Для исследования исследовательская группа хотела определить не только когда Гены активируются, но как Их активация меняется в течение развития мозга. Гены активируются в разных точках развития клеток, но картирование развития генов было сложно. И прошлые исследования были сосредоточены на изолированных моментах времени, а не на том, как экспрессия генов развивается с течением времени.
В этом случае исследователи использовали логистическое уравнение (математическое уравнение, полезное для моделирования динамических процессов), чтобы измерить, когда и как быстро включаются гены в развивающихся мозгах мыши. Они обнаружили, что большинство генов следуют простым и постепенным паттертам активации, и что гены могут быть сгруппированы в подтипы, включая ускорители, которые ускоряются на поздних стадиях развития; переключатели, которые ускоряются, а затем замедляются; и замедраторы, которые просто замедляются.
Затем исследователи разработали модель ИИ для прогнозирования экспрессии генов с течением времени на основе изменений в соседнем хроматине. Модель работала хорошо, особенно для генов с более сложной регуляцией, а вся процедура установила метод хронода.
Они обнаружили, что большинство генов следуют предсказуемым паттертам развития, которые продиктованы их ролью в клетке и определяют, как быстро они достигают максимального влияния на клетку.
«В ситуации, когда вы лечите генетическое заболевание, вы хотели бы закрыть ген, прежде чем он полностью достигнет своего потенциала, после чего уже слишком поздно»,-сказал соавтор Беатрис Борсари, которая также является ассоциированным докторантом в области биофизики и биохимии.
«Наше уравнение точно расскажет вам о точке переключения – или о том, что препарат не окажет такого же влияния на выражение гена», – сказал Борсари.
“There are many cases where it’s not just important to characterize the developmental direction you go, but also how fast you reach a certain point, and that’s what this model is allowing us to do for the first time,” added Mark Gerstein, the Albert L. Williams Professor of Biomedical Informatics at Yale School of Medicine and a professor of molecular biophysics and biochemistry, computer science, and of statistics and data science in FAS, and the study’s lead автор
Borsari и Frank подчеркивают, что потенциальные применения в фармакокинетической области являются основными.
Исследователи назвали свой новый метод «Chronode», название, которое объединяет концепцию времени (Chronos – это Бог времени в греческой мифологии) с математическими рамками обычных дифференциальных уравнений (Odes.)
«Мы анализируем биологические данные временных рядов, используя логистическую оду»,-сказал Борсари. «В некотором смысле это имя отражает междисциплинарный характер нашего исследования. Мы работаем, где биология соответствует красоте математики. Мы используем математические модели для описания и прогнозирования сложных биологических явлений – в нашем случае временные закономерности в геномных данных».
Borsari – вычислительный биолог с опытом в области генетики и биоинформатики, в то время как Фрэнк является биомедицинским инженером с прочной основой в области машинного обучения и математики. «Наши разнообразные навыки создают очень синергетическое сотрудничество, и мы многому учимся друг с другом», – сказал Борсари.
Другие авторы исследования включают исследовательских партнеров Eve S. Wattenberg, Ke Xu, Susanna X. Liu и Xuezhu Yu.
#Время #это #все #поиск #окна #лечения #при #генетических #заболеваниях #головного #мозга
По теме
