Todas as células do seu corpo contêm sequência genética, mas cada célula mostra apenas conjunto genético. Esses tipos especiais do gene Vene Suthula, que garantem que a célula cerebral seja diferente da célula de couro, seja parcialmente determinada por uma estrutura três características, que controlava cada tipo de genética.
O MIT Chemicals está agora discutindo com uma nova maneira de encontrar o genoma 3D, usando artigos artificiais mortais. Seu caminho pode prever milhares de edifícios em minutos, tornando mais difícil do que os métodos de teste existentes.
Usando esse método, os pesquisadores são capazes de estudar facilmente que o trabalho de 3D-genoma afeta os padrões e empregos do gene genético do gene genético.
“Nosso objetivo era prever as três características do genoma de rastrear o DNA básico”, disse Bin Zhang, professor que se associa a produtos químicos e um grande autor de estudo. “Agora que podemos fazê -lo, o que coloca essa abordagem observando as estratégias para testar a borda, ela pode abrir muitas oportunidades felizes”.
Os alunos do MIT Greg Schuette e Zhuhan Lao são uma acusação de papel, que surgem hoje A ciência se decompõe.
Da coopolação tomada
Dentro da célula, DNAs e proteínas formam a chamada cromatina, que permite que as células quebrem apenas 2 metros de apenas 100 metros. Os fios de ar de DNA em torno de proteínas chamadas histonas, chegando a uma contas de construção.
As tags químicas são conhecidas como conversão epgenética podem ser instaladas em DNA específico, e essas variações de tags, que variam no tipo de célula, tocando os componentes complementares. Essa diferença na conformação da cromatina ajuda a determinar quais tipos de genes são expressos em diferentes células da célula, ou em diferentes tempos dentro de uma determinada célula.
Nos últimos 20 anos, os cientistas desenvolveram técnicas de teste para propriedades da cromatina. Uma maneira amplamente usada, conhecida como Hi-C, trabalha ligando as fibras de DNA ao bolo no núcleo celular. Os investigadores podem decidir quais porções estão disponíveis próximas umas às outras, expulsando o DNA a muitos pequenos pedaços e em uma fileira.
Essa abordagem pode ser usada para muitas células para calcular a estrutura da cromatina média, ou algumas células para determinar as propriedades dentro dessa específica. No entanto, as mesmas estratégias e estratégias semelhantes estão trabalhando duro, e pode levar cerca de uma semana para produzir dados de uma célula.
Superando essas moedas, Zhang e seus alunos cultivaram um modelo usando o mais recente progresso em criar a generance de IA para criar uma maneira rápida e precisa de prever as propriedades da quimiitatina em células únicas. O modelo de adultos pode avaliar imediatamente a sequência de DNA e prever as propriedades da cromatina que esses materiais consecutivos podem produzir sob custódia.
Zhang diz: “É um bom aprendizado é muito bom no padrão”.
Chromogen, um modelo criado por pesquisadores, tem duas coisas. A primeira parte, o modelo de aprendizado técnico de “aprendizado”, analisa as informações instaladas na sequência de cromatina do DNA e da cromatina, as últimas encontradas amplamente e o tipo de célula.
A segunda parte é um modelo produtivo de IA que prevê a precisão física da cronatina, como é treinado para mais de 11 milhões de cromatina. Esta informação é feita a partir do teste usando o DIP-C (Diferente Hi-C) em 16 células a partir dos pronCocitários B humanos.
Quando combinado, a primeira parte informa o modelo generativo que algum ambiente celular afeta a formação de diferentes arquiteturas de cromatina, e o programa identifica a sequência de emoções. Em ordem cronológica, os pesquisadores usam seu modelo para produzir muitas estruturas em potencial. Isso ocorre porque o DNA é uma molécula muito engraçada, portanto, uma das seqüências de DNA pode dar de muitas maneiras diferentes.
“A maior característica da maquiagem genuína é que existe uma única solução que visa. Há uma distribuição de edifícios, qualquer parte do genoma desejado.
Análise rápida
Quando treinado, o modelo pode produzir previsões de cada vez, que o Hi-C ou outros métodos de teste.
“Você pode passar seis meses concorrendo a doze estruturas no tipo de célula fornecida, pode produzir mil estruturas em nosso modelo com apenas uma GPU”, disse o MHLA.
Depois de treinar seu modelo, os pesquisadores usam a produção de um edifício para mais de 2.000 sequência de DNA, contrastando com as propriedades prescritas por exames. Eles descobriram que os quadros produzidos pelo modelo eram semelhantes ou muito semelhantes aos do material nos dados do teste.
“Muitas vezes, procuramos centenas ou milhares de maneiras de sequenciar, e isso oferece uma representação razoável da variedade de edifícios”, disse Zhang. “Ao repetir seu teste e novamente, em células diferentes, você provavelmente acabará em torno das conformidade mais diferente. É isso que nosso modelo tenta prever”.
Os investigadores também descobriram que o modelo poderia fazer previsões de dados específicas de espécies de células, exceto aquelas que foram treinadas. Isso sugere que o modelo pode ser útil na análise de que as propriedades da cromatina diferem das espécies celulares e quantos diferenças afetam seu trabalho. O modelo também pode ser usado para explorar várias áreas de cromatina dentro de uma célula e como essas mudanças afetam a loja de gee.
Outro aplicativo pode não considerar que as alterações nas alterações do DNA mudam a conformação da cromatinina, que pode permitir essas doenças.
“Há muitas perguntas interessantes que acho que podemos conversar com esse tipo de modelo”, disse Zhang.
Os investigadores fizeram todos os seus detalhes e modelo encontrados em outros que desejam usar.
O estudo foi apoiado por instalações nacionais de saúde.
