объяснил ведущий научный сотрудник Университета ИТМО, лауреат программы ITMO Fellowship and Professorship Никита Алексеев.

Получив такую выборку, можно увидеть, какие гены встречаются в ней чаще. Например, если какой-то из генов встречается в 90% таких подграфов, значит, ученые могут быть уверены в его связи с исследуемым состоянием на 90%.

Авторы проекта отмечают, что в будущем алгоритм может быть представлен в виде системы с ползунком, с помощью которой можно будет получать показания для разных целей и с разной точностью. «Например, чем меньше мы поставим степень нашей уверенности, тем больше генов нам будет показано  и наоборот. При необходимости выявить только те гены, в которых мы уверены, мы должны поставить ползунок где-то на 99%», – заключает Никита Алексеев. 

 

Информация предоставлена пресс-службой Университета ИТМО

Источник фото: https://itmo.ru/ru/page/213/logotipy_i_firmennyy_stil.htm

 

Источник: itmo.ru

биоинформатика гены итмо

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.