Геном человека хранит гигантский объём информации — от общего плана строения тела до предрасположенности к неврологическим и наследственным заболеваниям. Но даже для профессиональных генетиков многие участки ДНК остаются «текстом между строк»: мы знаем, что они важны, но не можем до конца понять логику их работы. Команда из Колумбийского университета предложила новый вычислительный подход, который позволяет по‑новому прочитать самые запутанные фрагменты генома.
В центре внимания исследователей — Hox‑гены, управляющие ранним развитием эмбриона. Эти гены работают не напрямую, а через транскрипционные факторы — белки, которые «садятся» на определённые участки ДНК и регулируют активность других генов. Долгое время предполагалось, что каждый такой фактор имеет узкий набор мишеней. Однако оказалось, что Hox‑белки могут связываться со множеством различных последовательностей, причём часть этих связей слабая, но биологически значимая.
Ранее для описания этих взаимодействий использовали метод SELEX, когда в пробирке отбирают подходящие фрагменты ДНК и затем анализируют их на компьютере. Но даже этот продвинутый подход оставлял «дыры»: часть реальных связей не укладывалась в существующие модели. Новый алгоритм NRLB (No Read Left Behind — «ни одно чтение не оставить без внимания») разработан так, чтобы охватывать весь спектр взаимодействий белка с ДНК, а не только самые сильные.
Как подчёркивает один из авторов работы, доктор Буссемейкер, NRLB позволяет с высокой точностью предсказывать, какие участки ДНК могут быть связаны с тем или иным транскрипционным фактором, причём как «крепко», так и «на грани». На практике это означает более полное понимание того, какие именно участки генома реально вовлечены в регуляцию в живой клетке.
Особый интерес представляют регионы, ассоциированные с болезнью Паркинсона, шизофренией, аутизмом и другими сложными расстройствами. Алгоритм помогает отследить, какие факторы управления «подходят» к этим зонам и каким образом они могут изменять активность соответствующих генов. По словам доктора Манна, это критический шаг к тому, чтобы однажды научиться точечно вмешиваться в эти процессы — не просто выявлять генетический риск, но и пытаться его смягчить за счёт управления регуляторными механизмами ДНК, сообщает scientificrussia.ru.
Читайте также: