Команда российских исследователей разработала новый способ для изучения пространственной организации генома. Он позволит снизить погрешности и даст возможность легче анализировать данные, которые получили исследователи из разных лабораторий. Работа была выполнена при поддержке Минобрнауки России в рамках проекта «Наука и университеты», а результаты опубликованы в журнале Briefings in Bioinformatics.
© Пресс-служба МГУ имени М.В. Ломоносова
ДНК – молекула, которая в длину может быть равна росту взрослого человека. Чтобы поместить ее в клетку, существуют различные способы «упаковки». Сначала она наматывается, как нитка на йо-йо, на нуклеосомы – структуры, состоящие из 8 специальных белков – гистонов. После в некоторых местах специфические белки связываются с ДНК, в результате чего формируются петли. Далее молекула становится еще более компактной – образуются хроматиды и хромосомы. Все эти структуры формируют пространственную организацию генома.
Изучение пространственной организации генома человека помогает лучше понимать, как именно регулируется работа генов. Для таких исследований используется метод Hi-C. Он позволяет получить картину контактов всех фрагментов генома друг с другом на всех структурных уровнях. От самого низкого – петель между регуляторными участками – до самого высокого – хромосомных территорий и целого ядра.
Хотя Hi-C считается довольно точным методом изучения трехмерного генома, он не лишен недостатков. Сейчас для проведения Hi-C существуют уже готовые наборы со всеми необходимыми реагентами и прописью процедур. Но провести исследование по стандартному протоколу не всегда представляется возможным, поскольку иногда материала бывает значительно меньше, чем требуется по стандарту, или, наоборот, требуется изучить слишком «объемный» объект, например, ткани мозга или образцы, полученные при биопсии. В таких случаях исследователи дорабатывают протоколы с учётом особенностей материала и своих нужд, но полученные результаты становятся сложнее сравнивать с теми, что были получены по стандартным протоколам. Некоторые группы исследователей уже разработали подходы, которые учитывали бы такие погрешности, однако они все еще недостаточно точны.
Сотрудники биологического факультета МГУ в составе междисциплинарной команды исследователей из Сколтеха и НИЦ «Курчатовский институт» разработали новый метод нормализации данных Hi-C. Новый метод заметно снижает погрешность и ее влияние на результаты. Это биоинформатический алгоритм HiConfidence. Особенность подхода заключается в том, что он учитывает силу и устойчивость взаимодействия внутри каждой отдельно взятой пары фрагментов генома. В результате данные, которые плохо воспроизводятся в повторах эксперимента, практически не влияют на финальные результаты. Это позволяет значительно повысить качество получаемых карт пространственной организации генома и облегчить их интерпретацию.
Проверку качества работы HiConfidence проводили на данных, полученных при анализе пространственной организации генома клеток человека и плодовой мушки (Drosophila melanogaster). Применение инструмента HiConfidence позволило заметно снизить уровень «шума» в исходных данных. В результате удалось проанализировать влияние изменений ацетилирования (присоединения ацетиленовых групп) гистонов на плотность укладки геномной ДНК на масштабе отдельных геномных областей и хромосом в целом.
«Анализ больших данных в геномике и сравнение результатов, полученных в разных лабораториях, часто осложнены погрешностями, вносимыми при проведении экспериментов. Наличие биоинформатического инструмента, нивелирующего эти погрешности – вне зависимости от их конкретной природы – значительно облегчит выполнение проектов, в которых необходимо перекрестное сравнение большого числа данных, полученных разными людьми в разное время», – прокомментировал исследование один из авторов, ведущий научный сотрудник кафедры молекулярной биологии биологического факультета МГУ Сергей Ульянов.
Источник: МГУ имени М.В.Ломоносова
Источник: sci-dig.ru
