4 计算生物学的最新进展

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计算生物学 随着新技术的出现,特别是我们收集、分析和可视化数据的方式,正在迅速发展。Ragothaman Yennmalli博士,是一名 科拉布树 自由职业者和科学家,研究了四个有希望的进展。  

跟进 上一篇介绍性文章,在这里我将强调生物科学中一些正在改变计算生物学的最新趋势或最新进展。这些进展在很大程度上依赖于计算工具和方法--大数据分析、多尺度建模等等。下面列出了其中的一些。

1.大数据

这是计算机科学中一个众所周知的术语,最近才被生物学家选中。由于下一代测序技术,基因组的序列可以在相对较短的时间内获得。例如,在处理元基因组数据或微生物组时,快速生成数据的相关性被放大了。如何管理这些数据?长期储存又如何?有什么工具可以分析这样的海量数据?这些问题出现了,而且它们确实有答案。如前所述,这是生物学的最新趋势,但在计算机科学或实验物理学中却不是,在那里处理和分析大数据是一项常规工作。

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一个正在进行研究的特殊例子是生物大数据的文件格式。就蛋白质结构文件格式而言,目前的标准是.pdb格式,这是一种依赖列的格式,可以解析,也可以人和机器都能读懂。然而,这种格式在描述巨型结构,如核糖体或完整的病毒外壳时是失败的。因此,人们提出了一种新的格式,称为.pdbx格式,它克服了以前格式的局限性。还有另一种格式叫MMTF格式,它可以在几秒钟内加快加载超过2000万个原子的结构的时间。

关于计算学中的大数据的进一步阅读 结构生物学:
http://science.sciencemag.org/content/355/6322/248

2.低温电镜和XFEL技术

这两种方法本身并不新鲜。然而,目前在这两个领域发生的技术和进步正在推动分析生物分子结构的极限。 低温等离子体 是一种利用电子显微镜高分辨率捕捉生物大分子的三维结构的技术。在美国国立卫生研究院的一个先锋实验室里,解决了一个2.5米的结构。这种分辨率通常是通过蛋白质的晶体结构获得的,这通常需要至少1-2个月的时间来规范X射线束下拍摄的最佳晶体。

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与此相反,最近一项正在彻底改变结构生物学的技术是 XFEL 该方法涉及向蛋白质的微晶体发射高强度的X射线束。由于高辐射,微晶体实际上被烧毁以获得数据。为了得到一个覆盖面相当大的数据,需要数以万计的微晶体。从一个微晶体捕获的每张图像都必须与其他图像一起分析,以获得生物分子的三维结构。

这种技术在很大程度上依赖于自动化软件,这些软件使用图像处理算法,并在一定程度上使用机器学习方法,从周围的噪音中识别信号。这 是大数据,因为获取信息的多样性和速度是天文数字。

3.多尺度建模

与单一生物分子结构建模和推断更复杂的系统不同,多尺度建模涉及20多万个原子,所获得的动力学结果揭示了长时间范围的相互作用和多种成分(无论是同质还是异质)的复杂行为。由于获得的数据点的数量,也由于多次运行以获得统计学意义,这种实验产生的数据是巨大的。

使用多尺度模型的一个例子是了解纤维素体的结构,这是一种由异质蛋白质和酶组成的细菌复杂结构,附着在纤维素上。纤维素体在生物燃料领域,特别是生物乙醇生产方面具有重要的工业意义。

进一步阅读。 http://www.ks.uiuc.edu/Research/biofuels/

4.单细胞测序

最新的技术不是观察多个细胞,而是分离每个单独的细胞,提取RNA并对它们进行排序。这项最新技术被称为 单细胞RNA测序或scRNA-seq.在《自然》杂志的这篇文章中,讨论了该方法及其优点,他们提到

操纵单个细胞比操纵大群体要困难得多,而且因为每个细胞只产生极少量的RNA,所以没有错误的余地。另一个问题是分析所产生的大量数据--尤其是因为所使用的工具可能是不直观的。

这里给出了关于scRNA-seq的工作流程和工具的精彩回顾。 https://doi.org/10.3389/fgene.2016.00163


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关于作者

Ragothaman Yennamalli博士于2008年在新德里贾瓦哈拉尔-尼赫鲁大学完成了计算生物学和生物信息学的博士学位。他在爱荷华州立大学(2009-2011)、威斯康星大学麦迪逊分校(2011-2012)和莱斯大学(2012-2014)进行博士后研究。 目前他是印度喜马偕尔邦Waknaghat的Jaypee信息技术大学的助理教授。

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