计算方法对多物种基因组比较提出了更好的观点

通过提供有关基因组功能的更详细的比较信息，一种新的计算工具可能有助于遗传学家更好地了解人类是什么，或者如何区分物种。

在今天由Cell Systems杂志在线发表的一份报告中，由卡内基梅隆大学计算生物学副教授Jian Ma领导的研究人员描述了一种新的模型，用于对多种物种的基因组功能进行比较分析。这种分析不仅可以提供对进化的洞察，也可以提供人类疾病的见解。

该研究小组，包括弗吉尼亚大学，佛罗里达州立大学和康涅狄格大学的科学家，开发了系统发育隐马尔可夫高斯过程模型，或Phylo-HMGP，来分析功能基因组数据。他们使用该模型分析了包括人类在内的五种灵长类物种的DNA复制时间的新数据集。

单独的蛋白质编码基因的遗传差异无法解释物种之间的显着差异，因此科学家们越来越关注基因调控的差异 - 控制基因激活方式和程度的机制。

“灵长类物种之间的差异可能主要在基因组的非编码区域，监管元素，而不是基因本身，”马解释说。高通量技术产生大量功能基因组数据，这将有助于科学家更好地了解基因组如何进化。

Ma说，Phylo-HMGP解决了这些多物种分析中可能被称为“星巴克问题”的问题。正如咖啡供应商倾向于销售小型，中型和大型饮料一样，分析工具通常将功能基因组数据表征为低，中或高。

“使用Phylo-HMGP，我们可以将每个功能基因组值视为连续信号 - 显示实际活动水平，而不仅仅是粗略的水平估计，”杨洋博士说。CMU计算生物学系的学生和该研究的第一作者。“通过这种方式，我们能够充分利用已收集的数据。”

研究人员将该模型应用于DNA复制时间的分析，DNA复制时间是DNA片段复制的顺序，可能因物种而异。他们与佛罗里达州立大学的David M. Gilbert和康涅狄格大学的Rachel J. O'Neill合作生成了包括人类，黑猩猩，猩猩，长臂猿和绿猴在内的数据集。

“我们证明了我们可以使用Phylo-HMGP来发现具有不同进化模式的复制时间的基因组区域，”Ma说。他们的研究提供了一个框架，用于应用该模型揭示基因组区域，这些基因组区域具有跨物种相似的功能以及物种之间变化或动态的功能。他补充说，对功能基因组数据集中动态区域的分析不仅可以提高对进化的理解，还可能对某些类型的物种- 特定疾病产生影响。