Новый алгоритм сравнивает клетки разных видов
Сравнение клеток у разных видов на древе жизни может помочь биологам понять, как менялись эти структуры на протяжении эволюции, и как они адаптировались к функциональным потребностям различных форм жизни. В последние годы это вызывает все больший интерес у эволюционных биологов, поскольку благодаря новой технологии они могут секвенировать и идентифицировать огромное количество клеток различных организмов.
Ученые Стэнфордского университета придумали алгоритм, который может сравнивать разные типы клеток и находить их эволюционные связи. Такая идея пришла в голову одному из авторов работы, когда он пришел в лабораторию и спросил своего аспиранта, может ли тот провести анализ клеток от двух разных червей, которые ученые исследовали одновременно.
Оказалось, что отличия между ними существенные, но традиционные методы определяют клетки как очень похожие. Но различия в структуре сильно сказываются на свойствах и функциях клеток, поэтому ученые решили создать алгоритм, который бы мог не только отличить клетки друг от друга, но и указать их место на эволюционном древе.
«Допустим, я хочу сравнить губку с человеком, — объясняет ведущий автор статьи аспирант Александр Тарашанский. — На самом деле не ясно, какому гену человека соответствует определенный ген губки, потому что по мере развития организмов гены дублируются, меняются и перемещаются. Поэтому один ген в губке может быть связан с множеством генов у людей».
Вместо того чтобы пытаться найти взаимно однозначное совпадение генов, на котором основывались предыдущие методы сопоставления данных, новая технология сопоставляла один ген губки со всеми генами человека, которые потенциально могли ему соответствовать. Затем алгоритму оставалось найти единственного «прямого потомка».
Статья опубликована в журнале eLife.
Новая программа, созданная биологами, способна найти ген в организме человека, который достался ему от морской губки или какой-либо древней ящерицы. Алгоритм также позволяет найти эволюционные связи между структурами различных типов клеток