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2025-11-23 14:17:00
このような進歩は、1977 年のゲノム配列決定における画期的な進歩によりこの分野を開拓した、ノーベル賞受賞者フレッド・サンガー氏の連鎖終結法を基礎にして構築されています。それ以来、科学者たちは次世代シーケンス技術を追求してきました。 ほぼすべての感染を特定するためのテストを開発する、COVID-19 パンデミックの背後にある SARS-CoV-2 ゲノムのカタログ化、さらには ダイアウルフを復活させる 種。チューリッヒ工科大学コンピューターサイエンス学部のデータサイエンティストであるグンナー・レーチュ教授は「DNAのためのGoogle」と表現しており、研究者らはMetaGraphの検索機能がこの形式の遺伝子研究を大幅に加速することを期待している。
検索可能なゲノムデータベース
らせん DNA 構造のデジタル レンダリングは、データベース内の配列を表します。 – ビムラトデニズ/ゲッティイメージズ
チューリッヒ工科大学の研究チームは、2020 年から MetaGraph の構築を行っています。その強みは、DNA および RNA 配列データを全文検索可能なインデックスに圧縮することで検索を合理化し、平均データ サイズを 300 分の 1 に削減できることです。そのために、システム内のすべてのデータは精製プロセスを受け、生データを取得し、エラーが修正され精製されたグラフに変換され、その後グループの統一インデックスにマージされます。これにより、研究者は GTEx や TCGA などの 100 TB データセットをそれぞれわずか 10 GB に圧縮できるようになりました。
データセットには、ウイルス、微生物、真菌、植物、細菌、およびヒトの腸のメタゲノムや後生動物のサンプルを含むヒトの DNA 配列が含まれています。科学者らは、生のメタゲノム データやその他の重要なデータセットも追加しました。チームは、スプレッドシートで値を並べる方法と同様に、高度な数学的グラフを使用してデータセットを効率的に整理しました。生データとメタデータ間の接続により、チームはいくつかの冗長性を削除し、データセットを大幅に圧縮することができました。
DNA シーケンスの未来
DNA 配列データベースには、遺伝子構造を分析するためのさまざまなプロセスが示されています。 – Black_kira/ゲッティイメージズ
現状では、世界の配列決定データセットの約半分が現在、MetaGraph の検索機能を通じて利用可能です。 ETH のチームは、公開されているデータセットの残りの部分が 2025 年末までにオンラインになると予想しています。重要なことに、MetaGraph のアプローチはスケーラブルであり、データセットが増加してもユーザーは高い検索速度を確実に体験し続けることができます。オープンソース リソースである MetaGraph は、製薬会社、教育者、科学者、研究者、そして場合によっては個人に至るまで、さまざまなユーザーを惹きつけると考えています。チューリッヒ工科大学生物医学情報学グループのメンバーであるアンドレ・カーレス博士は大学でこう述べた。 プレスリリース「初期の頃は、Google ですら、検索エンジンが何に適しているのか正確にはわかっていませんでした。DNA 配列決定の急速な発展が続けば、ベランダの植物をより正確に識別することが当たり前になるかもしれません。」
MetaGraph の開発者チームは、新しいプログラムが遺伝子研究を促進することを期待しています。たとえば、科学者たちはゲノムシーケンサーを使用して SARS-CoV-2 ウイルスの地図を作成しました。これは、新型コロナウイルスワクチン開発の重要なステップです。他の人は持っています 進化を研究するためにミミズのDNA配列を分析した。 MetaGraph のデータベースは、ゲノム配列の検索、構造化、テストをより迅速かつ安価に行うことを容易にし、この研究を促進する可能性があります。このような開発により、次世代のゲノム配列決定技術がより優れ、より安価になり、最終的にはより健全なものになるでしょう。
一緒に遊びたい場合は、次の場所にアクセスしてください MetaGraph のオープンデータ リポジトリ グループのクラウド データベース内で検索を実行します。データベースの結果を視覚化したいアマチュアや将来のユーザーのために、有名なタンパク質や抗菌剤耐性遺伝子の視覚化など、いくつかの例が Web サイトで入手できます。
#科学者がGoogle #DNAのような遺伝子コード検索エンジンを開発