Новый программный инструмент ускоряет геномные исследования

В команду входят исследователи из факультета компьютерных наук Университета Стоуни-Брук, Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл, Гарвардской школы публичного здравоохранения, Школы компьютерных наук Карнеги-Меллона и частного сектора.«Это изучение представляет собой настоящий шторм для информатики», — сказал глава кафедры компьютерных наук в Стоуни-Брук Ари Кауфман. «У нас имеется пара сотрудников, ориентированных на знания, со всех финишей Соединенных Штатов, финансируемых из нескольких источников и стремящихся продвигать геномные изучения способом разработки инновационного инструмента.

Я поздравляю их с этим открытием».В геномике оценки количества транскриптов употребляются для их классификации и подтипов болезней, дабы узнать, как трансформации экспрессии генов коррелируют с фенотипом, и для отслеживания прогрессирования рака. Точность оценок численности, взятых на базе данных RNA-seq, в особенности важна, учитывая широкий спектр неточностей, каковые воздействуют на процессы фрагментации и секвенирования RNA-seq, и использование данных экспрессии при изучении заболеваний и, в конечном итоге, для медицинской диагностики и индивидуального лечения. .Созданный исследователями Робом Патро, Гитом Дуггалом, Майклом Лавом, Рафаэлем А. Иризарри и Карлом Кингсфордом, Salmon объединяет в один инструмент многие алгоритмические и методологические удачи, каковые будут помогать изучениям экспрессии генов, как маленьким, так и крупномасштабным.

По словам Патро, отличительными чертами метода являются его скорость, точность и надёжность. Лосось трудится с той же скоростью, что и существующие стремительные способы для количественной оценки экспрессии генов, но он включает в себя богатую и ясную модель главного опыта, включая множество технических неточностей, и использует новую процедуру статистического вывода для стремительной и верной оценки экспрессии генов.

«Методологические базы Salmon снабжают базу, на которой мы можем строить точные модели и эффективные алгоритмы вывода», — сказал Патро. «Мы трудимся над пониманием и моделированием еще большего количества потенциальных технических предубеждений, каковые появляются в изучениях экспрессии генов на базе РНК-seq. Мы также особенно заинтересованы в том, как способы количественной оценки вероятно сделать более верными и надежными в одноклеточных РНК- испытания по секвенированию (scRNA-seq), каковые являются неповторимые алгоритмические и статистические задачи ».


Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *