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¿Para qué se utiliza el genoma cercano y relacionado en los modelos genéticos?

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Estoy un poco confundido sobre el uso del genoma relacionado o el genoma de referencia.

Cuando tenemos un genoma de referencia, podemos hacer alineación. También podemos hacer el montaje.

¿Puede dar alguna razón más por la que un genoma relacionado puede ayudar a mejorar el modelo genético?

Y si usamos un genoma relacionado, ¿qué tipo de problemas o advertencias pueden ocurrir allí?


Por qué ayuda un genoma relacionado:

1) Alineación de las lecturas primero y luego ensamblaje. 2) El espacio genético ya está predefinido (los genes y sus coordenadas ya se conocen), por lo que si su ensamblaje está fragmentado o falta una parte de la información genética, puede acomodarse con el genoma de referencia.

Limitaciones: en lugar de ensamblar su propio genoma, está obligando al genoma de referencia a ser parte de su ensamblaje genómico. Si hay alguna diferencia, se borra cuando hace un ensamblaje de referencia.


Animales transgénicos

Aplicaciones en la agricultura y la industria farmacéutica

Los modelos animales transgénicos de enfermedades humanas pueden ser útiles para las pruebas preclínicas de fármacos. Los animales diseñados para ser susceptibles a virus humanos, mediante la introducción de receptores virales u otros determinantes del rango de hospedadores, también pueden usarse para probar vacunas humanas.

Los animales transgénicos pueden servir como "fábricas" que, en algunos casos, pueden producir grandes cantidades de proteínas de manera más eficiente que los sistemas de expresión alternativos como bacterias, levaduras o cultivos de células de mamíferos. Se han diseñado ratones transgénicos para expresar anticuerpos humanos (que son superiores a los anticuerpos murinos para su uso como fármacos) mediante la introducción de grandes segmentos de ADN humano que codifica genes de inmunoglobulina humana y la reproducción de estos animales transgénicos con cepas en las que los loci de inmunoglobulina endógenos están mutados. En animales grandes transgénicos como vacas u ovejas, las proteínas de valor farmacéutico pueden producirse en gran cantidad en la leche (y luego purificarse) introduciendo el gen apropiado bajo el control de elementos reguladores que dirigen la expresión en las glándulas mamarias.

En principio, la transgénesis se puede utilizar para alterar muchas propiedades fenotípicas que pueden aumentar el valor de los animales de importancia agrícola. Estos incluyen la tasa de crecimiento, la composición de la grasa, la producción de leche y la textura del cabello. También puede ser posible modificar animales domésticos como los cerdos para hacerlos más adecuados como donantes de órganos para pacientes humanos trasplantados.


Un mapa completo del genoma del SARS-CoV-2

Las imágenes para descargar en el sitio web de la oficina de MIT News están disponibles para entidades no comerciales, prensa y público en general bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento No Comercial Sin Derivados. No puede alterar las imágenes proporcionadas, excepto para recortarlas a su tamaño. Se debe utilizar una línea de crédito al reproducir imágenes si no se proporciona una a continuación, acredite las imágenes a "MIT".

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A principios de 2020, unos meses después de que comenzara la pandemia de Covid-19, los científicos pudieron secuenciar el genoma completo del SARS-CoV-2, el virus que causa la infección por Covid-19. Si bien muchos de sus genes ya se conocían en ese momento, el complemento completo de genes que codifican proteínas estaba sin resolver.

Ahora, después de realizar un extenso estudio de genómica comparativa, los investigadores del MIT han generado lo que describen como la anotación genética más precisa y completa del genoma del SARS-CoV-2. En su estudio, que aparece hoy en Comunicaciones de la naturaleza, confirmaron varios genes que codifican proteínas y encontraron que algunos otros que se habían sugerido como genes no codifican ninguna proteína.

"Pudimos utilizar este poderoso enfoque de genómica comparativa para firmas evolutivas para descubrir el verdadero contenido funcional de codificación de proteínas de este genoma enormemente importante", dice Manolis Kellis, autor principal del estudio y profesor de informática en el MIT. Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), así como miembro del Broad Institute of MIT y Harvard.

El equipo de investigación también analizó casi 2.000 mutaciones que han surgido en diferentes aislados de SARS-CoV-2 desde que comenzó a infectar a los humanos, lo que les permitió evaluar la importancia que esas mutaciones pueden tener para cambiar la capacidad del virus para evadir el sistema inmunológico o volverse más infeccioso. .

Genómica comparada

El genoma del SARS-CoV-2 consta de casi 30.000 bases de ARN. Los científicos han identificado varias regiones que se sabe que codifican genes que codifican proteínas, basándose en su similitud con los genes que codifican proteínas que se encuentran en virus relacionados. Se sospechaba que algunas otras regiones codificaban proteínas, pero no se habían clasificado definitivamente como genes codificadores de proteínas.

Para determinar qué partes del genoma del SARS-CoV-2 contienen realmente genes, los investigadores realizaron un tipo de estudio conocido como genómica comparativa, en el que comparan los genomas de virus similares. El virus SARS-CoV-2 pertenece a un subgénero de virus llamado Sarbecovirus, la mayoría de los cuales infectan a los murciélagos. Los investigadores realizaron su análisis sobre el SARS-CoV-2, el SARS-CoV (que causó el brote de SARS en 2003) y 42 cepas de sarbecovirus de murciélago.

Kellis ha desarrollado previamente técnicas computacionales para realizar este tipo de análisis, que su equipo también ha utilizado para comparar el genoma humano con genomas de otros mamíferos. Las técnicas se basan en analizar si determinadas bases de ADN o ARN se conservan entre especies y comparar sus patrones de evolución en el tiempo.

Usando estas técnicas, los investigadores confirmaron seis genes que codifican proteínas en el genoma del SARS-CoV-2, además de los cinco que están bien establecidos en todos los coronavirus. También determinaron que la región que codifica un gen llamado ORF3a también codifica un gen adicional, al que denominan ORF3c. El gen tiene bases de ARN que se superponen con ORF3a pero ocurren en un marco de lectura diferente. Este gen dentro de un gen es raro en genomas grandes, pero común en muchos virus, cuyos genomas están bajo presión selectiva para mantenerse compactos. El papel de este nuevo gen, así como de varios otros genes del SARS-CoV-2, aún no se conoce.

Los investigadores también demostraron que otras cinco regiones que se habían propuesto como posibles genes no codifican proteínas funcionales, y también descartaron la posibilidad de que aún no se hayan descubierto más genes codificadores de proteínas conservados.

“Analizamos todo el genoma y estamos muy seguros de que no hay otros genes codificadores de proteínas conservados”, dice Irwin Jungreis, autor principal del estudio y científico investigador de CSAIL. “Se necesitan estudios experimentales para descubrir las funciones de los genes no caracterizados y, al determinar cuáles son reales, permitimos que otros investigadores centren su atención en esos genes en lugar de dedicar su tiempo a algo que ni siquiera se traduce en proteínas. . "

Los investigadores también reconocieron que muchos artículos anteriores utilizaban no solo conjuntos de genes incorrectos, sino también, a veces, nombres de genes en conflicto. Para remediar la situación, reunieron a la comunidad del SARS-CoV-2 y presentaron un conjunto de recomendaciones para nombrar los genes del SARS-CoV-2, en un artículo separado publicado hace unas semanas en Virología.

Evolucion rapida

En el nuevo estudio, los investigadores también analizaron más de 1.800 mutaciones que han surgido en el SARS-CoV-2 desde que se identificó por primera vez. Para cada gen, compararon qué tan rápido ha evolucionado ese gen en particular en el pasado con cuánto ha evolucionado desde que comenzó la pandemia actual.

Descubrieron que, en la mayoría de los casos, los genes que evolucionaron rápidamente durante largos períodos de tiempo antes de la pandemia actual han continuado haciéndolo, y los que tendían a evolucionar lentamente han mantenido esa tendencia. Sin embargo, los investigadores también identificaron excepciones a estos patrones, que pueden arrojar luz sobre cómo ha evolucionado el virus a medida que se ha adaptado a su nuevo huésped humano, dice Kellis.

En un ejemplo, los investigadores identificaron una región de la proteína de la nucleocápside, que rodea el material genético viral, que tenía muchas más mutaciones de las esperadas a partir de sus patrones de evolución históricos. Esta región proteica también se clasifica como diana de las células B humanas. Por lo tanto, las mutaciones en esa región pueden ayudar al virus a evadir el sistema inmunológico humano, dice Kellis.

“La región más acelerada de todo el genoma del SARS-CoV-2 se encuentra justo en el medio de esta proteína de la nucleocápside”, dice. "Especulamos que aquellas variantes que no mutan esa región son reconocidas por el sistema inmunológico humano y eliminadas, mientras que aquellas variantes que acumulan mutaciones aleatoriamente en esa región son de hecho más capaces de evadir el sistema inmunológico humano y permanecer en circulación".

Los investigadores también analizaron mutaciones que han surgido en variantes preocupantes, como la cepa B.1.1.7 de Inglaterra, la cepa P.1 de Brasil y la cepa B.1.351 de Sudáfrica. Muchas de las mutaciones que hacen que esas variantes sean más peligrosas se encuentran en la proteína de pico y ayudan a que el virus se propague más rápido y evite el sistema inmunológico. Sin embargo, cada una de esas variantes también lleva otras mutaciones.

“Cada una de esas variantes tiene más de otras 20 mutaciones, y es importante saber cuáles de ellas probablemente estén haciendo algo y cuáles no”, dice Jungreis. "Entonces, usamos nuestra evidencia de genómica comparativa para obtener una suposición de primer paso sobre cuáles de estos probablemente sean importantes en función de cuáles estaban en posiciones conservadas".

Estos datos podrían ayudar a otros científicos a centrar su atención en las mutaciones que parecen tener más probabilidades de tener efectos significativos en la infectividad del virus, dicen los investigadores. Han hecho que el conjunto de genes anotado y sus clasificaciones de mutaciones estén disponibles en el Navegador del Genoma de la Universidad de California en Santa Cruz para otros investigadores que deseen usarlo.

"Ahora podemos ir y estudiar el contexto evolutivo de estas variantes y comprender cómo encaja la pandemia actual en esa historia más amplia", dice Kellis. "Para las cepas que tienen muchas mutaciones, podemos ver cuáles de estas mutaciones probablemente sean adaptaciones específicas del huésped, y qué mutaciones quizás no sean nada del otro mundo".

La investigación fue financiada por el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano y los Institutos Nacionales de Salud. Rachel Sealfon, científica investigadora del Centro de Biología Computacional del Instituto Flatiron, también es autora del artículo.


El genoma del pez cebra se encuentra sorprendentemente similar al de los humanos

Según un artículo publicado en Naturaleza, El 70 por ciento de los genes humanos que codifican proteínas están relacionados con genes que se encuentran en el pez cebra (Danio rerio), y el 84 por ciento de los genes que se sabe que están asociados con enfermedades humanas tienen una contraparte del pez cebra.

Genes ortólogos compartidos entre el genoma del pez cebra, el humano, el ratón y el pollo (Kerstin Howe et al)

El equipo desarrolló una secuencia del genoma del pez cebra anotado de alta calidad para comparar con el genoma de referencia humano. Solo se han secuenciado otros dos genomas grandes con este alto estándar: el genoma humano y el genoma del ratón. El genoma completo del pez cebra será un recurso esencial que impulsa el estudio de la función genética y la enfermedad en las personas.

El pez cebra es muy similar desde el punto de vista biológico a las personas y comparte la mayoría de los mismos genes que los humanos, lo que los convierte en un modelo importante para comprender cómo funcionan los genes en la salud y la enfermedad.

& # 8220Nuestro objetivo con este proyecto, como con toda la investigación biomédica, es mejorar la salud humana. Este genoma permitirá a los investigadores comprender cómo funcionan nuestros genes y cómo las variantes genéticas pueden causar enfermedades de formas que no se pueden estudiar fácilmente en humanos u otros organismos '', dijo el autor principal del estudio, el Dr. Derek Stemple, del Wellcome Trust Sanger Institute.

La investigación del pez cebra ya ha dado lugar a avances biológicos en la investigación del cáncer y las enfermedades cardíacas, y está avanzando en nuestra comprensión del desarrollo muscular y de órganos. El pez cebra se ha utilizado para verificar el gen causal en los trastornos de distrofia muscular y también para comprender la evolución y formación de melanomas o cánceres de piel.

& # 8220La gran mayoría de genes humanos tienen contrapartes en el pez cebra, especialmente genes relacionados con enfermedades humanas. Este genoma de alta calidad es testimonio de los muchos científicos que trabajaron en este proyecto y estimulará la investigación biológica en los próximos años. Al modelar estos genes de enfermedades humanas en el pez cebra, esperamos que los recursos de todo el mundo produzcan información biológica importante sobre la función de estos genes y posiblemente encuentren nuevos objetivos para el desarrollo de fármacos '', explicó la autora principal, la profesora Jane Rogers, también de Wellcome Trust Sanger. Instituto.

El genoma del pez cebra tiene algunas características únicas que no se ven en otros vertebrados. Tienen el contenido de repetición más alto en las secuencias de su genoma hasta ahora reportado en cualquier especie de vertebrado: casi el doble de lo visto en su pariente más cercano, la carpa común. También exclusivo del pez cebra, el equipo identificó regiones cromosómicas que influyen en la determinación del sexo.

El genoma del pez cebra contiene pocos pseudogenes & # 8211 genes que se cree que han perdido su función a través de la evolución & # 8211 en comparación con el genoma humano.

El equipo identificó 154 pseudogenes en el genoma del pez cebra, una fracción de los 13.000 pseudogenes que se encuentran en el genoma humano.

& # 8220 Para darnos cuenta de los beneficios que el pez cebra puede aportar a la salud humana, necesitamos comprender el genoma en su totalidad, tanto las similitudes con el genoma humano como las diferencias. Armados con el genoma del pez cebra, ahora podemos comprender mejor cómo los cambios en nuestros genomas resultan en enfermedades, & # 8221, dijo la profesora Christiane Nüsslein-Volhard, coautora y premio Nobel del Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo.

& # 8220Este genoma ayudará a descubrir los procesos biológicos responsables de enfermedades comunes y raras y abre nuevas y emocionantes vías para la detección de enfermedades y el desarrollo de fármacos & # 8221, dijo el Dr. Stemple.

Información bibliográfica: Kerstin Howe et al. La secuencia del genoma de referencia del pez cebra y su relación con el genoma humano. Naturaleza 496, 498–503 doi: 10.1038 / nature12111


Estudios genómicos del bagre: avances y perspectivas

Yulin Jin,. Zhanjiang Liu, en Genómica en acuicultura, 2016

Sistemas de eliminación de genes y su uso potencial en el bagre

La eliminación de genes se considera un componente importante de la caja de herramientas de la genómica funcional y es una prioridad máxima para revelar y aclarar la función de los genes descubiertos por programas de secuenciación a gran escala (Bouché y Bouchez, 2001). Se logra mediante una combinación de técnicas. La recombinación homóloga es un mecanismo de reparación del ADN que se emplea en el direccionamiento de genes para insertar una mutación diseñada en el locus genético homólogo (Hall et al., 2009). De esta manera, es aplicable crear una mutación en un gen seleccionado utilizando directamente un clon genómico potencialmente importante. Este enfoque se utiliza ampliamente en la genética de levaduras para evaluar o modificar la función genética, y se han obtenido miles de knockouts en ratones (Deutscher et al., 2006 Vogel, 2007). En el aspecto de los animales, el ratón knockout ha sido visto como una herramienta poderosa para que los genetistas identifiquen el papel de un gen en el desarrollo embrionario y disciernan su función en la homeostasis fisiológica normal (Hall et al., 2009). En este sentido, la inactivación de genes por knockout podría ser la mejor manera de delinear el papel biológico de una proteína.

La eliminación requiere el reconocimiento y la sustitución de la secuencia del gen por una copia defectuosa mediante recombinación homóloga. Sin embargo, la selección de genes nunca ha sido fácil para otros organismos. En términos de peces de piscifactoría, la falta de metodologías para la recombinación homóloga y la derivación de células madre embrionarias dificulta la aplicación de tecnologías específicas de selección de genes para desentrañar la función de los genes (Li et al., 2013b). Hasta la fecha, solo se han reportado unos pocos genes eliminados en especies de acuicultura. La alteración dirigida del gen mstn utilizando ZFN se realizó en bagre amarillo (Dong et al., 2011). El knockout de Dmrt1 y Foxl2 para investigar sus efectos sobre la diferenciación sexual se realizó utilizando TALEN en tilapia (Li et al., 2013b). En cuanto al bagre, con la finalización de la secuenciación del genoma completo y la anotación del genoma, es fácilmente aplicable para realizar análisis funcionales con eliminación de genes o edición con tecnologías de vanguardia como TALEN y CRISPR / Cas-9. Es el momento de establecer un protocolo de edición del genoma eficiente y eficaz para estudiar la genómica funcional en el bagre.


¿Para qué se utiliza el genoma cercano y relacionado en los modelos genéticos? - biología

Una colección de estudios de genómica, genómica funcional y genética y enlaces a sus conjuntos de datos resultantes. Este recurso describe el alcance, el material y los objetivos del proyecto y proporciona un mecanismo para recuperar conjuntos de datos que a menudo son difíciles de encontrar debido a anotaciones inconsistentes, múltiples presentaciones independientes y la naturaleza variada de diversos tipos de datos que a menudo se almacenan en diferentes bases de datos.

Base de datos que agrupa literatura biomédica, moléculas pequeñas y datos de secuencia en términos de relaciones biológicas.

Una colección de alineaciones de secuencias y perfiles que representan dominios de proteínas conservados en la evolución molecular. También incluye alineaciones de los dominios con estructuras proteicas tridimensionales conocidas en la base de datos MMDB.

Una base de datos de interacciones conocidas de proteínas del VIH-1 con proteínas de huéspedes humanos. Proporciona bibliografías comentadas de informes publicados de interacciones de proteínas, con enlaces a los registros PubMed correspondientes y datos de secuencia.

Una colección de registros consolidados que describen proteínas identificadas en regiones codificantes anotadas en GenBank y RefSeq, así como secuencias de proteínas SwissProt y PDB. Este recurso permite a los investigadores obtener resultados de búsqueda más específicos e identificar rápidamente una proteína de interés.

Colección de secuencias de proteínas relacionadas (agrupaciones), que consta de proteínas de secuencia de referencia codificadas por genomas y plásmidos procarióticos y orgánulos completos. La base de datos proporciona un fácil acceso a la información de anotaciones, publicaciones, dominios, estructuras, enlaces externos y herramientas de análisis.

Una base de datos que incluye registros de secuencias de proteínas de una variedad de fuentes, que incluyen GenPept, RefSeq, Swiss-Prot, PIR, PRF y PDB.

Protein Family Models es una colección de modelos que representan proteínas homólogas con una función común. Incluye arquitectura de dominio conservada, modelos de Markov ocultos y BlastRules. El canal de anotación del genoma procariótico (PGAP) utiliza un subconjunto de estos modelos para asignar nombres y otros atributos a las proteínas predichas.

Una colección de secuencias de proteínas, transcripciones (ARN) y ADN genómico curadas y no redundantes producidas por NCBI. RefSeqs proporciona una referencia estable para la anotación del genoma, identificación y caracterización de genes, análisis de mutaciones y polimorfismos, estudios de expresión y análisis comparativos. Se accede a la colección RefSeq a través de las bases de datos de nucleótidos y proteínas.

Descargas

Los ejecutables BLAST para uso local se proporcionan para los sistemas Solaris, LINUX, Windows y MacOSX. Consulte el archivo README en el directorio ftp para obtener más información. Las bases de datos preformateadas para BLAST nucleótidos, proteínas y búsquedas traducidas también están disponibles para su descarga en el subdirectorio db.

Secuencia de bases de datos para su uso con los programas BLAST independientes. Los archivos de este directorio son bases de datos formateadas previamente que están listas para usarse con BLAST.

Este sitio proporciona registros de datos completos para CDD, junto con matrices de puntuación específicas de posición (PSSM) individuales, secuencias mFASTA y datos de anotación para cada dominio conservado. Consulte el archivo README para obtener todos los detalles.

Secuencia de bases de datos en formato FASTA para usar con los programas BLAST independientes. Estas bases de datos deben formatearse usando formatdb antes de que puedan usarse con BLAST.

Las secuencias de proteínas correspondientes a las traducciones de secuencias codificantes (CDS) en GenBank se recopilan para cada versión de GenBank. Consulte el archivo README en el directorio para obtener más información.

Este sitio contiene todos los registros de secuencias de nucleótidos y proteínas de la colección de secuencias de referencia (RefSeq). El directorio "" release "" contiene la versión más actual de la colección completa, mientras que los datos de organismos seleccionados (como humanos, ratones y ratas) están disponibles en directorios separados. Los datos están disponibles en FASTA y formatos de archivo plano. Consulte el archivo README para obtener más detalles.

Envíos

Un formulario en línea que proporciona una interfaz para que investigadores, consorcios y organizaciones registren sus Bioproyectos. Esto sirve como punto de partida para la presentación de datos genómicos y genéticos para el estudio. No es necesario enviar los datos en el momento del registro del Bioproyecto.

Instrumentos

Encuentra regiones de similitud local entre secuencias biológicas. El programa compara secuencias de nucleótidos o proteínas con bases de datos de secuencias y calcula la significación estadística de las coincidencias. BLAST se puede utilizar para inferir relaciones funcionales y evolutivas entre secuencias, así como para ayudar a identificar miembros de familias de genes.

Le permite recuperar registros de muchas bases de datos de Entrez cargando un archivo de IG o números de acceso de las bases de datos de nucleótidos o proteínas, o un archivo de identificadores únicos de otras bases de datos de Entrez. Los resultados de la búsqueda se pueden guardar en varios formatos directamente en un archivo local en su computadora.

COBALT es una herramienta de alineación de secuencias múltiples de proteínas que encuentra una colección de restricciones por pares derivadas de la base de datos de dominios conservados, la base de datos de motivos de proteínas y la similitud de secuencias, utilizando RPS-BLAST, BLASTP y PHI-BLAST.

Una aplicación independiente para ver estructuras tridimensionales del servicio de recuperación Entrez de NCBI. Cn3D se ejecuta en Windows, Macintosh y UNIX y se puede configurar para recibir datos de los navegadores web más populares. Cn3D muestra simultáneamente la estructura, la secuencia y la alineación, y tiene potentes funciones de edición de anotaciones y alineaciones.

Identifica los dominios conservados presentes en una secuencia de proteínas. CD-Search utiliza RPS-BLAST (Reverse Position-Specific BLAST) para comparar una secuencia de consulta con matrices de puntuación específicas de posición que se han preparado a partir de alineaciones de dominios conservados presentes en la base de datos de dominios conservados (CDD).

Herramientas que brindan acceso a datos dentro del sistema Entrez de NCBI fuera de la interfaz de consulta web regular. Proporcionan un método para automatizar las tareas de Entrez dentro de las aplicaciones de software. Cada utilidad realiza una tarea de recuperación especializada y se puede utilizar simplemente escribiendo una URL con formato especial.

Una utilidad para calcular el alineamiento de proteínas con la secuencia de nucleótidos genómicos. Se basa en una variación del algoritmo de alineación global de Needleman Wunsch y tiene en cuenta específicamente los intrones y las señales de empalme. Debido a este algoritmo, ProSplign es preciso para determinar los sitios de empalme y tolera los errores de secuenciación.

Proporciona una visualización gráfica configurable de una secuencia de nucleótidos o proteínas y características que se han anotado en esa secuencia. Además de usarse en las páginas de la base de datos de secuencias de NCBI, este visor está disponible como un componente de página web integrable. La documentación detallada que incluye una guía de referencia de la API está disponible para los desarrolladores que deseen integrar el visor en sus propias páginas.


¡Qué hay de nuevo!

Documento sobre métodos de interacciones publicado

Se ha publicado un nuevo artículo sobre métodos para identificar interacciones de proteínas en Tetrahymena. Protocolo de proteómica funcional para la identificación de socios de interacción en Tetrahymena thermophila. ¡Felicitaciones a los autores!

Edición especial de Microorganismos (ISSN 2076-2607): Los ciliados como organismos modelo: de la ‘ómica 'a la genética, la ecología y la señalización

Este Número Especial está abierto a informar todos los estudios sobre ciliados como organismos modelo, buscando comprender su genética, biología celular, bioquímica, evolución, adaptación ecológica y los complejos mecanismos de los sistemas de señalización, desde los genes involucrados hasta los cambios en la expresión génica durante respuesta celular, y de la estructura y evolución involucrada de moléculas de señal al tráfico de membrana en las células. La fecha límite para la presentación es 31 de diciembre de 2021. Esperamos recibir sus contribuciones. Prof. Dra. Cristina Miceli Prof. Dra. Adriana Vallesi Editores invitados Dr. Ronald Edward Pearlman Co-Editor invitado

Tetrahymena thermophila genoma macronuclear completamente completado

Hemos recibido una actualización del Tetrahymena thermophila secuencia del genoma de investigadores de la Universidad Ocean de China. Las páginas de genes, el servidor BLAST y el navegador del genoma se han actualizado en consecuencia para mostrar estos nuevos datos. ¡Felicitaciones al equipo involucrado en este esfuerzo!

Se ha publicado una publicación que explica las nuevas secuencias y características:
El genoma macronuclear completo de un modelo ciliado Tetrahymena thermophila y su aplicación en la codificación del genoma y análisis de número de copias.
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

Revisión de proteómica publicada

Una revisión de los resultados de la proteómica nuclear descritos para Tetrahymena thermophila por Saettone, et al. ha sido publicado en la revista Genes. ¡Felicitaciones a los autores!

Recolector de datos de corregulación

Co-Regulation Data Harvester (CDH) es una herramienta de software que permite la recopilación rápida de datos de anotación para genes de Tetrahymena co-regulados. Gracias a Lev Tsypin y Aaron Turkewitz por contribuir con este valioso programa a la comunidad. Consulte su publicación The Co-Regulation Data Harvester: Automatización de la anotación genética a partir de una base de datos de transcriptomas en la revista Software X.

Reunión de Biología Molecular Ciliate GSA 2018

Estimados colegas, Nos complace anunciar la Reunión de Biología Molecular Ciliada de GSA 2018 que tendrá lugar 17-22 de julio de 2018 en la American University en Washington DC. Boris Striepen (UPENN) será el orador principal. Esperamos que se una a nosotros en esta reunión interactiva y atractiva que cubre una amplia serie de temas en biología molecular ciliada. Los vuelos a Washington DC son convenientes (Aeropuerto Nacional Ronald Reagan (DCA), Aeropuerto Internacional Washington Dulles (IAD) y Aeropuerto Internacional Baltimore / Washington (BWI)). Marque sus calendarios. ¡Nos vemos en DC! 2018 Comité Organizador GSA CMB Chad Pearson, Naomi Stover y Martin Simon

Lanzamiento del video de investigación de Ciliate

Publicación de la estructura del genoma micronuclear

El artículo Estructura del genoma de la línea germinal de Tetrahymena thermophila y su relación con el genoma somático reordenado masivamente ha sido publicado por Hamilton, et al. en la revista eLife. Los datos de secuencia de este documento están disponibles en TGD con el prefijo "2016_mic". Las secuencias se han agregado a GBrowse y como una opción en el servidor BLAST. ¡Felicitaciones a los autores!

Almuerzo Ciliate ASCB

El Almuerzo Ciliado en la reunión ASCB 2015 en San Diego se llevará a cabo el 15 de diciembre. Comuníquese con Mark Winey (mark.winey (at) colorado.edu) si planea asistir a este evento.

Conferencia de Biología Molecular Ciliate 2016

La Conferencia de Biología Molecular Ciliate 2016 se llevará a cabo el próximo verano en un nuevo y emocionante contexto que llamamos Totally Awesome Genetics Conference (TAGC) que unirá por primera vez, la mayoría de las reuniones de organismos modelo patrocinadas por la GSA en un solo lugar, que se llevarán a cabo simultáneamente. Este es el Ciliate Meeting de 2016, ¡pero es mucho, mucho más!

La reunión se llevará a cabo en Orlando, Florida, del 13 al 17 de julio en el Orlando World Center Marriott, que ofrece un entorno similar a un campus para la creación de redes sin igual. En Orlando encontrará tarifas de habitación increíbles y abundantes y económicos vuelos nacionales e internacionales. Hemos elegido este lugar que puede albergar esta gran reunión y, al mismo tiempo, mantener los costos de participación lo más bajos posible.

Además del emocionante trabajo en cada organismo, los estudiantes de posgrado tendrán la oportunidad de explorar intereses posdoctorales en otros campos, los posdoctorados tendrán la oportunidad de establecer contactos con profesores de otras instituciones, y todos disfrutarán de una amplitud de perspectiva nunca antes vista. posible en cualquier reunión centrada en un organismo modelo. Así que traiga sus pantalones cortos, gafas de sol y chanclas y reúnase con nosotros en Orlando este julio.

Organizador, Conferencia de Biología Molecular Ciliados 2016

Conferencia de Biología Molecular Ciliate 2015

El Ciliate Molecular Biology 2015 se llevará a cabo en la Universidad de Camerino (Camerino, Italia) del 10 al 16 de julio de 2015. Se puede encontrar información sobre el lugar de la reunión y un programa preliminar en el sitio web de la conferencia.

Modelos genéticos actualizados

Los modelos de genes en nuestra base de datos se han actualizado para que coincidan con la anotación de 2014 producida por JCVI. Durante las próximas semanas, agregaremos nuevos dominios, homólogos, GO y otras anotaciones funcionales al sitio web basadas en los nuevos modelos. Gracias a todos por su paciencia mientras trabajamos para mejorar el sitio.

Textpresso: búsqueda de texto completo

Hemos implementado Textpresso, la popular herramienta de minería de texto desarrollada por Wormbase, en TGD Wiki. Textpresso para Tetrahymena, permite buscar en más de 1700 artículos de texto completo utilizando palabras clave y búsquedas semánticas. Se agregarán más artículos a la biblioteca en el futuro.

Taller de anotación de Tetrahymena

Hay un número limitado de vacantes disponibles para asistir a un taller de anotación del genoma de Tetrahymena de 2,5 días que se llevará a cabo en el Instituto J. Craig Venter en Rockville, MD (en las afueras de Washington, DC) del 7 al 9 de julio de 2014. El público objetivo principal será miembros de la facultad interesados ​​en aplicar herramientas accesibles en la web para la anotación de genes estructurales y funcionales dentro de un programa integrado de investigación y educación. Nuestro objetivo es permitir que los profesores y estudiantes (principalmente estudiantes universitarios) contribuyan, en pequeña o gran medida, a la mejora continua de las anotaciones genéticas disponibles a través de la base de datos del genoma de Tetrahymena. Los profesores deben comprometerse a brindar algunas de estas oportunidades de manera regular y continua, ya sea en clases (genética, biología molecular, bioinformática, biología celular, etc.) y / o mediante proyectos de investigación independientes. El taller cubrirá cómo sopesar varias formas de evidencia para hacer predicciones de la estructura genética usando la interfaz WebApollo y cómo realizar asignaciones funcionales (nombres de genes, términos GO, etc.) usando información sobre dominios de proteínas y homología. También presentaremos herramientas Gbrowse para la comparación de los genomas macronucleares y micronucleares y de los genomas macronucleares de T. thermophila y especies relacionadas. No se requiere experiencia previa con la anotación del genoma.

Los participantes deben planear llegar el domingo 6 de julio o antes y salir el 9 de julio por la noche o más tarde. Todos los gastos estándar serán cubiertos por un premio de la National Science Foundation para cada miembro de la facultad y, si es posible, un estudiante acompañante (senior o junior) que puede actuar como asistente de enseñanza para una o más de las clases de la facultad y / o como mentor de los estudiantes en el laboratorio. Se anima especialmente a postularse a los miembros de minorías subrepresentadas o del cuerpo docente en instituciones que prestan servicios a dichas poblaciones.

Dirija todas sus consultas a uno de los organizadores, que se enumeran a continuación. Si desea postularse, envíe su nombre e información de contacto y una breve descripción de cómo el cumplimiento de sus objetivos de investigación y educación se beneficiará del taller a Bob Coyne, antes del 25 de abril.

Bob Coyne
rcoyne en jcvi.org

Nick Stover
nstover en fsmail.bradley.edu

Emily Wiley
ewiley en kecksci.claremont.edu

Se agregaron tres nuevas especies

Tres nuevos genomas macronucleares de Tetrahymena secuenciados por el Broad Institute (T. malaccensis, T. elliotti, y T. borealis) se han agregado a TGD Wiki. Busque estas secuencias en BLAST y GBrowse, o descárguelas de nuestra página Genome Data. Se puede acceder a los datos originales en la base de datos comparativa Tetrahymena de Broad.

Entradas de Pubmed actualizadas

TGD Wiki ha actualizado la información de citas de Pubmed para incluir artículos del año pasado. Tómese un momento para anotar los genes mencionados en estas publicaciones en la sección Referencias de la Página de genes.

Nombres de genes extendidos a cuatro letras

Para ayudar a acomodar una variedad más amplia de nombres de genes, hemos aumentado en uno (de tres a cuatro) el número de letras permitidas para formar un prefijo de nombre de gen. Los nombres estaban previamente limitados al formato "ABC123". Ahora se aceptarán los nombres con el formato "ABCD123". Tenga en cuenta que la letra adicional debe incluirse antes de los números, las letras después de los números (por ejemplo, "ABC123D") no se aceptan actualmente. Esperamos que esta modificación de las pautas de nomenclatura de genes publicadas ayude con el impulso para nombrar tantos genes como sea posible para fin de mes.

SUPRDB recopila investigaciones no publicadas

La base de datos de investigación estudiantil / no publicada (SUPRDB, en suprdb.org) ha sido establecida por Ciliate.org para aceptar datos no publicados para ayudar en la anotación del genoma de Tetrahymena. SUPRDB comenzó como parte del proyecto Ciliates in the Classroom, pero alentamos las contribuciones de todos los miembros de la comunidad de investigación. Los informes en formato científico estándar se pueden ingresar en el sitio. El ID de SUPRDB para el informe se puede usar como un ID de Pubmed en las secciones de Anotaciones de GO y Literatura asociada de TGD. Piense en ello como Pubmed Central por todos los hallazgos inéditos que hemos realizado a lo largo de los años.

SUPRDB es la última incorporación a la familia de sitios web Ciliate.org, que ahora incluye bases de datos del genoma de Tetrahymena (tet.ciliate.org), Ichthyophthirius (ich.ciliate.org) y Oxytricha (oxy.ciliate.org). Para registrarse y obtener acceso de escritura para cualquiera de estos sitios, contáctenos en [email protected]

Unidad de denominación de genes

TGD Wiki y TetRA, la Junta Asesora de Investigación de Tetrahymena, alientan a todos los miembros de la comunidad a nombrar genes en su área de especialización durante las próximas semanas. Para ayudar con este esfuerzo, hemos escrito una guía para nombrar genes basada en búsquedas BLAST simples. Los criterios son sencillos y deberían permitirnos nombrar rápidamente genes conservados y familias de genes. Esta guía de nombres de genes se publica en nuestro menú de Recursos, o puede acceder a ella a continuación.
Nombrar genes usando BLAST (PDF)

Como recordatorio, si ha publicado artículos con nuevos nombres de genes, tómese un momento para agregarlos también a TGD Wiki. ¡Gracias por contribuir!

Nuevo artículo de TGD Wiki

Se ha publicado un nuevo artículo sobre TGD Wiki en Database: The Journal of Biological Databases and Curation. ¡Disfrutar!

Conferencia de Biología Molecular Ciliada FASEB 2013

¡Marque su calendario! La Conferencia de Biología Molecular Ciliada FASEB 2013 se llevará a cabo del 7 al 12 de julio de 2013 en el Steamboat Grand Resort (Steamboat Springs, Colorado). La información sobre el lugar de la conferencia se puede encontrar en el sitio web de FASEB.

Funciones de la barra lateral

La sección Actividad reciente de la barra lateral izquierda ahora muestra las últimas tres páginas de genes editadas por miembros de la comunidad, incluidas las actualizaciones de los nombres de los genes, las anotaciones de GO y la lista de artículos relacionados. Recent Papers muestra los últimos tres artículos agregados a nuestro índice de artículos de Tetrahymena (descargados regularmente de Pubmed). Autores, tómese un momento para vincular los nuevos artículos a los genes que describen.

BLAST actualizado

Hemos actualizado el servidor BLAST y su colección de conjuntos de datos de secuencia. El nuevo software BLAST es capaz de traducir secuencias de bases de datos y consultas utilizando una variedad de códigos genéticos. (Tenga en cuenta que Tetrahymena utiliza el código genético "Ciliate Nuclear (6)" para traducir los ARNm). Las secuencias de proteínas, CDS, ensamblaje y trazas más recientes (v.2008) están disponibles actualmente para su búsqueda. Por el momento, también tenemos un enlace al servidor BLAST heredado en Stanford, que contiene las secuencias v.2004. Háganos saber si encuentra que el nuevo servidor BLAST carece de herramientas o conjuntos de datos que le parecieron útiles en el servidor heredado, que pronto se retirará.

Enlaces a TetraFGD

La sección Perfil de expresión de cada página de genes se ha actualizado para vincularla con la base de datos de genómica funcional rediseñada de Tetrahymena. TetraFGD muestra RNA-seq, microarrays y perfiles de red de genes para T. thermophila genes.

Navegador preliminar de secuencias del genoma de Ich

La anotación preliminar de la Ichthyophthirius multifiliis genoma ahora está disponible para navegar y buscar palabras clave en el navegador del genoma de ciliate.org. Actualizaremos el sitio con los nombres y modelos de genes oficiales una vez que se hayan finalizado para su publicación. Se puede acceder al navegador del genoma Ich directamente en http://ciliate.org/gb2/gbrowse/ich.

Genome Browser actualizado

El navegador del genoma se ha actualizado a GBrowse 2 y ahora muestra la anotación v.2008 de la secuencia del genoma de Tetrahymena. Mantendremos un enlace en las páginas de genes al navegador de la versión 2004 hasta que podamos recrear las pistas útiles disponibles allí, pero tenga en cuenta que sus secuencias y modelos de genes pueden estar desactualizados. Las páginas de genes TGD Wiki y el navegador de la versión 2008 muestran la anotación actual de T. thermophila.

¡TGD Wiki tiene un nuevo aspecto!

Se ha rediseñado el sitio web TGD Wiki. No se preocupe, todos sus genes y herramientas favoritos todavía están aquí, ¡pero ahora debería ser aún más agradable trabajar en ellos! Gracias por esta actualización a nuestro programador más nuevo, Mike Bowen.

Artículo en TGD Wiki

Bradley University ha presentado TGD Wiki, un proyecto de colaboración entre los departamentos de Biología y Ciencias de la Computación, en un artículo de noticias de Spotlight.

¡Las inscripciones ya están abiertas!

Los investigadores de Tetrahymena que deseen contribuir al esfuerzo de anotación de la comunidad ahora pueden registrarse y comenzar a editar TGD Wiki. Simplemente envíe la información solicitada en la página de registro de usuario a ciliate-curator. Una vez que su laboratorio reciba un nombre de usuario y una contraseña, visite la nueva Guía de edición Wiki para ver qué tipos de anotaciones se pueden hacer en sus genes favoritos de Tetrahymena.

Conferencia FASEB 2011

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 Ciencias 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.


Contenido

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 variación genética tiempo extraordinario (such as an organism's development) or espacio (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

Anotación del genoma Editar

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

Fondo: 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.

Resultados: 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.

Conclusiones: 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.


Ver el vídeo: Qué son las mutaciones? Curso Genes y Genomas (Agosto 2022).