由Stein Aerts(VIB-KU Leuven)領(lǐng)導的比利時計算生物學家團隊開發(fā)了一種新的生物信息學方法，稱為cisTopic。受文本挖掘方法的啟發(fā)，cisTopic通過尋找共同的主題，幫助科學家深入理解我們體內(nèi)細胞內(nèi)和細胞內(nèi)基因調(diào)控差異的機制。在新出版的《自然方法》中，Aerts和他的團隊展示了這種方法的廣泛應用，從大腦研究到癌癥生物學。
我們的基因組是由一組調(diào)節(jié)分子控制的，這些調(diào)節(jié)分子“打開”我們DNA中的目標基因。這些調(diào)節(jié)分子與我們?nèi)旧w中所謂的增強子和啟動子區(qū)域結(jié)合。知道它們何時以及如何被激活可以教會我們很多關(guān)于我們身體細胞多樣性的知識。
“我們體內(nèi)的所有細胞基本上都含有相同的DNA，”教授解釋道。斯坦艾爾茨是VIB和庫魯汶計算生物學實驗室的負責人。"每種細胞類型的獨特之處在于哪些基因在任何給定的時間都是活躍的."
單細胞技術(shù)的最新發(fā)展使像Aerts這樣的科學家能夠研究基因活性，并調(diào)節(jié)脫氧核糖核酸區(qū)域中成千上萬個細胞的可及性。然而，這些信息還沒有解決反向工程基因組調(diào)控代碼的挑戰(zhàn)。
集群單元
Aerts實驗室的兩位年輕研究人員CarmenBravoGonzlez-Blas和Liesbeth Minnoye開始解決這個問題?！拔覀兛梢詮膯蝹€細胞獲得的數(shù)據(jù)，關(guān)于其DNA中特定調(diào)控區(qū)的可及性，是非常罕見的。但是，我們希望根據(jù)這些可訪問區(qū)域的相似性對單個細胞進行分組。”
為了解決這個問題，bravogonzalez-Blas從文本挖掘領(lǐng)域借用了一種叫做“主題建模”的計算技術(shù)。她解釋說：“在文本挖掘中，計算機可以從大量文本中找到對每個主題都很重要的“主題”和術(shù)語。當應用于我們的基因控制問題時，計算機會發(fā)現(xiàn)對每個細胞都很重要的話題。輸入我們的身體。它還使我們能夠確定每個主題的監(jiān)管領(lǐng)域?！?
“我們在各種數(shù)據(jù)集上評估了我們的新方法，發(fā)現(xiàn)它可以準確地恢復預期的和新的細胞類型，”Minnoye補充說。"特別是在非常稀疏的數(shù)據(jù)上，我們的方法比以前開發(fā)的方法更強大."
了解有關(guān)復雜組織的更多信息。
研究人員將cisTopic應用于生物復雜的細胞群，如哺乳動物大腦中的細胞。CisTopic不僅可以讓他們恢復大腦中的主要細胞類型，而且該團隊還可以識別主要神經(jīng)細胞類型的新亞組和調(diào)節(jié)劑。
Aerts補充說：“除了大腦，我們還利用cisTopic研究患者黑色素瘤細胞培養(yǎng)中基因可及性的動態(tài)變化。“當我們調(diào)節(jié)這些癌細胞中已知的重要調(diào)節(jié)因子之一時，我們可以第一次跟蹤不同DNA區(qū)域隨時間的可及性。這些方法最終將使我們能夠更好地理解這些主要調(diào)節(jié)因素在癌癥中的實際作用。細胞和它們控制的基因?！?
這些不同的應用說明了團隊研究球員的新方法的價值，以及協(xié)調(diào)我們細胞中基因調(diào)控的機制。根據(jù)像Aerts這樣的計算生物學家的說法，這是實現(xiàn)健康和疾病中細胞狀態(tài)的實時和個性化監(jiān)控的重要一步。
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