新的生物信息學工具，可以分析CRISPR合并的篩選數據

　　由貝勒醫學院的研究人員領導的團隊開發了一種新的生物信息學工具，可以分析CRISPR合并的篩選數據，并以比其他現有方法更高的靈敏度和準確度確定潛在相關基因的候選基因。新的基于網絡的分析工具也更快，更友好，因為它不需要生物信息學培訓來使用它。該研究發表在《Genome Research》雜志上。

　　“這個項目源于與研究神經系統疾病的Huda Zoghbi博士實驗室的合作。該實驗室的目標之一是確定可以用藥物靶向的修飾基因，”文章作者，Zhanndong Liu博士說。

（圖片來源：Www.pixabay.com）

　　修飾基因是影響另一基因表達的調節性基因。通過特定的修飾基因來減少導致疾病的基因的負面影響。

　　為了確定修飾基因的候選者，Zoghbi實驗室使用CRISPR技術篩選整個基因組。

　　“CRISPR屏幕可以生成數千個基因的數據集，因此研究人員需要一種工具來將列表縮小到可以在實驗室中進行測試的許多候選者，”劉說。 “雖然有幾種可用的計算方法，但為了準確地分析CRISPR屏幕數據，使用盡可能精確地模擬數據自然特征的分析工具是很重要的。盡管可用的計算工具不符合這些標準。”

　　“CRISPR數據通常帶有很多變異性，可能使數據解釋變得困難，”作者說道： “我們開發了一種新的方法，考慮到CRISPR屏幕數據的可變性；它可以更好地捕獲數據中的大小變化。與八種最常用的方法相比，我們的網絡工具更靈敏，更準確，更快捷更加用戶友好。“

　　新的計算工具使用β二項式建模，使實驗室科學家能夠更好地估計他們測量的每個基因的統計學意義。他們還可以生成可能成為治療候選靶標的基因列表，包括盡可能多的候選基因，但最大限度地減少假陽性。

　　“這個計算工具真正令人興奮的是，研究人員并不局限于讓生物信息學或計算生物學家幫助他們分析他們的'大數據'，”Zoghbi說，他是貝勒的分子和人類遺傳學以及兒科和神經科學教授。和德克薩斯兒童醫院Jan and Dan Duncan神經學研究所所長。她還是霍華德休斯醫學研究所的研究員。 “該工具使未經過生物信息學培訓的濕實驗室科學家能夠分析數據，以確定最佳候選基因。”