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(ITMO)俄羅斯光與光大學(xué)的生物信息學(xué)研究人員開發(fā)了一種算法，可以幫助評(píng)估基因?qū)θ祟愡^程的影響，包括疾病的發(fā)展。這項(xiàng)研究發(fā)表在BMC生物信息學(xué)上。

脫發(fā)、肥胖或視力低下可能與特定基因有關(guān)，相關(guān)基因組的鑒定有助于研究和治療。此外，為了確定基因與疾病之間是否存在聯(lián)系，了解基因之間的相互作用也很重要。

ITMO的助理教授AlexeiSergeichev解釋道："總的來說，每個(gè)人都有2萬多個(gè)基因。通過將與患者病情相關(guān)的基因與健康人的相關(guān)基因進(jìn)行比較，我們可以看出這兩種基因在活性和表現(xiàn)上的差異。根據(jù)這些信息，您可以創(chuàng)建一個(gè)通用的圖表，顯示所有基因之間的相互聯(lián)系，并為每個(gè)基因分配一個(gè)權(quán)重因子。通常，科學(xué)家只會(huì)繼續(xù)研究最活躍的基因，并用特殊的子圖譜來定位這些基因，但將這些基因從"正常背景"中分離出來，就失去了評(píng)估每一種基因與其他基因的關(guān)聯(lián)并作出診斷的機(jī)會(huì)。

在這項(xiàng)新的研究中，研究人員不僅關(guān)注權(quán)重最大的遺傳系統(tǒng)，還提出了一種利用全基因組數(shù)據(jù)生成數(shù)十萬個(gè)子圖的新方法。該算法基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法，可以計(jì)算每個(gè)樣本與所討論疾病之間關(guān)系的概率，并分析每個(gè)基因之間相互作用的樣本組成。

研究人員從一組基因中刪除了一個(gè)基因，如果活性基因的數(shù)量增加，則表明結(jié)果是正確的，并保存了結(jié)果。或者重新開始。通過一系列步驟，權(quán)重系數(shù)開始快速增長。這樣，該算法可以生成大量圖形。

通過這樣一個(gè)樣本組，研究人員能夠找到比其他基因更頻繁出現(xiàn)的基因。如果一個(gè)基因出現(xiàn)在90%的亞圖譜中，90%的基因可以被確定為與相關(guān)疾病有關(guān)。

該項(xiàng)目的研究人員指出，該算法在未來可以表示為一個(gè)帶有滑塊的程序，允許用戶為各種目的產(chǎn)生各種置信度的結(jié)果。例如，置信度越低，顯示的基因就越多，反之亦然。如果您只需要確定信任基因，就可以將置信度設(shè)置為99%左右。