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Les chercheurs de la Mount Sinai School of Medicine ont mis au point une nouvelle méthode de calcul qui permettra de simplifier l'analyse des expériences expression des gènes et de fournir aux scientifiques une meilleure compréhension mécaniste des différences entre les cellules malades et normaux.

Les chercheurs de la Mount Sinai School of Medicine ont mis au point une nouvelle méthode de calcul qui permettra de simplifier l'analyse des expériences expression des gènes et de fournir aux scientifiques une meilleure compréhension mécaniste des différences entre les cellules malades et normaux. La nouvelle base de données et de logiciels, appelée ChIP enrichissement d'analyse (CHEA), va révolutionner la façon dont les chercheurs d'identifier des cibles de médicaments et de biomarqueurs. Les chercheurs peuvent trouver l'outil en ligne à http://amp.pharm.mssm.edu/lib/chea.jsp . Les données sont publiées dans le numéro du 15 Septembre de la bioinformatique.

Jusqu'à CHEA a été développé, il n'y avait aucune base de données centralisée qui intègre les résultats de ChIP-seq et des expériences de ChIP-chip? Deux types d'expériences utilisés pour identifier des protéines appelées facteurs de transcription potentiellement contrôler tous les gènes humains et les souris. Les données que les résultats de ces types d'expériences est important et de calcul des biologistes ont lutté avec la façon de les intégrer. Dirigée par Avi Ma'ayan, PhD, professeur adjoint, de pharmacologie et de thérapeutique Systems, une équipe du Mount Sinai a intégré les résultats de ces expériences, la collecte de données de plus de 100 protéines qui lient l'ADN pour réguler l'expression des gènes, appelées facteurs de transcription, en un seul base de données.

"Utilisation de CHEA, nous avons été en mesure de relier ces facteurs de transcription des gènes qu'ils réglementent pour la première fois," a déclaré le Dr Ma'ayan. «Notre programme permet aux chercheurs d'identifier les protéines qui sont probablement responsables de modifications génétiques qui peuvent causer des maladies. Utilisant notre base de données, les chercheurs seront en mesure de mieux identifier les cibles de médicaments."

L'équipe du Dr Ma'ayan CHEA a testé dans plusieurs études de cas. Une étude de cas a examiné deux publications indépendantes que l'on trouve la signature ensembles de gènes qui indiquent si une tumeur du sein a été bénigne ou maligne. Les deux études ont proposé des listes de gènes qui ont été biomarqueurs de chaque type de tumeur. Toutefois, la liste découvert dans une étude ne correspond pas à la liste dans l'autre étude, en fait, il y avait très peu de chevauchement dans les biomarqueurs découverts dans chaque étude. Toutefois, lorsque le docteur Ma'ayan entré les deux listes en CHEA, il a déterminé que les gènes sur les deux listes ont la même protéine de régulation, qui détermine l'expression aberrante de ces gènes marqueurs biologiques.

«Notre nouvelle analyse de ces deux publications vérifie l'utilité de ce logiciel et base de données à acquérir une meilleure compréhension mécaniste des facteurs de transcription jouent dans l'expression des gènes de contrôle, et par la suite, le développement de la maladie», a déclaré le Dr Ma'ayan.