Специалисты из Университета Иллинойса приспособили алгоритм машинного обучения к выявлению регуляции генов. Система предскажет, какие факторы транскрипции могут быть активны в каждой отдельной клетке.
Технология направлена на идентификацию и выявление в клетках активности факторов транскрипции — белков, которые отвечают за активацию внутриклеточных генов. Работа с этими белками важна для открытия новых способов лечения различных заболеваний.
Свою систему учёные назвали BITFAM. Принцип её работы основывается на комбинации данных секвенирования отдельных РНК клеток и биологических данных о факторах транскрипции. На основе этой информации BITFAM предсказывает активность каждого фактора транскрипции в клетке. Вручную этот анализ мог бы требовать от учёных нескольких лет работы.
Учёные успешно протестировали систему и затем сделали её доступной для широкого использования. Они отметили, что для повышения эффективности BITFAM можно сочетать с другими подобными аналитическими системами.
Фото: genengnews.com
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.