由德克薩斯大學西南醫(yī)學中心的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一個研究小組開發(fā)了深度學習模型，以確定一套控制啟動子活動的簡單規(guī)則-啟動子是DNA的區(qū)域，啟動基因產(chǎn)生蛋白質(zhì)的過程。他們的研究結(jié)果發(fā)表在《Science》雜志上，可以讓我們更好地理解啟動子是如何在健康和疾病中促進基因調(diào)控的。
“盡管啟動子對每個基因的功能都至關(guān)重要，但盡管幾十年的研究已經(jīng)定義了它們的許多特征，但我們對這些遺傳元件如何運作的理解是不完整的。我們的研究揭示了這些序列如何在人類和其他哺乳動物中發(fā)揮作用，”德克薩斯大學西南分校Lyda Hill生物信息系助理教授Jian Zhou博士說。Jian Zhou博士與第一作者、研究生Kseniia Dudnyk和德克薩斯大學西南分校兒童醫(yī)學中心研究所的前研究員Jian Xu博士共同領(lǐng)導(dǎo)了這項研究。
細胞用來進行活動的蛋白質(zhì)的產(chǎn)生始于一個被稱為轉(zhuǎn)錄的過程。當RNA聚合酶蛋白附著在DNA鏈上并將編碼信息復(fù)制或轉(zhuǎn)錄到RNA分子中時，就會發(fā)生這種情況。RNA聚合酶附著開始轉(zhuǎn)錄的區(qū)域稱為啟動子。在人類中，啟動子通常由數(shù)百個堿基對組成，這些堿基對是構(gòu)成DNA的單位。盡管研究人員已經(jīng)確定了一些DNA啟動子區(qū)域共享的共同堿基對序列，但這些序列在人類啟動子中通常不存在，這使得DNA序列如何指導(dǎo)轉(zhuǎn)錄過程的規(guī)則不清楚。
Kseniia Dudnyk是德州大學西南分校周實驗室的一名研究生。
為了更好地定義人類的啟動子及其運作方式，研究人員開發(fā)了一種機器學習程序，他們將其命名為Puffin。在分析了數(shù)以萬計的已知人類啟動子的數(shù)據(jù)后，該程序確定它們由三種類型的序列模式組成:基序、啟動子和三核苷酸。
Puffin表明，根據(jù)這些元素的排列方式，它們可以激活或抑制基因的轉(zhuǎn)錄。Puffin還可以預(yù)測這些元素的排列如何指導(dǎo)RNA聚合酶優(yōu)先轉(zhuǎn)錄單鏈DNA或同時轉(zhuǎn)錄兩條相反方向的DNA。這種雙向轉(zhuǎn)錄在人類基因中很常見。
該程序進一步表明，小鼠和其他哺乳動物在控制啟動子操作方面具有相似的規(guī)則集。此外，Puffin還允許研究人員預(yù)測如果啟動子發(fā)生突變，轉(zhuǎn)錄是否會發(fā)生以及如何發(fā)生，這一發(fā)現(xiàn)與實驗結(jié)果非常吻合。
該研究的作者認為，Puffin可以幫助他們了解啟動子如何在健康細胞中起作用，以及啟動子中與疾病相關(guān)的改變?nèi)绾螌?dǎo)致基因轉(zhuǎn)錄的變化。這個程序可以在一個免費的web服務(wù)器上獲得，以便其他研究人員可以測試任何感興趣的啟動子序列。他們補充說，使用類似的機器學習方法可以深入了解基因組的其他方面，這些方面仍然沒有得到很好的理解。
（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-5） | 
