新算法可以識別與疾病相關的基因
(ITMO)俄羅斯光與光大學的生物信息學研究人員開發了一種算法,可以幫助評估基因對人類過程的影響,包括疾病的發展。這項研究發表在BMC生物信息學上。
脫發、肥胖或視力低下可能與特定基因有關,相關基因組的鑒定有助于研究和治療。此外,為了確定基因與疾病之間是否存在聯系,了解基因之間的相互作用也很重要。
ITMO的助理教授AlexeiSergeichev解釋道:"總的來說,每個人都有2萬多個基因。通過將與患者病情相關的基因與健康人的相關基因進行比較,我們可以看出這兩種基因在活性和表現上的差異。根據這些信息,您可以創建一個通用的圖表,顯示所有基因之間的相互聯系,并為每個基因分配一個權重因子。通常,科學家只會繼續研究最活躍的基因,并用特殊的子圖譜來定位這些基因,但將這些基因從"正常背景"中分離出來,就失去了評估每一種基因與其他基因的關聯并作出診斷的機會。
在這項新的研究中,研究人員不僅關注權重最大的遺傳系統,還提出了一種利用全基因組數據生成數十萬個子圖的新方法。該算法基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法,可以計算每個樣本與所討論疾病之間關系的概率,并分析每個基因之間相互作用的樣本組成。
研究人員從一組基因中刪除了一個基因,如果活性基因的數量增加,則表明結果是正確的,并保存了結果。或者重新開始。通過一系列步驟,權重系數開始快速增長。這樣,該算法可以生成大量圖形。
通過這樣一個樣本組,研究人員能夠找到比其他基因更頻繁出現的基因。如果一個基因出現在90%的亞圖譜中,90%的基因可以被確定為與相關疾病有關。
該項目的研究人員指出,該算法在未來可以表示為一個帶有滑塊的程序,允許用戶為各種目的產生各種置信度的結果。例如,置信度越低,顯示的基因就越多,反之亦然。如果您只需要確定信任基因,就可以將置信度設置為99%左右。