Nová metoda postupuje analýza rychlosti RNA s prostorovou a více dávkovou integrací

V podstatě všechny buňky v těle organismu mají stejný genetický plán nebo genom, ale soubor genů, které jsou aktivně exprimovány v daném okamžiku v buňce, určuje, jaký typ buňky bude a jeho funkce. Jak rychle se exprese genu v jedné buňce v průběhu času může v průběhu času poskytnout vhled do toho, jak se buňky mohou stát specializovanější, ale přístupy měření současného měření jsou omezené. Nová metoda vyvinutá vědci na Penn State a Yale University zahrnuje prostorové informace z buňky a data z buněk zpracovaných v různých časech, což zlepšuje schopnost vědců porozumět nuancím změn genové exprese.

V časopise je publikován příspěvek popisující metodu nazývaný SPVELO Biologie genomu. Vypočítá rychlost RNA, která popisuje směr a rychlost změny během transkripce-krok genové exprese, který zahrnuje kopírování genetického kódu.

Různé sady genů jsou exprimovány v buňce, když jsou aktivovány, když reagují na podněty a během procesu diferenciace, což umožňuje buňkám vyvinout na specifické typy buněk. Rychlost RNA se objevila jako způsob, jak měřit, jak se mění rychlost genové exprese v buňce, což nám může sdělit důležité informace o současném stavu a jeho budoucnosti buňky. Naše nová metoda překonává důležité výzvy předchozích metod, což z ní činí slibný a robustní způsob, jak vypočítat rychlost RNA a dozvědět se více o mnoha funkcích buňky. “

Wenxin Long, doktorský student ve statistikách ve státě Penn State Eberly College of Science a autor dokumentu

Během genové exprese je DNA nejprve přepsána do Messenger RNA (mRNA), která nese genetický kód, který bude použit k výrobě proteinů. Ale ne všechna sekvence mRNA se používá; Nejprve musí podstoupit proces nazývaný sestřih, který odstraňuje segmenty nazývané introny, které nenesou kódovací informace, a spojí se dohromady exony, které to dělají. Splikované mRNA pak lze převést do proteinové sekvence.

Pomocí techniky zvané jednobuněčné RNA sekvenování (ScRNA-SEQ) mohou vědci spočítat počet pramenů RNA, které jsou sestřiženy, a ty, které ještě nejsou spojen. Modelováním vztahů mezi sestřihkou a nevyřešenou hojností RNA vědci odvozují, zda je gen upregulován a downregulován. Vědci uvedli, že tato míra sestřihované změny exprese – rychlost RNA – je v podstatě snímek genů, které jsou aktivně zapnuty nebo vypínány v buňce a mohou být použity k odvození budoucí genové exprese.

„Výzkumník může sekvence RNA z mnoha buněk současně, ale buňky zpracované později nebo různými lidmi nebo výzkumnými skupinami mohou zažít mírně odlišné laboratorní podmínky, které by mohly ovlivnit výsledky,“ řekl Long. „Bylo to výzvou začlenit více šarží do jedné analýzy. Naše metoda může odpovídat za rozdíly mezi více dávkami, takže do jedné analýzy můžeme integrovat mnohem větší množství dat.“

Kromě zpracování více šarží najednou zahrnuje SPVELO důležité prostorové informace z buňky, řekl Long.

„Novější typy sekvenčních dat mohou poskytnout prostorové informace, například kde se buňka nachází v tkáni,“ řekl Lingzhou Xue, profesor statistik v Penn State Eberly College of Science a spolupráci autor příspěvku. „Některé předchozí metody pro výpočet rychlosti RNA byly schopny začlenit buď prostorové informace nebo více šarží, ale ne obojí. Kombinace těchto dvou nám umožňuje shromažďovat nejvíce informací z rozsáhlých, více šarží prostorových datových souborů.“

Nová metoda využívá dva typy neuronových sítí-typ strojového učení překonat předchozí omezení. Jedna z těchto neuronových sítí, která se nazývá variační autoencodér, modeluje expresi genů. Druhá neuronová síť, nazývaná síť pozornosti grafu, umožňuje vědcům začlenit prostorové a dávkové informace ze sekvenčních dat. Model také odpovídá za rozdíly mezi šaržemi pomocí tzv. Průměrného průměrného nesrovnalostního trestu, který umožňuje inferenci rychlosti RNA ve více datových sadách.

Vědci porovnávali SPVELO s řadou předchozích metod používajících datový soubor genové exprese z karcinomu perorálních skvamózních buněk, typ rakoviny a simulovaný prostorový datový soubor pankreasových buněk, který vědci běžně používají k testování a porovnání metod. Vědci uvedli, že SPVELO hrál a lépe na různých parametrech. Metoda, jak uvedli, byla také schopna poskytnout složitější trajektorické vzorce pro buňku, což naznačuje budoucí vzorce exprese a možné typy buněk nebo podtypy, do kterých by se buňka mohla rozlišit.

„Další výhodou naší metody je to, že nám dává míru důvěry v oblasti našich předpovědí, které předchozí metody postrádaly,“ řekl Long. „Například jsme si docela jistí, že některé buňky zůstanou nebo přecházejí na konkrétní typ buňky nebo podtypu, zatímco jiné mohou mít více možností pro přechod.“

Vědci uvedli, že metodu lze také použít k prozkoumání genových regulačních sítí. Například, aby pochopili dopad konkrétního genu na osud buňky, mohli vědci porovnat rychlosti RNA v normální buňce a v buňce, kde byl tento gen odstraněn. Navíc, protože rychlost RNA poskytuje informace v určitém časovém bodě, změny v rychlosti RNA v průběhu času by mohly poskytnout vhled do toho, jak buňky komunikují mezi sebou a za jakých rychlostí.

„RNA RNA je stále objevující se koncept a věříme, že existuje celá řada aplikací,“ řekl Xue. „Mít tento robustnější a spolehlivější způsob měření více šarží a začlenit prostorová data otevírá nové příležitosti a jsme nadšeni, jak se naše metoda používá v budoucnu.“

Kromě Long a Xue zahrnuje výzkumný tým Tianyu Liu a Hongyu Zhao na Yale University. Tento výzkum podpořil financování z Národních ústavů zdraví.