Como un mago que dice: "Elija una Tarjeta, Cualquier Tarjeta", el científico de la Universidad de Stanford equipo Debashis Sahoo, PhD, parecía ofrecer algún tipo de truco cuando le pidió a los investigadores en el Instituto Stanford para Biología de Células Madre y Medicina Regenerativa para elegir cualquier dos genes ya conocidos por estar implicados en el desarrollo de células madre. Encontrar esos genes puede durar años y cientos de miles de dólares, pero era prometedor sahoo los científicos escépticos de células madre que, en una fracción de segundo y prácticamente costo cero, que pudo encontrar nuevos genes implicados en la misma vía de desarrollo como los dos genes que proporcionan.

Sahoo llegó a demostrar que esta asombrosa hazaña de hecho puede ser realizada. La prueba de principio para su idea, publicado en marzo en línea 15 en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, abre una potente vía matemática para la realización de investigaciones con células madre y muestra el poder de la colaboración interdisciplinaria en la ciencia. También demuestra que los ordenadores que utilizan bases de datos existentes a la mía radical puede acelerar la investigación en el laboratorio. En última instancia, puede conducir a avances en diversas áreas de la medicina como el diagnóstico de la enfermedad o el tratamiento del cáncer.

Los biólogos han utilizado durante mucho tiempo las matemáticas y las estadísticas en su trabajo. En el caso más simple, cuando en busca de los genes implicados en un proceso biológico determinado, que buscan los genes que tienen una relación simétrica. Por ejemplo, si saben que un gen está implicado en un proceso determinado, tratan de determinar si el gen C está relacionada con el gen A, durante el mismo proceso.

Hace cuatro años, mientras estudiaba para obtener su doctorado en ingeniería eléctrica con el asesor David Dill, PhD, profesor de ciencias de la computación, y co-consejero Sylvia Plevritis, PhD, profesor asociado de radiología, sahoo tomó una clase de la inmunología y la cuenta de que muchas de las relaciones en la biología no son simétricas, pero asimétrica. Como analogía, sahoo observó que árboles frutales casi seguro que se va, pero los árboles fuera de la estación de fructificación pueden o no tienen hojas, dependiendo de la época del año.

Sahoo y Dill se dio cuenta de que estas relaciones asimétricas se puede encontrar mediante la aplicación de la lógica booleana, en la que los investigadores establecieron una serie de si / entonces las reglas y luego registró los datos de los candidatos que cumplan todas las normas. Por ejemplo, los científicos podrían saber que un gen es muy activo al principio del desarrollo de las células, y el gen C es activo mucho más tarde. Mediante la detección grandes bases de datos públicas, sahoo pueden encontrar los genes que casi nunca se activa cuando una está activa, y casi siempre se activa cuando está activa C, en muchos otros tipos de células. Luego, los investigadores pueden probar para determinar si estos genes se activan entre las etapas tempranas y tardías de desarrollo.

En el documento, el autor principal sahoo miró a los patrones de expresión génica en el desarrollo de una célula inmunológica llamada célula B. A partir de dos B-genes de las células conocidas, sahoo buscado a través de bases de datos con miles de productos de los genes en milisegundos y encontraron 62 genes que coincidían con los patrones que él espera ver los genes que se enciende en medio de la activación de los dos genes que comenzó con . Luego examinó bases de datos de participación de 41 cepas de ratones de laboratorio que había sido diseñada para ser deficiente en uno o más de los 62 genes. De los 41 cepas, 26 tenían defectos en el desarrollo de las células B.

"Esta fue la validación del método", sahoo dijo. "Los biólogos están realmente sorprendidos de que, con sólo un algoritmo informático, en milisegundos puedo encontrar los genes que les toma un tiempo muy largo para aislar en el laboratorio." Añadió que estaba especialmente satisfecho de que la información proviene de bases de datos que están ampliamente disponibles y de la que otros científicos ya han sacrificado la información.

Sahoo ahora está utilizando la técnica para encontrar nuevos genes que desempeñan un papel en el desarrollo de cánceres.

"Esto demuestra que el análisis computacional de los datos existentes pueden proporcionar pistas sobre el que los investigadores deben buscar que viene", dijo. "Esto es algo que podría tener un impacto sobre el cáncer. Es emocionante".

El equipo interdisciplinario que contribuyeron a los resultados de la colaboración de investigadores, tanto en la Escuela de Ingeniería y la Facultad de Medicina. Además de eneldo (el principal autor del documento) y Plevritis, los co-autores incluyen a Irving Weissman, MD, director del Instituto de células madre de Stanford, y académicos postdoctoral junio Seita, PhD, Matthew Inlay, PhD, y Deepta Bhattacharya, PhD, que recientemente se mudó de Stanford en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis.

El financiamiento para esta investigación vino de los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto de Células Madre de Siebel, en el Thomas y Stacey Siebel Fundación, el Instituto de Investigación del Cáncer, el Instituto Nacional del Cáncer y el Instituto de Medicina Regenerativa de California.
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Encontrar Computacional Feat. gastos de envío de genes a milisegundos en lugar de años:

Como un mago que dice: "Elija una Tarjeta, Cualquier Tarjeta", el científico de la Universidad de Stanford equipo Debashis Sahoo, PhD, parecía ofrecer algún tipo de truco cuando le pidió a los investigadores en el Instituto Stanford para Biología de Células Madre y Medicina Regenerativa para elegir cualquier dos genes ya conocidos por estar implicados en el desarrollo de células madre. Encontrar esos genes puede durar años y cientos de miles de dólares, pero era prometedor sahoo los científicos escépticos de células madre que, en una fracción de segundo y prácticamente costo cero, que pudo encontrar nuevos genes implicados en la misma vía de desarrollo como los dos genes que proporcionan.

Sahoo llegó a demostrar que esta asombrosa hazaña de hecho puede ser realizada. La prueba de principio para su idea, publicado en marzo en línea 15 en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, abre una potente vía matemática para la realización de investigaciones con células madre y muestra el poder de la colaboración interdisciplinaria en la ciencia. También demuestra que los ordenadores que utilizan bases de datos existentes a la mía radical puede acelerar la investigación en el laboratorio. En última instancia, puede conducir a avances en diversas áreas de la medicina como el diagnóstico de la enfermedad o el tratamiento del cáncer.

Los biólogos han utilizado durante mucho tiempo las matemáticas y las estadísticas en su trabajo. En el caso más simple, cuando en busca de los genes implicados en un proceso biológico determinado, que buscan los genes que tienen una relación simétrica. Por ejemplo, si saben que un gen está implicado en un proceso determinado, tratan de determinar si el gen C está relacionada con el gen A, durante el mismo proceso.

Hace cuatro años, mientras estudiaba para obtener su doctorado en ingeniería eléctrica con el asesor David Dill, PhD, profesor de ciencias de la computación, y co-consejero Sylvia Plevritis, PhD, profesor asociado de radiología, sahoo tomó una clase de la inmunología y la cuenta de que muchas de las relaciones en la biología no son simétricas, pero asimétrica. Como analogía, sahoo observó que árboles frutales casi seguro que se va, pero los árboles fuera de la estación de fructificación pueden o no tienen hojas, dependiendo de la época del año.

Sahoo y Dill se dio cuenta de que estas relaciones asimétricas se puede encontrar mediante la aplicación de la lógica booleana, en la que los investigadores establecieron una serie de si / entonces las reglas y luego registró los datos de los candidatos que cumplan todas las normas. Por ejemplo, los científicos podrían saber que un gen es muy activo al principio del desarrollo de las células, y el gen C es activo mucho más tarde. Mediante la detección grandes bases de datos públicas, sahoo pueden encontrar los genes que casi nunca se activa cuando una está activa, y casi siempre se activa cuando está activa C, en muchos otros tipos de células. Luego, los investigadores pueden probar para determinar si estos genes se activan entre las etapas tempranas y tardías de desarrollo.

En el documento, el autor principal sahoo miró a los patrones de expresión génica en el desarrollo de una célula inmunológica llamada célula B. A partir de dos B-genes de las células conocidas, sahoo buscado a través de bases de datos con miles de productos de los genes en milisegundos y encontraron 62 genes que coincidían con los patrones que él espera ver los genes que se enciende en medio de la activación de los dos genes que comenzó con . Luego examinó bases de datos de participación de 41 cepas de ratones de laboratorio que había sido diseñada para ser deficiente en uno o más de los 62 genes. De los 41 cepas, 26 tenían defectos en el desarrollo de las células B.

"Esta fue la validación del método", sahoo dijo. "Los biólogos están realmente sorprendidos de que, con sólo un algoritmo informático, en milisegundos puedo encontrar los genes que les toma un tiempo muy largo para aislar en el laboratorio." Añadió que estaba especialmente satisfecho de que la información proviene de bases de datos que están ampliamente disponibles y de la que otros científicos ya han sacrificado la información.

Sahoo ahora está utilizando la técnica para encontrar nuevos genes que desempeñan un papel en el desarrollo de cánceres.

"Esto demuestra que el análisis computacional de los datos existentes pueden proporcionar pistas sobre el que los investigadores deben buscar que viene", dijo. "Esto es algo que podría tener un impacto sobre el cáncer. Es emocionante".

El equipo interdisciplinario que contribuyeron a los resultados de la colaboración de investigadores, tanto en la Escuela de Ingeniería y la Facultad de Medicina. Además de eneldo (el principal autor del documento) y Plevritis, los co-autores incluyen a Irving Weissman, MD, director del Instituto de células madre de Stanford, y académicos postdoctoral junio Seita, PhD, Matthew Inlay, PhD, y Deepta Bhattacharya, PhD, que recientemente se mudó de Stanford en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis.

El financiamiento para esta investigación vino de los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto de Células Madre de Siebel, en el Thomas y Stacey Siebel Fundación, el Instituto de Investigación del Cáncer, el Instituto Nacional del Cáncer y el Instituto de Medicina Regenerativa de California.

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