El algoritmo de proteinogenómica mejora la detección de mutaciones genéticas ocultas

La proteicozómica sugiere cómo la información genética se traduce en expresión y función de proteínas, y el papel de los cambios en el ADN, el ARN y la proteína para afectar el desarrollo y la progresión de la enfermedad. Una gran variante de desafío es la incapacidad para corregir la detección de péptidos, ya que el equipo de protección existente a menudo no puede atrapar la diversidad completa de las variaciones de proteínas, lo que limita la capacidad de identificar mutaciones genéticas a nivel de proteína.

En un nuevo estudio publicado en Biotecnología de la naturaleza Tema, "Identificación de péptidos no canónicos con mopepgen"La Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) y los investigadores de la Universidad de Toronto han desarrollado un nuevo algoritmo, llamado Mopepagane (generador de péptidos múltiples oónicos), que es una manera computacionalmente eficiente para procesar todo tipo de cambios genéticos para explorar las variantes de proteínas ocultas para descubrir un gráfico. Aprovecha el enfoque.

Las aplicaciones del algoritmo incluyen mejorar la inmunoterapia mediante la identificación de péptidos variantes específicos del cáncer que pueden servir como recién nacidos, que son importantes para desarrollar vacunas contra el cáncer individuales y la terapia celular.

", Facilitando las variaciones de proteínas complejas, tiene la capacidad de avanzar en la investigación en moppageno, enfermedades neurodinatorias y otros campos, donde la diversidad de proteínas es importante", Paul Butros, PhD, urología y profesor genético humano hicieron el autor de UCLA y K-Sonor. "Descansa la brecha entre los datos genéticos y la expresión de proteínas del mundo real, desbloqueando la terapia precisa y nuevas posibilidades nuevas".

Mopepgen identifica péptidos no canónicos (NCP), que son péptidos obtenidos de áreas de genomas que generalmente no se consideran parte de los genes que codifican proteínas. El NCP ha sido documentado para procesos celulares, respuestas inmunes y roles importantes en el cáncer. Sin embargo, las formas actuales de identificar NCP son computacionalmente caras, han aumentado las tasas falsas negativas y pueden conducir a una interpretación de datos difícil.

A diferencia de los métodos existentes, que detectan principalmente cambios genéticos simples como el reemplazo de aminoácidos individuales, MeoPepgen está diseñado para identificar el empalme alternativo, los ARN circulares, la fusión genética, la edición de ARN y una amplia gama de variaciones de proteínas causadas por otras enmiendas genéticas complejas. El dispositivo modela sistemáticamente cómo los genes se expresan y traducen a proteínas, expande en gran medida la capacidad de detectar la mutación asociada con la enfermedad.

En los protos del cáncer humano, Mopepgen calculó NCP no controlados ya inalcanzables NCP, marcos de lectura abiertos no codificantes, fusiones de ARN y NCP no contabilizados que surgen de la circulación de ARN.

Los autores usaron Mopepgen para analizar datos protoogenómicos de cinco tumores de próstata, ocho tumores renales y 376 líneas celulares. Encontró que Mopepgen identificaba con éxito las variaciones de proteínas predeterminadas asociadas con la mutación genética, la fusión génica y otros cambios moleculares. El algoritmo se ofreció para mejorar el rendimiento al detectar cuatro veces más variantes de proteínas únicas que los enfoques más antiguos.

"Desarrollamos a Mopepgen para ayudar a los investigadores a determinar qué variantes genéticas se expresan realmente a nivel de proteína, abordando un desafío de larga data en la comunidad proteinogenómica", dijo Chengao Zhu, PhD, UCLA y coautor del estudio, dijo un post-de departamento de genética humana. "Proporciona un enfoque más completo para la diversidad de proteínas y brinda a los investigadores una imagen más precisa de cómo la mutación afecta la enfermedad".

El equipo es disponible libremente Los investigadores pueden integrarse y existir con los flujos de trabajo Protomics existentes.