मरम्मत के हजारों के रोग के कारण म्यूटेशन — ScienceDaily


जीन संपादन प्रौद्योगिकी बेहतर हो रही है और बढ़ रहा है की तुलना में तेजी से पहले कभी. नए और बेहतर आधार संपादकों-एक विशेष रूप से कुशल और सटीक तरह की आनुवंशिक पढ़नेवाला — इंच टेक करीब इलाज के लिए आनुवंशिक रोगों के मनुष्यों में. लेकिन, आधार संपादक उछाल आता है एक नई चुनौती के साथ एक बड़े पैमाने पर चाबी की अंगूठी के साथ कोई गाइड, वैज्ञानिकों सिंक कर सकते हैं समय का भारी मात्रा में खोज के लिए सबसे अच्छा उपकरण को हल करने के लिए आनुवंशिक खराबी उन लोगों की तरह कारण है कि सिकल सेल एनीमिया या progeria (एक तेजी से उम्र बढ़ने की बीमारी) । रोगियों के लिए, समय बहुत महत्वपूर्ण है बर्बाद करने के लिए.

“नया आधार संपादकों बाहर आते हैं, मालूम होता है हर हफ्ते,” ने कहा कि डेविड लियू, थॉमस डुडले Cabot के प्रोफेसर, प्राकृतिक विज्ञान और में एक कोर संस्थान के सदस्य व्यापक संस्थान और हॉवर्ड ह्यूजेस मेडिकल इंस्टीट्यूट (HHMI). “प्रगति भयानक है, लेकिन यह पत्ते के साथ शोधकर्ताओं की एक bewildering सरणी के लिए विकल्प क्या आधार संपादक का उपयोग करने के लिए.”

लियू आविष्कार आधार संपादकों. संयोग से, वह और उसकी अनुसंधान टीम अब एक रास्ता आविष्कार किया की पहचान करने के लिए कर रहे हैं, जो सबसे अधिक संभावना को प्राप्त करने के लिए वांछित संपादन, रिपोर्ट के रूप में आज सेल. का उपयोग कर प्रयोगात्मक डेटा संपादन से अधिक से अधिक 38,000 लक्ष्य साइटों में मानव और माउस के साथ कोशिकाओं के 11 सबसे लोकप्रिय आधार संपादकों (BEs), वे बनाई गई एक मशीन सीखने मॉडल है कि सही ढंग से की भविष्यवाणी के आधार संपादन परिणाम, लियू ने कहा । पुस्तकालय, कहा जाता है हो सकता है-छत्ता, है सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध. लेकिन प्रयास का उत्पादन किया और अधिक की तुलना में एक स्वच्छ सूची के BEs; मशीन सीखने मॉडल की खोज की नए संपादक के गुण और क्षमताओं है कि मनुष्य को नोटिस करने में विफल रहा.

“यदि आप बाहर सेट के लिए आधार का उपयोग संपादन के लिए सही एक एकल रोग के कारण उत्परिवर्तन ने कहा,” मंडण Arbab, एक postdoctoral साथी लियू प्रयोगशाला और सह पहले लेखक अध्ययन पर, “आप के साथ छोड़ रहे हैं एक पहाड़ के संभव तरीके से यह करने के लिए और यह करने के लिए मुश्किल है पता है, जो लोगों को कर रहे हैं के लिए सबसे अधिक संभावना काम करते हैं।”

आधार संपादकों में से एक हो सकता है की तुलना में अधिक सटीक के अन्य रूपों जीन संपादन, लेकिन वे अभी भी कर सकते हैं कारण अवांछित, अक्सर अप्रत्याशित है, संपादन के बाहर इरादा आनुवंशिक लक्ष्य है । प्रत्येक संपादक के साथ अपने स्वयं के eccentricities. विभिन्न प्रकार के भीतर काम छोटा या बड़ा संपादन “windows” के हिस्सों के डीएनए के बारे में दो से पांच पत्र विस्तृत. कुछ संपादकों overshoot हो सकता है या undershoot हूँ अपने लक्ष्यों, दूसरों को बदल सकता है, सिर्फ दो में से एक के रूप में एक दिया खिड़की.

“यदि अनुक्रम खिड़की के भीतर है GACA,” लियू ने कहा, “और आप का उपयोग कर रहे हैं एक adenine आधार संपादक को बदलने के लिए उन में से एक के रूप में होगा, एक हो preferentially संपादित अधिक अन्य?”

जवाब पर निर्भर करता है के आधार संपादक, अपनी बनती गाइड आरएनए — की निगरानी है कि घाट के संपादक के लिए उपयुक्त डीएनए काम साइट — और आसपास के डीएनए अनुक्रम. करने के लिए खेत इन सभी कारकों उलझी, टीम पहली एकत्र एक बड़े पैमाने पर डेटा की राशि. से अधिक एक वर्ष के बारे में, Arbab कहा, वे सुसज्जित कोशिकाओं के साथ 38,000 से अधिक डीएनए लक्ष्य साइटों और फिर उन्हें इलाज के साथ 11 सबसे लोकप्रिय आधार संपादकों, के साथ बनती गाइड रनस. उपचार के बाद, वे अनुक्रम डीएनए की कोशिकाओं को इकट्ठा करने के लिए अरबों के डेटा बिंदुओं पर कैसे एक आधार संपादक प्रभावित प्रत्येक सेल.

इस विश्लेषण करने के लिए इनाम, मैक्स शेन, एक पीएच. डी छात्र पर मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के कम्प्यूटेशनल और प्रणालियों जीव विज्ञान कार्यक्रम के सदस्य व्यापक संस्थान, और सह पहले लेखक बनाया गया है और प्रशिक्षित एक मशीन सीखने मॉडल की भविष्यवाणी करने के लिए प्रत्येक बेस संपादक की विशेष सनकीपन. में पिछले एक groundbreaking अध्ययन में, शेन और उनकी प्रयोगशाला साथियों प्रशिक्षित एक अलग मशीन सीखने मॉडल का विश्लेषण करने के लिए डेटा से एक आम जीन संपादन उपकरण, CRISPR, और dispelled एक लोकप्रिय गलत धारणा है कि उपकरण की पैदावार अप्रत्याशित और आम तौर पर बेकार निवेशन और विलोपन, शेन कहा. इसके बजाय, वे पता चला है कि यहां तक कि अगर मनुष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकते जहां उन निवेशन और विलोपन होते हैं, मशीन सीखने सकता है.

अब, शोधकर्ताओं डाल सकते हैं एक लक्ष्य डीएनए अनुक्रम में हो सकता है-छत्ता, शेन की व्यवस्था कड़ी कर दी मशीन सीखने मॉडल, और देखें भविष्यवाणी की के परिणामों का उपयोग कर प्रत्येक के 11 आधार संपादकों पर है कि लक्ष्य है । “हो सकता है-छत्ता भविष्यवाणी की है, नीचे करने के लिए अलग-अलग डीएनए अनुक्रम स्तर क्या होगा, उत्पादों के वितरण का परिणाम है कि उन में से प्रत्येक के आधार संपादकों अभिनय पर है कि लक्ष्य साइट,” लियू ने कहा.

से कुछ हो सकता है-छत्ता की भविष्यवाणियों थे, आश्चर्य की बात है, यहां तक कि करने के लिए आविष्कारक के आधार संपादकों. “कभी कभी,” लियू ने कहा, “कि कारणों के लिए हमारे रहनुमा दिमाग नहीं कर रहे हैं पर्याप्त रूप से परिष्कृत, भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल सकता है सही है कि हमें बताओ, भले ही वहाँ रहे हैं दो सीएस में सही संपादन विंडो में, यह विशेष रूप से संपादक केवल संपादित दूसरा एक है, उदाहरण के लिए.”

हो सकता है-छत्ता भी सीखा है जब आधार संपादकों कर सकते हैं तथाकथित transversion संपादन: बदलने के बजाय एक सी एक टी करने के लिए, कुछ आधार संपादकों को बदल दिया एक सी करने के लिए एक ग्राम या एक एक, दुर्लभ और असामान्य लेकिन संभावित मूल्यवान quirks है. शोधकर्ताओं तो इस्तेमाल किया जाएगा-छत्ते के लिए सही 174 रोग के कारण transversion परिवर्तन के साथ कम से कम byproducts. और, वे इस्तेमाल किया जा सकता-छत्ता खोज करने के लिए अज्ञात के आधार संपादक गुण है, जो वे करने के लिए इस्तेमाल किया डिजाइन उपन्यास उपकरण के साथ नई क्षमताओं को जोड़ने, एक और अधिक कुछ आनुवंशिक चाबियाँ करने के लिए बढ़ती अंगूठी.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती हार्वर्ड विश्वविद्यालय. मूल द्वारा लिखित केटलीन McDermott-मर्फी. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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