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वाशिंगटन: जब जीन सक्रिय और अभिव्यक्त होते हैं, तो वे कोशिकाओं में पैटर्न दिखाते हैं जो ऊतकों और अंगों में प्रकार और कार्य में समान होते हैं। इन प्रतिमानों की खोज करने से कोशिकाओं के बारे में हमारी समझ में सुधार होता है जिसका रोग तंत्र के अनावरण के लिए निहितार्थ है।

स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स प्रौद्योगिकियों के आगमन ने शोधकर्ताओं को संपूर्ण ऊतक नमूनों में उनके स्थानिक संदर्भ में जीन अभिव्यक्ति का निरीक्षण करने की अनुमति दी है। लेकिन इस डेटा को समझने और इन जीन एक्सप्रेशन पैटर्न को पहचानने और समझने में मदद करने के लिए नई कम्प्यूटेशनल विधियों की आवश्यकता है।

कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी के कंप्यूटर साइंस स्कूल में कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के रे और स्टेफ़नी लेन प्रोफेसर जियान मा के नेतृत्व में एक शोध दल ने इस अंतर को भरने के लिए एक मशीन लर्निंग टूल विकसित किया है। SPICEMIX नामक विधि पर उनका पेपर, नेचर जेनेटिक्स के सबसे हालिया अंक में कवर स्टोरी के रूप में दिखाई दिया।

SPICEMIX शोधकर्ताओं को मस्तिष्क जैसे जटिल ऊतकों में कोशिकाओं की समग्र जीन अभिव्यक्ति में विभिन्न स्थानिक पैटर्न की भूमिका निभाने में मदद करता है। यह जीन के स्थानिक मेटाजेन समूहों के साथ प्रत्येक पैटर्न का प्रतिनिधित्व करके ऐसा करता है जो एक विशिष्ट जैविक प्रक्रिया से जुड़ा हो सकता है और पूरे ऊतक में चिकनी या छिटपुट पैटर्न प्रदर्शित कर सकता है।

टीम, जिसमें मा शामिल थी; कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी विभाग में एक परियोजना वैज्ञानिक बेंजामिन चिडेस्टर; और पीएच.डी. छात्रों तियानमिंग झोउ और शाहुल आलम ने चूहों और मनुष्यों में मस्तिष्क क्षेत्रों से स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा का विश्लेषण करने के लिए SPICEMIX का उपयोग किया। उन्होंने मस्तिष्क के सेल प्रकारों और स्थानिक पैटर्न के परिदृश्य को उजागर करने के लिए SPICEMIX की अनूठी क्षमताओं का लाभ उठाया।

“हम खाना पकाने से प्रेरित थे जब हमने नाम चुना,” चिडेस्टर ने कहा। “आप मसालों के एक ही सेट के साथ सभी प्रकार के अलग-अलग स्वाद बना सकते हैं। कोशिकाएं समान तरीके से काम कर सकती हैं। वे जैविक प्रक्रियाओं के एक सामान्य सेट का उपयोग कर सकती हैं, लेकिन उनके द्वारा उपयोग किया जाने वाला विशिष्ट संयोजन उन्हें उनकी विशिष्ट पहचान देता है।”

जब मस्तिष्क के ऊतकों पर लागू किया जाता है, तो SPICEMIX ने अन्य तरीकों की तुलना में अधिक सटीक रूप से मस्तिष्क में कोशिका प्रकारों के स्थानिक पैटर्न की पहचान की। इसने सीखे हुए स्थानिक मेटागेन्स के माध्यम से मस्तिष्क कोशिका प्रकारों के नए अभिव्यक्ति पैटर्न को भी उजागर किया।
झोउ ने कहा, “ये निष्कर्ष हमें मस्तिष्क कोशिका प्रकारों की जटिलता की पूरी तस्वीर पेंट करने में मदद कर सकते हैं।”

स्थानिक ट्रांस्क्रिप्टोमिक्स तकनीकों का उपयोग करने वाले अध्ययनों की संख्या तेजी से बढ़ रही है, और SPICEMIX शोधकर्ताओं को इस उच्च-मात्रा, उच्च-आयामी डेटा का अधिकतम लाभ उठाने में मदद कर सकता है।

“हमारी पद्धति में स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स अनुसंधान को आगे बढ़ाने और जटिल ऊतकों में बुनियादी जीव विज्ञान और रोग की प्रगति दोनों की गहरी समझ में योगदान करने की क्षमता है,” मा ने कहा।





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