Nghiên cứu chuyên sâu về dữ liệu tín hiệu thực vật phát hiện sự việc “con voi xuất hiện trong phòng”

Một nghiên cứu sâu rộng đã đặt ra nghi ngờ về các phương pháp thống kê được sử dụng để xác định mạng lưới tín hiệu đường dài ở thực vật. 

Những phát hiện đáng ngạc nhiên của nhóm hợp tác do Trung tâm John Innes đứng đầu có nghĩa là chúng ta có thể cần phải đánh giá lại một lĩnh vực quan trọng của khoa học sự sống.

Sự di chuyển của RNA thông tin (mRNA di động) giữa các tế bào và mô được cho là đóng vai trò quan trọng trong truyền tín hiệu đường dài ở thực vật. 

Hàng ngàn mRNA di động đã được báo cáo và đề xuất có chức năng giống như mạng internet của thực vật, là thành phần của hệ thống truyền thông liên tế bào phức tạp điều chỉnh quá trình phát triển và sinh lý của thực vật.

Việc hiểu được cách thực vật tiếp xúc và phản ứng với môi trường có tiềm năng ứng dụng cho nông nghiệp, công nghệ sinh học và thậm chí cả hiểu biết cơ bản của chúng ta về quá trình tiến hóa.

Để xác định sự hiện diện của các phân tử truyền tin này, các nhà nghiên cứu sử dụng một kỹ thuật liên quan đến việc ghép một cây vào cây khác và theo dõi tiến trình của mRNA khi chúng đi từ rễ lên thân, hoặc ngược lại , qua mối ghép. 

Việc theo dõi thực tế được thực hiện thông qua một kỹ thuật thực nghiệm gọi là giải trình tự RNA (RNA seq) xác định sự khác biệt trong trình tự mRNA có thể chỉ ra sự hiện diện của mRNA di động. 

Tuy nhiên, một vấn đề khi phân tích các tập dữ liệu RNA seq nằm ở việc phân biệt giữa sự khác biệt trong các trình tự, có thể phát sinh từ tín hiệu mRNA di động ghép và “nhiễu”.

Để điều tra, nhóm Trung tâm John Innes đã sử dụng tin sinh học, công cụ nghiên cứu bộ gen và phương pháp học máy, thiết kế một loạt các thử nghiệm thống kê để phân biệt tín hiệu tiềm ẩn với nhiễu trong dữ liệu.      

Trong một nghiên cứu, xuất hiện trên Nature Plants, phân tích tổng hợp các tập dữ liệu RNA seq phát hiện ra rằng có tới 83% dữ liệu thu được từ cây ghép không thể phân biệt được với loại nhiễu nền có thể mong đợi trong phương pháp tiếp cận này. Việc tính đến sự lập bản đồ bộ gen sai và khả năng nhiễm bẩn làm giảm số lượng ứng viên di động hơn nữa. 

Cuộc nghiên cứu đã phát hiện ra điều mà một chuyên gia đánh giá mô tả là "con voi trong phòng" và có ý nghĩa quan trọng đối với lĩnh vực này.

Phát hiện cho rằng các mRNA di động hiện được chú thích thiếu cơ sở thống kê thách thức suy nghĩ hiện tại về mức độ giao tiếp của mRNA.

Giáo sư Richard Morris, tác giả liên hệ của nghiên cứu xuất hiện trên tạp chí Nature Plants, cho biết: “Phân tích của chúng tôi đặt câu hỏi về số lượng và tiềm năng truyền tín hiệu của mRNA di động ở thực vật”.

Tiến sỹ Melissa Tomkins, đồng tác giả đầu tiên, giải thích: “Mục đích là phát triển các mô hình vận chuyển mRNA nhưng việc thiếu các tính năng trong dữ liệu đã thúc đẩy chúng tôi xem xét kỹ hơn”.

Franziska Hoerbst, đồng tác giả đầu tiên, cho biết thêm: "Chúng tôi càng đào sâu, chúng tôi càng tìm thấy ít sự hỗ trợ cho mRNA di động. Khoa học đã đưa chúng tôi đi theo những hướng hoàn toàn khác so với dự kiến, đưa chúng tôi trở lại với toán học thế kỷ 18".

Tiến sỹ Pirita Paajanen, tác giả chính và đồng tác giả, nhận xét: “Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc công khai dữ liệu. Đây là một ví dụ điển hình về sức mạnh của toán học trong sinh học”.

Sau những phát hiện này, nhóm nghiên cứu đã đưa ra một loạt khuyến nghị để giúp các nhà nghiên cứu trong tương lai phát triển các phương pháp tiếp cận mạnh mẽ hơn để nghiên cứu quá trình vận chuyển mRNA đường dài.

Giáo sư Morris nói thêm: “Tôi muốn cảm ơn nhóm nghiên cứu tuyệt vời tại JIC vì công việc xuất sắc của họ và những cộng tác viên xuất sắc của chúng tôi – những đóng góp của họ chính là chìa khóa để làm sáng tỏ mối quan hệ nhân quả trong một trong những tập dữ liệu có lẽ là đầy thách thức nhất mà chúng tôi từng xử lý cho đến nay”.

Nguyễn Thị Quỳnh Thuận theo Trung tâm John Innes.