Khám phá cấu trúc gen 3D bằng phương pháp nghiên cứu mạng xã hội

Các nhà Toán sinh học tại Đại học Carnegie Mellon đã sử dụng một thuật toán vốn dùng để nghiên cứu các mạng xã hội và điều chỉnh nó để xác định cách DNA và protein được kết nối với nhau trong các cộng đồng trong nhân tế bào.

> Xem thêm:

Điều trị gan nhiễm mỡ, hãy uống trà xanh và chăm tập thể dục

Công nghệ in 3D sẽ giúp vết bỏng chữa trị lành da nhanh hơn

Phát hiện vấn đề

Jian Ma, phó giáo sư tại Khoa Toán sinh học của CMU, là một thành viên tham gia nghiên cứu. Ông cho biết các nhà khoa học đã đánh giá cao rằng DNA, protein và các thành phần khác trong nhân dường như ảnh hưởng đến các ‘cộng đồng’ cấu trúc quan trọng. Hành vi của các cộng đồng này có thể là chìa khóa để hiểu các quá trình tế bào. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể phát hiện ra cơ chế bệnh tật cơ bản. Ví dụ các bệnh như lão hóa và nguy cơ ung thư.

Tuy nhiên, việc tìm ra cách xác định các cộng đồng này trong số hàng chục ngàn gen, protein và các thành phần khác của tế bào rất khó khăn. Một yếu tố quan trọng là sự tương đồng. Tương đồng theo nghĩa các gen được kiểm soát bởi cùng các protein điều hòa (được gọi là các yếu tố phiên mã và về mặt sắp xếp không gian). Và các gen này cũng có các nếp gấp và cách đóng gói phức tạp của DNA. Tất cả những yếu tố này đặt các gen nhất định gần nhau.

Các thuật toán thông minh hỗ trợ nghiên cứu về DNA

Thuật toán nghiên cứu MOCHI

Dechao Tian, ​​một nhà nghiên cứu sau tiến sĩ, và Ruochi Zhang, một tiến sĩ ngành Toán sinh học, đã giải thích cách họ phát triển một thuật toán mới. Thuật toán này có tên gọi MOCHI. MOCHI dùng để chia nhỏ các thành phần hạt nhân đan xen thành từng cộng đồng.

MOCHI được lấy cảm hứng từ một thuật toán ban đầu được phát triển bởi phòng thí nghiệm của nhà khoa học máy tính Jure Leskovec. Thuật toán MOCHI xem xét sự sắp xếp không gian của tất cả các gen và protein yếu tố phiên mã trong một hạt nhân dựa trên các tương tác nhiễm sắc thể trên toàn bộ gen và mạng lưới điều hòa gen toàn cầu.

Xem thông tin dạng biểu đồ 3D, thuật toán tìm kiếm các sơ đồ con hoặc “họa tiết” nhất định. Đó có thể là, hình dạng tam giác, hoặc một sơ đồ con bốn nút. MOCHI sử dụng chúng để phân tích các mạng phức tạp trong nhân tế bào. Thuật toán sau đó sẽ tiến hành phân cụm hoặc chia nhỏ. Nhờ đó, biểu đồ sẽ biểu hiện giảm thiểu sự gián đoạn của các họa tiết này.

 

Triển vọng nghiên cứu về DNA rất khả quan

Họ đã thử nghiệm MOCHI bằng cách áp dụng nó cho năm loại tế bào khác nhau. Giống như thuật toán ban đầu đã từng xử lý khối lượng lớn dữ liệu mạng xã hội, MOCHI đã xác định được hàng trăm cộng đồng trong hạt nhân của các loại tế bào này.

Cho đến nay, các nhà nghiên cứu không biết mỗi cộng đồng có thể làm gì. Tuy nhiên, họ có lý do để tin rằng các phân khu do MOCHI thực hiện là hợp lệ. Ví dụ, thuật toán xác định các cộng đồng dường như là chung cho tất cả các loại tế bào được sử dụng trong nghiên cứu này. Nó cũng xác định một số cộng đồng dường như là duy nhất cho một loại tế bào cụ thể. Ngoài ra, Ma cho biết họ đã tìm thấy “sự gia tăng” các gen liên quan đến bệnh tật trong cộng đồng.

Triển vọng nghiên cứu trong tương lai

Chúng ta cần nghiên cứu thêm để xác định chức năng và hành vi của từng cộng đồng này. Dẫu vậy thì thuật toán MOCHI cũng đã cung cấp một điểm khởi đầu để nghiên cứu.

Chắc chắn có một lý do tại sao các cộng đồng này được hình thành trong hạt nhân. Vấn đề là chúng ta chỉ chưa biết cơ chế hình thành của các cộng đồng này. Nếu hiểu được chúng, các nhà nghiên cứu phác họa các quá trình tế bào cơ bản. Từ đó giúp đề xuất các cách có thể để hiểu rõ hơn về sự tiến triển của bệnh.

Các thành phần nhân tế bào bổ sung, như RNA và các loại protein khác dự kiến cũng sẽ được đưa vào phân tích nghiên cứu. Điều này giúp chúng ta có thêm cái nhìn đầy đủ hơn về

Techmoss.net