शोधकर्ताओं ने आरएनए अनुक्रमण विश्लेषण के लिए पैंट्रांस्क्रिप्टोम का उपयोग करके टूलकिट की खोज की

कैलिफ़ोर्निया: किस हद तक जीन "चालू" होते हैं और शरीर में कार्य करते हैं, इसकी एक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, एक व्यक्ति के आरएनए परिदृश्य को एक मानक संदर्भ में मैप किया जाना चाहिए। हालांकि, जब संदर्भ सही मैपिंग की अनुमति देने के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं करता है, तो शोधकर्ताओं को संदर्भ पूर्वाग्रह नामक समस्या का सामना करना पड़ सकता है।

जर्नल नेचर मेथड्स में प्रकाशित एक नए पेपर में, यूसी सांता क्रूज़ के शोधकर्ताओं ने आरएनए अनुक्रमण डेटा जीनोम-वाइड का विश्लेषण करने के लिए पहली विधि का परिचय दिया है, जो एक 'पैंट्रांस्क्रिप्टोम' का उपयोग कर रहा है, जो एक ट्रांसक्रिप्टोम और एक पैंजेनोम को जोड़ती है - एक संदर्भ जिसमें आनुवंशिक सामग्री होती है। विविध व्यक्तियों के एक समूह से, केवल एक रैखिक किनारा के बजाय।

बायोमोलेक्यूलर इंजीनियरिंग बेनेडिक्ट पैटन के यूसीएससी एसोसिएट प्रोफेसर के नेतृत्व में वैज्ञानिकों के एक समूह ने एक टूलकिट जारी किया है जो शोधकर्ताओं को एक व्यक्ति के आरएनए डेटा को एक अधिक समृद्ध संदर्भ में मैप करने की अनुमति देता है, संदर्भ पूर्वाग्रह को संबोधित करता है और अधिक सटीक मैपिंग की ओर जाता है।

पेपर के सह-प्रथम लेखक और यूसीएससी कम्प्यूटेशनल जीनोमिक्स लैब में एक पोस्टडॉक्टरल विद्वान जॉर्डन एइजेंगा ने कहा, "यह पैनजेनोम प्लस ट्रांसक्रिप्टोम है - यह संयोजन वास्तव में अब तक पहले कभी नहीं किया गया है।" आरएनए अनुक्रमण मानचित्रण की एक मानक विशेषता के रूप में पैंजेनोम को शामिल करने का प्रयास किया।"

यह उपकरण दुनिया भर के शोधकर्ताओं की सहायता करेगा जो आरएनए अनुक्रमण विश्लेषण के माध्यम से जीन अभिव्यक्ति को समझने के लिए काम कर रहे हैं। उपकरण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं और इन्हें जीथब के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।

"इस टूलकिट के साथ, हम इस अधिक विविध डेटा को नियोजित कर रहे हैं जो अब हम जीन एक्सप्रेशन डेटा के मापन में सुधार करने के लिए पैन्जेनोम से प्राप्त कर सकते हैं, कुछ ऐसा जो व्यक्तियों के बीच व्यापक रूप से भिन्न हो सकता है," पैटन ने कहा, "उद्देश्य बनाना है इस अधिक विविध डेटा का प्रभाव उन अध्ययनों पर महसूस किया गया है जो जीन अभिव्यक्ति को देख रहे हैं, जिसके परिणामस्वरूप सेल मॉडल, ऑर्गेनॉइड मॉडल और अन्य शोध अनुप्रयोगों के लिए बेहतर विश्लेषण होता है।"

आरएनए का सबसे आम कार्य डीएनए को प्रोटीन में अनुवाद करना है, लेकिन वैज्ञानिक अब समझते हैं कि आरएनए का विशाल बहुमत गैर-कोडिंग है और प्रोटीन नहीं बनाता है, बल्कि इसके बजाय सेल संरचना को प्रभावित करने या जीन को विनियमित करने जैसी भूमिका निभा सकता है। पूरे आरएनए परिदृश्य को सामूहिक रूप से प्रतिलेख के रूप में जाना जाता है, और इसकी मैपिंग से शोधकर्ताओं को किसी व्यक्ति की जीन अभिव्यक्ति को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है।

जीनोमिक्स क्षेत्र में 'पैनजेनोमिक्स' की उभरती हुई अवधारणा पर पैनट्रानस्क्रिप्टोम का निर्माण होता है। आमतौर पर भिन्नता के लिए किसी व्यक्ति के जीनोमिक डेटा का मूल्यांकन करते समय, वैज्ञानिक व्यक्ति के जीनोम की तुलना डीएनए बेस के एकल रैखिक स्ट्रैंड से बने संदर्भ से करते हैं। एक पैन्जेनोम का उपयोग करने से शोधकर्ताओं को एक व्यक्ति के जीनोम की तुलना संदर्भ अनुक्रमों के एक आनुवंशिक रूप से विविध समूह से एक बार में करने की अनुमति मिलती है, जो जैव-भौगोलिक वंश की विविधता का प्रतिनिधित्व करने वाले व्यक्तियों से प्राप्त होता है। यह वैज्ञानिकों को तुलना के अधिक बिंदु देता है जिसके लिए किसी व्यक्ति की जीनोमिक भिन्नता को बेहतर ढंग से समझा जा सकता है।

जीन अभिव्यक्ति को समझने के लिए आरएनए अनुक्रमण डेटा को मैप करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि आरएनए अनुक्रम सेलुलर तंत्र द्वारा विभाजित होते हैं, जिसका अर्थ है कि आरएनए डेटा का एक सेट जीनोम के गैर-जुड़े क्षेत्रों से आ सकता है, जिससे उन्हें संदर्भ में सही ढंग से संरेखित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। ये स्पिलिंग साइट मानव आबादी में समान नहीं हैं, लेकिन व्यक्तियों के बीच भिन्न होती हैं। यह जानना भी मुश्किल है कि आरएनए किस हैप्लोटाइप से आता है - क्या जीन का समूह विशेष रूप से व्यक्ति की मां से विरासत में मिले गुणसूत्रों के सेट से आता है, या पिता से विरासत में मिला सेट।

लेकिन ओपन सोर्स टूल्स की नई पाइपलाइन के साथ, शोधकर्ता किसी व्यक्ति के आरएनए के अलग-अलग हिस्सों को ले सकते हैं, मानचित्र जहां वे एक पैन्गेनोम पर संरेखित करते हैं, पहचानते हैं कि डेटा किस हैप्लोटाइप से संबंधित है, और जीन अभिव्यक्ति का विश्लेषण करता है।

सबसे पहले, पाइपलाइन पहचान करती है कि आरएनए अनुक्रमण डेटा जीनोम के किन क्षेत्रों से आता है, जिसमें ब्याह स्थल भी शामिल हैं, और उन बिंदुओं को पैन्जेनोम संदर्भ पर चिह्नित करता है। उन चिन्हित बिंदुओं की तुलना पैंजेनोम के भीतर निहित संदर्भ डेटा से उत्पन्न हैप्लोटाइप-विशिष्ट टेपों से युक्त एक पैंट्रान्सस्क्रिप्ट से की जाती है। इस कदम के लिए विशेष, चुनौतीपूर्ण एल्गोरिथम विधियों की आवश्यकता होती है।

अंत में, यह मैप किए गए डेटा और पैंट्रान्सस्क्रिप्ट में प्रतिलेखों के बीच इस तुलना के आधार पर जीन अभिव्यक्ति के स्तरों का अनुमान उत्पन्न करता है, और यह पहचानता है कि जीन किस हैप्लोटाइप से आते हैं।

अध्ययन के सह-प्रथम लेखक और यूसीएससी कम्प्यूटेशनल जीनोमिक्स लैब में एक पूर्व पोस्टडॉक्टरल विद्वान जोनास सिब्सेन ने कहा, "यह निश्चित रूप से एक बहुत ही अग्रगामी अध्ययन है जिसमें अन्य जीनोम-वाइड एक्सप्रेशन के तरीके वास्तव में पैन्जेनोम और हैप्लोटाइप जानकारी का उपयोग नहीं कर रहे हैं।" जो अब कोपेनहेगन विश्वविद्यालय में एक सहायक प्रोफेसर हैं, उन्होंने आगे कहा, "अब हम आगे सोच रहे हैं कि ट्रांसक्रिपटोमिक विश्लेषणों में पैन्जेनोमिक्स अतिरिक्त रूप से तालिका में क्या ला सकता है।"

आगे बढ़ते हुए, शोधकर्ता डाउनस्ट्रीम सूचना विज्ञान विश्लेषण के लिए उपयोगी होने के लिए इन उपकरणों को और विकसित करने में रुचि रखते हैं, और एकल-कोशिका डेटा पर अनुसंधान की विशिष्टताओं के लिए उपकरणों को तैयार करते हैं। अभी के लिए, समूह को उम्मीद है कि उनका नया टूलकिट यह दिखाने के लिए काम करेगा कि पैंगेनॉमिक्स-व्युत्पन्न विश्लेषण का उपयोग करना कितना उपयोगी हो सकता है।

पैटन ने कहा, "हमें कुछ शोधकर्ताओं को यह समझाने में सक्षम होने की जरूरत है कि कैसे एक पैन्जेनोम संदर्भ उन्हें लाभान्वित करेगा," अभिव्यक्ति डेटा के लिए कार्यात्मक डेटा के लिए आरएनए के लिए यह पाइपलाइन वास्तव में ऐसा करने वाला पहला कदम है। (एएनआई)