Phát triển phương pháp học máy để dự đoán các chức năng gen chưa biết của vi khuẩn

(30/07/2018)
Một nhóm nghiên cứu quốc tế do nhà sinh học toán học Fran Supek tại IRB Barcelona đứng đầu đã phát triển phương pháp học máy để dự đoán các chức năng gen chưa biết của vi khuẩn.

Hệ thống này kiểm tra và so sánh 'dữ liệu lớn' có sẵn về các bộ gien hệ vi sinh vật ở người và môi trường.

Hiểu về chức năng của các gen trong vi khuẩn tạo thành một phần của hệ vi sinh vật người rất quan trọng vì những gen này có thể giải thích cơ chế nhiễm khuẩn hoặc sống chung trong vật chủ, kháng kháng sinh hoặc nhiều ảnh hưởng - tích cực và tiêu cực – mà vi sinh vật có lên sức khỏe con người.

Ảnh minh họa

Đáng ngạc nhiên, các chức năng của một số lượng lớn các gen vi sinh vật vẫn chưa được biết. Và đây chính là một thách thức

Thách thức này đã được giải quyết thông qua sự hợp tác quốc tế giữa Viện Nghiên cứu Y sinh học (IRB Barcelona) và hai trung tâm nghiên cứu liên ngành khác, cụ thể là IJS ở Ljubljana (Slovenia) và RBI ở Zagreb (Croatia). Những phát hiện đã được công bố gần đây trên tạp chí Microbiome. Nghiên cứu được dẫn đầu bởi Fran Supek, nhà sinh vật học và là người lãnh đạo phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu Genome tại IRB Barcelona và ​​tác giả chính là Vedrana Vidulin, một nhà khoa học máy tính thuộc các trung tâm ở Slovenia và Croatia.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp tính toán mới có thể kiểm tra hàng nghìn bộ gien đồng thời và xác định tín hiệu tiến hóa có thể dự đoán được chức năng của nhiều gen vi sinh vật. Phương pháp này phân tích "dữ liệu lớn" từ vi bộ gien người (ví dụ từ ruột hoặc da) và các bộ gien khác (ví dụ từ đất hoặc đại dương) dựa trên một thuật toán học máy đặc biệt: nó có thể tạo ra "cây quyết định" dự đoán hàng trăm chức năng khác nhau cùng một lúc, tìm liên kết giữa các gen và đồng thời dự đoán những gì xảy ra trong tế bào vi sinh vật.

Các tác giả kết luận rằng, thông qua việc học máy, một môi trường lớn và đa dạng cho phép chúng ta tìm hiểu về nhiều chức năng gen khác nhau trong vi khuẩn.

Hà Hiền

Theo Newsmedical


Tin khác