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科學(xué)家找到更好“破譯”DNA秘密的方法

熱門(mén)推薦: 轉錄因子 DNA NRLB
作者:Flora  來(lái)源:生物探索
  2018-04-10
十分之一的人類(lèi)基因會(huì )表達一種特殊的蛋白——轉錄因子(TFs),通過(guò)與基因組結合讀取相應區域DNA 信息。這一結合是調控基因表達與否的關(guān)鍵。4月初,《PNAS》期刊最新發(fā)表一篇文章,揭示了一種新的計算工具,可以完美量化基因組中這一“蛋白-DNA”的結合。

       十分之一的人類(lèi)基因會(huì )表達一種特殊的蛋白——轉錄因子(TFs),通過(guò)與基因組結合讀取相應區域DNA 信息。這一結合是調控基因表達與否的關(guān)鍵。4月初,《PNAS》期刊最新發(fā)表一篇文章,揭示了一種新的計算工具,可以完美量化基因組中這一“蛋白-DNA”的結合。

       利用NRLB,逐漸消除低親和結合位點(diǎn)(從左往右),從而逐漸降低基因表達(白色)。(圖片來(lái)源:Mann Lab/Columbia's Zuckerman Institute)

       越來(lái)越多的研究表明,轉錄因子與DNA結合位點(diǎn)的突變與疾病有關(guān)。然而現有的測序技術(shù)并不能解析這些位點(diǎn)信息?,F在,哥倫比亞大學(xué)的科學(xué)家們開(kāi)發(fā)出一種計算工具,能夠解析基因組中最難翻譯的部分。有了這個(gè)工具,科學(xué)家們可以更深入地了解DNA指導生長(cháng)發(fā)育、衰老、疾病等所有的生命過(guò)程。

       “即便是簡(jiǎn)單的生物,依然有大量基因信息因為技術(shù)的局限而未能被破譯。” 哥倫比亞大學(xué)Mortimer B. Zuckerman心理大腦行為研究所的首席研究員Richard Mann表示,“讓我們開(kāi)心的是,新算法能夠掃描數百萬(wàn)行的遺傳密碼,甚至于能夠識別出最微弱的信號,從而更完整地繪制DNA編碼的藍圖。”

       圖片來(lái)源:PNAS(doi.org/10.1073/pnas.1714376115)

       1、Hox基因

       DNA中隱藏著(zhù)太多的秘密,其中一個(gè)謎團涉及一個(gè)特別普遍的基因,即Hox基因——機體主要的“建筑師”,參與生命早期的多個(gè)重要發(fā)育、分化過(guò)程,例如胚胎發(fā)育過(guò)程中頭部、四肢的定位。

       Richard Mann表示:“Hox基因通過(guò)表達一種轉錄因子,與DNA序列結合,從而‘打開(kāi)’或者‘關(guān)閉’大量基因。”他認為,這一過(guò)程類(lèi)似于按照正確的順序調控成千上萬(wàn)個(gè)開(kāi)關(guān)。

       但是,數十年針對Hox基因的研究揭示了一個(gè)悖論:盡管每一個(gè)Hox基因都對應著(zhù)不同的生長(cháng)特征,但是Hox表達的轉錄因子都傾向于與同一組更容易識別的DNA序列結合。

       2015年,Richard Mann和團隊發(fā)現,Hox轉錄因子也與其他位點(diǎn)結合——只是在所謂的“低親和位點(diǎn)”更為謹慎??茖W(xué)家們認為,低親和位點(diǎn)是Hox轉錄因子驅動(dòng)基因表達與否的關(guān)鍵。問(wèn)題的關(guān)鍵在于如何從基因組中破譯這些位點(diǎn)。

       2、新研究

       為了應對這一挑戰,Richard Mann團隊與哥倫比亞大學(xué)生物科學(xué)與系統生物學(xué)系教授、遺傳學(xué)活動(dòng)模型專(zhuān)家Harmen Bussemaker課題組合作,開(kāi)發(fā)了一種名為SELEX-seq的基因測序方法,用于系統描述Hox所有的結合位點(diǎn)。但是這一方法存在局限性,即需要一次次測序相同的DNA片段。而且,關(guān)鍵的低親和結合位點(diǎn)的信息依然是個(gè)謎。

       “類(lèi)似于谷歌翻譯一段文字,即便重復多次,最終只有10%的單詞被成功翻譯。” Richard Mann解釋道。

       為了克服局限,Harmen Bussemaker團隊研發(fā)出一種新型的算法,能夠首次解釋SELEX-seq實(shí)驗中所有DNA序列的行為。他們將這一算法稱(chēng)之為“No Read Left Behind”(NRLB)。

       3、意義

       “簡(jiǎn)單地說(shuō),NRLB可以覆蓋所有的結合位點(diǎn)(從高到低),靈敏度和準確度都遠超已有的技術(shù)。在這一基礎上,我們希望開(kāi)發(fā)更為深入的生物和計算模型,從而有助于回答基因組更為復雜的問(wèn)題。” Harmen Bussemaker解釋道。

       “例如**分裂癥、帕金森氏癥和自閉癥等疾病已經(jīng)被映射到特定的DNA區域,但是這些區域似乎沒(méi)有明確的功能。” Richard Mann表示說(shuō),“現在,利用NRLB,科學(xué)家們可以拼湊出與這些疾病相關(guān)區域結合的轉錄因子圖譜,未來(lái)我們或許可以找到靶向這些因子的方法,從而有效降低疾病風(fēng)險。”

       參考資料:1)Scientists build better way to decode the genome

       

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