Revista El Color del Dinero

Bienvenidos a Spain News Today.

Software de código abierto que identifica secuencias genéticas sintéticas naturales

Los informáticos de la Universidad de Rice y sus colaboradores han desarrollado SeqScreen, un programa que analiza secuencias cortas de ADN, ya sean sintéticas o naturales, para determinar su toxicidad. Crédito: Treangen Lab/Universidad Rice

Es cierto que algunas bacterias y virus pueden causar enfermedades y dolencias, pero el verdadero culpable es la secuencia de preocupación que se encuentra dentro de los genomas de estos microbios.


Convocarlos está a punto de ser más fácil.

Años de trabajo de los científicos informáticos de la Universidad de Rice y sus colegas han mejorado la plataforma de detección de ADN y la caracterización de secuencias patógenas, ya sean naturales o sintéticas, antes de que tengan la oportunidad de afectar la salud pública.

El informático Todd Trengen de la Escuela de Ingeniería George R. Brown de Rice y la especialista en genómica Krista Ternus de Signature Science LLC dirigieron el estudio que produjo SeqScreen, un programa para caracterizar con precisión secuencias cortas de ADN, a menudo llamadas oligonucleótidos.

Trengen dijo que el objetivo de SeqScreen es mejorar la detección y el seguimiento de una amplia gama de secuencias que causan enfermedades.

“SeqScreen es el primer conjunto de herramientas de software de código abierto disponible para la detección de ADN sintético”, dijo Trengen. “Nuestro programa mejora el estado previo de empresas, personas y agencias gubernamentales por sus prácticas de detección de ADN. «

El estudio, que comenzó como un proyecto de investigación de alto riesgo y alta recompensa, apareció en la revista biología del genoma.

SeqScreen aprovecha el trabajo de los socios de Signature Science, con sede en Austin, Texas, para organizar un Base de datos Miles de secuencias genéticas que representan 32 tipos de funciones de virulencia. “Esta base de datos curada ha llevado años de configuración dinámica y revisión para desarrollarse, y es el núcleo de los datos de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje automático de SeqScreen”, dijo Trengen.

La compañía se asoció con Treangen el año pasado para encontrar las mutaciones del SARS-CoV-2 que pueden haber hecho que la variante Omicron sea más resistente a los anticuerpos, incluidos los que se encuentran en las vacunas. “SeqScreen se impuso y algunas de sus ideas se trasladaron al proyecto COVID”, dijo. «Pero SeqScreen tiene un alcance mucho más amplio».

«Nos enfocamos en identificar las funciones de las secuencias de interés, que llamamos FunSoC, mientras que los enfoques de detección anteriores han estado más interesados ​​​​en observar ‘¿Eres esta bacteria?’ ¿O es usted ese virus?» «SeqScreen no se enfoca en los nombres de bacterias o virus en su muestra. En cambio, queremos ver si hay secuencias en esa muestra que podrían ser dañinas, como toxinas que pueden destruir células humanas. ”

Es importante centrarse en las funciones de interés, dijo, porque las bacterias intercambian ADN fácilmente a través de ellas. transferencia horizontal de genes.

«Hemos destacado ejemplos en la propagación de bacterias cuyos genomas son esencialmente idénticos, excepto que uno tiene una cascada de preocupaciones, como una toxina que el otro no», dijo Trengen. «SeqScreen realmente se enfoca en la presencia o ausencia de funciones que son factores de virulencia».

Dijo que SeqScreen también ayudará a detectar patógenos nuevos o emergentes del medio ambiente.


Científicos informáticos desarrollan software para encontrar variantes de ‘baja frecuencia’ en datos de secuenciación


más información:
Advait Balaji et al, SeqScreen: detección funcional precisa y sensible de secuencias que causan enfermedades a través del aprendizaje grupal, biología del genoma (2022). DOI: 10.1186 / s13059-022-02695-x

Introducción de
Universidad de arroz

La fraseIdentificadores sintéticos de software de código abierto, secuencias de genes que ocurren naturalmente (21 de junio de 2022) Recuperado el 21 de junio de 2022 de https://phys.org/news/2022-06-open-source-ids-synthetic-naturally-gene.html

Este documento está sujeto a derechos de autor. Sin perjuicio de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.

READ  Las formas de la "pequeña luna" permiten fijar los dispositivos de ADN en direcciones precisas