新算法可以识别与疾病相关的基因
(ITMO)俄罗斯光与光大学的生物信息学研究人员开发了一种算法,可以帮助评估基因对人类过程的影响,包括疾病的发展。这项研究发表在BMC生物信息学上。
脱发、肥胖或视力低下可能与特定基因有关,相关基因组的鉴定有助于研究和治疗。此外,为了确定基因与疾病之间是否存在联系,了解基因之间的相互作用也很重要。
ITMO的助理教授AlexeiSergeichev解释道:"总的来说,每个人都有2万多个基因。通过将与患者病情相关的基因与健康人的相关基因进行比较,我们可以看出这两种基因在活性和表现上的差异。根据这些信息,您可以创建一个通用的图表,显示所有基因之间的相互联系,并为每个基因分配一个权重因子。通常,科学家只会继续研究最活跃的基因,并用特殊的子图谱来定位这些基因,但将这些基因从"正常背景"中分离出来,就失去了评估每一种基因与其他基因的关联并作出诊断的机会。
在这项新的研究中,研究人员不仅关注权重最大的遗传系统,还提出了一种利用全基因组数据生成数十万个子图的新方法。该算法基于马尔可夫链蒙特卡罗方法,可以计算每个样本与所讨论疾病之间关系的概率,并分析每个基因之间相互作用的样本组成。
研究人员从一组基因中删除了一个基因,如果活性基因的数量增加,则表明结果是正确的,并保存了结果。或者重新开始。通过一系列步骤,权重系数开始快速增长。这样,该算法可以生成大量图形。
通过这样一个样本组,研究人员能够找到比其他基因更频繁出现的基因。如果一个基因出现在90%的亚图谱中,90%的基因可以被确定为与相关疾病有关。
该项目的研究人员指出,该算法在未来可以表示为一个带有滑块的程序,允许用户为各种目的产生各种置信度的结果。例如,置信度越低,显示的基因就越多,反之亦然。如果您只需要确定信任基因,就可以将置信度设置为99%左右。