Az új algoritmus segíthette az immunitás mögött álló genetikai nyomok ellenőrzését; News-Medical
Jogi nyilatkozat: Ez az oldal az oldal eredeti fordításának eredeti fordítása. Felhívjuk figyelmét, hogy mivel a fordításokat géppel generálják, nem minden fordítás lesz tökéletes. Ezt a weboldalt és weblapjait angol nyelven kívánják olvasni. A webhely és weboldalainak fordítása részben vagy egészben pontatlan és pontatlan lehet. Ezt a fordítást egy gyakorlat biztosítja.
Az UC San Diego Jacobs Műszaki Iskolájának és a Qualcomm Intézet tudósai kifejlesztettek egy új génpredikciós algoritmust, MINING-D néven, amely segíthet a kutatóknak ellenőrizni a COVID-19 betegek tüneteinek eltérései mögött rejlő genetikai nyomokat -; információ, amely kulcsfontosságú a sokoldalú és hatékony vakcina előállításához.
Az eredmények és az algoritmus, amelyet április 27-én tettek közzé a PLOS Bioinformatics-ban, teljesebb képet nyújthatnak a tudósok számára arról, hogy az immunrendszerünk alapját képező gének miként állítják elő az antitestek személyre szabott repertoárját a behatoló kórokozók ellen. Rávilágíthatnak arra is, hogy egyesek miért rendelkeznek hatékonyabb immunválaszokkal a fertőzésekre.
Ez a tanulmány különösen hasznos lesz, mivel több tucat csoport kezdi vizsgálni a potenciális COVID-19 vakcinákat, és látja, hogy a vakcina egyeseken működik, másokon nem; a titok pedig az egyes emberek immunrendszerének mutációiban rejlik. Anélkül, hogy ismernénk az ember immunrendszerének kiegyenlítését, nem tudjuk megmondani, miért működött vagy miért nem. A MINING-D segíthet választ adni. "
Pavel Pevzner, az UC San Diego Számítástudományi és Design Tanszékének professzora és társszerző papíron
A köteg immunglobulin-gének három csoportját alkotják, amelyek az ember immunválaszának építőkövei: a (v) változó, a diverzitás (d) és (j) csíravonal csatlakozik a génekhez. A MINING-D elemzi, hogy ezeket a dobozokat, különösen a rosszul vizsgált D-gént hogyan keverik össze és csomagolják sokféle antitest előállítására. A D gének kritikus szerepet játszanak a kórokozók azonosításáért felelős antitest régiók termelésében.