Un nuevo estudio en la Universidad de Haifa ha utilizado métodos analíticos de "big data" para revelar el "carácter social" de los genes, un fenómeno en ciertas enfermedades por el cual los genes operan de forma conjunta en lugar de independientemente ". El problema es que el número posibleLa combinación de combinaciones de diferentes genes es enorme, y es casi imposible examinarlos todos de manera efectiva y confiable ", explican los investigadores." Nuestro estudio ofrece una solución a este problema ". El estudio, que fue realizado como parte de una tesis de maestría porPavel Goldstein del Departamento de Estadística, y fue dirigido por el Dr. Anat Reiner-Benaim del departamento en cooperación con el Profesor Abraham B. Korol del Departamento de Evolución y Biología Ambiental, propone un nuevo método para descubrir efectos genéticos complejos y raros queforman parte del mecanismo de creación de enfermedades complejas, como las enfermedades autoinmunes.
Uno de los campos más activos de investigación genética en la actualidad se centra en la conexión entre los marcadores genéticos, segmentos de ADN situados a lo largo del genoma que representan efectivamente los genes, y la expresión de diferentes genes, la creación de las proteínas que codifican.Varios estudios en los últimos años han demostrado que en mecanismos biológicos complejos, como los de la mayoría de las enfermedades, la expresión genética no es producto de la acción de un solo marcador, sino de una combinación de varios marcadores, algunos cerca de la ubicación deel gen en la cadena de ADN y otros más distantes. En el Proyecto Genoma Humano, por ejemplo, los investigadores inicialmente encontraron que alrededor del 98 por ciento del genoma humano contiene genes que no "hacen" nada. Sin embargo, más tarde se supo que algunos dede hecho, estos genes son activos, no de forma independiente, sino como parte de una red de genes. Por lo tanto, la influencia de un marcador genético determinado puede depender de la influencia de otros marcadores, un fenómeno conocido comoepistasis.
El problema es que el número teórico de combinaciones en las que diferentes genes podrían cooperar es casi infinito, lo que equivale al producto de la enorme cantidad de conexiones potenciales entre los marcadores y la lista potencial de expresión genética. Por consiguiente, es difícil inclusodecida dónde buscar estas conexiones.
En el nuevo estudio, publicado en la revista PLOS UNO , los investigadores de la Universidad de Haifa proponen un nuevo método de cálculo que reduce significativamente el número de posibilidades, por lo que la identificación de las interacciones entre genes es una tarea factible. Su método se basa en herramientas estadísticas innovadoras del "big data"campo de análisis, y el objetivo preliminar es reducir significativamente la dimensión de la dimensión de los marcadores genéticos y el número de expresiones genéticas. El método reduce el número de marcadores de prueba mediante la aplicación de un filtro jerárquico a las áreas de ADN que contienen al menos un fenómeno epistático, por lo tantopermitiendo que la investigación se centre únicamente en los marcadores genéticos dentro de estas áreas. El método reduce la cantidad de expresiones genéticas al agrupar expresiones similares.
Los investigadores utilizaron un estudio de datos simulados para ilustrar las ventajas de su método propuesto para el descubrimiento de la epistasis sobre otros dos métodos. El uso de grupos de expresión genética y la búsqueda jerárquica de áreas de ADN con la posible presencia de epistasis aumentó significativamente laEl método propuesto se aplicó con el propósito de analizar el genoma de la planta de berro de thale Arabidopsis thaliana. El mapeo genético de esta planta y los cambios en el descubrimiento del fenómeno de la epistasis, mientras se reduce la tasa de falsos descubrimientos a un nivel muy bajo.Los datos para su expresión genética se almacenan en The Arabidopsis Information Resource TAIR y, como es habitual en el campo, son accesibles para toda la comunidad investigadora.El análisis se dirigió a unas 7.200 expresiones genéticas distintas de cero y 500 marcadores moleculares situados a lo largo de los cinco cromosomas.del genoma de la planta. Una búsqueda de epistasis basada en pares de marcadores arroja un total de nueve millones de conexionesexaminado.
En el presente estudio, las expresiones genéticas se agruparon en unos 300 grupos basados en su correlación mutua. Los 500 marcadores genéticos fueron representados por 47 marcadores "regionales". Como resultado, las nueve millones de posibilidades de epistasis se redujeron a solo 340,000.
Los investigadores explican que el método propuesto tuvo éxito en la tarea desafiante de descubrir efectos débiles, es decir, efectos relacionados con un grupo o red de expresiones genéticas en las que cada gen hace una pequeña contribución al efecto general.
Un análisis de las expresiones de genes individuales que no se incluyeron en los grupos permitió solo el descubrimiento de efectos fuertes. Esto sugiere que existen fuertes efectos epistáticos en la expresión de genes individuales, mientras que existen efectos débiles en grupos de genes ".El hecho de que también hayamos observado que los rasgos genéticos implicados en un efecto fuerte mostraban una baja conectividad con otros rasgos y, en consecuencia, no se identificaron como parte de los grupos, plantea una hipótesis con respecto al carácter "social" del comportamiento de los genes, a saber, que un gen fuerte síno requieren cooperación con genes adicionales para que un efecto esté presente, mientras que un gen débil debe crear algún tipo de mecanismo asociativo, como las redes genéticas, para que un efecto esté presente ", concluyeron los investigadores. Es interesantetenga en cuenta que también se han encontrado fenómenos similares en las ciencias sociales; para una mayor discusión de este aspecto, ver Briñol et al., 2007 y Galinsky et al., 2008.
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Materiales proporcionado por Universidad de Haifa . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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