2020-03-04 2302文献解读
伴随测序技术发展,测序成本下降,测序速度提升,生命科学已经步入大数据时代,人们越来越依赖基因数据来解决复杂的生物学问题。基因数据的分析需要生物信息算法/工具来实现,其中跨学科、跨领域算法/工具为基因数据分析带来新思路...
卡内基梅隆大学的研究人员在《Genome Research》发表了其最新研究成果,研究人员采用了一种用于研究社交网络(如Facebook)的算法,并对其进行了调整,研究细胞核内不同组件之间相互作用的潜在模式。
MOCHI算法基于全基因组的染色体交互和基因调控网络,研究细胞核中所有基因和转录因子蛋白的空间排列,并有效识别异质交互作用模块(Heterogeneous Interactome Module,HIMs)。通过将MOCHI应用于五种不同的细胞类型,研究发现HIMs在细胞核内具有强烈的空间偏好,并表现出明显的功能特性。
MOCHI为转录调控与三维基因组组织的相互作用研究提供新的视角。研究人员将进一步评估HIMs的功能意义,了解它们可能有助于理解基本的细胞过程和疾病机制的关键,如衰老和癌症的发展。
MOCHI方法的源代码可以在GitHub上找到:https://github.com/compbio/mochi。
康奈尔大学的研究人员采用了一种社会和物理科学中已知的量化罕见事件的方法:Lévy统计分析,来描述肿瘤细胞运动的异质性。此项研究已发表在《Integrative Biology》杂志。
异质性是癌症的一个特征,然而对肿瘤异质性的定量认识还很缺乏,特别是在肿瘤微环境的背景下。研究人员利用微流控和Lévy统计分析的方法研究乳腺癌肿瘤细胞运动的异质性:具体来说即使用微流体平台研究在明确的淋巴趋化因子(CCL19)梯度作用下乳腺肿瘤细胞(MDA-MB-231细胞系)的速度统计。研究结果表明Lévy函数可以很好地描述乳腺肿瘤细胞的速度分布。其中Lévy指数说明肿瘤微环境中的CCL19促进了肿瘤细胞运动的异质性,提示抑制CCL19受体的治疗方案可能潜在降低肿瘤细胞的侵袭性。
此项研究强调了肿瘤微环境在调节肿瘤细胞异质性和侵袭性方面的重要性,为微环境中的细胞因子调控肿瘤的侵袭和转移研究提供了一个新的物理视角。
本次研究使用了高能物理分析软件root:https://root.cern.ch。
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参考文献
[1] Tian D, Zhang R, Zhang Y, et al. MOCHI enables discovery of heterogeneous interactome modules in 3D nucleome[J]. Genome Research, 2020: gr. 250316.119.
[2] Kim B J, Hannanta-anan P, Ryd A, et al. Lymphoidal chemokine CCL19 promoted the heterogeneity of the breast tumor cell motility within a 3D microenvironment revealed by a Lévy distribution analysis[J]. Integrative Biology, 2020, 12(1): 12-20.
[3] 华大区块链白皮书v1.0.
引用
1. Carnegie Mellon University. "Exploring a genome's 3D organization through a social network lens: DNA, proteins form communities that provide insight into cellular processes." ScienceDaily. ScienceDaily, 20 February 2020.
2. Cornell University. "Physics tool helps track cancer cell diversity." ScienceDaily. ScienceDaily, 20 February 2020.
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