Wissenschaftler haben die Struktur und Sequenz des genetischen Materials und seine Wechselwirkungen mit Proteinen eingehend erforscht, in der Hoffnung zu verstehen, wie unsere Genetik und Umwelt mit Krankheiten interagieren. Diese Forschung konzentrierte sich teilweise auf „epigenetische Markierungen“, bei denen es sich um chemische Modifikationen von DNA, RNA und den damit verbundenen Proteinen (bekannt als Histone) handelt.
Epigenetische Markierungen beeinflussen, wann und wie Gene an- oder ausgeschaltet werden. Sie können Zellen auch darüber informieren, wie sie genetische Informationen interpretieren und nutzen und so verschiedene zelluläre Prozesse beeinflussen können. Veränderungen epigenetischer Markierungen haben daher erhebliche Auswirkungen auf die Genregulation und Zellfunktionen, was bedeutet, dass sie zur Entstehung von Krankheiten beitragen können. Durch die Untersuchung epigenetischer Markierungen können Forscher ihre Rolle für Gesundheit und Krankheit klären und möglicherweise neue Wege für die Behandlung entdecken.
Während Forscher epigenetische Markierungen identifizieren und vergleichen können, bleibt es eine Herausforderung, den Zusammenhang zwischen spezifischen Modifikationen und der Funktionsweise von Genen zu verstehen. Um dieses Problem zu überwinden, haben Dr. Dan Ohtan Wang und Dr. Kandarp Joshi ein neues Tool namens epidecodeR entwickelt. Das benutzerfreundliche Tool, veröffentlicht In Briefings in Bioinformatik ermöglicht es Biologen, schnell zu überprüfen, ob eine Veränderung die Reaktion eines Gens in bestimmten Situationen beeinflusst.
„Wenn eine positive Korrelation gefunden wird, könnte dies Wissenschaftler dazu motivieren, die Ergebnisse zu bestätigen und ihnen dabei zu helfen, die Rolle dieser Genveränderungen bei verschiedenen Erkrankungen, einschließlich Krebs und neurologischen Störungen, zu verstehen“, erklärt Joshi, Forscher am Institut für integriertes Zellmaterial Naturwissenschaften (iCeMS).
Das Team verwendete statistische Methoden, um Gruppen von Genen anhand der Anzahl ihrer Modifikationen zu kategorisieren. Sie zeigten, dass EpidecodeR die Rolle spezifischer Modifikationen vorhersagen kann, beispielsweise die Veränderung bestimmter Proteine oder die Einnahme von Medikamenten, und wie sich diese auf die Genaktivität auswirken könnten.
„Wir haben epidecodeR verwendet, um erfolgreich vorherzusagen, wie ein Protein namens Histon-Deacetylase die Aktivität von Genen beeinflusst“, sagt Wang, Gastprofessor am iCeMS, der die Studie leitete. „Wir haben außerdem herausgefunden, dass epidecodeR wirksam bei der Identifizierung von Substanzen ist, die ein anderes Protein namens RNA-Demethylase blockieren können, und wir haben untersucht, wie Veränderungen in Proteinen, die Histone genannt werden, mit Drogenmissbrauch zusammenhängen könnten.“
Die Forscher planen, weitere Studien durchzuführen, um die Genauigkeit und Spezifität von epidecodeR zu verbessern. „Wir möchten mehr Details darüber einbeziehen, wo, wie und wie viele Veränderungen in Genen auftreten“, sagt Joshi. „Da die Daten immer komplexer werden, möchten wir den Benutzern auch verschiedene statistische Tests zur Verfügung stellen, um die Fähigkeiten des Tools zu verbessern.“
Mehr Informationen:
Kandarp Joshi et al., epidecodeR: ein funktionelles Erkundungstool für epigenetische und epitranskriptomische Regulation, Briefings in Bioinformatik (2024). DOI: 10.1093/bib/bbad521