GWIscan: an automated pipeline for genome-wide identification and in silico characterization of gene families
GWIscan एक स्वचालित, बहु-प्रजाति पाइपलाइन है जो जीन परिवारों की व्यापक रूप से पहचान करने और उनका लक्षण वर्णन करने के लिए BLAST, प्रोफाइल HMM और InterPro विश्लेषणों को एकीकृत करती है, जो अतिरिक्त उच्च-विश्वास वाले सदस्यों को पुनः प्राप्त करने और स्थापित इन्वेंटरियों को पुनरुत्पादित करके एकल-विधि दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।
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जीवन डीएनए नामक एक कोड से लिखे गए निर्देशों से बना है, जिसे कोशिकाएं प्रोटीन बनाने के लिए पढ़ती हैं। ये प्रोटीन वे कार्यकर्ता हैं जो किसी जीव के भीतर लगभग हर कार्य को पूरा करते हैं, भोजन पचाने से लेकर बीमारी के खिलाफ रक्षा करने तक। अक्सर, ये कार्यकर्ता समूहों में आते हैं, जहाँ कई सदस्य एक समान आकार या कार्य साझा करते हैं क्योंकि वे एक सामान्य पूर्वज से उत्पन्न हुए होते हैं। वैज्ञानिक इन समूहों को 'जीन फैमिली' (gene families) कहते हैं। यह समझने के लिए कि कोई जीवित प्राणी कैसे काम करता है, शोधकर्ताओं को सबसे पहले उसके आनुवंशिक कोड के भीतर इन परिवारों को खोजना और गिनना होता है। हालाँकि, जैसे-जैसे नए जीनोम तेजी से अनुक्रमित (sequenced) किए जा रहे हैं, डेटा की भारी मात्रा ने इस कार्य को कठिन बना दिया है। पारंपरिक तरीके ज्ञात प्रोटीन आकारों और नए आनुवंशिक अनुक्रमों के बीच मिलान खोजने पर निर्भर करते हैं, लेकिन कोई भी एकल खोज विधि पूर्ण नहीं है। कुछ परिवारों को इसलिए छोड़ दिया जाता है क्योंकि वे ज्ञात उदाहरणों से बहुत अलग दिखते हैं, जबकि अन्य को गलत तरीके से पहचाना जाता है क्योंकि वे एक छोटी, असंबंधित विशेषता साझा करते हैं। यह शोधकर्ताओं को अधूरी सूचियों और परिणामों को मैन्युअल रूप से जांचने और व्यवस्थित करने के उबाऊ काम के साथ छोड़ देता है।
बीवन मंजेंगवा द्वारा विकसित GWIscan नामक एक नया टूल, इस पूरी प्रक्रिया को स्वचालित करके एक समाधान प्रदान करता है। यह सॉफ्टवेयर एक व्यापक स्कैनर के रूप में कार्य करता है जो पूरे जीनोम में जीन परिवारों की तलाश करता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि कुछ भी छूटे नहीं, दो अलग-अलग खोज रणनीतियों को जोड़ता है। यह पहले ज्ञात प्रोटीन अनुक्रमों के सीधे मिलान की तलाश करता है, जो किसी विशिष्ट पुस्तक को उसके शीर्षक से खोजने के समान है। इसके बाद, यह एक अधिक सूक्ष्म खोज करता है जो प्रोटीन के अंतर्निहित संरचनात्मक ब्लूप्रिंट (नींव के खाके) की तलाश करती है, भले ही शीर्षक बदल गया हो। इन दो खोजों के परिणामों को मिलाकर, टूल उम्मीदवारों की एक अधिक पूर्ण सूची बनाता है। फिर यह एक सख्त संपादक के रूप में कार्य करता है, प्रत्येक उम्मीदवार की पुष्टि करता है कि वह वास्तव में उस परिवार से संबंधित है या नहीं, इसके लिए विशिष्ट, परिभाषित विशेषताओं की जांच करता है। एक बार सूची की पुष्टि हो जाने के बाद, सॉफ्टवेयर स्वचालित रूप से प्रत्येक सदस्य के बारे में विस्तृत जानकारी एकत्र करता है, जैसे कि उसका आकार, रासायनिक गुण, और वह कोशिका के भीतर कहाँ काम करने की संभावना रखता है। यह संपूर्ण वर्कफ़्लो एक ही, स्वचालित रन में होता है, जिससे शोधकर्ताओं के लिए विभिन्न प्रोग्रामों को जोड़ने या डेटा को मैन्युअल रूप से संकलित करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
यह परीक्षण करने के लिए कि क्या यह दृष्टिकोण सफल रहा, शोधकर्ताओं ने तीन अलग-अलग पौधों: एक छोटे फूल वाले खरपतवार, मक्का और एक सामान्य बीन (bean) के आनुवंशिक कोड पर GWIscan को लागू किया। उन्होंने लेक्टिन्स (lectins) नामक प्रोटीनों के एक विशिष्ट समूह पर ध्यान केंद्रित किया, जो पौधों को अपने पर्यावरण को पहचानने और उसके साथ परस्पर क्रिया करने में मदद करते हैं। टीम ने GWIscan के परिणामों की तुलना पिछले अध्ययनों से की, जिनमें इन पौधों में इन प्रोटीनों की गणना मैन्युअल रूप से की गई थी। खरपतवार में, नए टूल ने 211 उन 217 जीनों को खोज निकाला जो पिछले शोध में रिपोर्ट किए गए थे, एक सफलता दर जो पिछले प्रयासों के बराबर या उससे बेहतर थी। मक्का और बीन के अध्ययनों में, टूल ने न केवल ज्ञात गणनाओं को पुनरुत्पादित किया, बल्कि उन अतिरिक्त सदस्यों को भी खोज निकाला जिन्हें पुराने, एकल-विधि खोजों ने अनदेखा कर दिया था। उदाहरण के लिए, बीन के पौधे में, टूल ने दर्जनों नए लेक्टिन जीन की पहचान की जो इसलिए छूट गए थे क्योंकि उनकी संरचना मानक उदाहरणों की तुलना में थोड़ी भिन्न थी। ये नई खोजें कोई यादृच्छिक अनुमान नहीं थीं; टूल ने पुष्टि की कि इन अतिरिक्त जीनों में परिवार का हिस्सा होने के लिए सही संरचनात्मक विशेषताएं मौजूद थीं।
यह अध्ययन दर्शाता है कि केवल एक विधि पर निर्भर रहने के बजाय विभिन्न खोज विधियों को मिलाना अधिक प्रभावी है। जब शोधकर्ताओं ने उन जीनों का बारीकी से निरीक्षण किया जिन्हें पुरानी विधियों द्वारा छोड़ दिया गया था, तो उन्होंने पाया कि उनमें से कुछ अनुक्रम में इतने भिन्न थे कि उन्हें सरल मिलान द्वारा नहीं पकड़ा जा सकता था, जबकि अन्य अकेले संरचनात्मक खोज के लिए बहुत जटिल थे। दोनों दृष्टिकोणों को एक साथ उपयोग करके, GWIscan ने इन लुप्त हिस्सों को पुनः प्राप्त किया। टूल एक साथ कई प्रजातियों के डेटा को संभालने में भी सक्षम सिद्ध हुआ, जिसने परिणामों को एक स्पष्ट तुलना में व्यवस्थित किया जो दिखाता है कि जीन परिवार विभिन्न पौधों में कैसे भिन्न होते हैं। हालांकि सॉफ्टवेयर को किसी भी जीवित जीव पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि कुछ उन्नत विश्लेषण चरणों के लिए शैक्षणिक उपयोग के लिए विशिष्ट लाइसेंस की आवश्यकता होती है। अंततः, GWIscan वैज्ञानिकों के लिए किसी भी प्रजाति के आनुवंशिक परिवारों का मानचित्र बनाने का एक विश्वसनीय, स्वचालित तरीका प्रदान करता है, जो एक जटिल, मैन्युअल कार्य को एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया में बदल देता है जो उच्च-विश्वास वाले परिणाम देता है।
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