Воскресенье, 8 сентября, 2024
Новости науки

Прогнозирование метаболического потенциала бактерий на основе ограниченных данных генома

By donbass01
0
0
Промышленное информационное агентство
Промышленное информационное агентство

Важные новости

Прогнозирование метаболического потенциала бактерий из ограниченные данные генома» /></p> <p> MetaPathPredict — это новый алгоритм, который использует машинное обучение для прогнозирования метаболических путей на основе ограниченной информации. Фото: Джейсон Макдермотт/Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория </p> <p>То, как бактерии едят пищу и какие продукты они могут производить из этой пищи, диктуется метаболической сетью ферментных шаблонов, закодированных в их геномах. Использование вычислительных методов для изучения этих шаблонов среди большого количества известных бактерий позволяет проанализировать геном новой бактерии. Это показывает, на какой тип метаболизма она способна — даже если предоставлена ​​только частичная информация, что часто встречается в образцах окружающей среды.</p> <p>Этот проект был инициирован Дэвидом Геллером-Макгратом в рамках его дипломной работы в Океанографическом институте Вудс-Хоул под руководством доктора Эджкомба. Он усовершенствовал подходы и разработал код во время своей работы в качестве аспиранта по научным исследованиям в области вычислительных биологических наук, работая с доктором Макдермоттом в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории и с доктором Уилером в Университете Аризоны.</p> <p>Этот новый вычислительный метод, теперь опубликованный в <i>eLife</i>, позволяет открывать новые метаболические возможности бактерий, важные для окружающей среды и биоэнергетических приложений. Это важно для понимания микробиомов (сообществ бактерий и других микроорганизмов), которые поддерживают рост растений для повышения урожайности. Кроме того, лучшее понимание различных метаболических сетей откроет новые способы конструирования бактерий для других биоэнергетических и биомедицинских приложений.</p> <p>Метод изучает закономерности белков, присутствующих в метаболических путях, из большой коллекции аннотированных бактериальных геномов с использованием подхода глубокого обучения. Значительным преимуществом этого инструмента является то, что он разработан и протестирован на неполных геномных данных. Это позволяет идентифицировать бактериальные геномы и оценивать их метаболический потенциал в сложных микробиомах из почвы или других источников, образцы которых часто являются неполными.</p> <p><strong>Дополнительная информация:</strong> Дэвид Геллер-МакГрат и др., Прогнозирование метаболических модулей в неполных бактериальных геномах с помощью MetaPathPredict, <i>eLife</i> (2024). DOI: 10.7554/eLife.85749 </p> <p><strong>Информация о журнале:</strong> eLife </p> <p> Предоставлено Тихоокеанской северо-западной национальной лабораторией </p> </div></div><div class=

Предыдущая статьяПогодный «хлыст» в Антарктиде может помочь предсказать последствия будущего изменения климата
Следующая статьяПрорыв в молекулярном контроле: новая биоинспирированная двойная спираль с переключаемой хиральностью

Новости сегодня

Последние новости

ВЫБОР РЕДАКТОРА

ПОПУЛЯРНЫЕ СООБЩЕНИЯ

ПОПУЛЯРНАЯ КАТЕГОРИЯ

© Промышленное информационное агентство