علم الوراثة اللاجيني الحاسوبي

يستخدم علم الوراثة اللاجيني الحاسوبي[1] [2] أساليب المعلوماتية الحيوية لاستكمال البحوث التجريبية في علم الوراثة اللاجيني. وبسبب الانفجار الأخير لمجموعات بيانات الوراثة اللاجينية، تلعب الطرق الحاسوبية دورًا متصاعدًا في جميع مجالات أبحاث الوراثة اللاجينية.

التعريف

تشتمل الأبحاث التي أُجريت في علم الوراثة اللاجيني الحاسوبي على تطبيق وتطوير أساليب المعلوماتية الحيوية لحل مسائل الوراثة اللاجينية، فضلاً عن تحليل البيانات الحاسوبية والنمذجة النظرية في سياق علم الوراثة اللاجينية.

مجالات الأبحاث الحالية

معالجة بيانات علم الوراثة اللاجينية وتحليلها

تم تطوير تقنيات تجريبية مختلفة لرسم خرائط الجينوم الخاصة بمعلومات علم الوراثة اللاجينية، والأكثر استخدامًا على نطاق واسع في الترسيب المناعي للكروماتين على مصفوفة دنا الدقيقة وتسلسل الترسيب المناعي للكروماتين وتسلسل البيسلفيت. وبالتالي تُنتج جميع هذه الأساليب كميات كبيرة من البيانات وتتطلب طرقًا فعالة لمعالجة البيانات ومراقبة الجودة عن طريق أساليب معلوماتية حيوية.

التنبؤ بالوراثة اللاجينية

لقد تخصصت أعداد هائلة من أبحاث المعلوماتية الحيوية في التنبؤ بمعلومات الوراثة اللاجينية من خصائص تسلسل المجين. حيث تخدم مثل هذه التوقعات غرضًا مزدوجًا. أولاً، يمكن استبدال تنبؤات الوراثة اللاجينية الدقيقة بالبيانات التجريبة بدرجة ما، والتي تعد ملائمة بوضوح لآليات علم الوراثة اللاجينية المكتشفة حديثًا ولأنواع أخرى غير الإنسان والفئران. ثانيًا، تُؤسس خوارزميات التنبؤ نماذج إحصائية لمعلومات علم الوراثة اللاجينية من بيانات التدريب ولذلك يمكن أن تعمل كخطوة أولى تجاه النمذجة الكَمية لآلية الوراثة اللاجينية. ومن ثم يتحقق التنبؤ الحاسوبي الناجح للحامض النووي والتمثيل والأستلة الخاصان بالليسين عن طريق مجموعات من الخصائص المختلفة.[3] [4]

التطبيقات العلمية في علم الوراثة اللاجينية للسرطان

يوفر الدور الهام لعيوب علم الوراثة اللاجينية لمرض السرطان فرصًا جديدة لتحسين مستويات التشخيص والعلاج. وبالتالي تُثير هذه المناطق النشطة للأبحاث سؤالين قابلين للتعديل في مجال تحليل المعلوماتية الحيوية. الأول، وبناءً على قائمة المناطق الجينومية التي تعكس اختلافات علم الوراثة اللاجينية بين خلايا وضوابط الأورام الخبيثة (أو بين الأنواع الفرعية للأمراض المختلفة)، هل يمكننا اكتشاف الأنماط الشائعة أو العثور على دليل على وجود علاقة وظيفية بين هذه المناطق وبين السرطان؟ ثانيًا، هل يمكننا استخدام أساليب المعلوماتية الحيوية لتحسين مستويات التشخيص والعلاج من خلال الكشف عن الأنواع الفرعية الخطيرة للمرض وتصنيفها؟

موضوعات حديثة

لقد تم تحفيز الموجة الأولى من الأبحاث في مجال علم الوراثة اللاجيني الحاسوبي عن طريق التقدم السريع للأساليب التجريبية لإنتاج البيانات، والتي تطلبت أساليب حاسوبية ملائمة لمعالجة البيانات ومراقبة الجودة، والتي حفزت دراسات التنبؤ الوراثية اللاجينية كوسيلة لاستيعاب توزيع معلومات علم الوراثة اللاجيني ووفرت الأساس للمشاريع الأولية في علم الوراثة اللاجيني للسرطان. فعلى الرغم من أن هذه الموضوعات ستظل هي المجالات الرئيسية للأبحاث والكمية المجردة لبيانات علم الوراثة اللاجينية الناشئة عن مشاريع الوراثة اللاجينية التي تشكل تحديًا كبيرًا للمعلوماتية الحيوية، تظهر حاليًا العديد من الموضوعات الإضافية.

  • الدوائر التنظيمية لعلم الوراثة اللاجيني: الهندسة العكسية للشبكات التنظيمية التي تقرأ وتكتب وتنفذ رموز علم الوراثة اللاجيني.
  • علم الوراثة اللاجيني السكني: يُركز على الآليات التنظيمية لتكامل بيانات علم الوراثة اللاجيني مع إعطاء لمحة التعبير الجيني وخرائط النمط الفرداني للنموذج الكبير من السكان المختلفين.
  • علم الوراثة اللاجيني التطويري: تعلم نظم الوراثة اللاجينية في الإنسان (وآثارها الطبية) من خلال المقارنات بين مختلف الأنواع.
  • النمذجة النظرية: هي اختبار مفهومنا الميكانيكي والكمي لآليات علم الوراثة اللاجيني من خلال التناظر في السيليكون.
  • مستعرضات المجين: تطوير خليط جديد من خدمات الويب التي تمكن علماء البيولوجي من إجراء تحليلات دقيقة للمجين والوراثة اللاجينية داخل بيئة مستعرض المجين سهلة الاستخدام.
  • علم الوراثة اللاجيني الطبي: البحث عن آليات علم الوراثة اللاجينية التي تلعب دورًا في أمراض غير السرطان، حيث إن هناك أدلة قوية مفصلة تدل على اشتراك تنظيم علم الوراثة اللاجيني في الأمراض العقلية والأمراض ذاتية المناعة وغيرها من الأمراض المستعصية.

قواعد بيانات علم الوراثة اللاجيني

  1. تحتوي قاعدة بيانات المثيلوم[5] على معلومات في 19.905 من بيانات محتوى المثيلوم و5.382 من نماذج المثيلوم لـ 48 نوعًا و1.511 فردًا و198 نسيجًا وزرع الخلايا و79 نمطًا ظاهريًا.
  2. يحتوي المثيلوم العام[6] على ما يزيد على 5.000 سجل في جينات المثيلوم في أنواع مختلفة من السرطان.
  3. يحتوي الريباس[7] على ما يزيد عن 22.000 جين ناقل للمثيلوم المشتق من بنك الجينات.
  4. يحتوي نص معلومات المثيلوم[8] على معلومات جين المثيلوم من خلال 205 أنواع من سرطان الإنسان.
  5. تحتوي قاعدة بيانات المثيلوم التمهيدي[9] على 259 مجموعة تمهيدية من الإنسان والفئران والجرذان لتحليل مثيلوم الحامض النووي.
  6. تحتوي قاعدة بيانات الهستون[10] على 254 تسلسلاً من هستون H1 و383 من هستون H2 و311 من هستون H2B و1043 من هستون H3 و198 من هستون H4، والتي تمثل في مجملها 857 نوعًا على الأقل.
  7. تحتوي قاعدة بيانات الكروماتين[11] على 9.341 من بروتينات الكروماتين المرتبطة، بما في ذلك بروتينات راني المرتبطة بمجموعة واسعة من الكائنات الحية.
  8. يحتوي عامل الكروماتين المُعاد تنظيمه[12] على ما يزيد على 1725 عاملاً للكروماتين المُعاد تنظيمه و720 عاملاً غير إضافي متسلسلة في حقيقيات النواة.
  9. يحتوي مختبر أسرة كريمبل لعلم الوراثة اللاجينية[13] على بيانات مثيلوم الحامض النووي للكروموسومات البشرية 21 و22 وخلايا المنتشة الذكرية ولمحات مثيلوم الحامض النووي في التوأم أحادي وثنائي الزيجوت.
  10. تحتوي قاعدة بيانات مثيلوم الحامض النووي[14] على بيانات مثيلوم الحامض النووي للكروموسومات البشرية 21 و22 وخلايا المنتشة الذكرية وتأخر ظهور مرض الزهايمر.

قائمة المراجع وكتابات أخرى

المراجع

  1. Bock، C (2008). "Computational epigenetics". Bioinformatics. ج. 24 ع. 1: 1&amp, ndash, 10. DOI:10.1093/bioinformatics/btm546. PMID:18024971. {{استشهاد بدورية محكمة}}: الوسيط author-name-list parameters تكرر أكثر من مرة (مساعدة)
  2. Lim، S J (2010). "Computational epigenetics: the new scientific paradigm" (PDF). Bioinformation. ج. 4 ع. 7: 331&amp, ndash, 337. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2017-09-22. {{استشهاد بدورية محكمة}}: الوسيط author-name-list parameters تكرر أكثر من مرة (مساعدة)
  3. Shi، Shao-Yun (2012). "PLMLA: prediction of lysine methylation and lysine acetylation by combining multiple features". Mol. BioSyst. ج. 8 ع. 1: 1520–1527. DOI:10.1039/C2MB05502C. PMID:22402705. {{استشهاد بدورية محكمة}}: الوسيط author-name-list parameters تكرر أكثر من مرة (مساعدة)
  4. Zheng، Hao (2011). "Enhancement on the Predictive Power of the Prediction Model for Human Genomic DNA Methylation" (PDF). BIOCOMP'11: The 2011 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. مؤرشف من الأصل (PDF) في 4 مارس 2016. اطلع عليه بتاريخ أغسطس 2020. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ الوصول= (مساعدة) والوسيط author-name-list parameters تكرر أكثر من مرة (مساعدة)
  5. DNA Methylation Database نسخة محفوظة 01 يونيو 2017 على موقع واي باك مشين.
  6. Pubmeth.Org نسخة محفوظة 25 مايو 2017 على موقع واي باك مشين.
  7. http: //rebase.neb.com/rebase/rebase.html
  8. MeInfoText: associated gene methylation and cancer information from text mining نسخة محفوظة 03 مارس 2016 على موقع واي باك مشين.
  9. methPrimerDB: the DNA methylation analysis PCR primer database نسخة محفوظة 15 يوليو 2014 على موقع واي باك مشين.
  10. Histone Database - Histone Database نسخة محفوظة 05 سبتمبر 2015 على موقع واي باك مشين.
  11. ChromDB::Chromatin Database نسخة محفوظة 20 يونيو 2017 على موقع واي باك مشين.
  12. Cremofac نسخة محفوظة 17 مايو 2017 على موقع واي باك مشين.
  13. Epigenomics.ca domain name is for sale. Inquire now نسخة محفوظة 12 أكتوبر 2017 على موقع واي باك مشين.
  14. Methylation Database [وصلة مكسورة] نسخة محفوظة 03 مارس 2016 على موقع واي باك مشين.
  • أيقونة بوابةبوابة المعلوماتية الحيوية
  • أيقونة بوابةبوابة علم الوراثة
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.