Információ

Mire használják a génmodellekben a közeli és rokon genomot?

Mire használják a génmodellekben a közeli és rokon genomot?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

összes

Kicsit össze vagyok zavarodva a kapcsolódó genom vagy referenciagenom használatával kapcsolatban.

Ha van referencia genomunk, akkor elvégezhetjük az igazítást. Az összeszerelést is elvégezhetjük.

Tudna még valami indokot mondani arra, hogy egy rokon genom miért segíthet a génmodell javításában?

És ha egy kapcsolódó genomot használunk, milyen problémák vagy figyelmeztetések adódhatnak ott?


Miért segít a kapcsolódó genom:

1) Először állítsa be a leolvasásokat, majd szerelje össze. 2) A géntér már előre definiált (a gének és koordinátáik már ismertek), tehát ha az összeállítás töredezett, vagy hiányzik a géninformáció egy része, akkor az összeilleszthető a referencia genommal.

Korlátozások: Ahelyett, hogy összeállítaná a saját genomját, a referencia genomot arra kényszeríti, hogy a genom összeállítás része legyen. Ha egyáltalán vannak eltérések, azok kimosódnak, amikor referencia összeállítást végez.


Transzgénikus állatok

Alkalmazások a mezőgazdaságban és a gyógyszeriparban

Az emberi betegségek transzgénikus állatmodelljei hasznosak lehetnek preklinikai gyógyszertesztekben. Azok az állatok, amelyeket úgy módosítottak, hogy vírusreceptorok vagy más gazdaszervezet-determinánsok bejuttatásával érzékenyek legyenek a humán vírusokra, szintén felhasználhatók humán vakcinák tesztelésére.

A transzgenikus állatok „gyárként” szolgálhatnak, amelyek bizonyos esetekben hatékonyabban termelhetnek nagy mennyiségű fehérjét, mint az alternatív expressziós rendszerek, mint például a baktériumok, élesztőgombák vagy emlős sejtkultúrák. A transzgenikus egereket úgy alakították ki, hogy humán antitesteket expresszáljanak (amelyek gyógyszerként használhatóbbak, mint a rágcsáló antitestek), humán immunglobulin géneket kódoló humán DNS nagy szegmenseinek bejuttatásával, és ezeket a transzgenikus állatokat olyan törzsekkel tenyésztve, amelyekben az endogén immunglobulin lókuszok mutáltak. Transzgénikus nagytestű állatokban, például tehenekben vagy juhokban gyógyászati ​​értékű fehérjék nagy mennyiségben állíthatók elő a tejben (és később tisztíthatók) a megfelelő gén bejuttatásával az emlőmirigyekben történő expressziót irányító szabályozó elemek szabályozása alá.

A transzgenezis elvben felhasználható számos fenotípusos tulajdonság megváltoztatására, amelyek növelhetik a mezőgazdaságilag fontos állatok értékét. Ide tartozik a növekedési sebesség, a zsírösszetétel, a tejtermelés és a haj szerkezete. A háziállatok, például sertések módosítása is lehetséges, hogy alkalmasabbá tegyék őket humán transzplantált betegek szervdonorainak.


A SARS-CoV-2 genom átfogó térképe

Az MIT News iroda webhelyéről letölthető képeket a nem kereskedelmi szervezetek, a sajtó és a nagyközönség számára a Creative Commons Nevezd meg, nem kereskedelmi célú, származékos források nélkül licence alapján teszik elérhetővé. A megadott képeket nem módosíthatja, csak méretre vághatja azokat. A képek reprodukálásakor hitelkeretet kell használni, ha az alábbiakban nincs megadva, a képek jóváírása az "MIT"-nek.

Előző kép Következő kép

2020 elején, néhány hónappal a Covid-19 világjárvány kezdete után a tudósoknak sikerült megszekvenálniuk a COVID-19 fertőzést okozó vírus, a SARS-CoV-2 teljes genomját. Bár sok génje ekkor már ismert volt, a fehérjekódoló gének teljes komplementere feloldatlan volt.

Most, egy kiterjedt, összehasonlító genomikai tanulmány elvégzése után, az MIT kutatói létrehozták a SARS-CoV-2 genom legpontosabb és legteljesebb génannotációját. Tanulmányukban, amely ma jelenik meg a Nature Communications, megerősítettek több fehérjét kódoló gént, és azt találták, hogy néhány másik, amelyet génként javasoltak, nem kódol egyetlen fehérjét sem.

„Ezt az erőteljes, összehasonlító genomikai megközelítést evolúciós aláírásokhoz használhattuk fel, hogy felfedezzük ennek a rendkívül fontos genomnak a valódi funkcionális fehérjekódoló tartalmát” – mondja Manolis Kellis, a tanulmány vezető szerzője és az MIT számítástechnika professzora. Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratórium (CSAIL), valamint a Broad Institute of MIT és a Harvard tagja.

A kutatócsoport közel 2000 olyan mutációt is elemzett, amelyek különböző SARS-CoV-2 izolátumokban keletkeztek, mióta elkezdte megfertőzni az embereket, lehetővé téve számukra, hogy felmérhessék, mennyire fontosak lehetnek ezek a mutációk a vírus azon képességének megváltoztatásában, hogy elkerülje az immunrendszert vagy fertőzőbbé váljon. .

Összehasonlító genomika

A SARS-CoV-2 genom közel 30 000 RNS-bázisból áll. A tudósok több olyan régiót azonosítottak, amelyekről ismert, hogy fehérjekódoló géneket kódolnak, a rokon vírusokban található fehérjekódoló génekhez való hasonlóságuk alapján. Néhány másik régióról feltételezték, hogy fehérjéket kódolnak, de ezeket nem sorolták be egyértelműen fehérjekódoló génként.

Annak megállapítására, hogy a SARS-CoV-2 genom mely részei tartalmaznak ténylegesen géneket, a kutatók összehasonlító genomikaként ismert vizsgálatot végeztek, amelyben hasonló vírusok genomjait hasonlítják össze. A SARS-CoV-2 vírus a vírusok alnemébe tartozik Sarbecovírus, amelyek többsége a denevéreket fertőzi meg. A kutatók a SARS-CoV-2-n, a SARS-CoV-on (amely a 2003-as SARS-járványt okozta) és 42 denevér-sarbecovírus-törzsen végezték el az elemzést.

Kellis korábban kifejlesztett számítási technikákat az ilyen típusú elemzések elvégzésére, amelyeket csapata az emberi genom más emlősök genomjával való összehasonlítására is használt. A technikák annak elemzésén alapulnak, hogy bizonyos DNS- vagy RNS-bázisok konzerváltak-e a fajok között, és összehasonlítják az evolúciós mintáikat az idők során.

Ezekkel a technikákkal a kutatók hat fehérjét kódoló gént erősítettek meg a SARS-CoV-2 genomban azon az ötön kívül, amelyek minden koronavírusban jól ismertek. Azt is megállapították, hogy az ORF3a nevű gént kódoló régió egy további gént is kódol, amelyet ORF3c-nek neveznek el. A gén RNS-bázisai átfedésben vannak az ORF3a-val, de más leolvasási keretben fordulnak elő. Ez a génen belüli gén ritka a nagy genomokban, de gyakori számos vírusban, amelyek genomja szelektív nyomás alatt áll, hogy kompakt maradjon. Ennek az új génnek, valamint számos más SARS-CoV-2 génnek a szerepe még nem ismert.

A kutatók azt is kimutatták, hogy öt másik régió, amelyeket lehetséges génként javasoltak, nem kódolnak funkcionális fehérjéket, és kizárták annak lehetőségét is, hogy vannak még konzervált fehérjét kódoló gének, amelyeket még fel kell fedezni.

"Elemeztük a teljes genomot, és nagyon biztosak vagyunk abban, hogy nincs más konzervált fehérjét kódoló gén" - mondja Irwin Jungreis, a tanulmány vezető szerzője és a CSAIL kutatója. „Kísérleti vizsgálatokra van szükség a nem jellemzett gének funkcióinak kiderítéséhez, és annak meghatározásával, hogy melyek a valódiak, lehetővé tesszük, hogy más kutatók figyelmüket ezekre a génekre összpontosítsák, ahelyett, hogy olyasmivel töltenék az idejüket, ami nem is válik fehérjévé. .”

A kutatók azt is felismerték, hogy sok korábbi tanulmány nemcsak helytelen génkészleteket, hanem néha egymásnak ellentmondó génneveket is használt. A helyzet orvoslása érdekében összehozták a SARS-CoV-2 közösséget, és ajánlásokat fogalmaztak meg a SARS-CoV-2 gének elnevezésére, egy külön cikkben, amelyet néhány hete tettek közzé Virológia.

Gyors evolúció

Az új tanulmányban a kutatók több mint 1800 mutációt is elemeztek, amelyek a SARS-CoV-2 első azonosítása óta keletkeztek. Minden egyes gén esetében összehasonlították, hogy az adott gén milyen gyorsan fejlődött a múltban, azzal, hogy mennyit fejlődött a jelenlegi járvány kezdete óta.

Azt találták, hogy a legtöbb esetben azok a gének, amelyek a jelenlegi világjárvány előtt hosszú ideig gyorsan fejlődtek, tovább fejlődtek, a lassan fejlődő gének pedig fenntartották ezt a tendenciát. A kutatók azonban kivételeket is azonosítottak e minták alól, amelyek rávilágíthatnak arra, hogy a vírus hogyan fejlődött, ahogy alkalmazkodott új emberi gazdájához – mondja Kellis.

Az egyik példában a kutatók azonosították a nukleokapszid fehérje azon régióját, amely körülveszi a vírus genetikai anyagát, és amely sokkal több mutációt tartalmazott, mint az a történelmi evolúciós mintázatokból várható. Ezt a fehérjerégiót a humán B-sejtek célpontjaként is besorolják. Ezért az adott régió mutációi segíthetnek a vírusnak elkerülni az emberi immunrendszert, mondja Kellis.

"A SARS-CoV-2 teljes genomjának leggyorsabb régiója ennek a nukleokapszid fehérjének a közepén ül" - mondja. „Azt gyanítjuk, hogy azokat a változatokat, amelyek nem mutálják az adott régiót, az emberi immunrendszer felismeri és kiiktatja, míg azok a variánsok, amelyek véletlenszerűen halmozzák fel a mutációkat abban a régióban, valójában jobban ki tudják kerülni az emberi immunrendszert, és keringésben maradnak.”

A kutatók olyan mutációkat is elemeztek, amelyek aggodalomra okot adó változatokban merültek fel, például az angliai B.1.1.7 törzsben, a brazil P.1 törzsben és a dél-afrikai B.1.351 törzsben. Sok olyan mutáció, amely ezeket a változatokat veszélyesebbé teszi, megtalálható a tüskeproteinben, és elősegíti a vírus gyorsabb terjedését és elkerüli az immunrendszert. Azonban ezeknek a változatoknak mindegyike más mutációkat is hordoz.

„E variánsok mindegyike több mint 20 másik mutációt tartalmaz, és fontos tudni, hogy ezek közül melyik csinál valamit, és melyik nem” – mondja Jungreis. "Tehát összehasonlító genomikai bizonyítékainkat felhasználtuk, hogy első lépésben kitaláljuk, hogy ezek közül melyek valószínűleg fontosak, az alapján, hogy melyek voltak megőrzött helyzetben."

A kutatók szerint ezek az adatok segíthetnek más tudósoknak azokra a mutációkra összpontosítani a figyelmüket, amelyek valószínűleg jelentős hatással vannak a vírus fertőzőképességére. Az annotált génkészletet és mutációs osztályozásukat elérhetővé tették a Santa Cruz-i Kaliforniai Egyetem genomböngészőjében más kutatók számára, akik használni szeretnék.

„Most már tanulmányozhatjuk e változatok evolúciós kontextusát, és megérthetjük, hogyan illeszkedik a jelenlegi világjárvány a nagyobb történelembe” – mondja Kellis. "A sok mutációt tartalmazó törzsek esetében láthatjuk, hogy ezek közül a mutációk közül melyek valószínűleg gazdaspecifikus adaptációk, és melyek azok a mutációk, amelyekről talán nincs mit írni."

A kutatást a Nemzeti Humán Genomkutató Intézet és az Országos Egészségügyi Intézet finanszírozta. Rachel Sealfon, a Flatiron Institute Center for Computational Biology kutatója szintén a cikk szerzője.


A zebrahal genomját feltűnően hasonlították az emberekhez

Egy évben megjelent cikk szerint Természet, a fehérjét kódoló emberi gének 70 százaléka rokon a zebradánban található génekkel.Danio rerio), és az emberi betegségekkel összefüggésbe hozható gének 84 százalékának van zebrahal megfelelője.

A zebrahal, az ember, az egér és a csirke genomja között megosztott ortológ gének (Kerstin Howe és munkatársai)

A csapat kiváló minőségű, annotált zebrahal genomszekvenciát fejlesztett ki, hogy összehasonlítsa az emberi referencia genommal. Csak két másik nagy genomot szekvenáltak ilyen magas színvonalon: az emberi genomot és az egér genomot. Az elkészült zebrahal genom alapvető erőforrás lesz, amely az emberek génfunkcióinak és betegségeinek tanulmányozását ösztönzi.

A zebrahal biológiailag rendkívül hasonlít az emberekhez, és ugyanazokat a géneket osztják meg, mint az emberek, így fontos modelljei annak megértésének, hogyan működnek a gének az egészségben és a betegségekben.

“Célunk ezzel a projekttel, mint minden orvosbiológiai kutatással, az emberi egészség javítása. Ez a genom lehetővé teszi a kutatóknak, hogy megértsék, hogyan működnek génjeink, és hogy a genetikai változatok hogyan okozhatnak olyan betegségeket, amelyeket nem lehet könnyen tanulmányozni embereken vagy más szervezeteken” – mondta a tanulmány vezető szerzője, Dr. Derek Stemple, a Wellcome Trust Sanger Institute munkatársa.

A zebrahal-kutatás már biológiai előrelépéshez vezetett a rák- és szívbetegségek kutatásában, és fejleszti az izom- és szervfejlődés megértését. A zebrahalat az izomdisztrófiás rendellenességek okozati génjének igazolására, valamint a melanómák vagy bőrrákok kialakulásának és kialakulásának megértésére használták.

“Az emberi gének túlnyomó többségének megfelelői vannak a zebrahalban, különösen az emberi betegségekhez kapcsolódó gének. Ez a kiváló minőségű genom annak a sok tudósnak a bizonyítéka, akik ezen a projekten dolgoztak, és az elkövetkező években ösztönözni fogja a biológiai kutatásokat. Reméljük, hogy az emberi betegségek génjeinek zebradánban történő modellezésével a világszerte elérhető erőforrások fontos biológiai információkat állítanak elő e gének működésével kapcsolatban, és esetleg új célpontokat találnak a gyógyszerfejlesztéshez” – magyarázta Jane Rogers vezető szerző, a Wellcome Trust Sanger munkatársa. Intézet.

A zebrahal genomjának van néhány egyedi tulajdonsága, amelyek más gerinceseknél nem láthatók. Genomszekvenciájukban eddig a gerinces fajok közül a legmagasabb ismétlődési tartalommal rendelkeznek: majdnem kétszer annyi, mint legközelebbi rokonukban, a pontyban. Szintén a zebrahal esetében egyedülálló módon a csapat azonosította azokat a kromoszómális régiókat, amelyek befolyásolják a nemi meghatározást.

A zebrahal genomja kevés pszeudogént tartalmaz, amelyekről azt gondolják, hogy az evolúció során elvesztették funkciójukat az emberi genomhoz képest.

A csapat 154 pszeudogént azonosított a zebrahal genomjában, ami az emberi genomban található mintegy 13 000 pszeudogén töredéke.

“Ahhoz, hogy felismerjük, milyen előnyökkel járhat a zebrahal az emberi egészségre, meg kell értenünk a genomot a maga teljességében – mind az emberi genommal való hasonlóságokat, mind a különbségeket. A zebrahal genommal felvértezve most már jobban megérthetjük, hogy genomunk változásai hogyan eredményeznek betegségeket” – mondta Christiane Nüsslein-Volhard professzor, a Max Planck Fejlődésbiológiai Intézet társszerzője és Nobel-díjasa.

“Ez a genom segít feltárni a gyakori és ritka betegségekért felelős biológiai folyamatokat, és izgalmas új utakat nyit meg a betegségek szűrésében és a gyógyszerfejlesztésben" - mondta Dr. Stemple.

Bibliográfiai adatok: Kerstin Howe et al. A zebrafish referencia genom szekvencia és kapcsolata az emberi genommal. Természet 496, 498–503 doi: 10.1038/nature12111


Harcsa genomikai vizsgálatok: haladás és perspektívák

Yulin Jin, . Zhanjiang Liu, Genomics in Aquaculture, 2016

A génkiütési rendszerek és lehetséges felhasználásuk harcsában

A génkiütést a funkcionális genomikai eszköztár egyik fő összetevőjének tekintik, és kiemelt prioritást élvez a nagyszabású szekvenáló programok által felfedezett gének funkciójának feltárásában és tisztázásában (Bouché és Bouchez, 2001). Ez technikák kombinációjával valósul meg. A homológ rekombináció egy DNS-javító mechanizmus, amelyet a géncélzásban alkalmaznak egy tervezett mutáció beillesztésére a homológ genetikai lókuszba (Hall et al., 2009). Ilyen módon végrehajtható mutáció létrehozása egy kiválasztott génben egy potenciálisan fontos genomi klón közvetlen felhasználásával. Ezt a megközelítést széles körben alkalmazzák az élesztőgenetikában a génfunkciók értékelésére vagy módosítására, és több ezer kiütést értek el egerekben (Deutcher et al., 2006 Vogel, 2007). Az állatok szempontjából a knockout egeret a genetikusok hatékony eszközének tekintették egy gén embrionális fejlődésben betöltött szerepének azonosítására és a normális élettani homeosztázisban betöltött funkciójának felismerésére (Hall et al., 2009). Ebben a tekintetben a gén kiütéssel történő inaktiválása lehet a legjobb módja egy fehérje biológiai szerepének meghatározására.

A knockout megköveteli a génszekvencia felismerését és hibás másolattal való helyettesítését homológ rekombinációval. A géncélzás azonban soha nem volt könnyű más szervezetek számára. A tenyésztett halak tekintetében a homológ rekombináció és az embrionális őssejt származtatás módszertanának hiánya megnehezíti a specifikus géncélzási technológiák végrehajtását a gének funkciójának feltárására (Li et al., 2013b). A mai napig csak néhány célzott génkiütésről számoltak be akvakultúra-fajokban. Az mstn gén célzott megzavarását ZFN-ek segítségével sárga harcsán végezték (Dong et al., 2011). A Dmrt1 és Foxl2 kiütését a nemi differenciálódásra gyakorolt ​​hatásuk vizsgálatára TALEN-ek segítségével végezték tilápiában (Li et al., 2013b). Ami a harcsát illeti, a teljes genom szekvenálás és a genom annotáció befejezésével könnyen alkalmazható funkcionális elemzések elvégzésére génkiütéssel vagy szerkesztésre a legmodernebb technológiákkal, mint például a TALEN és a CRISPR/Cas-9. Itt az ideje egy hatékony és eredményes genomszerkesztő protokoll létrehozásának a harcsa funkcionális genomikájának tanulmányozására.


Mire használják a génmodellekben a közeli és rokon genomot? - Biológia

Genomikai, funkcionális genomikai és genetikai tanulmányok gyűjteménye, valamint linkek az eredményül kapott adatkészletekhez. Ez az erőforrás leírja a projekt hatókörét, az anyagokat és a célkitűzéseket, és mechanizmust biztosít olyan adatkészletek lekérésére, amelyeket gyakran nehéz megtalálni az inkonzisztens annotáció, a többszörös független beküldés és a gyakran különböző adatbázisokban tárolt különböző adattípusok sokfélesége miatt.

Orvosbiológiai szakirodalmat, kismolekulákat és szekvenciaadatokat biológiai kapcsolatok alapján csoportosító adatbázis.

A molekuláris evolúcióban konzervált fehérjedoméneket képviselő szekvencia-illesztések és profilok gyűjteménye. Tartalmazza továbbá a domének igazítását az MMDB adatbázisban található ismert 3-dimenziós fehérjestruktúrákhoz.

A HIV-1 fehérjék és az emberi gazdaszervezetekből származó fehérjék ismert kölcsönhatásainak adatbázisa. A fehérjekölcsönhatásokról közzétett jelentések kommentárokkal ellátott bibliográfiáját tartalmazza, hivatkozásokkal a megfelelő PubMed rekordokhoz és szekvenciaadatokhoz.

Konszolidált rekordok gyűjteménye, amelyek leírják a GenBank és a RefSeq annotált kódoló régióiban azonosított fehérjéket, valamint a SwissProt és PDB fehérjeszekvenciákat. Ez az erőforrás lehetővé teszi a nyomozóknak, hogy célzottabb keresési eredményeket kapjanak, és gyorsan azonosítsák az érdeklődésre számot tartó fehérjét.

Rokon fehérjeszekvenciák (klaszterek) gyűjteménye, amelyek teljes prokarióta és organellum plazmidok és genomok által kódolt referenciaszekvencia fehérjékből állnak. Az adatbázis könnyű hozzáférést biztosít a megjegyzésekkel kapcsolatos információkhoz, publikációkhoz, tartományokhoz, struktúrákhoz, külső hivatkozásokhoz és elemző eszközökhöz.

Egy adatbázis, amely különféle forrásokból származó fehérjeszekvencia rekordokat tartalmaz, beleértve a GenPept, RefSeq, Swiss-Prot, PIR, PRF és PDB fájlokat.

A Protein Family Models olyan modellek gyűjteménye, amelyek közös funkciójú homológ fehérjéket reprezentálnak. Tartalmazza a konzervált tartományarchitektúrát, a rejtett Markov-modelleket és a BlastRules szabályokat. Ezeknek a modelleknek egy részhalmazát a Prokaryotic Genome Annotation Pipeline (PGAP) használja arra, hogy neveket és egyéb attribútumokat rendeljen az előre jelzett fehérjékhez.

Az NCBI által előállított, válogatott, nem redundáns genomi DNS-, transzkriptum (RNS) és fehérjeszekvenciák gyűjteménye. A RefSeqs stabil referenciaként szolgál a genom annotációhoz, a génazonosításhoz és -jellemzéshez, a mutáció- és polimorfizmus-analízishez, az expressziós vizsgálatokhoz és az összehasonlító elemzésekhez. A RefSeq gyűjtemény a Nucleotide és Protein adatbázisokon keresztül érhető el.

Letöltések

A helyi használatra szánt BLAST végrehajtható fájlok Solaris, LINUX, Windows és MacOSX rendszerekhez biztosítottak. További információért lásd a README fájlt az ftp könyvtárban. A BLAST nukleotid-, fehérje- és lefordított keresésekhez előre formázott adatbázisok is letölthetők a db alkönyvtárban.

Sorozat-adatbázisok az önálló BLAST programokkal való használatra. Az ebben a könyvtárban található fájlok előre formázott adatbázisok, amelyek készen állnak a BLAST használatára.

Ez a webhely teljes adatrekordot biztosít a CDD-hez, valamint az egyedi pozícióspecifikus pontozási mátrixokat (PSSM), mFASTA szekvenciákat és megjegyzésadatokat minden egyes konzervált tartományhoz. A részletekért lásd a README fájlt.

Sorozat-adatbázisok FASTA formátumban az önálló BLAST programokkal való használatra. Ezeket az adatbázisokat a formatdb használatával kell formázni, mielőtt a BLAST-tal használhatók.

A GenBank kódoló szekvenciáinak (CDS) fordításainak megfelelő fehérjeszekvenciákat minden GenBank kiadáshoz összegyűjtjük. További információkért tekintse meg a README fájlt a könyvtárban.

Ez az oldal tartalmazza a Referenciaszekvencia (RefSeq) gyűjteményben található összes nukleotid- és fehérjeszekvencia rekordot. A ""release"" könyvtár tartalmazza a teljes gyűjtemény legfrissebb kiadását, míg a kiválasztott organizmusok (például ember, egér és patkány) adatai külön könyvtárakban érhetők el. Az adatok FASTA és flat fájlformátumban állnak rendelkezésre. A részletekért lásd a README fájlt.

Beadványok

Egy online űrlap, amely felületet biztosít kutatók, konzorciumok és szervezetek számára bioprojektjeik regisztrálásához. Ez szolgál kiindulópontul a genomikai és genetikai adatok vizsgálathoz történő benyújtásához. Az adatokat a BioProject regisztrációkor nem kell megadni.

Eszközök

Megkeresi a lokális hasonlóság régióit a biológiai szekvenciák között. A program összehasonlítja a nukleotid- vagy fehérjeszekvenciákat szekvencia-adatbázisokkal, és kiszámítja az egyezések statisztikai szignifikanciáját. A BLAST felhasználható a szekvenciák közötti funkcionális és evolúciós kapcsolatokra, valamint a géncsaládok tagjainak azonosítására.

Lehetővé teszi rekordok lekérését számos Entrez-adatbázisból, ha feltölt egy GI-t vagy hozzáférési számokat a Nukleotid- vagy Protein-adatbázisból, vagy egy egyedi azonosítót tartalmazó fájlt más Entrez-adatbázisokból. A keresési eredmények különféle formátumokban közvetlenül a számítógépen lévő helyi fájlba menthetők.

A COBALT egy fehérje többszörös szekvencia illesztési eszköz, amely a konzervált domén adatbázisból, a fehérje motívum adatbázisból és a szekvencia hasonlóságból származó páronkénti megszorítások gyűjteményét találja meg RPS-BLAST, BLASTP és PHI-BLAST használatával.

Egy önálló alkalmazás az NCBI Entrez visszakereső szolgáltatásának háromdimenziós struktúráinak megtekintésére. A Cn3D Windows, Macintosh és UNIX rendszeren fut, és beállítható úgy, hogy adatokat fogadjon a legtöbb népszerű webböngészőből. A Cn3D egyszerre jeleníti meg a struktúrát, a sorrendet és az igazítást, valamint hatékony megjegyzés- és igazításszerkesztő funkciókkal rendelkezik.

Azonosítja a fehérjeszekvenciában jelen lévő konzervált doméneket. A CD-Search az RPS-BLAST (Reverse Position-Specific BLAST) segítségével hasonlítja össze a lekérdezési szekvenciát a Conserved Domain Database (CDD) konzervált tartomány-illesztéseiből előállított pozíció-specifikus pontszámmátrixokkal.

Eszközök, amelyek hozzáférést biztosítanak az NCBI Entrez rendszerén belüli adatokhoz a normál webes lekérdezési felületen kívül. Módszert biztosítanak az Entrez-feladatok automatizálására szoftveralkalmazásokon belül. Mindegyik segédprogram speciális visszakeresési feladatot hajt végre, és egyszerűen egy speciálisan formázott URL megírásával használható.

Segédprogram a fehérjék genomi nukleotidszekvenciához való igazításának kiszámításához. A Needleman Wunsch globális igazítási algoritmus egy változatán alapul, és kifejezetten az intronokat és a splice jeleket veszi figyelembe. Ennek az algoritmusnak köszönhetően a ProSplign pontosan meghatározza az illesztési helyeket, és toleráns a szekvenálási hibákkal szemben.

Konfigurálható grafikus megjelenítést biztosít egy nukleotid- vagy fehérjeszekvenciáról és a szekvencián megjegyzésekkel ellátott jellemzőkről. Az NCBI sorozatadatbázis-oldalakon való használat mellett ez a megjelenítő beágyazható weboldal-összetevőként is elérhető. Részletes dokumentáció, beleértve az API-referencia útmutatót, elérhető azon fejlesztők számára, akik be szeretnék ágyazni a megjelenítőt saját oldalaikra.


Mi újság!

Interactions Methods Paper Published

Egy új dokumentumot tettek közzé a Tetrahymena fehérjekölcsönhatásainak azonosítására szolgáló módszerekről. Funkcionális proteomikai protokoll a Tetrahymena thermophila interakciós partnereinek azonosítására. Gratulálunk a szerzőknek!

Különszáma Mikroorganizmusok (ISSN 2076-2607): A csillók mint modellorganizmusok: az „ómikától” a genetikáig, ökológiáig és jeladásig

Ez a különszám nyitva áll minden olyan tanulmány beszámolására, amelyek a csillós állatokról mint modellszervezetekről szólnak, amelyek célja, hogy megértsék genetikájukat, sejtbiológiájukat, biokémiájukat, evolúciójukat, ökológiai alkalmazkodásukat és a jelátviteli rendszerek összetett mechanizmusait, az érintett génektől a génexpresszió változásaiig. sejtválasz, valamint a jelmolekulák szerkezetétől és evolúciójától a sejtek membránforgalmáig. A beadás határideje a 2021. december 31. Várjuk hozzájárulásaikat. Prof. Dr. Cristina Miceli Prof. Dr. Adriana Vallesi Vendégszerkesztők Dr. Ronald Edward Pearlman Társ vendégszerkesztő

Tetrahymena thermophila A makronukleáris genom teljesen elkészült

Frissítést kaptunk a Tetrahymena thermophila genomszekvenciát a kínai Ocean Egyetem kutatóitól. A génoldalak, a BLAST szerver és a Genome Browser ennek megfelelően frissültek, hogy megjelenítsék ezeket az új adatokat. Gratulálunk a csapatnak, aki részt vett ebben a törekvésben!

Megjelent az új szekvenciákat és funkciókat ismertető kiadvány:
Egy Tetrahymena thermophila modellcsillós makronukleáris genomja és alkalmazása genom scrambling és kópiaszám elemzésekben.
Sheng Y, Duan L, Cheng T, Qiao Y, Stover NA, Gao S.
Sci China Life Sci. 202010.1007/s11427-020-1689-4. doi:10.1007/s11427-020-1689-4

Proteomics Review Megjelent

A számára leírt nukleáris proteomikai eredmények áttekintése Tetrahymena thermophila Saettone és mtsai. folyóiratban jelent meg Gének. Gratulálunk a szerzőknek!

Társszabályozási adatgyűjtő

A Co-regulation Data Harvester (CDH) egy szoftvereszköz, amely lehetővé teszi a közösen szabályozott Tetrahymena gének annotációs adatainak gyors gyűjtését. Köszönjük Lev Tsypinnek és Aaron Turkewitznek, hogy hozzájárultak ehhez az értékes programhoz a közösséghez. Tekintse meg a The Co-regulation Data Harvester: Automating gene annotation from a Transscriptome Database című kiadványukat a Software X folyóiratban.

2018 GSA Ciliate Molecular Biology Meeting

Kedves Kollégák! Örömmel jelentjük be a 2018-as GSA Ciliate Molekuláris Biológiai Találkozót, amelyre 2018. július 17-22 az Amerikai Egyetemen Washington DC-ben. Boris Striepen (UPENN) lesz a Keynote előadója. Reméljük, csatlakozik hozzánk ezen az interaktív és lebilincselő találkozón, amely a csillós molekuláris biológia témaköreinek széles körét fedi le. A Washington DC-be induló járatok kényelmesek (Ronald Reagan Nemzeti Repülőtér (DCA), Washington Dulles Nemzetközi Repülőtér (IAD) és Baltimore/Washington Nemzetközi Repülőtér (BWI)). Kérjük, jelölje be a naptárait. Találkozunk a DC-ben! 2018 GSA CMB szervezőbizottság Chad Pearson, Naomi Stover és Martin Simon

Megjelent a csillós kutatási videó

Megjelent a mikronukleáris genom szerkezete

A Tetrahymena thermophila csíravonal-genomjának szerkezete és kapcsolata a masszívan átrendezett szomatikus genommal című cikket Hamilton és munkatársai publikálták. az eLife folyóiratban. Az ebből a dokumentumból származó szekvenciaadatok a TGD-nél „2016_mic” előtag alatt érhetők el. A szekvenciákat hozzáadtuk a GBrowse-hoz és opcióként a BLAST szerveren. Gratulálunk a szerzőknek!

ASCB csillós ebéd

A Ciliate Lunch a 2015-ös ASCB találkozón San Diegóban december 15-én kerül megrendezésre. Kérjük, lépjen kapcsolatba Mark Winey-vel (mark.winey(at)colorado.edu), ha részt kíván venni ezen az eseményen.

2016-os csillós molekuláris biológiai konferencia

A 2016-os Ciliate Molecular Biology Konferencia jövő nyáron egy új, izgalmas kontextusban kerül megrendezésre, amelyet mi Totally Awesome Genetics Conference-nek (TAGC) hívunk, amely először egyesíti majd a GSA által szponzorált modellorganizmus-találkozók többségét egy helyszínen, párhuzamosan. Ez a 2016-os csillós találkozó, de ez sokkal, de sokkal több!

A találkozó a floridai Orlandóban lesz július 13. és 17. között az Orlando World Center Marriottban, amely egyetemi környezetet biztosít a páratlan hálózatépítéshez. Orlandóban hihetetlen szobaárakat, valamint bőséges és olcsó belföldi és nemzetközi járatokat talál. Ezt a helyszínt úgy választottuk, hogy helyet adjon ennek a nagyszerű találkozónak, miközben a részvételi költségek a lehető legalacsonyabbak maradnak.

Az egyes szervezetekben végzett izgalmas munka mellett a felsőfokú végzettségű hallgatóknak lehetőségük nyílik más területeken a posztdoktori érdeklődési körök megismerésére, a posztdoktoroknak lehetőségük nyílik más intézmények oktatóival való kapcsolatteremtésre, és mindenki számára soha nem látott széles perspektíva lesz. bármely modell-organizmus-központú találkozón lehetséges. Tehát hozd magaddal rövidnadrágodat, ernyőidet és papucsodat, és találkozzunk Orlandóban idén júliusban.

Szervező, 2016 Ciliates Molekuláris Biológiai Konferencia

2015-ös csillós molekuláris biológiai konferencia

A 2015. évi csillós molekuláris biológia a Camerino Egyetemen (Camerino, Olaszország) kerül megrendezésre 2015. július 10. és július 16. között. A találkozó helyszínéről és az előzetes programról a konferencia honlapján tájékozódhat.

A génmodellek frissítve

Az adatbázisunkban található génmodelleket frissítettük, hogy megfeleljenek a JCVI által készített 2014-es annotációnak. Az elkövetkező hetekben az új modellek alapján új domaint, homológot, GO-t és egyéb funkcionális megjegyzéseket fogunk hozzáadni a weboldalhoz. Köszönjük mindenkinek a türelmét, miközben dolgozunk az oldal fejlesztésén.

Textpresso: Teljes szöveges keresés

Bevezettük a Textpresso-t, a Wormbase által kifejlesztett népszerű szövegbányászati ​​eszközt a TGD Wikiben. Textpresso for Tetrahymena, lehetővé teszi a keresést több mint 1700 teljes szövegű papír között kulcsszavak és szemantikai keresések használatával. A jövőben további lapokkal bővül a könyvtár.

Tetrahymena Annotációs Műhely

A 2,5 napos Tetrahymena genom annotációs workshopon korlátozott számban részt vehetnek a J. Craig Venter Intézetben, Rockville-ben, MD (Washington, DC-n kívül) 2014. július 7-9. A fő célközönség: oktatók, akik érdeklődnek a web-elérhető eszközök alkalmazása iránt a strukturális és funkcionális génannotációhoz egy integrált kutatási és oktatási programon belül. Célunk, hogy az oktatók és a hallgatók (elsősorban egyetemisták) kis vagy nagy mértékben hozzájárulhassanak a Tetrahymena Genom Adatbázison keresztül elérhető génannotációk folyamatos fejlesztéséhez. A karnak el kell köteleznie magát amellett, hogy néhány ilyen lehetőséget rendszeresen és folyamatosan biztosítson, akár órákon (genetika, molekuláris biológia, bioinformatika, sejtbiológia stb.) és/vagy független kutatási projekteken keresztül. A workshop bemutatja, hogyan lehet mérlegelni a bizonyítékok különböző formáit a génszerkezet előrejelzéséhez a WebApollo interfész segítségével, és hogyan lehet funkcionális hozzárendeléseket (génnevek, GO kifejezések stb.) készíteni a fehérjedoménekre és homológiára vonatkozó információk felhasználásával. Bemutatjuk továbbá a Gbrowse eszközöket a T. thermophila és rokon fajok makronukleáris és mikronukleáris genomjainak, valamint makronukleáris genomjainak összehasonlítására. A genom annotációval kapcsolatos korábbi tapasztalat nem szükséges.

A résztvevőknek július 6-án, vasárnap vagy az előtt kell érkezniük, és július 9-én este vagy később indulniuk kell. Az összes szokásos költséget a Nemzeti Tudományos Alapítvány díja fedezi minden egyes oktató és, ha lehetséges, egy kísérő hallgató (feltörekvő felsőbb vagy fiatalabb), aki tanársegédként tevékenykedik a kar egy vagy több osztályában és/vagy mint mentor a hallgatók számára a laborban. Az alulreprezentált kisebbségek tagjait vagy az ilyen lakosságot kiszolgáló intézmények oktatóit különösen ösztönzik a jelentkezésre.

Kérjük, minden kérdésével forduljon az alább felsorolt ​​szervezők valamelyikéhez. Ha jelentkezni kíván, kérjük, április 25-ig küldje el Bob Coyne-nak nevét és elérhetőségét, valamint egy rövid leírást arról, hogy miként járul hozzá a workshop a kutatási és oktatási céljainak eléréséhez.

Bob Coyne
rcoyne a jcvi.org webhelyen

Nick Stover
nstover az fsmail.bradley.edu címen

Emily Wiley
ewiley a kecksci.claremont.edu oldalon

Három új faj került hozzáadásra

Három új Tetrahymena makronukleáris genomot szekvenáltak a Broad Institute (T. malaccensis, T. elliotti, és T. borealis) hozzáadva a TGD Wikihez. Keresse meg ezeket a szekvenciákat a BLAST és a GBrowse segítségével, vagy töltse le őket Genome Data oldalunkról. Az eredeti adatok a Broad's Tetrahymena Összehasonlító Adatbázisban érhetők el.

A közzétett bejegyzések frissítve

A TGD Wiki frissítette a Pubmed hivatkozási adatait, hogy belefoglalja az elmúlt év papírjait. Kérjük, szánjon néhány percet az ezekben a publikációkban említett génekre a Génoldal Hivatkozások részében.

Négy betűre kiterjesztett génnevek

A génnevek szélesebb választékának befogadása érdekében eggyel (háromról négyre) megnöveltük a génnév előtagot képező betűk számát. A nevek korábban az „ABC123” formátumra korlátozódtak. Az „ABCD123” formátumú nevek mostantól elfogadásra kerülnek. Kérjük, vegye figyelembe, hogy a kiegészítő betűket a számok előtt kell szerepeltetni. A számok utáni betűket (pl. "ABC123D") jelenleg nem fogadjuk el. Reméljük, hogy a közzétett génelnevezési irányelvek módosítása segít abban, hogy a hónap végéig a lehető legtöbb gént elnevezzük.

A SUPRDB nem publikált kutatásokat gyűjt

A Student/Unpubliced ​​Research Database-t (SUPRDB, a suprdb.org) a Ciliate.org hozta létre, hogy elfogadja a nem publikált adatokat a Tetrahymena genom annotációjának elősegítésére. A SUPRDB a Ciliates in the Classroom projekt részeként indult, de bátorítjuk a kutatói közösség minden tagjának hozzájárulását. A szabványos tudományos formátumú jelentések a helyszínen bevihetők. A jelentés SUPRDB azonosítója ezután ugyanúgy használható, mint egy közzétett azonosító a TGD GO Annotations és Associated Literature részében. Tekintsd úgy, mint a Pubmed Central az évek során tett kiadatlan eredményeket.

A SUPRDB a Ciliate.org webhelycsalád legújabb tagja, amely immár a Tetrahymena (tet.ciliate.org), az Ichthyophthirius (ich.ciliate.org) és az Oxytricha (oxy.ciliate.org) genomadatbázisait tartalmazza. Ha feliratkozni szeretne írási hozzáférésre ezen webhelyek bármelyikéhez, lépjen kapcsolatba velünk a [email protected] címen.

Génelnevezési meghajtó

A TGD Wiki és a TetRA, a Tetrahymena Kutatási Tanácsadó Testület arra ösztönzi a közösség minden tagját, hogy a következő hetekben nevezzék meg a területi szakértelmükben szereplő géneket. Ennek elősegítésére útmutatót írtunk a gének egyszerű BLAST kereséseken alapuló elnevezéséhez. A kritériumok egyértelműek, és lehetővé teszik számunkra, hogy gyorsan megnevezzük a konzervált géneket és géncsaládokat. Ez a génelnevezési útmutató az Erőforrások menüben található, vagy alább érhető el.
Gének elnevezése BLAST segítségével (PDF)

Emlékeztetőül: ha új génnevekkel publikált cikkeket, kérjük, szánjon egy kis időt, hogy ezeket is hozzáadja a TGD Wikihez. Köszönjük a közreműködést!

Új TGD Wiki papír

Új cikk jelent meg a TGD Wikiről az Adatbázisban: The Journal of Biological Databases and Curation. Élvezd!

2013 FASEB Ciliate Molekuláris Biológiai Konferencia

Kérlek jelöld be a naptáradba! A 2013-as FASEB Ciliate Molecular Biology Konferencia 2013. július 7-12-én kerül megrendezésre a Steamboat Grand Resortban (Steamboat Springs, Colorado). A konferencia helyszínével kapcsolatos információk a FASEB honlapján találhatók.

Oldalsáv funkciók

A bal oldalsáv Legutóbbi tevékenység része most a közösség tagjai által szerkesztett legutóbbi három génoldalt mutatja, beleértve a génnevek frissítéseit, a GO megjegyzéseket és a kapcsolódó dokumentumok listáját. A Recent Papers a Tetrahymena-papírok indexéhez hozzáadott utolsó három cikket mutatja (a Pubmedről rendszeresen letöltve). Szerzők, kérem, szánjanak egy percet az új írások összekapcsolására az általuk leírt génekkel.

BLAST frissítve

Frissítettük a BLAST szervert és annak sorozatadatkészlet-gyűjteményét. Az új BLAST szoftver képes lekérdezés és adatbázis szekvenciák fordítására is, különféle genetikai kódok felhasználásával. (Kérjük, vegye figyelembe, hogy a Tetrahymena a "Ciliate Nuclear (6)" genetikai kódot használja az mRNS-ek lefordításához.) A legfrissebb (2008-as verziójú) Protein, CDS, Assembly és Trace szekvenciák jelenleg kereshetők. Egyelőre van egy hivatkozásunk a stanfordi régi BLAST szerverre is, amely a v.2004 sorozatokat tartalmazza. Kérjük, tudassa velünk, ha úgy találja, hogy az új BLAST szerver nem tartalmaz olyan eszközöket vagy adatkészleteket, amelyeket hasznosnak talált a régi szerveren, amelyet hamarosan leállítanak.

Linkek a TetraFGD-hez

Az egyes génoldalak Expression Profile szakasza frissítve lett, hogy összekapcsolódjon az újratervezett Tetrahymena Functional Genomics Database adatbázissal. A TetraFGD RNS-seq, microarray és génhálózati profilokat mutat T. thermophila gének.

Előzetes Ich genomszekvencia-böngésző

Az előzetes annotáció a Ichthyophthirius multifiliis A genom már elérhető böngészéshez és kulcsszavas kereséshez a ciliate.org genomböngészőben. Frissítjük az oldalt a hivatalos génnevekkel és modellekkel, amint véglegesítik a közzétételt. Az Ich genom böngészője közvetlenül elérhető a http://ciliate.org/gb2/gbrowse/ich címen.

Genome böngésző frissítve

A genomböngészőt a GBrowse 2-re frissítették, és most a Tetrahymena genomszekvencia v.2008-as megjegyzését mutatja. A génoldalakon a v.2004 böngészőre mutató hivatkozást fogunk fenntartani mindaddig, amíg nem tudjuk újra létrehozni az ott elérhető hasznos sávokat, de kérjük, vegye figyelembe, hogy szekvenciái és génmodelljei elavultak lehetnek. A TGD Wiki génoldalain és a v.2008 böngészőben egyaránt megjelenik az aktuális T. thermophila annotáció.

A TGD Wiki új külsőt kapott!

A TGD Wiki weboldalát újratervezték. Ne aggódjon, minden kedvenc génje és eszköze még mindig itt van – de most még élvezetesebb lehet velük dolgozni! Köszönjük ezt a frissítést legújabb programozónknak, Mike Bowennek.

Cikk a TGD Wikin

A Bradley Egyetem egy Spotlight hírcikkben bemutatta a TGD Wikit, a biológia és a számítástechnikai tanszékek együttműködési projektjét.

A regisztráció már megnyílt!

A Tetrahymena kutatói, akik hozzá kívánnak járulni a közösségi kommentárok készítéséhez, most regisztrálhatnak, és elkezdhetik szerkeszteni a TGD Wikit. Egyszerűen küldje el a Felhasználó regisztráció oldalán kért információkat a ciliate-curatornak. Miután a laboratórium megkapta a felhasználónevet és jelszót, keresse fel az új Wiki szerkesztési útmutatót, és nézze meg, milyen megjegyzéseket lehet készíteni kedvenc Tetrahymena génjeihez.

2011-es FASEB konferencia

Just announced: The 2011 FASEB Ciliate Molecular Biology Conference will be held at the Orthodox Academy of Crete (Kolymvari, Chania, Greece), from July 11-15, 2011. Details are available here.

References updated

We have loaded citation information from Pubmed for Tetrahymena papers published in the last three years. From this point on, TGD Wiki will be updated regularly to include new papers that become available through Pubmed.

TGD Wiki is now online!

TGD Wiki is the new hub for information about the genes and proteins of Tetrahymena. TGD Wiki currently displays the most recent Tetrahymena gene/protein sequences and functional annotations from TIGR and other sources. In order to keep the information in our database as current as possible, we will soon be inviting the members of the Tetrahymena community to add and update these annotations to reflect published research. Check back here for updates as we continue to develop and improve this website.


Study revealing the secret behind a key cellular process refutes biology textbooks

New research has identified and described a cellular process that, despite what textbooks say, has remained elusive to scientists until now -- precisely how the copying of genetic material that, once started, is properly turned off.

The finding concerns a key process essential to life: the transcription phase of gene expression, which enables cells to live and do their jobs.

During transcription, an enzyme called RNA polymerase wraps itself around the double helix of DNA, using one strand to match nucleotides to make a copy of genetic material -- resulting in a newly synthesized strand of RNA that breaks off when transcription is complete. That RNA enables production of proteins, which are essential to all life and perform most of the work inside cells.

Just as with any coherent message, RNA needs to start and stop in the right place to make sense. A bacterial protein called Rho was discovered more than 50 years ago because of its ability to stop, or terminate, transcription. In every textbook, Rho is used as a model terminator that, using its very strong motor force, binds to the RNA and pulls it out of RNA polymerase. But a closer look by these scientists showed that Rho wouldn't be able to find the RNAs it needs to release using the textbook mechanism.

"We started studying Rho, and realized it cannot possibly work in ways people tell us it works," said Irina Artsimovitch, co-lead author of the study and professor of microbiology at The Ohio State University.

The research, published online by the journal Tudomány today, Nov. 26, 2020, determined that instead of attaching to a specific piece of RNA near the end of transcription and helping it unwind from DNA, Rho actually "hitchhikes" on RNA polymerase for the duration of transcription. Rho cooperates with other proteins to eventually coax the enzyme through a series of structural changes that end with an inactive state enabling release of the RNA.

The team used sophisticated microscopes to reveal how Rho acts on a complete transcription complex composed of RNA polymerase and two accessory proteins that travel with it throughout transcription.

"This is the first structure of a termination complex in any system, and was supposed to be impossible to obtain because it falls apart too quickly," Artsimovitch said.

"It answers a fundamental question -- transcription is fundamental to life, but if it were not controlled, nothing would work. RNA polymerase by itself has to be completely neutral. It has to be able to make any RNA, including those that are damaged or could harm the cell. While traveling with RNA polymerase, Rho can tell if the synthesized RNA is worth making -- and if not, Rho releases it."

Artsimovitch has made many important discoveries about how RNA polymerase so successfully completes transcription. She didn't set out to counter years of understanding about Rho's role in termination until an undergraduate student in her lab identified surprising mutations in Rho while working on a genetics project.

Rho is known to silence the expression of virulence genes in bacteria, essentially keeping them dormant until they're needed to cause infection. But these genes do not have any RNA sequences that Rho is known to preferentially bind. Because of that, Artsimovitch said, it has never made sense that Rho looks only for specific RNA sequences, without even knowing if they are still attached to RNA polymerase.

In fact, the scientific understanding of the Rho mechanism was established using simplified biochemical experiments that frequently left out RNA polymerase -- in essence, defining how a process ends without factoring in the process itself.

In this work, the researchers used cryo-electron microscopy to capture images of RNA polymerase operating on a DNA template in Escherichia coli, their model system. This high-resolution visualization, combined with high-end computation, made accurate modeling of transcription termination possible.

"RNA polymerase moves along, matching hundreds of thousands of nucleotides in bacteria. The complex is extremely stable because it has to be -- if the RNA is released, it is lost," Artsimovitch said. "Yet Rho is able to make the complex fall apart in a matter of minutes, if not seconds. You can look at it, but you can't get a stable complex to analyze."

Using a clever method to trap complexes just before they fall apart enabled the scientists to visualize seven complexes that represent sequential steps in the termination pathway, starting from Rho's engagement with RNA polymerase and ending with a completely inactive RNA polymerase. The team created models based on what they saw, and then made sure that these models were correct using genetic and biochemical methods.

Though the study was conducted in bacteria, Artsimovitch said this termination process is likely to occur in other forms of life.

"It appears to be common," she said. "In general, cells use similar working mechanisms from a common ancestor. They all learned the same tricks as long as these tricks were useful."

Artsimovitch, working with an international research team of collaborators, co-led the study with Markus Wahl, a former Ohio State graduate student now at Freie Universität Berlin.

This work was supported by grants from the German Research Foundation the German Federal Ministry of Education and Research the Indian Council of Medical Research the Department of Biotechnology, Government of India the National Institutes of Health and the Sigrid Jusélius Foundation.


Tartalom

In order to understand functional genomics it is important to first define function. In their paper [1] Graur et al. define function in two possible ways. These are "Selected effect" and "Causal Role". The "Selected Effect" function refers to the function for which a trait (DNA, RNA, protein etc.) is selected for. The "Causal role" function refers to the function that a trait is sufficient and necessary for. Functional genomics usually tests the "Causal role" definition of function.

The goal of functional genomics is to understand the function of genes or proteins, eventually all components of a genome. The term functional genomics is often used to refer to the many technical approaches to study an organism's genes and proteins, including the "biochemical, cellular, and/or physiological properties of each and every gene product" [2] while some authors include the study of nongenic elements in their definition. [3] Functional genomics may also include studies of natural genetikai variáció túlóra (such as an organism's development) or tér (such as its body regions), as well as functional disruptions such as mutations.

The promise of functional genomics is to generate and synthesize genomic and proteomic knowledge into an understanding of the dynamic properties of an organism. This could potentially provide a more complete picture of how the genome specifies function compared to studies of single genes. Integration of functional genomics data is often a part of systems biology approaches.

Functional genomics includes function-related aspects of the genome itself such as mutation and polymorphism (such as single nucleotide polymorphism (SNP) analysis), as well as the measurement of molecular activities. The latter comprise a number of "-omics" such as transcriptomics (gene expression), proteomics (protein production), and metabolomics. Functional genomics uses mostly multiplex techniques to measure the abundance of many or all gene products such as mRNAs or proteins within a biological sample. A more focused functional genomics approach might test the function of all variants of one gene and quantify the effects of mutants by using sequencing as a readout of activity. Together these measurement modalities endeavor to quantitate the various biological processes and improve our understanding of gene and protein functions and interactions.

At the DNA level Edit

Genetic interaction mapping Edit

Systematic pairwise deletion of genes or inhibition of gene expression can be used to identify genes with related function, even if they do not interact physically. Epistasis refers to the fact that effects for two different gene knockouts may not be additive that is, the phenotype that results when two genes are inhibited may be different from the sum of the effects of single knockouts.

DNA/Protein interactions Edit

Proteins formed by the translation of the mRNA (messenger RNA, a coded information from DNA for protein synthesis) play a major role in regulating gene expression. To understand how they regulate gene expression it is necessary to identify DNA sequences that they interact with. Techniques have been developed to identify sites of DNA-protein interactions. These include ChIP-sequencing, CUT&RUN sequencing and Calling Cards. [4]

DNA accessibility assays Edit

Assays have been developed to identify regions of the genome that are accessible. These regions of open chromatin are candidate regulatory regions. These assays include ATAC-seq, DNase-Seq and FAIRE-Seq.

At the RNA level Edit

Microarrays Edit

Microarrays measure the amount of mRNA in a sample that corresponds to a given gene or probe DNA sequence. Probe sequences are immobilized on a solid surface and allowed to hybridize with fluorescently labeled “target” mRNA. The intensity of fluorescence of a spot is proportional to the amount of target sequence that has hybridized to that spot, and therefore to the abundance of that mRNA sequence in the sample. Microarrays allow for identification of candidate genes involved in a given process based on variation between transcript levels for different conditions and shared expression patterns with genes of known function.

SAGE Edit

Serial analysis of gene expression (SAGE) is an alternate method of analysis based on RNA sequencing rather than hybridization. SAGE relies on the sequencing of 10–17 base pair tags which are unique to each gene. These tags are produced from poly-A mRNA and ligated end-to-end before sequencing. SAGE gives an unbiased measurement of the number of transcripts per cell, since it does not depend on prior knowledge of what transcripts to study (as microarrays do).

RNA sequencing Edit

RNA sequencing has taken over microarray and SAGE technology in recent years, as noted in 2016, and has become the most efficient way to study transcription and gene expression. This is typically done by next-generation sequencing. [5]

A subset of sequenced RNAs are small RNAs, a class of non-coding RNA molecules that are key regulators of transcriptional and post-transcriptional gene silencing, or RNA silencing. Next generation sequencing is the gold standard tool for non-coding RNA discovery, profiling and expression analysis.

Massively Parallel Reporter Assays (MPRAs) Edit

Massively parallel reporter assays is a technology to test the cis-regulatory activity of DNA sequences. [6] [7] MPRAs use a plasmid with a synthetic cis-regulatory element upstream of a promoter driving a synthetic gene such as Green Fluorescent Protein. A library of cis-regulatory elements is usually tested using MPRAs, a library can contain from hundreds to thousands of cis-regulatory elements. The cis-regulatory activity of the elements is assayed by using the downstream reporter activity. The activity of all the library members is assayed in parallel using barcodes for each cis-regulatory element. One limitation of MPRAs is that the activity is assayed on a plasmid and may not capture all aspects of gene regulation observed in the genome.

STARR-seq Edit

STARR-seq is a technique similar to MPRAs to assay enhancer activity of randomly sheared genomic fragments. In the original publication, [8] randomly sheared fragments of the Drosophila genome were placed downstream of a minimal promoter. Candidate enhancers amongst the randomly sheared fragments will transcribe themselves using the minimal promoter. By using sequencing as a readout and controlling for input amounts of each sequence the strength of putative enhancers are assayed by this method.

Perturb-seq Edit

Perturb-seq couples CRISPR mediated gene knockdowns with single-cell gene expression. Linear models are used to calculate the effect of the knockdown of a single gene on the expression of multiple genes.

At the protein level Edit

Yeast two-hybrid system Edit

A yeast two-hybrid screening (Y2H) tests a "bait" protein against many potential interacting proteins ("prey") to identify physical protein–protein interactions. This system is based on a transcription factor, originally GAL4, [9] whose separate DNA-binding and transcription activation domains are both required in order for the protein to cause transcription of a reporter gene. In a Y2H screen, the "bait" protein is fused to the binding domain of GAL4, and a library of potential "prey" (interacting) proteins is recombinantly expressed in a vector with the activation domain. In vivo interaction of bait and prey proteins in a yeast cell brings the activation and binding domains of GAL4 close enough together to result in expression of a reporter gene. It is also possible to systematically test a library of bait proteins against a library of prey proteins to identify all possible interactions in a cell.

AP/MS Edit

Affinity purification and mass spectrometry (AP/MS) is able to identify proteins that interact with one another in complexes. Complexes of proteins are allowed to form around a particular “bait” protein. The bait protein is identified using an antibody or a recombinant tag which allows it to be extracted along with any proteins that have formed a complex with it. The proteins are then digested into short peptide fragments and mass spectrometry is used to identify the proteins based on the mass-to-charge ratios of those fragments.

Deep mutational scanning Edit

In deep mutational scanning every possible amino acid change in a given protein is first synthesized. The activity of each of these protein variants is assayed in parallel using barcodes for each variant. By comparing the activity to the wild-type protein, the effect of each mutation is identified. While it is possible to assay every possible single amino-acid change due to combinatorics two or more concurrent mutations are hard to test. Deep mutational scanning experiments have also been used to infer protein structure and protein-protein interactions.

Loss-of-function techniques Edit

Mutagenesis Edit

Gene function can be investigated by systematically “knocking out” genes one by one. This is done by either deletion or disruption of function (such as by insertional mutagenesis) and the resulting organisms are screened for phenotypes that provide clues to the function of the disrupted gene*

RNAi Edit

RNA interference (RNAi) methods can be used to transiently silence or knock down gene expression using

20 base-pair double-stranded RNA typically delivered by transfection of synthetic

20-mer short-interfering RNA molecules (siRNAs) or by virally encoded short-hairpin RNAs (shRNAs). RNAi screens, typically performed in cell culture-based assays or experimental organisms (such as C. elegans) can be used to systematically disrupt nearly every gene in a genome or subsets of genes (sub-genomes) possible functions of disrupted genes can be assigned based on observed phenotypes.

CRISPR screens Edit

CRISPR-Cas9 has been used to delete genes in a multiplexed manner in cell-lines. Quantifying the amount of guide-RNAs for each gene before and after the experiment can point towards essential genes. If a guide-RNA disrupts an essential gene it will lead to the loss of that cell and hence there will be a depletion of that particular guide-RNA after the screen. In a recent CRISPR-cas9 experiment in mammalian cell-lines, around 2000 genes were found to be essential in multiple cell-lines. [11] [12] Some of these genes were essential in only one cell-line. Most of genes are part of multi-protein complexes. This approach can be used to identify synthetic lethality by using the appropriate genetic background. CRISPRi and CRISPRa enable loss-of-function and gain-of-function screens in a similar manner. CRISPRi identified

2100 essential genes in the K562 cell-line. [13] [14] CRISPR deletion screens have also been used to identify potential regulatory elements of a gene. For example, a technique called ScanDel was published which attempted this approach. The authors deleted regions outside a gene of interest(HPRT1 involved in a Mendelian disorder) in an attempt to identify regulatory elements of this gene. [15] Gassperini et al. did not identify any distal regulatory elements for HPRT1 using this approach, however such approaches can be extended to other genes of interest.

Functional annotations for genes Edit

Genom annotáció Szerkesztés

Putative genes can be identified by scanning a genome for regions likely to encode proteins, based on characteristics such as long open reading frames, transcriptional initiation sequences, and polyadenylation sites. A sequence identified as a putative gene must be confirmed by further evidence, such as similarity to cDNA or EST sequences from the same organism, similarity of the predicted protein sequence to known proteins, association with promoter sequences, or evidence that mutating the sequence produces an observable phenotype.

Rosetta stone approach Edit

The Rosetta stone approach is a computational method for de-novo protein function prediction. It is based on the hypothesis that some proteins involved in a given physiological process may exist as two separate genes in one organism and as a single gene in another. Genomes are scanned for sequences that are independent in one organism and in a single open reading frame in another. If two genes have fused, it is predicted that they have similar biological functions that make such co-regulation advantageous.

Because of the large quantity of data produced by these techniques and the desire to find biologically meaningful patterns, bioinformatics is crucial to analysis of functional genomics data. Examples of techniques in this class are data clustering or principal component analysis for unsupervised machine learning (class detection) as well as artificial neural networks or support vector machines for supervised machine learning (class prediction, classification). Functional enrichment analysis is used to determine the extent of over- or under-expression (positive- or negative- regulators in case of RNAi screens) of functional categories relative to a background sets. Gene ontology based enrichment analysis are provided by DAVID and gene set enrichment analysis (GSEA), [16] pathway based analysis by Ingenuity [17] and Pathway studio [18] and protein complex based analysis by COMPLEAT. [19]

New computational methods have been developed for understanding the results of a deep mutational scanning experiment. 'phydms' compares the result of a deep mutational scanning experiment to a phylogenetic tree. [20] This allows the user to infer if the selection process in nature applies similar constraints on a protein as the results of the deep mutational scan indicate. This may allow an experimenter to choose between different experimental conditions based on how well they reflect nature. Deep mutational scanning has also been used to infer protein-protein interactions. [21] The authors used a thermodynamic model to predict the effects of mutations in different parts of a dimer. Deep mutational structure can also be used to infer protein structure. Strong positive epistasis between two mutations in a deep mutational scan can be indicative of two parts of the protein that are close to each other in 3-D space. This information can then be used to infer protein structure. A proof of principle of this approach was shown by two groups using the protein GB1. [22] [23]

Results from MPRA experiments have required machine learning approaches to interpret the data. A gapped k-mer SVM model has been used to infer the kmers that are enriched within cis-regulatory sequences with high activity compared to sequences with lower activity. [24] These models provide high predictive power. Deep learning and random forest approaches have also been used to interpret the results of these high-dimensional experiments. [25] These models are beginning to help develop a better understanding of non-coding DNA function towards gene-regulation.

The ENCODE project Edit

The ENCODE (Encyclopedia of DNA elements) project is an in-depth analysis of the human genome whose goal is to identify all the functional elements of genomic DNA, in both coding and noncoding regions. Important results include evidence from genomic tiling arrays that most nucleotides are transcribed as coding transcripts, noncoding RNAs, or random transcripts, the discovery of additional transcriptional regulatory sites, further elucidation of chromatin-modifying mechanisms.

The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project Edit

The GTEx project is a human genetics project aimed at understanding the role of genetic variation in shaping variation in the transcriptome across tissues. The project has collected a variety of tissue samples (> 50 different tissues) from more than 700 post-mortem donors. This has resulted in the collection of >11,000 samples. GTEx has helped understand the tissue-sharing and tissue-specificity of EQTLs. [26]


DNA methylation age of human tissues and cell types

Háttér: It is not yet known whether DNA methylation levels can be used to accurately predict age across a broad spectrum of human tissues and cell types, nor whether the resulting age prediction is a biologically meaningful measure.

Eredmények: I developed a multi-tissue predictor of age that allows one to estimate the DNA methylation age of most tissues and cell types. The predictor, which is freely available, was developed using 8,000 samples from 82 Illumina DNA methylation array datasets, encompassing 51 healthy tissues and cell types. I found that DNA methylation age has the following properties: first, it is close to zero for embryonic and induced pluripotent stem cells second, it correlates with cell passage number third, it gives rise to a highly heritable measure of age acceleration and, fourth, it is applicable to chimpanzee tissues. Analysis of 6,000 cancer samples from 32 datasets showed that all of the considered 20 cancer types exhibit significant age acceleration, with an average of 36 years. Low age-acceleration of cancer tissue is associated with a high number of somatic mutations and TP53 mutations, while mutations in steroid receptors greatly accelerate DNA methylation age in breast cancer. Finally, I characterize the 353 CpG sites that together form an aging clock in terms of chromatin states and tissue variance.

Következtetések: I propose that DNA methylation age measures the cumulative effect of an epigenetic maintenance system. This novel epigenetic clock can be used to address a host of questions in developmental biology, cancer and aging research.


Nézd meg a videót: Gének, etikák, génetikák (Június 2022).


Hozzászólások:

  1. Seafra

    Wacker, úgy tűnik számomra, ez egy csodálatos kifejezés

  2. Heort

    Örömmel fogadom el. Érdekes a kérdés, én is részt veszek a vitában. Együtt jöhetünk a helyes válaszhoz. Biztos vagyok benne.

  3. Sagar

    What nice answer

  4. Bohdan

    Remek, ez egy értékes üzenet

  5. Vomuro

    Ez érdekes. Kérem, mondja meg - hol olvashatok erről?



Írj egy üzenetet