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जैव सूचना विज्ञान विशेषज्ञ जीवविज्ञानी को मुख्य जीन ढूंढने में मदद करता है

Anonim

यह एक घास के मैदान में एक सुई की तलाश की तरह है।

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साउथ डकोटा स्टेट यूनिवर्सिटी के गणित और सांख्यिकी विभाग के सहयोगी प्रोफेसर ज़िजिन जी के अनुसार वैज्ञानिकों ने जीन या जीन संयोजन की खोज की है जो कि एक पौधे या पशु विशेषता को प्रभावित करता है, डेटा की भारी मात्रा में सॉर्ट करना चाहिए।

"जीवविज्ञानी समय पर एक जीन का अध्ययन करते थे, लेकिन अब वे एक बार में हजारों जीनों को देख सकते हैं।" जीई ने कहा। जीन अभिव्यक्ति का विश्लेषण करने के लिए केवल एक प्रयोग अनुक्रम डेटा के एक टेराबाइट का उत्पादन कर सकता है। "यह कई जीवविज्ञानी के आराम क्षेत्र से थोड़ा सा है।"

वह जैव सूचना विज्ञान अनुसंधान समूह की ओर जाता है, जो विशेषज्ञता प्रदान करता है कि एसडीएसयू संयंत्र और पशु वैज्ञानिकों को यह जानने की जरूरत है कि जीन और प्रोटीन सेल कार्यों को कैसे प्रभावित करते हैं।

प्रयोगों की स्थापना

आम तौर पर, वैज्ञानिक अपनी पढ़ाई की योजना बनाते समय जीई से परामर्श करते हैं। जांच करने के बाद कि वे क्या जांचना चाहते हैं, शोधकर्ता तय करते हैं कि आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए डेटा और योजना प्राप्त करने के लिए किन तकनीकों का उपयोग किया जाना चाहिए।

पौधे विज्ञान के प्रोफेसर फेडोरा सटन ने कहा, "सांख्यिकीविद और जीवविज्ञानी एक साथ काम करना महत्वपूर्ण है, " जीन के साथ जीन के साथ काम करते हुए जीन के साथ काम करते थे जो शीतकालीन गेहूं में स्थिर प्रतिरोध के लिए जिम्मेदार था। "वह सांख्यिकीय नियमों और विनियमों के आधार पर कहने में सक्षम है, यह वह जगह है जहां यह होना चाहिए।"

एक नमूना पर एक ही तकनीक का उपयोग करना पर्याप्त नहीं है, सटन ने बताया। कई नमूनों को एक ही परिस्थिति में उगाया जाना चाहिए और फिर जैविक प्रतिकृतियों का विश्लेषण किया जाना चाहिए। जीई ने समझाया कि तकनीकी प्रतिकृतियों के बजाए जैविक को इकट्ठा करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन किया जाना चाहिए।

एक बार डेटा एकत्र करने की तकनीक को चुना जाता है और डेटा विश्लेषण की योजना बनाई जाती है, जीई ने कहा, "हम यह पता लगा सकते हैं कि कितने प्रतिकृतियों की आवश्यकता है।"

डेटा के मेगाबाइट का विश्लेषण करना

ज़िंग-यू गु ने कहा, "बायोइनफॉरमैटिक्स लक्ष्य जीन नेटवर्क पर ज़ूम इन करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है, जिसने जीई के साथ सहयोग किया है ताकि वेड चावल में बीज की कमी से जुड़े जीन की पहचान हो सके।

मजबूत बीज निष्क्रियता के कारण खरपतवार प्रतिकूल पर्यावरणीय परिस्थितियों में जीवित रहते हैं, गु ने समझाया। "नई खरपतवार प्रबंधन रणनीतियों को तैयार करने के लिए, हमें बीज निष्क्रियता के आणविक अनुवांशिक तंत्र को समझने की आवश्यकता है।"

गु ने एक नक्शा-आधारित क्लोनिंग रणनीति का उपयोग किया और फिर अभ्यर्थी जीन को खोजने के लिए जीई लागू जैव सूचना विज्ञान उपकरण, जैसे सांख्यिकीय परीक्षण और क्लस्टरिंग। जीई के अनुसार, इस कार्य में 30, 000 से 40, 000 जीन की तलाश शामिल है, जो तीन से चार मिलियन डेटा पॉइंट उत्पन्न कर सकती है।

यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से जीन जिम्मेदार हैं, जीई को पहले उन डेटा बिंदुओं को खत्म करना होगा जिनमें शोर होता है और फिर "विश्वसनीय संकेतों पर ध्यान केंद्रित करें क्योंकि हम इतने सारे जीन देख रहे हैं।" कभी-कभी लगभग आधा डेटा समाप्त हो जाता है।

जीन अभिव्यक्ति visualizing

वैज्ञानिकों को रुचि के पैटर्न खोजने के लिए जीई डेटा खनन एल्गोरिदम का उपयोग करता है। आम तौर पर, जीई का विश्लेषण डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व का उत्पादन करता है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।

सटन के दृश्यों में से एक एक गर्मी का नक्शा था जो जीन अभिव्यक्तियों को दर्शाता था जो लाल रंग में वृद्धि या अपरिवर्तित थे, जो कि हरे रंग में बंद या डाउनग्रेलेटेड थे और काले रंग में अप्रभावित थे। इसने उन्हें छह जीनों को संभावित मार्करों की पहचान करने की अनुमति दी जो कि प्रजनकों को फ्रीज प्रतिरोधी शीतकालीन गेहूं की अधिक लाइनों को विकसित करने में मदद करेंगे।

जीई ने कहा, "हम सेल में क्या चल रहा है, इसकी व्याख्या करने की कोशिश कर रहे हैं।" "हमें डेटा को एक कहानी बताना है।"

जीन की पहचान करने के बाद, शोधकर्ता "जिग्स पहेली को एकसाथ टुकड़े करना और प्रभावित जीन की सामान्य विशेषताओं को समझना चाहते हैं, " जीई ने समझाया। यह हमें विनियमित किए गए उप-सिस्टम, या मार्गों की पहचान करने की अनुमति देगा।

एसडीएसयू जैव सूचना विज्ञान अनुसंधान समूह के बारे में

डॉ ज़िज़िन जी के नेतृत्व में जैव सूचना विज्ञान अनुसंधान समूह, प्राकृतिक दुनिया की सीमाओं का पता लगाने के लिए गणित, कंप्यूटर विज्ञान और जैविक विज्ञान के उपकरणों का उपयोग करने के लिए समर्पित है। अनुसंधान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जैविक डेटा के द्रव्यमान के भीतर रुचि के पैटर्न खोजने के लिए सांख्यिकीय, मशीन सीखने और डेटा खनन एल्गोरिदम का उपयोग, खोज और कार्यान्वयन पर केंद्रित है। हमारे समूह के सदस्य विकासवादी तुलनात्मक जीनोमिक्स, टेक्स्ट खनन, और जीन अभिव्यक्ति डेटा के विश्लेषण का अध्ययन करने में शामिल हैं।

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कहानी स्रोत:

दक्षिण डकोटा स्टेट यूनिवर्सिटी द्वारा प्रदान की जाने वाली सामग्री। नोट: सामग्री शैली और लंबाई के लिए संपादित किया जा सकता है।