加強(qiáng)對(duì)遺傳調(diào)控的理解
我們對(duì)遺傳調(diào)控的理解將通過更好地了解被稱為增強(qiáng)子的調(diào)節(jié)元件來改善,增強(qiáng)子不是與它們控制的基因一起定位的。在最近發(fā)表在生物信息學(xué)簡(jiǎn)報(bào)會(huì)上的一篇論文中,沙特阿拉伯國(guó)王阿卜杜拉科技大學(xué)(KAUST)的研究人員回顧了這一問題的各種計(jì)算方法之間的差異,并概述了該領(lǐng)域的一些主要挑戰(zhàn)。
大學(xué)計(jì)算生物科學(xué)研究中心的Vladimir Bajic解釋說,提高我們對(duì)遺傳調(diào)控的理解將產(chǎn)生重大的生物技術(shù)和醫(yī)學(xué)影響。Bajic也是該論文的高級(jí)作者。
該論文已被納入國(guó)際計(jì)算生物學(xué)學(xué)會(huì)推薦的教育和培訓(xùn)資源清單,調(diào)查了30多種用于識(shí)別增強(qiáng)劑的計(jì)算工具和方法。“他們每個(gè)人都基于不同的假設(shè),他們不會(huì)產(chǎn)生相同或非常相似的結(jié)果,”Bajic說。“有這么多方法的事實(shí)表明沒有一個(gè)方法非常好,因?yàn)槟菚r(shí)其他方法都會(huì)被排除在外。”
由于缺乏用于測(cè)試它們的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)集,這些工具的開發(fā)和評(píng)估受到阻礙。生成這樣的數(shù)據(jù)集是一個(gè)重大的實(shí)驗(yàn)挑戰(zhàn),特別是因?yàn)樗仨毎ㄔ鰪?qiáng)類型的完全多樣性。然而,Bajic相信,實(shí)驗(yàn)生物學(xué)的快速發(fā)展將在未來幾年解決這個(gè)問題。
雖然這些工具都不是理想的,但它們已成功識(shí)別出增強(qiáng)子,特別是在具有足夠數(shù)據(jù)的研究中,可以結(jié)合多種方法。除了進(jìn)行特定的預(yù)測(cè)之外,使用這些工具進(jìn)行的研究也為增強(qiáng)劑提供了更廣泛的見解。例如,計(jì)算分析顯示預(yù)測(cè)的增強(qiáng)子周圍的區(qū)域富含特定轉(zhuǎn)錄因子的結(jié)合位點(diǎn)。
這些工具的開發(fā)還可以幫助解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的更多一般問題,例如稱為類不平衡的問題。如果兩個(gè)類別中的一個(gè)更常見,那么預(yù)測(cè)分類算法可以通過不斷地猜測(cè)更常見的類來獲得很好的分?jǐn)?shù),因此通常最終只是偶然地“正確”。用于在識(shí)別增強(qiáng)子中克服該問題的方法也可以應(yīng)用于面臨相同挑戰(zhàn)的其他領(lǐng)域。
“這是一個(gè)未完成的故事,”巴伊奇說。“如果沒有黃金標(biāo)準(zhǔn),我們不能說哪種方法更好或更差,但我們的審查應(yīng)該有助于社區(qū)批判性地評(píng)估方法,然后希望找到一種更好的方法來處理這個(gè)復(fù)雜的問題。”
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