
Группа генетиков и специалистов по биологической статистике и
информатике из Висконсинского университета в Мадисоне разработала
статистический подход для идентификации популяций осциллирующих генов и
построения картины их долговременной динамики. Ученые реализовали свой подход в
виде алгоритма «Oscope» на языке программирования R (доступен для свободного скачивания
здесь). По мнению исследователей это
даст возможность максимально точно на данный момент «картировать» большинство существующих
осциллирующих генов, а также выяснить их роль на ранних стадиях развития
организмов. Работа опубликована в журнале Nature
Methods.
Ученые применили совершенно оригинальный подход, базирующийся
на секвенировании РНК отдельных клеток – в этом методе определяется первичная
структура молекулы РНК из предварительно изолированных единичных клеток. Само
по себе секвенирование РНК уже давно применяется для выявления конкретных групп
осциллирующих генов, но оно не позволяло увидеть все взаимодействующие и,
вероятно, взаимосвязанные системы осциллирующих генов сразу, причем взятые в
долговременной динамике. Генетики назвали свой подход в некотором роде аналогом
«таймлапса» для генов.
Чтобы преодолеть ограничения и построить более полную и
сложную картину, исследователи взяли выборку из большого количества отдельных одинаковых клеток, но находящихся в разных состояниях. Иными словами, вместо
временного ряда последовательных наблюдений одной клетки, ученые единовременно пронаблюдали множество клеток, отражающих все пространство возможных состояний. 
Разработанный алгоритм позволял идентифицировать отдельные
гены как бы находящиеся в противофазе – максимум активности одного гена
приходился (или был близок) к минимуму активности другого. Затем посредством
кластерного анализа гены с близкими циклами активности группировались вместе. Далее
алгоритм вычислял обобщенный цикл экспрессии для выделенных групп. И, наконец, на
завершающей стадии анализа, определялся точный порядок активности каждого гена
внутри каждой из групп. 
