Logo
Cover

Сочетание нескольких методик сканирования и анализа позволяет классифицировать цепочки ДНК даже по небольшим фрагментам. Это прорыв и для исследования молекулярных основ жизни, и для сферы здравоохранения.

Инструмент, созданный под руководством специалистов из Университета Уотрелу (Канада), сочетает машинное обучение с цифровой обработкой сигнала (ML-DSP), программой, которая трансформирует цепочку ДНК в числовое выражение и обрабатывает цифровые данные для распознавания этих сигналов, пишет EurekAlert.

С его помощью канадские ученые рассчитывают впервые получить ответ на такие вопросы, как: «Сколько различных видов животных существует на Земле?», «Каковы бактериальные предтечи человеческой митохондриальной ДНК?», «Если общая сигнатура у ДНК паразита и его хозяина?»

«С помощью этого метода, даже если у нас будет всего лишь небольшой фрагмент ДНК, мы все равно сможем классифицировать цепочки, вне зависимости от их происхождения или того, являются ли они натуральными, синтетическими или сгенерированными компьютером, — говорит профессор Лайла Кари. — Другой важный способ применения этого инструмента — в сфере здравоохранения, так как в эру персонализированной медицины мы можем классифицировать вирусы и модифицировать терапию под желания заказчика в зависимости от специфического штамма вируса, который на него воздействует».

В ходе исследования ученые выполнили количественное сравнение нового инструмента с другими современными методами.

ML-DSP значительно превосходит настраиваемые программы по времени обработки, при этом точность классификации в случае небольших баз данных остается такой же, а в случае больших — увеличивается.

Кроме того, исследователи провели предварительные эксперименты, доказавшие возможность применения ML-DSP для других баз данных. Они классифицировали 4271 полный геном вируса денге по подтипам с точностью 100% и 4710 бактериальный геном по видам — с точностью 95,5%.

Новую версию генного драйва представили недавно ученые Гарварда и MIT. Она обладает встроенным механизмом контроля, то есть не позволит локальным изменениям в геноме причинить вред.