UVA Health 研究人员开发了一种重要的新工具，可帮助科学家在探索癌症和其他疾病的遗传原因时从噪音中区分信号。除了推进研究和可能加速新疗法之外，新工具还可以通过使医生更容易检测癌细胞来帮助改善癌症诊断。
由 UVA 的 Chongzhi Zang 博士及其团队和合作者开发的新工具是一种数学模型，将有助于确保关于我们染色体构建块的“大数据”的完整性，遗传物质称为染色质。染色质——DNA 和蛋白质的组合——在指导我们基因的活动中起着重要作用。当染色质出错时，它可以将健康细胞变成癌症或导致其他疾病。
科学家现在可以使用称为“单细胞 ATAC-seq”的尖端技术研究单个细胞内的染色质，但这会产生大量数据，包括大量噪音和偏差。Zang 的新工具解决了这一问题，使科学家免于错误的线索和浪费的努力。
作为最好的时代，大规模的单细胞基因组学研究就像“大海捞针”，Zang 说。但是他的新工具可以清理掉很多坏干草，从而使事情变得容易得多。
使用传统的数据分析方法，您可能会看到一些看起来像特定染色质状态的真实信号的模式，但由于实验技术本身的偏差，它们实际上是假的。这种虚假信号会让科学家感到困惑。我们开发了一个模型来更好地捕获和过滤掉这种虚假信号，这样我们正在寻找的真针就可以更容易地从干草中脱颖而出。”
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