ДНҚ технологиясында қолданылатын ДНҚ-ның тұрақты қайталама құрылымдарының түзілуін зерттеу

«ДНҚ технологиясында қолданылатын ДНҚ-ның тұрақты қайталама құрылымдарының түзілуін зерттеу»

ЖТҚ AP08855353

Жаратылыстану ғылымы саласындағы ғылыми зерттеулер. Жануарлар, өсімдіктер және микроорганизмдер биологиясы саласындағы іргелі зерттеулер.

Жобаның басталатын және аяқталатын болжамды күні: 01.10.2020-31.12.2022, 27 ай

Сарапшыларды іріктеу үшін өтінімнің саласы мен бағытын сипаттайтын түйін сөздер: ДНҚ құрылым, ДНҚ детекция және амплификация технологиялары, ДНҚ және РНҚ гибридизациясы, машинамен оқыту алгоритмі, биоинформатикалық бағдарламалық қамтамасыз етілдірілуі

 

Аннотация

ДНҚ-олигонуклеотидтер ДНҚ және гибридизацияның РНҚ негізделген молекулалық биологиядағы көптеген технологиялардың маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. Мультиплексті полимеразды тізбекті реакция, микрочиппен талдау, NanoString мультиплексті талдау, жаңа буынның таргеттелген секвенирленуі және оларға ұқсас тәсілдер сияқты гибридизацияның ДНҚ негізделген эксперименттік әдістері олигонуклеотидтердің күрделі қоспаларын (праймерлер мен зондтар) бір пробиркада пайдалануды талап етеді. Сондай-ақ, бір тізбекті ДНҚ молекулалар, бір-бірімен хабарласатын үрдісі бар. Мұндай спецификалық емес байланысудың ықтималдығы талдаудың күрделілік дәрежесіне қарай артады. Бұдан басқа, нуклеин қышқылдарын детекциялаудың қолданыстағы технологиялары үшін нақты гибридизациялық зондтар мен праймерлерді әзірлеу тәсілдерін қайта қарау қажет. Ең алдымен, гибридизациялық зондтарды пайдалана отырып, спецификалық ампликонды анықтау үшін ДНҚ амплификациясының әртүрлі әдістерімен стандартты немесе сандық ПТР сияқты технологиялар үшін, сондай-ақ көптеген салынған праймерлер мен флуоресцентті зондтарды біріктіретін ДНҚ амплификациясының изотермиялық әдістері үшін қолданылады. Машиналық оқыту әдістерін пайдалану арқылы комплементарлы ДНҚ-дуплекстер үшін, комплементарлы емес негіздері бар ДНҚ-дуплекстер үшін де балқу температурасын дәл анықтау қажеттілігін  қайта қарау керек.

Жобаның негізгі мақсаты ретінде машиналық оқыту тәсілін қолдану арқылы  бір тізбекті ДНҚ күрделі қоспалары үшін ДНҚ/ДНҚ гибридизациялау бойынша эксперименталдық деректер негізінде нуклеин қышқылдарының тұрақты қайталама құрылымын зерттеу болып табылады,  ДНҚ детекция және амплификация технологияларына қатысты ДНҚ екінші құрылымдарының базалық термодинамикасын есептеу үшін машиналық оқыту тәсілдерін іске асыратын биоинформатикалық құралдард әзірленеді.

Біз әзірлеген алгоритмдер мега-мультиплексті ДНҚ-амплификацияда байқалатын артефактілерді түсіндіруге және ДНҚ дуплекстерінің балқуына қатысты термодинамикалық болжамдарды болжауға мүмкіндік береді. Әзірленетін бағдарламалық жасақтаманы жекелеген олигонуклеотидтерді және олардың қоспаларын әзірлеу үшін нуклеин қышқылдарының өзара әрекеттесуін анықтайтын, ең әлсіз қиылысатын өзара әрекеттесулермен сипатталатын болады. ДНҚ гибридизациясы және ДНҚ синтетикалық құрылымдарын пайдалана отырып балқыту температураларын анықтау бойынша модельдік эксперименттер жүргізілетін болады. Бір тізбекті ДНҚ күрделі қоспаларына арналған ДНҚ/ДНҚ дуплекстер бойынша эксперименттік деректер негізінде нуклеин қышқылдарының тұрақты екіншілік құрылымдарына зерттеулер жүргізілетін болады. ДНҚ детекция және амплификациялау технологияларына қатысты ДНҚ екіншілік құрылымдарының базалық термодинамикасын есептеу үшін машиналық оқыту тәсілдерін іске асыратын биоинформатикалық құралдарды әзірлеу жүргізілетін болады. Машиналық оқыту тәсілдерін іске асыратын ПТР праймерлерді, зондтарды, микрочиптерді әзірлеу үшін алгоритмдер әзірленетін болады. Онлайн қосымшалар серверде орнатылады. Scopus базасында CiteScore бойынша кем дегенде 50 процентильге ие және Web of Science базасының Q1-Q3 квартиліне кіретін сын-пікірленетін ғылыми басылымдарда (Springer Nature, Cell Press, PLOS, PeerJ, MDPI, Oxford Press, Frontiers және Elsevier) кемінде 3 мақала жарияланады.

Composition of the project research team

Жоба жетекшісі, Календарь Руслан Николайұлы, Профессор (биология), генетика кафедрасының доценті (Хельсинки университеті), Назарбаев Университеті, «National Laboratory Astana» жеке мекемесінің жетекші ғылыми қызметкері, биология ғылымдарының кандидаты.

ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-3986-2460

Scopus:  http://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=6602789279

Publons: https://publons.com/researcher/254291/ruslan-kalendar/

Данияров Әсет Жанатұлы, "National Laboratory Astana" кіші ғылыми қызметкері, Python Биоинформатика және бағдарламалау саласындағы жас маман.

ORCID:  https://orcid.org/0000-0003-3886-718X

Publons: https://publons.com/researcher/1629505/asset-daniyarov/

Scopus:  https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57204420341

 

Нәтижелерге қол жеткізілді

ДНҚ-ның қайталама құрылымдарының термодинамикалық параметрлерін анықтау, машиналық оқыту тәсілдерін қолдана отырып, осы құрылымдардың (соның ішінде комплементарлы сәйкессіздіктері бар) балқу температураларының негізгі термодинамикасын және есептеулерін анықтау бойынша зерттеулер жүргізілді. Біз негізгі термодинамика мен балқу температураларын есептеу үшін будандастыру кинетикасын зерттеуге арналған тізбектер мен синтезделген олигонуклеотидтер әзірледік. Қысқа олигонуклеотидтердің ретін талдау үшін бір өлшемді қайталанатын нейрондық желі пайдаланылды. Осы зерттеулердің нәтижесінде біз AS-PCR әдісі (Allele-) бойынша бір нуклеотидті полиморфизмнің (SNP) аллельдік нұсқалары сияқты белгілі бір ретті нақты анықтау үшін олигонуклеотидтер жиынтығын әзірлеуге арналған компьютерлік кодты дайындадық. Арнайы ПТР), мысалы, биаллельді SNP нұсқасының (LGC Biosearch) генотипіне, белгілі бір локустағы кірістіру немесе жоюға (Indels) негізделген KASP технологиясы (Бәсекелестікті аллельге тән ПТР). Сонымен қатар, біз мультиплексті SNP генотипіне (Thermo Fisher Scientific) арналған SNaPshot мультиплекс жүйесі үшін праймерді кеңейту технологиясының жинақтарын әзірлеуге арналған компьютерлік кодты дайындадық. SNP және InDels анықтау үшін ПТР негізіндегі генотиптеу талдауларын әзірлеу мәселелерін шешуге арналған FastPCR бағдарламасының ортасында біз әзірлеген компьютерлік код. Жауаптың ерекшелігін арттыру және SNP аллельдерін анықтаудың дискриминациялау қабілетін арттыру үшін SNP сайты әрбір аллельге тән праймердің соңғы негізінде орналасқан. FRET кассеталарына негізделген әмбебап KASP репортер жүйесінің баламалы жиынтығы ретінде біз LGC Biosearch өндірушісінен өзгеше, жетілдірілген шешім әзірледік. Бұл шешім аллельге тән праймерлердің құйрықтарының 5'-ұштарын толықтыратын 3'-ұшты қара сөндіргіші бар бірегей және әмбебап антипраймерді қамтиды. Аллельге спецификалық праймерлердің соңындағы бірегей құйрық тізбегі комплементарлы тізбегінен 3'-соңды қараңғы сөндіргіші бар әмбебап антипраймерді және құйрық пен аллельге тән тізбектердің арасында орналасқан 6 нуклеотидтердің қысқа бірегей тізбегін құрайды.

Осы жұмыстың нәтижесінде TaqMan және MGB зондтары арқылы сандық ПТР және микромассив гибридизациясы арқылы нақты тізбекті, сондай-ақ аллельді SNP нұсқаларын спецификалық анықтауға арналған жинақтарды әзірлеу үшін жаңа компьютерлік код әзірленді.

Компьютер коды бағдарламалық қамтамасыз етуде іске асырылады - FastPCR, Java тілінде жүзеге асырылады, http://primerdigital.com/tools/ сайтында еркін қол жетімді.

Жобаны іске асырудың ағымдағы кезеңінде импакт-факторы бар халықаралық журналдарда жоба нөмірін (AP08855353) көрсете отырып, рецензияланған 6 мақала жарияланды, оның ішінде жоба жетекшісі хат алмасуға автор ретінде 1 (бірінші) енгізілген, Web of Science дерекқорындағы 2 (екінші) квартил және Scopus дерекқорында жоғары CiteScore пайызтилімен.

 

List of publications

  1. Belyayev A., Jandova M., Josefiova J., Kalendar R., Mahelka V., Mandak B., Krak K. The major satellite DNA families of the diploid Chenopodium album aggregate species: Arguments for and against the "library hypothesis" // PLoS One. ‒ 2020. ‒ T. 15, № 10. ‒ C. e0241206. doi:10.1371/journal.pone.0241206 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7591062/

(Scopus CiteScore2020=5.3 (92st percentile), SJR Q1; Web of Science IF2020=3.24, Q2)

  1. Erper I., Ozer G., Kalendar R., Avci S., Yildirim E., Alkan M., Turkkan M. Genetic diversity and pathogenicity of Rhizoctonia isolates associated with red cabbage in Samsun (Turkey) // J Fungi (Basel). 2021. Т. 7. № 3. doi:10.3390/jof7030234. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8004240/ (WoS IF2020=5.5 Q1; Scopus CiteScore2020=5.5, SJR2020=1.702, 88th percentile; SCR=Q1)
  2. Kalendar R., Shustov A., Schulman A. Palindromic sequence-targeted (PST) PCR, version 2: an advanced method for high-throughput targeted gene characterization and transposon display // Frontiers in Plant Science. 2021. Т. 12. — C. 691940. doi:10.3389/fpls.2021.691940. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/labs/pmc/articles/PMC8258406/ WoS IF2020=5.753 Q1; Scopus CiteScore2020=8.2 SCR Q1 95th percentile
  3. Kalendar R., Sabot F., Rodriguez F., Alix K., Natali L., Karlov G.I. Editorial: Mobile Elements and Plant Genome Evolution, Comparative Analyzes and Computational Tools // Frontiers in Plant Science. 2021. Т. 12. — C. 735134. doi:10.3389/fpls.2021.735134. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/labs/pmc/articles/PMC8500305/ (WoS IF2020=5.753 Q1; Scopus CiteScore2020=8.2 SCR Q1 95th percentile)
  4. Kalendar R, Baidyussen A, Serikbay D, Zotova L, Khassanova G, Kuzbakova M, Kurishbayev A, Jatayev S, Hu Y-G, Schramm C, Anderson PA, Jenkins CLD, Soole KL, Shavrukov Y. Modified ‘Allele-specific qPCR’ method for SNP genotyping based on FRET // Frontiers in Plant Science. 2021. doi:10.3389/fpls.2021.747886. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2021.747886/abstract (WoS IF2020=5.753 Q1; Scopus CiteScore2020=8.2 SCR Q1 95th percentile)
  5. Khapilina O., Raiser O., Danilova A., Shevtsov V., Turzhanova A., Kalendar R. DNA profiling and assessment of genetic diversity of relict species Allium altaicum on the territory of Altai // PeerJ. 2021. Т. 9. — C. e10674. doi:10.7717/peerj.10674. https://peerj.com/articles/10674/ (WoS IF2020=2.379 Q2; Scopus CiteScore2020=3.8, SJR2020=0.927, 83th percentile; SCR=Q1)
  6. Kalendar R., Kospanova D., Schulman A. Transposon-based tagging in silico using FastPCR software // Methods in Molecular Biology. 2021. Т. 2250. — C. 245-256. doi:10.1007/978-1-0716-1134-0_23. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33900610/ (Scopus CiteScore2020=2.2, SJR2020=0.711, 24th percentile; SCR=Q3)
  7. Kalendar R. A guide to using FASTPCR software for PCR, in silico PCR, and oligonucleotide analysis. Methods in molecular biology. 2022. Т. 2392. — C. 223-243. doi:10.1007/978-1-0716-1799-1_16 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34773626/ (Scopus CiteScore2020=2.2, SJR2020=0.711, 24th percentile; SCR=Q3)