Eine Grenze liegt tief innerhalb unserer Zellen .
Unsere Körper sind so groß wie Meere und Raum, von einer verwirrenden Anzahl von verschiedenen Arten von Zellen. Exploration reicht weit , aber die Gene, die jede Zelle und Gewebe einzigartig machen sind weitgehend unklar geblieben.
Das ändert sich mit der Hilfe von einem Team von Gregorio Valdez, Assistenzprofessor an der Virginia Tech Carilion Research Institute geführt.
Valdez und seinem Team entwickelt eine Suchmaschine - genannt EvoCor - die Gene, die funktionell verbunden sind, identifiziert .
Der Name ist ein Kunstwort aus "Evolution " und " Korrelation ", weist auf die Idee, dass Gene, die mit einem ähnlichen Entwicklungsgeschichte und Expressionsmuster haben gemeinsam entwickelt , um eine bestimmte biologische Prozess steuern.
Das Projekt, das kürzlich in der Zeitschrift Nucleic Acids Research beschrieben, kann helfen, medizinische Wissenschaftler Wege zu finden, Krankheiten, die oft eine genetische Komponente , wie beispielsweise Krebs oder Behandlung Alzheimer-Krankheit .
Ein Wissenschaftler den Namen eines Gens in ein Suchfeld , und EvoCor sichtet schnell durch die Entwicklungsgeschichte aller Gene kartiert - Mensch und sonst .
EvoCor vergleicht dann die Expressionsmuster aller Gene , um eine Liste von Kandidatengenen , die mit der Abfrage Genfunktion einen zellulären Prozess anzutreiben - von der Generierung mehr Energie für die Zelle zu löschen Zelltrümmer . Der Wissenschaftler kann dieser Liste für die nächste Phase der Forschung zu verwenden.
" Diese Plattform ermöglicht es den Forschern , um Listen von Kandidaten-Gene schnell und ohne Kosten zu generieren", sagte Valdez . " EvoCor sollte die Entdeckung der komplexen molekularen Mechanismen, die wichtigsten zellulären Prozessen , einschließlich jener, die Axone regenerieren funktionieren Kontrolle zu beschleunigen. "
Die meisten zellulären Funktionen - Kommunikation , Division, Tod - führen von einem Gen, das Erzählen einer Zelle , wie es sein soll verhalten.
Forscher untersuchen, wie ein Gen exprimiert wird, und die Funktionen zu bestimmen, beispielsweise die Augenfarbe . Die Sache wird noch komplizierter, wenn mehrere Gene mit unterschiedlichen Funktionen sind kunstvoll miteinander verbunden. Darin liegt das Problem . Ein Forscher können mit einem Gen zu starten , muss aber wissen, was andere Gene könnten eine Rolle bei der Beeinflussung einer besonders komplexen zellulären Funktion , wie das Überleben von Nervenzellen spielen .
Sobald die andere Gene bekannt sind, können die Wissenschaftler ihre Funktion strategisch studieren allein und als Teil des größeren Netzwerks von Genen .
Um Kandidatengene zu identifizieren , haben die Wissenschaftler auf teure und zeitraubende biochemische Ansätze herangezogen . EvoCor nutzt die Fülle von öffentlich zugänglichen Genom und Genexpressionsdatensätze, um eine Liste von Kandidatengenen zu erzeugen.
" Es kommt auf die Entwicklung ", sagte James Dittmar, eine vierte Jahres Virginia Tech Carilion School of Medicine Student, der auch Mitglied des Valdez Labor und der erste Autor der Zeitschrift Artikel . " Wir nutzten fast 200 Organismen mit vollständig sequenzierten Genomen Karte aus und vergleichen Sie die evolutionäre Geschichte aller menschlichen Gene . "
Durchkämmen die 21.000 menschlichen Gene bereits kartiert , 182 verschiedenen Genomen und große Genexpressionsdatensätzealle von den National Institutes of Health erhalten ist eine riesige Aufgabe . EvoCor macht es viel mehr überschaubar.
"Die Wissenschaftler können nun EvoCor um die Vorteile dieser großen Menge an öffentlich verfügbaren Daten , um Netzwerke von Genen zu entdecken ohne vorherige Kenntnis ihrer Funktion ", sagte Valdez .
Wenn Wissenschaftler jedes Gen Beeinflussung eines bestimmten zellulären Ausgabe zu verstehen , haben sie mehr Möglichkeiten für die Entwicklung von Therapeutika . In seiner eigenen Forschung , hofft Valdez nach Molekülen, die zu verlangsamen oder zu stoppen kognitiven und motorischen Beeinträchtigung durch Krankheiten und Alterung funktionieren zu entdecken.
"Wir wissen von vielen Genen , die , wenn sie mutiert , zu katastrophalen Ergebnissen führen ", sagte Valdez . "Aber diese Gene nicht allein funktionieren . EvoCor identifiziert Funktions Partner und die Partner könnte sich bessere Ziele für Therapeutika zu sein."
EvoCor wurde in Zusammenarbeit mit Lauren McIver , Pawel Michalak entwickelt und Harold "Skip" Garner, alle Wissenschaftler der Virginia Bioinformatics Institute of Virginia Tech .
Valdez und sein Team planen, EvoCor weiter zu modifizieren , so dass es noch leistungsfähiger und spezifische Vorhersagen zu machen , erleichtert den Weg für Forscher Trekking die neue Grenze .