Результаты их работы были опубликованы 7 октября в журнале Nature Communications.По словам Илиаса Тагкопулоса, профессора информатики Калифорнийского университета в Дэвисе, возглавлявшего команду, новая симуляция является крупнейшей в своем роде.«Количество слоев и объем данных беспрецедентны», — сказал он.
Набор данных, на котором основана модель, включает, например, более 4389 профилей экспрессии различных генов и белков в 649 различных условиях. И набор данных под названием «Ecomics», и интегрированная модель MOMA (Multi-Omics Model and Analytics) доступны другим исследователям для использования и тестирования.По словам Тагкопулоса, модель может быть полезна исследователям как быстрый и недорогой способ предсказать, как организм может вести себя в конкретном эксперименте.
Хотя никакое предсказание не может быть столь же точным, как фактическое выполнение эксперимента, это поможет ученым разработать свои гипотезы и эксперименты. Области применения варьируются от поиска лучших условий роста в биотехнологии до определения основных путей устойчивости к антибиотикам и стрессу.Неделя на загрузку, два года на сборкуПо словам Тагкопулоса, сбор и загрузка данных заняли неделю, но обработка данных в единый набор данных заняла два года из трехлетнего проекта.
Команда построила модели для четырех уровней, начиная с экспрессии генов и заканчивая активностью на уровне всей клетки. Затем они объединили слои вместе.
Они использовали методы машинного обучения для обучения моделей предсказанию поведения каждого слоя и, в конечном итоге, самой ячейки в различных условиях.Модель была построена на компьютерных кластерах в Калифорнийском университете в Дэвисе и на суперкомпьютерах, доступных через национальную сеть. Исследователи получили грант Национального научного фонда на компьютерное время на "Blue Waters", одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире, в Национальном центре суперкомпьютерных приложений.
«Хотя кишечная палочка — хорошо известный организм, мы далеко не все знаем о его биохимии и метаболизме», — сказал Тагкопулос.«Мы исследуем здесь огромное пространство», — сказал он. «Наша цель — создать хрустальный шар для бактерий, который поможет нам решить, какой следующий эксперимент мы должны провести, чтобы лучше исследовать это пространство».Вместе с сотрудниками Mars Inc. Тагкопулос надеется начать создание аналогичных баз данных и моделей для бактерий, вызывающих болезни пищевого происхождения, таких как Salmonella enterica и Bacillus subtilis.
Он ожидает, что другие исследователи воспользуются базой данных Ecomics, и надеется сделать интерфейс модели MOMA более доступным для использования биологами.«Мы живем в удивительную эпоху на стыке компьютерных наук, инженерии и биологии», — сказал он. «Это очень интересное время».Соавторами статьи являются Минсынг Ким из Центра компьютерных наук и генома Калифорнийского университета в Дэвисе, а также Навнит Рай и Виолета Сорракино из Центра генома Калифорнийского университета в Дэвисе.
Работа поддержана Исследовательским офисом армии США и Национальным научным фондом.