האורגניזמים המיקרוסקופיים הממלאים את גופנו, הקרקעות, האוקיינוסים והאטמוספירה שלנו ממלאים תפקידים חיוניים בבריאות האדם ובמערכות האקולוגיות של כדור הארץ. עם זאת, אפילו עם רצף DNA מודרני, להבין מה הם החיידקים האלה וכיצד הם קשורים זה לזה נשאר קשה ביותר.
בצמד מחקרים חדשים, חוקרים מאוניברסיטת אריזונה סטייט מציגים כלים רבי עוצמה שהופכים את העבודה הזו לקלה יותר, מדויקת יותר וניתנת להרחבה הרבה יותר. כלי אחד משפר את האופן שבו מדענים בונים עצי משפחה מיקרוביאליים. השני מספק בסיס תוכנה המשמש ברחבי העולם לניתוח נתונים ביולוגיים.
יחד, התקדמות אלו מחזקים את היסודות המדעיים של מחקר מיקרוביום, מעקב אחר מחלות, ניטור סביבתי ותחומים מתפתחים כמו רפואה מדויקת.
הצוות שלנו בונה כלי תוכנה בקוד פתוח מכיוון שאנו מאמינים שכאשר כולם יכולים לגשת ולהרחיב כלים מדעיים, הקהילה כולה מרוויחה והגילוי מואץ".
Qiyun Zhu, אוניברסיטת אריזונה
ג'ו הוא חוקר במרכז הביו-עיצוב למיקרוביומיקה יסודית ויישומית ועוזר פרופסור בבית הספר למדעי החיים של ASU. מצטרפים אליו עמיתים של ASU ומשתפי פעולה בינלאומיים.
המחקר הראשון, על שיפור גנים סמנים, מופיע בכתב העת תקשורת טבע. המחקר השני, המתאר ספריית תוכנה בקוד פתוח המכונה scikit-bio, מופיע ב שיטות טבע.
רומן משפחתי
בניית עצים אבולוציוניים מפורטים ומדויקים חיונית להבנת האופן שבו חיידקים מתפתחים ומשפיעים על העולם. עצים אבולוציוניים טובים יותר משפרים מעקב אחר מחלות ומסייעים למדענים לעקוב אחר האופן שבו חיידקים מזיקים משתנים לאורך זמן. הם גם מחדדים את המחקר הסביבתי, ומראים כיצד קהילות מיקרוביאליות מגיבות לזיהום או לשינויי אקלים. זיהוי מיקרוביאלי ברור יותר מחזק גם מחקרים על מיקרוביום המעי ותפקידו בבריאות.
גילוי האופן שבו חיידקים קשורים מתחיל בבחירת גני הסמן הנכונים – השלטים ב-DNA שמתחקים אחר ההיסטוריה האבולוציונית שלהם.
במשך שנים רבות, מדענים הסתמכו על אותה קבוצה קטנה של גנים סמנים מסורתיים. אבל בתחום ההולך וגדל של מטגנומיקה, חוקרים עובדים כעת עם מיליוני גנומים, לרוב ישירות מדגימות סביבתיות. Metagenomics מאפשרת למדענים לאסוף את כל ה-DNA בסביבה ולרצף אותו בבת אחת, ולחשוף קהילות נסתרות שלמות של חיידקים.
הגנומים האלה הם בעלי ערך רב, אבל הם לרוב לא שלמים או לא אחידים באיכותם. זה מקשה על שימוש בסט קבוע של גנים סמנים ולצפות לתוצאות אבולוציוניות מדויקות.
כדי לפתור זאת, Zhu ועמיתיו עזרו לפתח TMarSel (קיצור של Tree-based Marker Selection). במקום לבחור גנים באופן ידני, TMarSel מחפש אוטומטית בין אלפי משפחות גנים אפשריות ובוחרת את השילוב שבונה את העץ האבולוציוני האמין ביותר. הוא מעריך כל גן עד כמה הוא נפוץ, עד כמה הוא אינפורמטיבי וכמה הוא תורם לתמונה יציבה ומשמעותית של יחסים מיקרוביאליים.
התוצאה היא דרך גמישה מונעת נתונים לבניית עצים מיקרוביאליים שפועלים היטב גם עבור קבוצות גדולות ומגוונות של אורגניזמים – ואפילו כאשר גנומים רבים מלאים רק בחלקם.
Scikit-bio: Ancestry.com עבור חיידקים
Zhu הוא גם מפתח מוביל של scikit-bio, ספריית תוכנה עצומה בקוד פתוח. Scikit-bio נותנת למדענים את הכלים הדרושים להם כדי לנתח מערכי נתונים ביולוגיים ענקיים. זה שימושי במיוחד לחקר מיקרוביומים – קהילות של חיידקים שחיים בסביבה ספציפית, כמו המעי האנושי.
מערכי נתונים ביולוגיים אינם דומים לכל סוג אחר של נתונים: הם גדולים ביותר, דלילים מאוד ולעתים קרובות כוללים אלפי תכונות מחוברות זו לזו. תוכניות ניתוח נתונים סטנדרטיות אינן בנויות לרמה זו של פיצול ומורכבות. Scikit-bio ממלא את הפער הזה בכך שהוא מציע יותר מ-500 פונקציות למשימות כגון:
- השוואה בין קהילות מיקרוביאליות.
- חישוב גיוון.
- שינוי נתוני קומפוזיציה.
- ניתוח רצפי DNA, RNA וחלבונים.
- בנייה ושינוי של עצים פילוגנטיים.
- הכנת נתונים ללמידת מכונה.
הפרויקט מונע על ידי קהילה, נתמך על ידי יותר מ-80 תורמים ומתוחזק עם בדיקות ותיעוד קפדניים. זה כבר צוטט בעשרות אלפי מאמרים מדעיים ברפואה, אקולוגיה, מדעי האקלים וביולוגיה של הסרטן. זה הפך לכלי חיוני עבור חוקרים המנתחים את המיקרוביום ותחומים גדולים ועשירים אחרים בביולוגיה המודרנית.
עידן חדש בחקר החיידקים
ככל שמערכי נתונים ביולוגיים גדלים, כלים כמו scikit-bio ו-TMarSel הופכים את המחקר בקנה מידה גדול לאמין יותר וניתן לשחזור.
המחקרים מחזקים את התפקיד המתרחב של ASU בצומת של ביולוגיה ומחשוב. עבודתו של Zhu מראה כיצד שילוב של תובנה אבולוציונית עם הנדסת תוכנה מתקדמת יכול לייצר כלים המשמשים מדענים ברחבי העולם.
ככל שרצף ה-DNA ממשיך להיות מהיר וזול יותר, מדענים יגלו עוד יותר מהיקום המיקרוביאלי. כלים כמו TMarSel ו-sikit-bio מבטיחים שניתן להפוך את המבול הזה של נתונים לתובנה מדעית אמיתית.
