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      加強對遺傳調控的理解
      
			
      
				2019-01-17 09:15:43
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      我們對遺傳調控的理解將通過更好地了解被稱為增強子的調節(jié)元件來改善，增強子不是與它們控制的基因一起定位的。在最近發(fā)表在生物信息學簡報會上的一篇論文中，沙特阿拉伯國王阿卜杜拉科技大學(KAUST)的研究人員回顧了這一問題的各種計算方法之間的差異，并概述了該領域的一些主要挑戰(zhàn)。
      

      加強對遺傳調控的理解
      

      大學計算生物科學研究中心的Vladimir Bajic解釋說，提高我們對遺傳調控的理解將產(chǎn)生重大的生物技術和醫(yī)學影響。Bajic也是該論文的高級作者。
      

      該論文已被納入國際計算生物學學會推薦的教育和培訓資源清單，調查了30多種用于識別增強劑的計算工具和方法。“他們每個人都基于不同的假設，他們不會產(chǎn)生相同或非常相似的結果，”Bajic說。“有這么多方法的事實表明沒有一個方法非常好，因為那時其他方法都會被排除在外。”
      

      由于缺乏用于測試它們的“黃金標準”數(shù)據(jù)集，這些工具的開發(fā)和評估受到阻礙。生成這樣的數(shù)據(jù)集是一個重大的實驗挑戰(zhàn)，特別是因為它必須包括增強類型的完全多樣性。然而，Bajic相信，實驗生物學的快速發(fā)展將在未來幾年解決這個問題。
      

      雖然這些工具都不是理想的，但它們已成功識別出增強子，特別是在具有足夠數(shù)據(jù)的研究中，可以結合多種方法。除了進行特定的預測之外，使用這些工具進行的研究也為增強劑提供了更廣泛的見解。例如，計算分析顯示預測的增強子周圍的區(qū)域富含特定轉錄因子的結合位點。
      

      這些工具的開發(fā)還可以幫助解決機器學習中的更多一般問題，例如稱為類不平衡的問題。如果兩個類別中的一個更常見，那么預測分類算法可以通過不斷地猜測更常見的類來獲得很好的分數(shù)，因此通常最終只是偶然地“正確”。用于在識別增強子中克服該問題的方法也可以應用于面臨相同挑戰(zhàn)的其他領域。
      

      “這是一個未完成的故事，”巴伊奇說。“如果沒有黃金標準，我們不能說哪種方法更好或更差，但我們的審查應該有助于社區(qū)批判性地評估方法，然后希望找到一種更好的方法來處理這個復雜的問題。”
      
			

			
        
      
			
      
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