算法/工具玩“跨界”，为基因数据分析带来新思路！

伴随测序技术发展，测序成本下降，测序速度提升，生命科学已经步入大数据时代，人们越来越依赖基因数据来解决复杂的生物学问题。

基因数据的分析需要生物信息算法/工具来实现，其中跨学科、跨领域算法/工具为基因数据分析带来新思路...

社交网络算法 & 三维基因组研究 

卡内基梅隆大学的研究人员在《Genome Research》发表了其最新研究成果，研究人员采用了一种用于研究社交网络（如Facebook）的算法，并对其进行了调整，研究细胞核内不同组件之间相互作用的潜在模式。

MOCHI算法基于全基因组的染色体交互和基因调控网络，研究细胞核中所有基因和转录因子蛋白的空间排列，并有效识别异质交互作用模块（Heterogeneous Interactome Module,HIMs）。通过将MOCHI应用于五种不同的细胞类型，研究发现HIMs在细胞核内具有强烈的空间偏好，并表现出明显的功能特性。

MOCHI算法的工作流程和HIMs的输出示例（图片来源：参考文献）

MOCHI为转录调控与三维基因组组织的相互作用研究提供新的视角。研究人员将进一步评估HIMs的功能意义，了解它们可能有助于理解基本的细胞过程和疾病机制的关键，如衰老和癌症的发展。

MOCHI方法的源代码可以在GitHub上找到：https://github.com/compbio/mochi。

物理工具 & 肿瘤细胞异质性研究

康奈尔大学的研究人员采用了一种社会和物理科学中已知的量化罕见事件的方法：Lévy统计分析，来描述肿瘤细胞运动的异质性。此项研究已发表在《Integrative Biology》杂志。

异质性是癌症的一个特征，然而对肿瘤异质性的定量认识还很缺乏，特别是在肿瘤微环境的背景下。研究人员利用微流控和Lévy统计分析的方法研究乳腺癌肿瘤细胞运动的异质性：具体来说即使用微流体平台研究在明确的淋巴趋化因子(CCL19)梯度作用下乳腺肿瘤细胞(MDA-MB-231细胞系)的速度统计。研究结果表明Lévy函数可以很好地描述乳腺肿瘤细胞的速度分布。其中Lévy指数说明肿瘤微环境中的CCL19促进了肿瘤细胞运动的异质性，提示抑制CCL19受体的治疗方案可能潜在降低肿瘤细胞的侵袭性。

CCL19梯度下建立三维肿瘤细胞迁移的微流控装置，乳腺肿瘤细胞速度遵循Lévy分布（图片来源：参考文献）

此项研究强调了肿瘤微环境在调节肿瘤细胞异质性和侵袭性方面的重要性，为微环境中的细胞因子调控肿瘤的侵袭和转移研究提供了一个新的物理视角。

本次研究使用了高能物理分析软件root：https://root.cern.ch。

区块链 & 数据安全和隐私

海量生命大数据的安全共享和高效应用是精准医疗的基础和生命时代的刚需，但数据的不合理使用通常会导致个人隐私泄露风险，也涉及商业机密及国家安全问题。在基因组学大数据爆发且隐私保护需求日益增长的现实环境下，如何保障基因大数据安全和隐私？

从技术角度来讲，区块链可以保障数据信息不可被任何中心化平台非法使用、篡改和删除，使得数据交互方可以不依赖第三方机构进行价值传递，并保证交易记录公开透明、不可篡改， 极大地降低信任成本，提高交易效率，形成高效的多方利益分配体系，并为数据 共享进行安全、透明的追溯审计。而以安全多方计算为代表的现代密码学技术可 确保在保护数据所有者利益和隐私的前提下，实现多方数据可信交换和协同计算， 联合挖掘数据价值。

个人生命数据的价值流动（图片来源：

华大区块链BaaS平台官网）

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你有算法/工具 & 我有数据

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