Nghiên cứu nhân tố “cis-regulatory” và biểu hiện gen đích của nhiều giống cà chua thông qua phương pháp “interpretable deep learning”

 Nghiên cứu nhân tố “cis-regulatory” và biểu hiện gen đích của nhiều giống cà chua thông qua phương pháp “interpretable deep learning”

Nguồn: Xiang Ji, Cong Wang, He Zhang, Xiuyi Gong, Chunyu Zhu, Yanshen Zhao, Yang Liu, Zhongzhi Han & Hang He. 2025. Investigating cis-regulatory elements and gene expression in multiple tomato varieties using interpretable deep learning. Theoretical and Applied Genetics; December 23 2025; vol. 139; article 16

Cis-regulatory elements (viết tắt là CREs) là nguyên tố điều chỉnh cis điều hành việc biểu hiện của gen đích, và mối liên quan giữa nguyên tố điều tiết “non-coding” với biểu hiện gen vốn cực kỳ phức tạp về di truyền. Để làm rõ hơn làm thế nào các nguyên tố như vậy ảnh hưởng đến biểu hiện gen đích, người ta cải tiến các mô phỏng trước đó và phát triển một mô phỏng mới có tên là “interpretable deep learning model”, có tên là L-CRE. Kết quả phân tích vùng kế cận của gen đích  của bố giống cà chua khác nhau, mô phỏng mới này thành công trong việc dự đoán kết quả biểu hiện gen đích cao hay thấp, kết quả là chính xác đạt đỉnh điểm 86,9%, chứng minh được hiệu suất mạnh mẽ vô cùng. Để có được những hiểu biết sâu sắc hơn về cơ chế dự đoán của mô phỏng này, người ta tiến hành phân tích khả năng diễn giải, tính toán và đánh giá điểm đóng góp của các vùng khác nhau trong hệ gen đến kết quả dự đoán. Qua thăm dó thêm thang điểm đóng góp như vậy, tác giả đã xác định được nhiều vùng cực trọng trong hệ gen, có ảnh hưởng đáng kể đến  kết quả dự đoán mức độc biểu hiện gen cao hay thấp. Chú ý, các vùng như vậy thường bao gồm các TFs (yếu tố phiên mã) kết gắn với các vị trí đích. Bên cạnh, trên cơ sở phân tích thang điểm đóng góp, người ta xác định được nhiều nguyên tố điều tiết được minh chứng trong thí nghiệm. Kết quả này không những tăng cường sự hiểu biết về cơ chế điều tiết biểu hiện gen đích của cà chua mà còn cung cấp nhiều hiểu biết mới và phương pháp luận cho nghiên cứu tương lai về cải tiến di truyền giống cây trồng và ngành genomics chức năng.

Xem https://link.springer.com/article/10.1007/s00122-025-05109-1