0 проектов
Phystech Moscow — команда студентов совместной магистерской программы по биоинформатике МФТИ и Napoleon IT, а также Сколковского Института Науки и Технологий (Сколтеха). Команда является одним из первых представителей России с аффилиацией Московского Физико-Технического Института на международном конкурсе по синтетической биологии iGEM.
iGEM (International Genetically Engineered Machine) — конкурс для молодых исследователей со всего мира, который дает возможность открыть границы синтетической биологии, применительно к потенциальной пользе для мирового сообщества.
В нашем организме существует множество белковых соединений, которые отвечают за большинство процессов, происходящих в теле. При этом клетки тела имеют множество способов регулировать выработку белков, и одним из таких способов является продукция микроРНК и длинных некодирующих РНК. Именно изучение взаимодействия этих двух типов РНК и является основной задачей нашей команды, поскольку благодаря этому станет возможно найти причину развития многих заболеваний: наследственной глухоты и слепоты, некоторых видов рака, болезней сердечно-сосудистой и нервной систем.
Для этого мы реализуем онлайн сервис для исследователей со всего мира для прогнозирования взаимодействий miRNA и lncRNA.
МикроРНК представляют собой малые высококонсервативные некодирующие молекулы РНК длиной 18-25 нуклеотидов, участвующие в регуляции экспрессии генов. МикроРНК транскрибируются РНК-полимеразами II и III, с образованием предшественников, подвергающихся серии событий с образованием зрелой микроРНК.
Длинные некодирующие РНК (днРНК) представляют собой группу РНК длиной более 200 нуклеотидов, которые обычно не выступают матрицей для трансляции белков. В клетке многие днРНК играют ключевую роль в регуляции структуры хроматина, активности белков, организации ядерных доменов и экспрессии большого числа генов.
Открытие длинных некодирующих РНК (ДнРНК)/lncRNA и признание за ними ряда важнейших биологических функций значительно изменило представление о клеточной биологии и биологии заболеваний. ДнРНК рассматривают как новый класс перспективных биомаркеров для диагностики и потенциальные терапевтические мишени, поскольку изменение их экспрессии выявлено для различных болезней (в первую очередь раковых). По этой причине улучшение методов изучения днРНК, включающее разработку оптимальных компьютерных методов для предсказания связывания днРНК с их мишенями микроРНК, представляется одной из первостепенных задач в современной молекулярной биологии.
Наша задача – сделать удобный ресурс для исследователей со всего мира, который позволит точно прогнозировать взаимодействие днРНК и микро-РНК.
Модель, составляющая основу ресурса базируется на архитектуре нейронных сетей. На вход нейросети подаются данные из открытых баз данных об уже исследованных некодирующих РНК, информация о 2D структуре мРНК и другие важные параметры, по которым можно спрогнозировать активность взаимодействия.
В состав ресурса войдут как уже разработанная модель, так и проектируемая в рамках конкурса iGEM.
Имея целью создать ресурс для предсказания качества взаимодействия микроРНК и целевого гена, наша команда построила 2 модели.
Первая модель основана на открытых базах данных, в которых содержится информация об уже описанных взаимодействиях различных микроРНК и целевых генов, а также алгоритме, который строит выравнивание микроРНК с матричной РНК. По полученному выравниванию строится бинарная карта, по которой оценивается вероятность взаимодействия микроРНК и целевого транскрипта. При проверке модели на тестовой выборке полученная точность составила в среднем 97%
Вторая модель, основанная на базе данных микро РНК, образующих шпильки, оценивает не только возможность взаимодействия микроРНК и мРНК, но и эффективность нокдауна (выключения) определенных мРНК. Во второй модели оценивается сама последовательность микроРНК и мРНК, информация о 2D структуре мРНК. С помощью построения карты распределения нуклеотидов в пространстве мРНК модель оценивает, какие нуклеотиды и в каких местах образуют пары при связывании микроРНК и таргетной мРНК.
Также оценивается расстояние мРНК до экзонов, т.е. кодирующих частей, и возможные взаимодействия с белковыми структурами.
На настоящий момент команда исследует дополнительные параметры для добавления в модель:
Разработав модель для предсказания активности микроРНК, команда приступает к работе над проектом по предсказанию взаимодействия микроРНК и длинных некодирующих РНК.
Один из многочисленных механизмов действия днРНК - связывание с молекулами микроРНК, оказывающее на микроРНК ингибирующее действие. В результате такого связывания снижается уровень взаимодействия микроРНК с их таргетными мРНК, что приводит к снятию торможения трансляции и увеличению количества соответствующих белков. Многочисленные данные указывают на то, что взаимодействие днРНК с микроРНК участвует в регуляции как нормальных биологических процессов (клеточный цикл, пролиферация, дифференцировка и др.), так и в развитии патологий, в частности канцерогенеза.
Наша работа может стать прорывной в области молекулярной биологии! Исследования пока малоизученных типов РНК открывает широкие возможности для лечения серьезных заболеваний, и наша задача - сделать так, чтобы у ученых со всего мира был удобный инструмент для своей работы. И для этого нам нужна ваша помощь!
В конкурсе имеется командный сбор в размере 5500$, который покрывает участие команды в iGEM2021, а также сопутствующие материалы, включая специальные библиотеки генетических конструкций (BioBricks) для реализации практической части проекта в лаборатории. Также, полученные средства будут потрачены на приобретение лабораторных реактивов, транспортные расходы в город проведения конкурса и оплату сервера.
Конкурс IGEM - одна из ведущих в мире площадок, где студенты и аспиранты могут показать миру свои разработки, заявить о себе и привлечь интерес к теме. Каждый ваш донат приближает нас к цели! Поддержите нас, расскажите друзьям, давайте вместе постигать границы непознанного.
Подпишись на нас в социальных сетях.
https://www.facebook.com/igemphystech
https://www.instagram.com/igem_phystech
Студент магистратуры по биоинформатике МФТИ.
Участник команды Phystech Moscow на Международном Конкурсе по Синтетической Биологии iGEM.