「科学者たちは、人間のゲノムの最後のパズルピースであるY染色体を解読する」

Scientists decode the Y chromosome, the final puzzle piece of the human genome.

.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_de { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }

Y染色体には長い回文を含む多くの繰り返し配列があり、これが今までほとんど「読めない」ものにしていました。 ¶ クレジット:KTSDESIGN/科学写真ライブラリ/ゲッティイメージズ

アラン·リーヒェ率いる米国立ヒトゲノム研究所のテロメアからテロメアまでの連携体は、完全にマッピングされたY染色体を追加することによって、人間のゲノムのシーケンスを完了しました。

この連携体は、Y染色体の可読性を妨げてきた長いDNAセグメントを組み合わせるために、高度なシーケンス方法と新しいバイオインフォマティクスのアルゴリズムを使用しました。

研究者たちは、30,000,000以上の欠落していた「文字」をDNA配列に補完し、62,460,029の塩基対をカバーするようにY染色体を完全にマッピングしました。

彼らはまた、以前にシーケンス化されたセグメントのエラーを修正し、41の新しいタンパク質コーディング遺伝子を発見しました。

ジョンズ·ホプキンス大学のディラン·テイラーは、この成果によって研究者が「以前はできなかった方法で、人間の特性や疾患に影響を及ぼす多くの遺伝的変異を特定し、探索できるようになる」と述べました。ScienceAlertから全文を表示

アブストラクトの著作権は2023年SmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカ合衆国に帰属します

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

このAI研究は、「ニューラルA *:パスプランニング問題のための新しいデータ駆動型検索方法」というタイトルで発表されました

パスプランニングは、環境マップ内の初期点から目標点への費用効果の高い有効なパスを特定するものです。パスプランニングの...

AIニュース

「HITL-TAMPを紹介します:自動計画と人間の制御のハイブリッド戦略を通じて、ロボットに複雑な操作スキルを教えるための新しいAIアプローチ」

ロボットに複雑な操作スキルを教えるための人間のデモンストレーションの観察は、有望な結果を示しています。操作のデモを提...

機械学習

コンテンツクリエーターに必要不可欠なChatGPTプラグイン

「CodeGenius、StoryWeaver、およびFactFinderなどの必須のChatGPTプラグインを見つけて、コンテンツ作成プロセスを向上させ...

機械学習

「AVIS内部:Googleの新しい視覚情報検索LLM」

「マルチモダリティは、基礎モデルの研究において最も注目されている分野の一つですGPT-4などのモデルがマルチモーダルなシナ...

データサイエンス

関係データベースとその応用についての深い探求

今日では、さまざまな頻繁に関連のないカテゴリに膨大な量のデータを記憶する必要性が、高い効率のデータベースの重要な意義...

AI研究

『このAI研究は、IFPおよびリポソーム蓄積を予測するための物理ベースの深層学習を発表します』

がん治療の精緻化を追求する中、研究者たちは、腫瘍のダイナミクスを飛躍的に向上させる画期的な解決策を導入しました。この...