Məlumat

Genomika* - Biologiya

Genomika* - Biologiya


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.

Genomika

Nuklein turşularının tədqiqi DNT-nin kəşfi ilə başlanmış, genlərin və kiçik fraqmentlərin öyrənilməsinə qədər irəliləmiş və indi daha geniş yayılmışdır. genomika. Genomika, genlərin tam dəsti, nukleotid ardıcıllığı və təşkilatı və həm bir növ daxilində, həm də digər növlərlə qarşılıqlı təsirləri daxil olmaqla, bütün genomların öyrənilməsidir. Genomikada irəliləyişlər DNT sıralama texnologiyası sayəsində mümkün olmuşdur. Necə ki, informasiya texnologiyaları Google Maps-ə gətirib çıxarıb və bizə dünyanın müxtəlif yerləri haqqında ətraflı məlumat əldə etməyə imkan verib, genomik məlumat da müxtəlif orqanizmlərin DNT-sinin oxşar xəritələrini yaratmaq üçün istifadə olunur.

Genomların xəritələndirilməsi

Genom Xəritəçəkmə, hər bir xromosomda genlərin yerini tapmaq prosesidir. Yaradılan xəritələr, küçələrdə gəzmək üçün istifadə etdiyimiz xəritələrlə müqayisə olunur. A genetik xəritə genləri və onların xromosomdakı yerini sadalayan illüstrasiyadır. Genetik xəritələr böyük şəkil verir (dövlətlərarası magistral yolların xəritəsinə bənzəyir) və genetik işarələrdən istifadə edir (işarələrə bənzər). Genetik marker, bir xromosomda olan bir gen və ya ardıcıllıqla bir maraq xüsusiyyəti ilə genetik əlaqəni göstərir. Genetik marker maraq geni ilə miras qalmağa meyllidir. Aralarındakı məsafənin bir ölçüsü meioz zamanı rekombinasiya tezliyidir; Erkən genetiklər bu əlaqə təhlili adlandırdılar.

Fiziki xəritələr xromosomların kiçik bölgələrinin intim detallarına daxil olun (ətraflı yol xəritəsinə bənzər). Fiziki xəritə, nukleotidlərdə, genlər və ya genetik işarələr arasındakı fiziki məsafəni əks etdirir. Genom haqqında tam bir şəkil yaratmaq üçün həm genetik əlaqə xəritələri, həm də fiziki xəritələr tələb olunur. Genomun tam xəritəsinin olması tədqiqatçıların fərdi genləri öyrənməsini asanlaşdırır. İnsan genomu xəritələri, tədqiqatçılara xərçəng, ürək xəstəliyi və kistik fibroz kimi xəstəliklərlə əlaqəli insan xəstəlikləri törədən genləri müəyyən etmək səylərində kömək edir. Bundan əlavə, genom xəritəsi çirkləndiriciləri təmizləmək və ya hətta çirklənmənin qarşısını almaq qabiliyyətinə malik mikroblar kimi faydalı xüsusiyyətlərə malik orqanizmləri müəyyən etməyə kömək etmək üçün istifadə edilə bilər. Bitki genomunun xəritələşdirilməsini əhatə edən tədqiqatlar daha yüksək məhsul məhsuldarlığı verən kənd təsərrüfatı üsullarına və ya iqlim dəyişikliyinə daha yaxşı uyğunlaşan bitkilərin inkişafına səbəb ola bilər.

Şəkil 1. Bu, insanın X xromosomunun fiziki xəritəsidir.

Kredit: NCBI, NIH tərəfindən işin dəyişdirilməsi

Genetik xəritələr konturları, fiziki xəritələr isə təfərrüatları təmin edir. Böyük mənzərəni göstərmək üçün hər iki növ genom xəritələşdirmə texnikasının nə üçün vacib olduğunu başa düşmək asandır. Hər bir texnikadan əldə edilən məlumatlar genomu öyrənmək üçün birlikdə istifadə olunur. Genomik Xəritəçəkmə tədqiqat üçün istifadə olunan müxtəlif model orqanizmlərlə birlikdə istifadə olunur. Genom xəritələşdirilməsi hələ də davam edən bir prosesdir və daha inkişaf etmiş texnika inkişaf etdikcə daha çox irəliləyişlər gözlənilir. Genom xəritələşdirilməsi hər bir mövcud məlumat parçasından istifadə edərək mürəkkəb tapmacanı tamamlamağa bənzəyir. Dünyanın hər yerindəki laboratoriyalarda yaranan məlumatlar, Milli Biotexnologiya Məlumatları Mərkəzi (NCBI) kimi mərkəzi məlumat bazalarına daxil edilir. Məlumatı tədqiqatçılar və geniş ictimaiyyət üçün daha asan əldə etmək üçün səylər göstərilir. Yollarda hərəkət etmək üçün kağız xəritələri əvəzinə qlobal mövqeləşdirmə sistemlərindən istifadə etdiyimiz kimi, NCBI, məlumatların çıxarılması prosesini asanlaşdırmaq üçün bir genom görüntü alətindən istifadə etməyimizə imkan verir.

Bütün genom sıralaması

Son illərdə tibb elmlərində əhəmiyyətli irəliləyişlər olmasına baxmayaraq, həkimlər hələ də bir çox xəstəliklə çaşqınlıq içərisindədirlər və tədqiqatçılar problemin həllinə çatmaq üçün bütün genom sıralamasından istifadə edirlər. Bütün genom sıralaması bütöv bir genomun DNT ardıcıllığını təyin edən bir prosesdir. Bütün genom sıralaması, bir xəstəliyin özəyində genetik bir əsas olduğu zaman problemlərin həllinə kobud güc yanaşmasıdır. İndi bir neçə laboratoriya bütün genomların ardıcıllığı, təhlili və təfsiri üçün xidmətlər göstərir.

2010 -cu ildə bağırsaqları çoxsaylı sirli absesi olan bir gənc oğlanı xilas etmək üçün bütün genom sıralaması istifadə edildi. Uşaq bir neçə dəfə kolon əməliyyatı keçirdi, heç bir rahatlama olmadı. Nəhayət, bütün bir genom ardıcıllığı apoptozu (proqramlaşdırılmış hüceyrə ölümü) idarə edən bir yolun qüsurunu ortaya çıxardı. Bu genetik pozğunluğu aradan qaldırmaq üçün sümük iliyi transplantasiyasından istifadə edildi və bu, oğlanın sağalmasına səbəb oldu. Bütün genom sıralaması ilə uğurla diaqnoz qoyulan ilk adam idi.

Viruslara, bakteriyaya və mayalara aid olanlar kimi ardıcıllaşdırılan ilk genomlar çoxhüceyrəli orqanizmlərin genomlarına nisbətən nukleotidlərin sayı baxımından daha kiçik idi. Siçan kimi digər model orqanizmlərin genomları (Musculus), meyvə milçəyi (Drosophila melanogaster) və nematod (Caenorhabditis elegans) indi məlumdur. Çoxlu fundamental tədqiqatlar aparılır model orqanizmlər çünki məlumatlar digər orqanizmlərə tətbiq oluna bilər. Model orqanizm model orqanizmlə təmsil oluna bilən digər növlərdə bioloji prosesləri başa düşmək üçün model kimi öyrənilən növdür. Məsələn, meyvə milçəkləri insanlar kimi alkoqolu metabolizə edə bilir, buna görə də insanlarda alkoqola həssaslığın dəyişməsini anlamaq üçün meyvə milçəklərində alkoqola həssaslığı təsir edən genlər öyrənilmişdir. Bütün genomların ardıcıllığı bu model orqanizmlərdə tədqiqat səylərinə kömək edir.

Şəkil 2. Siçan, Mus musculus; meyvə milçəyi, Drosophila melanogaster; nematod, Caenorhabditis elegans; maya, Saccharomyces cerevisiae; və ümumi ot, Arabidopsis thaliana.

Kredit: "siçan": Florean Fortescuecredit tərəfindən işin dəyişdirilməsi; "nematodes": "snickclunk"/Flickr tərəfindən işin dəyişdirilməsi; "ümumi ot": Peggy Greb, USDA tərəfindən işin dəyişdirilməsi; Matt Russell-dən miqyaslı bar məlumatları

İlk insan genomu ardıcıllığı 2003 -cü ildə nəşr olundu. Ardıcıllıqla sıralanan bütün genomların sayı durmadan artır və indi yüzlərlə növ və minlərlə fərdi insan genomu daxildir.

Genomikanın tətbiqi

DNT ardıcıllığı və bütün genom sıralama layihələrinin, xüsusən İnsan Genomu Layihəsinin tətbiqi, DNT ardıcıllığı məlumatlarının tətbiq olunmasını genişləndirdi. Genomika indi metagenomika, farmakogenomika və mitoxondrial genomika kimi müxtəlif sahələrdə istifadə olunur. Genomikanın ən çox bilinən tətbiqi xəstəliklərin müalicəsini anlamaq və tapmaqdır.

Fərdi səviyyədə xəstəlik riskinin proqnozlaşdırılması

Xəstəlik riskini proqnozlaşdırmaq, fərdi səviyyədə genom təhlili ilə hal -hazırda sağlam fərdlərin taranmasını və müəyyənləşdirilməsini əhatə edir. Xəstəlik başlamazdan əvvəl həyat tərzi dəyişikliyinə və dərmanlara müdaxilə tövsiyə edilə bilər. Bununla belə, bu yanaşma problemin tək bir gen mutasiyasından yarandığı zaman ən çox tətbiq edilir. Bu cür qüsurlar inkişaf etmiş ölkələrdə aşkar edilən xəstəliklərin yalnız beş faizini təşkil edir. Ürək xəstəliyi kimi ümumi xəstəliklərin əksəriyyəti multifaktorial və ya poligenikdir ki, bu da iki və ya daha çox gen tərəfindən müəyyən edilən fenotipik xüsusiyyətə, həmçinin pəhriz kimi ətraf mühit faktorlarına aiddir. 2010-cu ilin aprelində Stenford Universitetinin alimləri sağlam fərdlərin genom analizini dərc etdilər (Stenford Universitetinin alimi, onun genomunun ardıcıllığı olan Stiven Quake); analiz onun müxtəlif xəstəliklərə meylini proqnozlaşdırırdı. 55 fərqli tibbi vəziyyət üçün Quake'in risk faizini təhlil etmək üçün bir risk qiymətləndirilməsi edildi. Onun qəfil infarkt riski altında olduğunu göstərən nadir bir genetik mutasiya tapıldı. Həmçinin onun prostat xərçənginə tutulma riskinin 23 faiz, Alzheimer xəstəliyinə tutulma riskinin isə 1,4 faiz olduğu proqnozlaşdırılırdı. Alimlər genom məlumatlarını təhlil etmək üçün verilənlər bazası və bir neçə nəşrdən istifadə etdilər. Genomik ardıcıllığın getdikcə daha əlverişli olmasına və analitik alətlərin daha etibarlı olmasına baxmayaraq, populyasiya səviyyəsində genomik təhlili əhatə edən etik məsələlər hələ də həll edilməlidir. Məsələn, bu cür məlumatlar qanuni olaraq sığorta üçün az və ya çox ödəniş etmək və ya kredit reytinqinə təsir etmək üçün istifadə edilə bilərmi?

Genom geniş assosiasiya işləri

2005-ci ildən bəri, genom geniş assosiasiya tədqiqatı və ya GWAS adlı bir iş növü aparmaq mümkün olmuşdur. GWAS, xəstəliklərə səbəb ola biləcək tək nukleotid polimorfizmlərindəki (SNP) fərdlər arasındakı fərqləri müəyyən edən bir üsuldur. Metod, genom boyunca bir və ya bir çox genetik dəyişiklikdən təsirlənə biləcək xəstəliklər üçün xüsusilə uyğundur. Ailə tarixi məlumatlarından istifadə edərək belə bir xəstəliyə qarışan genləri müəyyən etmək çox çətindir. GWAS metodu, 2002 -ci ildən etibarən Beynəlxalq HapMap Layihəsi adlanan bir genetik məlumat bazasına əsaslanır. HapMap Layihəsi dünyanın hər yerindən bir neçə yüz nəfərin genomlarını ardıcıllıqla sıraladı və SNP qruplarını müəyyən etdi. Qruplara xromosomlar üzərində bir-birinin yaxınlığında yerləşən SNP-lər daxildir, buna görə də rekombinasiya yolu ilə birlikdə qalmağa meyllidirlər. Qrupun bir yerdə qalması o deməkdir ki, bir marker SNP -nin müəyyən edilməsi qrupdakı bütün SNP -lərin müəyyən edilməsi üçün lazım olan hər şeydir. Bir neçə milyon SNP var, ancaq onların tam genomu sıralanmamış digər şəxslərdə tanınması daha asandır, çünki yalnız marker SNP -lərin müəyyən edilməsi lazımdır.

GWAS üçün ümumi bir dizaynda iki qrup fərd seçilir; bir qrupda xəstəlik var, digər qrupda yoxdur. Hər qrupdakı fərdlər, iki qrup arasında fərqlərə səbəb olan qarışıq dəyişənlərin təsirini azaltmaq üçün digər xüsusiyyətlərə uyğunlaşdırılır. Məsələn, genotiplər fərqli ola bilər, çünki iki qrup əsasən dünyanın müxtəlif yerlərindən alınmışdır. Fərdlər seçildikdən və adətən onların sayı tədqiqatın işləməsi üçün min və ya daha çox olduqda, DNT nümunələri alınır. DNT iki qrup arasında xüsusi SNP-lərin faizində böyük fərqləri müəyyən etmək üçün avtomatlaşdırılmış sistemlərdən istifadə edərək təhlil edilir. Çox vaxt tədqiqat DNT -də bir milyon və ya daha çox SNP -ni araşdırır. GWAS-ın nəticələri iki şəkildə istifadə edilə bilər: genetik fərqlər diaqnoz qoyulmamış şəxslərdə xəstəliyə həssaslıq üçün markerlər kimi istifadə edilə bilər və müəyyən edilmiş xüsusi genlər xəstəliyin molekulyar yolunun və potensial müalicələrin tədqiqatı üçün hədəf ola bilər. Xəstəliklə gen assosiasiyalarının kəşfinin bir qolu, fərdin SNP komplementinə əsaslanaraq müxtəlif xəstəliklər üçün risk səviyyələrini müəyyən edəcək "şəxsi genomika" adlanan şirkətlərin yaradılması olmuşdur. Bu xidmətlərin arxasında duran elm mübahisəlidir.

GWAS genlər və xəstəlik arasında əlaqə axtardığından, bu tədqiqatlar xüsusi suallara cavab verməkdənsə, səbəblərə dair digər tədqiqatlar üçün məlumat verir. Gen fərqi ilə xəstəlik arasındakı əlaqə mütləq səbəb-nəticə əlaqəsinin olması demək deyil. Ancaq bəzi tədqiqatlar xəstəliklərin genetik səbəbləri haqqında faydalı məlumatlar verdi. Məsələn, 2005-ci ildə aparılan üç müxtəlif tədqiqat, yaşa bağlı makula degenerasiyası adlanan xəstəliyə səbəb olan korluqla əlaqəli olan bədəndə iltihabın tənzimlənməsində iştirak edən bir protein üçün bir gen müəyyən etdi. Bu, bu xəstəliyin səbəbini araşdırmaq üçün yeni imkanlar açdı. GWAS istifadə edərək Crohn xəstəliyi ilə əlaqəli olan çox sayda gen müəyyən edilmişdir və bunlardan bəziləri xəstəliyin səbəbi üçün yeni hipotetik mexanizmlər təklif etmişdir.

Farmakogenomika

Farmakogenomika fərdin genomik ardıcıllığından alınan məlumatlar əsasında dərmanların effektivliyi və təhlükəsizliyinin qiymətləndirilməsini nəzərdə tutur. Şəxsi genom ardıcıllığı məlumatları, fərdi xəstənin genotipinə əsaslanaraq ən təsirli və ən az toksik olan dərmanları təyin etmək üçün istifadə edilə bilər. Gen ifadəsindəki dəyişikliklərin öyrənilməsi, zəhərli təsir potensialının erkən göstəricisi olaraq istifadə edilə bilən dərmanın iştirakı ilə gen transkripsiyası profili haqqında məlumat verə bilər. Məsələn, hüceyrə böyüməsinə və nəzarət edilən hüceyrə ölümünə qarışan genlər, narahat olduqda xərçəng hüceyrələrinin böyüməsinə səbəb ola bilər. Genom araşdırmaları da dərman zəhərlənməsi ilə əlaqəli yeni genlərin tapılmasına kömək edə bilər. Gen imzaları tam dəqiq olmaya bilər, ancaq patoloji simptomlar ortaya çıxmadan əvvəl daha da sınaqdan keçirilə bilər.

Metagenomika

Ənənəvi olaraq, mikrobiologiya mikroorqanizmlərin təmiz kultura şəraitində ən yaxşı şəkildə öyrənilməsi baxımından öyrədilir ki, bu da bir növ hüceyrənin təcrid edilməsini və laboratoriyada becərilməsini nəzərdə tutur. Mikroorqanizmlər bir neçə saat ərzində bir neçə nəsildən keçə bildikləri üçün onların gen ifadə profilləri yeni laboratoriya mühitinə çox tez uyğunlaşır. Digər tərəfdən, bir çox növ ayrı -ayrılıqda becərilməyə müqavimət göstərir. Əksər mikroorqanizmlər təcrid olunmuş varlıqlar kimi deyil, biofilmlər kimi tanınan mikrob cəmiyyətlərində yaşayırlar. Bütün bu səbəblərə görə təmiz mədəniyyət həmişə mikroorqanizmləri öyrənmək üçün ən yaxşı üsul deyil. Metagenomika bir mühitdə böyüyən və qarşılıqlı əlaqədə olan bir çox növün kollektiv genomlarının öyrənilməsidir. Metagenomika yeni növlərin daha tez müəyyən edilməsi və çirkləndiricilərin ətraf mühitə təsirinin təhlili üçün istifadə edilə bilər. Metagenomika üsulları artıq balıq kimi daha yüksək eukaryotların icmalarına da tətbiq oluna bilər.

Şəkil 3. Metagenomika ətraf mühit nişində bir çox növdən DNT-ni təcrid etməyi əhatə edir. DNT, çoxlu növlərin bütün genom sekanslarının üst -üstə düşən parçaların ardıcıllığından yenidən qurulmasına imkan verən parçalanır və sıralanır.

Yeni bioyanacaqların yaradılması

Mikroorqanizmlərin genomikası haqqında biliklər, yosunlardan və siyanobakteriyalardan bioyanacaq istifadə etməyin daha yaxşı yollarını tapmaq üçün istifadə olunur. Bu gün əsas yanacaq mənbələri kömür, neft, odun və etanol kimi digər bitki məhsullarıdır. Bitkilər bərpa olunan mənbələr olsa da, əhalimizin enerji tələbatını ödəmək üçün daha çox alternativ bərpa olunan enerji mənbələri tapmağa ehtiyac var. Mikrobiyal dünya, yeni fermentləri kodlayan və yeni üzvi birləşmələr istehsal edən genlər üçün ən böyük qaynaqlardan biridir və əsasən istifadə olunmamış qalır. Bu böyük genetik resurs bioyanacaqların yeni mənbələrini təmin etmək potensialına malikdir.

Şəkil 4. İlk Dəniz Enerjisi Forumunda bərpa olunan yanacaqlar Hərbi Dəniz Qüvvələrinin gəmilərində və təyyarələrində sınaqdan keçirilib.

Kredit: John F. Williams, ABŞ Hərbi Dəniz Qüvvələri tərəfindən işin dəyişdirilməsi

Mitoxondrial genomika

Mitokondriya, öz DNT -si olan hüceyrədaxili orqanoidlərdir. Mitokondrial DNT sürətlə mutasiya edir və tez -tez təkamül əlaqələrini öyrənmək üçün istifadə olunur. Mitoxondrial genomun öyrənilməsini maraqlı edən başqa bir xüsusiyyət, çoxhüceyrəli orqanizmlərin əksəriyyətində mayalanma prosesi zamanı mitoxondrial DNT-nin anadan ötürülməsidir. Bu səbəbdən, mitokondriyal genomika tez -tez şəcərəni izləmək üçün istifadə olunur.

Məhkəmə analizində genomika

Cinayət yerlərində tapılan DNT nümunələrindən əldə edilən məlumatlar və ipuçları məhkəmə işlərində sübut olaraq, məhkəmə analizində genetik markerlərdən istifadə edilmişdir. Genomik analiz də bu sahədə faydalı oldu. 2001-ci ildə məhkəmə ekspertizasında genomikanın ilk istifadəsi nəşr olundu. Bu, ABŞ Poçt Xidməti tərəfindən daşınan qarayara xəstəliyinin sirli hallarını həll etmək üçün akademik tədqiqat institutları ilə FTB arasında birgə səy idi. Şarbon bakteriyası yoluxucu bir toz halına gətirilərək xəbər mediasına və iki ABŞ senatoruna göndərildi. Toz məktubları açan və ya idarə edən inzibati heyət və poçt işçilərini yoluxdurub. 5 nəfər öldü, 17 nəfər isə bakteriyalardan xəstələndi. Tədqiqatçılar mikrob genomikasından istifadə edərək müəyyən etdilər ki, bütün göndərişlərdə xüsusi bir şarbon suşundan istifadə edilmişdir; Nəticədə, mənbəni Merilend ştatındakı milli müdafiə müdafiə laboratoriyasında bir alim tapdı.

Şəkil 5. Bacillus anthracis qarayara səbəb olan orqanizmdir.

Kredit: CDC tərəfindən işin dəyişdirilməsi; Matt Russell-dən miqyaslı bar məlumatları

Kənd təsərrüfatında genomika

Genomika elmi tədqiqatlarda iştirak edən sınaqları və uğursuzluqları müəyyən dərəcədə azalda bilər ki, bu da kənd təsərrüfatında məhsulun keyfiyyətini və kəmiyyətini yaxşılaşdıra bilər. Xüsusiyyətləri genlərə və ya gen imzalarına bağlamaq, ən çox arzu olunan keyfiyyətlərə malik hibridlər yaratmaq üçün məhsul yetişdirmənin yaxşılaşdırılmasına kömək edir. Elm adamları, arzu olunan əlamətləri müəyyən etmək üçün genomik məlumatlardan istifadə edir və sonra əvvəlki modulda təsvir edildiyi kimi yeni bir geni dəyişdirilmiş orqanizm yaratmaq üçün bu xüsusiyyətləri fərqli bir orqanizmə köçürür. Alimlər genomikanın kənd təsərrüfatı məhsullarının keyfiyyətini və miqdarını necə artıra biləcəyini kəşf edirlər. Məsələn, elm adamları faydalı bir məhsul yaratmaq və ya quraqlığa həssas bir məhsulu quraq mövsümə daha tolerant etmək kimi mövcud bir məhsulu inkişaf etdirmək üçün arzu olunan xüsusiyyətlərdən istifadə edə bilər.

Şəkil 6. Transgen kənd təsərrüfatı bitkiləri xəstəliyə qarşı müqavimət göstərə bilər. Bu transgen gavalılar gavalı pox virusuna davamlıdır.

Kredit: Scott Bauer, USDA ARS

Proteomika

Proteinlər, gen tərəfindən kodlanmış funksiyanı yerinə yetirən genlərin son məhsuludur. Proteinlər amin turşularından ibarətdir və hüceyrədə mühüm rol oynayır. Bütün fermentlər (ribozimlər istisna olmaqla) zülallardır və reaksiyaların sürətinə təsir edən katalizator rolunu oynayırlar. Proteinlər də tənzimləyici molekullardır və bəziləri hormondur. Hemoqlobin kimi nəqliyyat zülalları oksigenin müxtəlif orqanlara daşınmasına kömək edir. Xarici hissəciklərə qarşı müdafiə edən antikorlar da zülallardır. Xəstəlik vəziyyətində, zülal funksiyası genetik səviyyədə dəyişikliklər və ya müəyyən bir proteinə birbaşa təsir səbəbindən pozula bilər.

Proteom bir hüceyrə növü tərəfindən istehsal olunan zülalların bütün dəstidir. Genlər mRNA -ları kodlaşdırır və mRNA -lar zülalları kodlaşdırdığından, proteinomlar genom biliklərindən istifadə etməklə öyrənilə bilər. Proteomların funksiyasının öyrənilməsi adlanır proteomika. Proteomika genomikanı tamamlayır və elm adamları genlərə əsaslanan fərziyyələrini sınamaq istədikdə faydalıdır. Çoxhüceyrəli bir orqanizmdəki bütün hüceyrələrin eyni gen dəstinə sahib olmasına baxmayaraq, fərqli toxumalarda istehsal olunan zülal dəsti fərqlidir və genin ifadəsindən asılıdır. Beləliklə, genom sabitdir, lakin proteom bir orqanizm daxilində dəyişir və dinamikdir. Bundan əlavə, RNT-lər alternativ olaraq birləşdirilə bilər (yeni birləşmələr və yeni zülallar yaratmaq üçün kəsilib yapışdırılır) və bir çox zülal tərcümədən sonra dəyişdirilir. Genom bir plan təqdim etsə də, son memarlıq proteomu yaradan hadisələrin gedişatını dəyişə biləcək bir neçə faktordan asılıdır.

Xəstəliyin genetik əsaslarını anlamaq üçün xüsusi xəstəliklərdən əziyyət çəkən xəstələrin genomları və proteomları öyrənilir. Proteomik yanaşmalarla öyrənilən ən görkəmli xəstəlik xərçəngdir (Şəkil 7). Xərçəngin skrininqini və erkən aşkarlanmasını təkmilləşdirmək üçün proteomik yanaşmalar istifadə olunur; Bu, xəstəliyin gedişatından təsirlənən zülalların müəyyən edilməsi ilə əldə edilir. Fərdi zülal a adlanır biomarker, ifadə səviyyəsi dəyişmiş bir zülal dəsti a adlanır protein imzası. Bir biomarker və ya zülal imzasının xərçəngin erkən skrininqinə və aşkarlanmasına namizəd kimi faydalı olması üçün o, tər, qan və ya sidik kimi bədən mayelərində ifraz edilməlidir ki, geniş miqyaslı skrininqlər qeyri-invaziv şəkildə aparıla bilsin. .

Xərçəngin erkən aşkarlanması üçün biomarkerlərdən istifadə etməklə bağlı mövcud problem, yalan-mənfi nəticələrin yüksək olmasıdır. Yanlış-mənfi nəticə müsbət olması lazım olan mənfi test nəticəsidir. Başqa sözlə desək, bir çox xərçəng hadisəsi aşkarlanmır və bu da biomarkerləri etibarsız edir. Xərçəng aşkarlanmasında istifadə edilən protein biomarkerlərindən bəzi nümunələr yumurtalıq xərçəngi üçün CA-125 və prostat xərçəngi üçün PSAdır. Protein imzaları xərçəng hüceyrələrini aşkar etmək üçün biomarkerlərdən daha etibarlı ola bilər. Proteomika fərdi müalicə planlarını hazırlamaq üçün də istifadə olunur ki, bu da bir insanın spesifik dərmanlara cavab verib-verməyəcəyini və fərdin ola biləcəyi yan təsirlərin proqnozlaşdırılmasını nəzərdə tutur. Proteomika xəstəliyin təkrarlanma ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün də istifadə olunur.

Şəkil 7. Bu maşın dəqiq xərçəng proqnozu vermək üçün spesifik xərçəngləri müəyyən etmək üçün proteomik nümunə analizi etməyə hazırlaşır.

Kredit: Dorie Hightower, NCI, NIH

Milli Xərçəng İnstitutu xərçəngin aşkarlanması və müalicəsini yaxşılaşdırmaq üçün proqramlar hazırlamışdır. Xərçəng üçün Klinik Proteomik Texnologiyalar və Erkən Aşkarlama Tədqiqat Şəbəkəsi müxtəlif xərçəng növlərinə xas olan zülal imzalarını müəyyən etmək səyləridir. Biomedikal Proteomika Proqramı, protein imzalarını müəyyən etmək və xərçəng xəstələri üçün təsirli müalicələr hazırlamaq üçün hazırlanmışdır.

Bölmə xülasəsi

Genom xəritələşdirilməsi bütün dünyada laboratoriyalardan gələn məlumat parçaları ilə böyük, mürəkkəb tapmacanın həllinə bənzəyir. Genetik xəritələr genlərin genom daxilində yerləşməsi üçün kontur təqdim edir və meioz zamanı rekombinasiya tezliyi əsasında genlər və genetik markerlər arasındakı məsafəni təxmin edir. Fiziki xəritələr genlər arasındakı fiziki məsafə haqqında ətraflı məlumat verir. Ən ətraflı məlumat ardıcıllıq xəritələşdirmə vasitəsi ilə əldə edilir. Bütün xəritələşdirmə və ardıcıllıq mənbələrindən alınan məlumatlar bütün bir genomu öyrənmək üçün birləşdirilir.

Bütün genom sıralaması, genetik xəstəliklərin müalicəsi üçün ən son mövcud qaynaqdır. Bəzi həkimlər həyatını xilas etmək üçün bütün genom ardıcıllığından istifadə edirlər. Genomikanın bioyanacaq inkişafı, kənd təsərrüfatı, əczaçılıq və çirklənməyə nəzarət daxil olmaqla bir çox sənaye tətbiqi var.

Təxəyyül genomikanın tətbiqi üçün yeganə maneədir. Genomika biologiyanın əksər sahələrində tətbiq olunur; fərdiləşdirilmiş tibb, fərdi səviyyədə xəstəlik risklərinin proqnozlaşdırılması, klinik sınaqların keçirilməsindən əvvəl dərman qarşılıqlı təsirinin öyrənilməsi və laboratoriyadan fərqli olaraq ətraf mühitdəki mikroorqanizmlərin öyrənilməsi üçün istifadə edilə bilər. O, həmçinin yeni bioyanacaqların yaradılması, mitoxondriyadan istifadə edərək şəcərənin qiymətləndirilməsi, məhkəmə ekspertizasında irəliləyişlər və kənd təsərrüfatının təkmilləşdirilməsi üçün tətbiq edilir.

Proteomika, müəyyən bir mühit şəraitində müəyyən bir hüceyrə növü ilə ifadə olunan zülalların bütün dəstini öyrənməkdir. Çox hüceyrəli bir orqanizmdə fərqli hüceyrə növlərində fərqli proteomlar olacaq və bunlar ətraf mühitdəki dəyişikliklərə görə dəyişəcək. Bir genomdan fərqli olaraq, proteom dinamikdir və daimi axın altındadır, bu da onu tək genomlar haqqında bilikdən daha mürəkkəb və daha faydalı edir.


Genetika, Genomika və Sistem Biologiyası

Genetika, Genomika və Sistem Biologiyası Komitəsi (GGSB) bir çox akademik şöbələrdən 60-dan çox bioloqu birləşdirən fənlərarası PhD proqramıdır. GGSB proqramı əsas və tətbiqi biotibbi tədqiqat və təhsil sahəsində müstəqil elm adamları kimi karyera üçün PhD alimlərinin hazırlanmasına yönəlmişdir. GGSB genetika üzrə fəlsəfə doktoruna aparan əsas tədqiqat proqramını təklif edir. PhD təhsil proqramımız müasir genetik analizin əsasını mürəkkəb sistemlər kontekstində bioloji sualları formalaşdırmaq və həll etmək üçün cari metodlar üzrə təlimlə birləşdirir. Bu cür sistemlər fizioloji, inkişaf və təkamül kontekstlərində öyrənilir. GGSB-nin 60+ təlim fakültəsi Çikaqo Universitetində çoxsaylı müxtəlif şöbələri təmsil edir. Biologiya Elmləri Bölməsində həm əsas, həm də klinik elmlərin olması GGSB -nin tədris və tədqiqata geniş fənlərarası yanaşmasını gücləndirir. GGSB proqramı, fərdi ehtiyacları ödəmək üçün proqramların dizaynında rahatlıqla yüksək keyfiyyətli təlim keçmək üçün maraqlı bir mühit təmin edir. Məqsədimiz, şagirdlərin tədqiqat təhsillərindən tədqiqat müstəqilliyinə qədər rahat şəkildə irəliləmələri üçün intellektual stimullaşdırıcı, kollegial və dəstəkləyici bir mühit təmin etməkdir.


Genom nədir?

Bir orqanizmin tam DNT dəsti onun genomu adlanır. Bədəndəki demək olar ki, hər bir hüceyrə insan genomunu təşkil edən təxminən 3 milyard DNT əsas cütünün və ya hərfinin tam surətini ehtiva edir.

Dörd hərfdən ibarət dili ilə DNT bütün insan bədənini qurmaq üçün lazım olan məlumatları ehtiva edir. Bir gen, ənənəvi olaraq xüsusi bir zülal və ya zülal dəsti hazırlamaq üçün təlimatları daşıyan DNT vahidinə aiddir. İnsan genomundakı təxminən 20-25 min genin hər biri orta hesabla üç zülal kodlaşdırır.

İnsan hüceyrəsinin nüvəsinə yığılmış 23 cüt xromosomda yerləşən genlər fermentlərin və xəbərçi molekulların köməyi ilə zülalların istehsalını idarə edir. Xüsusilə, bir ferment bir genin DNT -dəki məlumatı, mesajçı ribonüklein turşusu (mRNA) adlı bir molekula kopyalayır. MRNA, nüvədən çıxaraq hüceyrənin sitoplazmasına daxil olur, burada mRNA ribozom adlanan kiçik bir molekulyar maşın tərəfindən oxunur və bu məlumat xüsusi bir protein meydana gətirmək üçün amin turşuları adlanan kiçik molekulları bir -birinə bağlamaq üçün istifadə olunur.

Proteinlər orqan və toxumalar kimi bədən quruluşlarını meydana gətirir, kimyəvi reaksiyaları idarə edir və hüceyrələr arasında siqnal daşıyır. Hüceyrənin DNT-si mutasiyaya uğrayarsa, anormal zülal istehsal oluna bilər ki, bu da orqanizmin adi proseslərini poza və xərçəng kimi bir xəstəliyə səbəb ola bilər.

Bir orqanizmin tam DNT dəstinə onun genomu deyilir. Bədəndəki demək olar ki, hər bir hüceyrə insan genomunu təşkil edən təxminən 3 milyard DNT əsas cütünün və ya hərfinin tam surətini ehtiva edir.

Dörd hərfdən ibarət dili ilə DNT bütün insan bədənini qurmaq üçün lazım olan məlumatları ehtiva edir. Gen ənənəvi olaraq müəyyən bir zülal və ya zülal dəsti hazırlamaq üçün təlimatları daşıyan DNT vahidinə aiddir. İnsan genomunda təxmin edilən 20.000-25.000 genin hər biri orta hesabla üç zülal kodlayır.

Bir insan hüceyrəsinin nüvəsinə yığılmış 23 cüt xromosomda yerləşən genlər, fermentlərin və xəbərçi molekulların köməyi ilə zülalların istehsalına rəhbərlik edir. Konkret olaraq, bir ferment bir genin DNT-sindəki məlumatı xəbərçi ribonuklein turşusu (mRNT) adlı bir molekula köçürür. MRNA, nüvədən çıxaraq hüceyrənin sitoplazmasına daxil olur, burada mRNA ribozom adlanan kiçik bir molekulyar maşın tərəfindən oxunur və bu məlumat xüsusi bir protein meydana gətirmək üçün amin turşuları adlanan kiçik molekulları bir -birinə bağlamaq üçün istifadə olunur.

Zülallar orqan və toxuma kimi bədən strukturlarını təşkil edir, həmçinin kimyəvi reaksiyaları idarə edir və hüceyrələr arasında siqnallar daşıyır. Bir hüceyrənin DNT -si mutasiya edilərsə, bədənin adi proseslərini poza bilən və xərçəng kimi bir xəstəliyə səbəb ola biləcək anormal bir protein istehsal edilə bilər.


Filialın məqsədi, genetik və genomik texnologiyalardan əldə edilən araşdırma nəticələrinin və imkanlarının insan xəstəliklərinin daha yaxşı diaqnozu, müalicəsi və qarşısının alınmasına çevrilə biləcəyini göstərməkdir. NHGRI intramural laboratoriyalarının, NIH Klinik Mərkəzinin və NIH daxilində intramural işbirliyinin əla qaynaqlarından istifadə edərək, filial insan xəstəliklərinin öyrənilməsinə ən son genomik və genetik texnologiyaları gətirərək əsas, tərcümə və klinik tədqiqatlarla məşğuldur.

Tədqiqatçılarımız yeni tərcüməçilik yanaşmaları və qabaqcıl texnologiyaları hazırlayır və tez qiymətləndirirlər. Bundan əlavə, NIH Klinik Mərkəzi, NIH İntramural Sıralama Mərkəzi və NIH Kimyəvi Genomika Mərkəzi ilə əməkdaşlıq tək araşdırmaçı laboratoriyaların genişliyini genişləndirən layihələri dəstəkləyir. NHGRI əsas qurğuları, tədqiqatçılarımıza ən son bioinformatik, transgenik heyvanlar, axın sitometriyası, genomik və sitogenetik texnologiyalardan istifadə etmək imkanı verən bütün sahə araşdırma səylərinin eyni dərəcədə vacib komponentləridir. Bu mənbələr tədqiqatçılarımıza immun çatışmazlığının gen müalicəsi və metabolik xəstəliklər üçün gen terapiyasının klinikadan əvvəl inkişafı üçün klinik sınaqlar hazırlamağa imkan verdi. Bundan əlavə, müstəntiqlərimiz irsi xəstəlikləri və bədxassəli şişləri müalicə etmək üçün xəstəlik genlərini aşkar etdilər və kiçik molekulları müəyyən etdilər.

Təlimçilərin gələcək karyeraları üçün mentorluq və hazırlıqlar filial üçün prioritetdir. Filial fakültəsi, NHGRI və NIH məktəbdaxili təhsil və seminar proqramları ilə genişləndirilmiş və inteqrasiya olunan kursantlar üçün geniş əsaslı bir öyrənmə təcrübəsi təqdim edir. Tədqiqatçılarımız təbliğat işlərində və öyrənmə imkanlarında iştirak edir, az təcrübəli qruplardan olan tələbələrə yay təcrübəsi və mentor tələbələr verir

Filialın məqsədi genetik və genomik texnologiyalardan əldə edilən tədqiqat nəticələrinin və imkanlarının insan xəstəliklərinin təkmilləşdirilmiş diaqnostikası, müalicəsi və qarşısının alınmasına çevrilə biləcəyini nümayiş etdirməkdir. NHGRI intramural laboratoriyalarının, NIH Klinik Mərkəzinin və NIH daxilində intramural işbirliyinin əla qaynaqlarından istifadə edərək, filial insan xəstəliklərinin öyrənilməsinə ən son genomik və genetik texnologiyaları gətirərək əsas, tərcümə və klinik tədqiqatlarla məşğuldur.

Tədqiqatçılarımız yeni tərcüməçilik yanaşmaları və qabaqcıl texnologiyaları hazırlayır və tez qiymətləndirirlər. Bundan əlavə, NIH Klinik Mərkəzi, NIH İntramural Sıralama Mərkəzi və NIH Kimyəvi Genomika Mərkəzi ilə əməkdaşlıq tək araşdırmaçı laboratoriyaların genişliyini genişləndirən layihələri dəstəkləyir. NHGRI əsas qurğuları, tədqiqatçılarımıza ən son bioinformatik, transgenik heyvanlar, axın sitometriyası, genomik və sitogenetik texnologiyalardan istifadə etmək imkanı verən bütün sahə araşdırma səylərinin eyni dərəcədə vacib komponentləridir. Bu resurslar bizim tədqiqatçılara immun çatışmazlığının gen terapiyası və metabolik pozğunluqlar üçün gen terapiyasının preklinik inkişafı üçün klinik sınaqlar hazırlamağa imkan verdi. Bundan əlavə, müstəntiqlərimiz irsi xəstəlikləri və bədxassəli şişləri müalicə etmək üçün xəstəlik genlərini aşkar etdilər və kiçik molekulları müəyyən etdilər.

Təlimçilərin gələcək karyeraları üçün mentorluq və hazırlıqlar filial üçün prioritetdir. Filial fakültəsi, NHGRI və NIH məktəbdaxili təhsil və seminar proqramları ilə genişləndirilmiş və inteqrasiya olunan kursantlar üçün geniş əsaslı bir öyrənmə təcrübəsi təqdim edir. Tədqiqatçılarımız təbliğat işlərində və öyrənmə imkanlarında iştirak edir, az təcrübəli qruplardan olan tələbələrə yay təcrübəsi və mentor tələbələr verir


Genomika və Sistem Biologiyası Mərkəzi

The Genomika və Sistem Biologiyası Mərkəzi62.000 kvadrat metrlik "elm mərkəzində" yerləşən NYU-nun Vaşinqton Meydanı kampusunun tam mərkəzindədir. Tarixi Greenwich Köyü fasadının kənarında, professor və tədqiqatçılar və tələbələr də daxil olmaqla elm adamlarının tədqiqat və təhsildə genomika və sistem biologiyasının fövqəladə potensialından istifadə etmək üçün qarşılıqlı əlaqədə olduğu açıq və bir-biri ilə əlaqəli ən müasir "loft laboratoriyaları" var.

Mərkəzin tədqiqat proqramları biologiya elmlərinin qabaqcıl dövründə növbəti sərhəd kimi genomikanın və sistem biologiyasının öyrənilməsini əhatə edir. Bu, birləşmiş bacarıqları əhatə edir genomik, hesablamatəkamülçü bioloqlar Mərkəzdə işləyən və təhsil alanlar. Fakültə həmçinin Courant Riyaziyyat Elmləri İnstitutu, İncəsənət və Elmlər Fakültəsinin tədqiqatçıları ilə əməkdaşlıq edir. Fizika kafedralarıKimya, NYU Tibb Məktəbi, NYU Politexnik Mühəndislik Məktəbi, NYU Qlobal İctimai Sağlamlıq Kolleci, NYU Məlumat Elmi Mərkəzi və NYU Şəhər Elmi və Tərəqqi Mərkəzi, eləcə də digər əsas Nyu-York institutlarından və dünyanın hər yerindən tədqiqatçılarla. Bu daxili və xarici əməkdaşlıqların yaratdığı intellektual sinergizmlər bizə genomikaya və sistem biologiyasına unikal yanaşmalar inkişaf etdirməyə imkan verir.

Həyat ağacının bütün əsas budaqlarından olan orqanizmlərlə işləyən Mərkəzdəki tədqiqatçılar genomların necə kodlandığını araşdırırlar tənzimləyici genetik şəbəkələr, dəyişikliklərə cavab verin mühit ya da zamanı inkişaf, necə genlər inkişaf etməkvə bunun necə yarandığını müxtəliflik növlərin daxilində və arasında. Bu prinsiplər dünyada qlobal məsələlərə tətbiq olunur insan sağlamlığı, qida davamlılığı, bioenerji, və mühit.


Genomika

Genomika inkişafını təsvir edən bir forumdur genom miqyaslı texnologiyalar və onların bioloji tədqiqatın bütün sahələrinə tətbiqi.

Adını daşıyan sahə ilə birlikdə inkişaf edən bir jurnal olaraq, Genomika fundamental məsələlərə müraciət edərək qabaqcıl metodların işlənib hazırlanmasına və tətbiqinə diqqət yetirir.

Genomika inkişafını təsvir edən bir forumdur genom miqyaslı texnologiyalar və onların bioloji tədqiqatın bütün sahələrinə tətbiqi.

Adını daşıyan sahə ilə birlikdə inkişaf edən bir jurnal olaraq, Genomika qabaqcıl metodların inkişafı və tətbiqinə diqqət yetirir, geniş auditoriya üçün potensial maraqla əsas suallara cavab verir. Məqsədimiz yüksək keyfiyyətli araşdırmaları dərc etmək və müəlliflərə əhatəmizə daxil olan əlyazmaların sürətli, ədalətli və dəqiq nəzərdən keçirilməsi və nəşrini təmin etməkdir. Genomika sahəsinə daxil olan mövzular bunlarla məhdudlaşmır:

  • Genom layihələri, genom sıralaması və genomik texnologiyalar və yeni strategiyalar da daxil olmaqla genomika. Tək mitoxondrial, xloroplast və bakterial ştamm variantı genomlarının sadə hesabatları artıq uyğun deyil.
  • Transkripsiya profili, mRNA analizi, mikroRNA analizi və qurulmamış və yeni yaranan texnologiyalardan (rəqəmsal gen ifadəsi kimi) istifadə edərək kodlaşdırılmayan və digər RNT analizi də daxil olmaqla funksional genomika. Yeni ardıcıllıq məlumatları əlavə edilmədikdə və ya analiz üçün yeni bir alqoritm tətbiq edilmədikdə, yalnız mövcud ardıcıllıq məlumatlarını təhlil edən əlyazmalar artıq uyğun deyildir. Alqoritm bir veb səhifəsi və ya kod olaraq ictimaiyyətə açıq olmalıdır.
  • Təkamül və müqayisəli genomika, o cümlədən filogenomika.
  • Sahədə və yeni yaranan texnologiyalarda əhəmiyyətli təsir potensialına malik yeni və maraqlı tətbiqlərə diqqət yetirməklə genomik texnologiya və metodologiyanın inkişafı.
  • Hesablama biologiyası, bioinformatika və biostatistika, o cümlədən inteqrativ üsullar, şəbəkə biologiyası və yeni alət və texnikaların inkişafı.
  • DNT metilasyonu, histon modifikasiyası, xromatin quruluşu, iz və xromatinin yenidən qurulması da daxil olmaqla, kompleks gen tədqiqatları, populyasiya genomikası, assosiasiya işləri, struktur dəyişikliyi və gen-mühit qarşılıqlı təsirləri daxil olmaqla genomik miqyasda müasir genetika.
  • DNT elementləri, lokus nəzarət bölgələri, izolyatorlar, gücləndiricilər, səsboğucular və gen tənzimləmə mexanizmləri daxil olmaqla genomik tənzimləmə təhlili.
  • Xəstəliyin patogenezinin mexanizmini və genetik faktorlarla əlaqəsini, o cümlədən meta-genomik, genin və genom ardıcıllığının təkamülünün rejimi və tempini anlamaq üçün genomik yanaşmalar.
  • Tibbi genomika, şəxsi genomika və insan sağlamlığı üçün digər tətbiqlər.
  • Genomik texnikanın geniş bir kütləni maraqlandıra biləcək model orqanizmlərdə tətbiqi.
  • Diferensial ifadəyə əsaslanan məqalələr üçün üç və ya daha çox bioloji replikasiya olmayan RNA-seq təcrübələri qəbul edilməyəcək.
  • Mürəkkəb, dinamik və yüksək ötürmə qabiliyyətinə malik genomik məlumat dəstlərindən yeni anlayışlar əldə etməyə kömək edən hesablama sistemləri biologiyası, diskret və davamlı modelləşdirmə və süni intellekt üzrə qabaqcıl tədqiqatlar da daxil olmaqla Systems Genomics.

Genomika ilk növbədə orijinal tədqiqat məqalələri dərc edir, eyni zamanda tam və mini araşdırmalar üçün təklifləri alqışlayır. Bütün təqdimlər Genomika ciddi ekspert araşdırmalarına məruz qalır və məqsədimiz təqdim olunan əlyazmaların yalnız ən yaxşı 25-30% -ni qəbul etməkdir. Zəhmət olmasa, jurnalın əhatə dairəsi və ya əlyazmanın nəşrə uyğunluğu ilə bağlı rəy təklifləri və ya hər hansı sorğu ilə bağlı redaksiya ilə əlaqə saxlayın.


Məkan Biologiyası: Genomika üçün Yeni Ölçü

Josh Ryu, PhD
Həmtəsisçi və Baş Texnologiya Direktoru
Rebus Biosistemləri

Julia Kennedy-Darling, PhD
CODEX R & ampD rəhbəri
Akoya Biocience

Yoni Bock
vitse-prezidentin köməkçisi,
Reagentlər R&D, Vizgen

Yayım Tarixi: 16 iyun 2021
Vaxt: 14:00 ET

İstər gen ifadəsini, istərsə də zülal istehsalını təhlil etməkdən asılı olmayaraq, məkan biologiyasının maraqlı yeni sahəsi (və ya məkan omikası) ənənəvi tək hüceyrəli genomikadan kənara çıxır. Hansı genlərin və zülalların ifadə olunduğunu bildirməklə yanaşı, məkan biologiyası onların harada yerləşdiyini ortaya qoyur. Bu məkan məlumatı, SARS-CoV-2 ilə yoluxmuş ağciyər kimi mürəkkəb mühitlərin biologiyasını aşkar edərkən və ya xərçəng şişi ilə onun mikro mühiti arasındakı fərqləri fərqləndirərkən çox vacibdir.

PCR-nin ixtiraçısı Kari Mullis bir dəfə qeyd etdi ki, “elm ardıcıl olaraq hər il möcüzəvi həqiqətlər və göz qamaşdıran cihazlardan ibarət yeni məhsul istehsal edir”. Doğru olsa da, bir neçə yeni texnologiya elmi tədqiqatda inqilab yaradan PCR və növbəti nəsil sekvensiya kimi laboratoriya əsaslarının əhəmiyyətinə uyğun gələ bilər. Bununla belə, məkan biologiyası bu oyunu dəyişdirənlər arasında sayılacaq böyük vədlər verir.

Bu GEN Live bölümündə, "məkan" biologiyasının yeni sərhədini, bu sahənin qısa müddətdə nə qədər irəlilədiyini və gələcək üçün vəd etdiyi irəliləyişləri müzakirə etmək üçün gənc məkan şirkətlərindən olan komanda liderlərinin bizə qoşulmasından məmnunuq. .

Qonaqlara daxildir:
Josh Ryu, PhD, Rebus Biosystems şirkətinin həmtəsisçisi və Baş Texniki Direktoru
Julia Kennedy-Darling, PhD, CODEX R & ampD rəhbəri, Akoya Bioscience
Yoni Bock, Vizgen Reagents R & ampD -nin vitse -prezidentinin müavini

Həmsöhbətlər:
Julianna LeMieux, PhD
Kevin Davies, PhD
Alex Philppidis
Con Sterlinq


GCB -yə xoş gəldiniz!

Genomika və Hesablama Biologiyası Məzunları Qrupunun (GCB) missiyası, sağlamlığın və xəstəliyin bioloji əsaslarını dərindən dərk edən yeni nəsil kəmiyyət alimləri yetişdirməkdir.

  • Tələbələrə hesablama və eksperimental genomikada praktik təcrübə ilə yanaşı biologiya və kəmiyyət elmlərində geniş əsas verən hərtərəfli təlim proqramının idarə edilməsi
  • Kurs işçiləri, seminarlar, geri çəkilmələr və ziyarət edən elm adamları ilə qarşılıqlı əlaqə vasitəsi ilə kursantlara biliklərin əsasını vermək
  • Kursantları Penn genomikası və hesablama biologiyası cəmiyyətinin yüksək dinamik və əməkdaşlıq mühiti ilə tanış etmək.

GCB Tədbirləri

@UPennGCB -dən ən son məlumat

RT @moorejh: Genomik və hellipə maşın öyrənmə metodlarını inkişaf etdirmək və tətbiq etmək üçün @penn ünvanında yeni bir bioinformatik postdocu işə götürürəm https://t.co/Mj4guX0AjD

RT @autobencoder: Hesablama biologiyası üzrə doktoranturaya müraciət etməyi düşünürsünüz? olan birini tanıyırsan? Əgər belədirsə, bir yazı yazdım t & hellip https://t.co/yjtGineHpg

&kopya Pensilvaniya Universitetinin Qəyyumları | Sayt ən yaxşı dəstəklənən brauzerdə baxılır. | Əlçatımlılıq Problemlərini Şikayət Edin və Yardım Alın | Gizlilik Siyasəti | Sayt dizaynı: DART Web Komandası.


Məzmun

Funksional genomikanı başa düşmək üçün əvvəlcə funksiyanı müəyyənləşdirmək vacibdir. Öz məqalələrində [1] Graur et al. funksiyanı iki mümkün şəkildə təyin edin. Bunlar "Seçilmiş təsir" və "Səbəb rolu" dur. "Seçilmiş Təsir" funksiyası bir xüsusiyyətin (DNT, RNT, zülal və s.) Seçildiyi funksiyaya aiddir. "Səbəb rolu" funksiyası əlamətin kifayət və zəruri olduğu funksiyaya aiddir. Funksional genomika ümumiyyətlə funksiyanın "Səbəb rolu" tərifini sınayır.

Funksional genomikanın məqsədi, genlərin və ya zülalların, nəticədə bir genomun bütün komponentlərinin funksiyasını anlamaqdır. Funksional genomika termini tez -tez bir çoxlarını ifadə etmək üçün istifadə olunur texniki yanaşmalar bir orqanizmi öyrənmək genlər və zülallar, o cümlədən "hər bir gen məhsulunun biokimyəvi, hüceyrəvi və/və ya fizioloji xüsusiyyətləri" [2], bəzi müəlliflər isə qeyri-genik elementlər onların tərifində. [3] Funksional genomikaya təbii tədqiqatlar da daxil ola bilər genetik dəyişkənlik əlavə vaxt (orqanizmin inkişafı kimi) və ya boşluq (bədən bölgələri kimi), həmçinin mutasiyalar kimi funksional pozuntular.

Funksional genomikanın vədi orqanizmin dinamik xüsusiyyətlərini başa düşmək üçün genomik və proteomik bilikləri yaratmaq və sintez etməkdir. Bu, tək genlərin tədqiqatları ilə müqayisədə genomun funksiyanı necə təyin etdiyi barədə daha dolğun bir şəkil verə bilər. Funksional genomik məlumatların inteqrasiyası çox vaxt sistem biologiyası yanaşmalarının bir hissəsidir.

Funksional genomikaya mutasiya və polimorfizm (tək nukleotid polimorfizmi (SNP) analizi kimi), həmçinin molekulyar fəaliyyətlərin ölçülməsi kimi genomun özünün funksiya ilə əlaqəli aspektləri daxildir. Sonuncu, transkriptomika (gen ifadəsi), proteomika (protein istehsalı) və metabolomika kimi bir sıra "-omikalardan" ibarətdir. Funksional genomika, bioloji nümunə daxilində mRNA və ya zülal kimi bir çox və ya bütün gen məhsullarının bolluğunu ölçmək üçün əsasən multipleks üsullardan istifadə edir. Daha diqqətli bir funksional genomik yanaşma, bir genin bütün variantlarının funksiyasını yoxlaya bilər və fəaliyyətin oxunması kimi sıralamadan istifadə edərək mutantların təsirini ölçə bilər. Bu ölçü üsulları birlikdə müxtəlif bioloji prosesləri kəmiyyətcə ölçməyə və gen və zülal funksiyaları və qarşılıqlı təsirləri haqqında anlayışımızı yaxşılaşdırmağa çalışır.

DNT səviyyəsində Redaktə edin

Genetik qarşılıqlı əlaqənin xəritələndirilməsi

Genlərin sistematik şəkildə cüt silinməsi və ya gen ifadəsinin maneə törədilməsi, fiziki olaraq qarşılıqlı təsir göstərməsələr də əlaqəli funksiyalı genləri müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilər. Epistaz, iki fərqli gen nokautunun təsirinin əlavə ola bilməyəcəyinə, yəni iki genin inhibə edildiyi zaman meydana gələn fenotipin tək nokautların təsirlərinin cəmindən fərqli ola biləcəyinə aiddir.

DNT/protein qarşılıqlı əlaqəsi Redaktə edin

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

Genome annotation Edit

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]


Funding Opportunities

Investigators interested in submitting applications to NHGRI are encouraged to contact NHGRI program staff before submission to discuss their specific aims and their choice of Funding Opportunity Announcement (FOA). Contact information for NHGRI program staff is at the bottom of this page.

Investigator Initiated Research in Computational Genomics and Data Science (R01, R21, and R43/R44): PAR-18-844, PAR-18-843, and PAR-19-061, invite applications for a broad range of research efforts in computational genomics, data science, statistics, and bioinformatics relevant to one or both of basic or clinical genomic science, and broadly applicable to human health and disease.

Genomic Resource Grants for Community Resource Projects (U24): PAR-20-100 is tightly focused on supporting major genomic resources, including those in informatics. Potential applicants are strongly encouraged to contact NHGRI Program Staff before developing an application.

Parent NIH Solicitations: R01 (PA-20-185 and PA-20-183), Parent R21 (PA-20-195 and PA-20-194), and Parent K25 (PA-20-199) solicitations. These investigator-initiated grants allow researchers to target their specific area of science relevant to NHGRI’s mission (per the NHGRI Funding Policy). Other funding opportunities include PAR-21-075, which focuses on research experiences for students seeking a master’s degree. Additionally, NIH funding opportunities for Small Business Innovation Research (SBIR) and Small Business Technology Transfer (STTR) grants can be found at https://sbir.nih.gov/funding.

Other Relevant NIH Funding Opportunities

NHGRI's Funding Opportunities page links to various NHGRI funding opportunities and provides instructions for signing up for NHGRI's funding opportunities email list.

The webpage of the Biomedical Information Science and Technology Initiative (BISTI) provides links to various informatics-related funding opportunities across NIH and other Federal agencies.

Investigators interested in submitting applications to NHGRI are encouraged to contact NHGRI program staff before submission to discuss their specific aims and their choice of Funding Opportunity Announcement (FOA). Contact information for NHGRI program staff is at the bottom of this page.

Investigator Initiated Research in Computational Genomics and Data Science (R01, R21, and R43/R44): PAR-18-844, PAR-18-843, and PAR-19-061, invite applications for a broad range of research efforts in computational genomics, data science, statistics, and bioinformatics relevant to one or both of basic or clinical genomic science, and broadly applicable to human health and disease.

Genomic Resource Grants for Community Resource Projects (U24): PAR-20-100 is tightly focused on supporting major genomic resources, including those in informatics. Potential applicants are strongly encouraged to contact NHGRI Program Staff before developing an application.

Parent NIH Solicitations: R01 (PA-20-185 and PA-20-183), Parent R21 (PA-20-195 and PA-20-194), and Parent K25 (PA-20-199) solicitations. These investigator-initiated grants allow researchers to target their specific area of science relevant to NHGRI’s mission (per the NHGRI Funding Policy). Other funding opportunities include PAR-21-075, which focuses on research experiences for students seeking a master’s degree. Additionally, NIH funding opportunities for Small Business Innovation Research (SBIR) and Small Business Technology Transfer (STTR) grants can be found at https://sbir.nih.gov/funding.

Other Relevant NIH Funding Opportunities

NHGRI's Funding Opportunities page links to various NHGRI funding opportunities and provides instructions for signing up for NHGRI's funding opportunities email list.

The webpage of the Biomedical Information Science and Technology Initiative (BISTI) provides links to various informatics-related funding opportunities across NIH and other Federal agencies.


Videoya baxın: Genomika (Noyabr 2022).