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美国开发出一种新型算法加速基因活性的估算

日期:2014-12-10 00:00:00

目前存在庞大的RNA-seq数据,根据新的发现很可能进行再分析实验。CMU Lane计算生物学中心的副教授Carl Kingsford指出:“但是每次分析总计多达15个小时,特别是如果你想进行100个实验时,要花费大量的时间。利用Sailfish,大家可以使研究人员获得以前方法中得到的一切结果,但是速度更快。”

 

虽然一个生物体的遗传组成是静态的,但是随着时间的推移,单个基因的活性变化很大,使基因表达成为理解“生物体如何运转和疾病过程中发生了什么”的一个重要因素。基因活性不能够直接进行测量,但是可以通过监测RNA、携带基因产生蛋白质和其它细胞活性信息的分子进行推断。RNA-seq是产生这些基因表达快照的主要方法;在基因组医学中,据证明它对分析某些癌症特别有用。RNA-seq过程产生许多的RNA短序列,称为“reads”。在以前的方法中,只有通过费力地将这些reads映射到它们在更大分子中的初始位置,才可以确定和测量RNA分子的来源。

 

但是KingsfordLane中心博士后Rob Patro、马里兰大学西北生物学和分子遗传学系副教授Stephen M. Mount发现,这个耗时的映射步骤可以被除去。相反,他们发现,他们可以将部分reads分配给不同类型的RNA分子,就像每个read作为一个分子或另外一个分子的“几个选票”。没有映射步骤,Sailfish完成其RNA分析的速度比以前的方法快2030倍。

 

Kingsford表示,对生物学家来说,这种数值方法可能不像一副地图那么直观,但是对于计算机科学家来说它具有完美的意义。此外,Sailfish方法更加强大——它能够更好地容忍reads中的错误或个体基因组间的差异。他说明说,这些错误可以阻止一些reads被映射,但是Sailfish方法能够利用所有的RNA read“选票”,这能提高方法的准确度。

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