Informácie

Údaje o pozícii génu v ľudskom genóme

Údaje o pozícii génu v ľudskom genóme



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.

Snažím sa získať nejaké údaje o polohe génov v ľudskom genóme a potrebujem pomoc

Čo som skúšal

stiahol somftp://ftp.sanger.ac.uk/pub/gencode/Gencode_human/release_18/gencode.v18.annotation.gtf.gz

Zaujíma ma iba poloha génu, preto som si nechal len prvé stĺpce.

awk -F "." '{print $1}' /Users/remi/Downloads/gencode.v18.annotation.gtf >> HumanGenomePositions.txt

Táto operácia bude trvať niekoľko minút. Súbor obsahuje informácie o polohe exónu a prepise. Tabuľku som podrovnal tak, aby som dostal len riadky, ktoré sa týkajú génov

sed -i.bak '/gen/!d' HumanGenomePositions.txt

Zostáva mi 57445 záznamov. 9872 sú anotované ENSEMBL a 47573 sú anotované HAVANA. Všimnite si, že medzi nimi existuje čiastočné prekrytie. Podľa Churcha a spol. 2009, v ľudskom genóme je 19042 anotovaných génov (uvádzaných z biočísel). Očividne sa niečo mýlim!

Otázka

Môžete mi pomôcť získať údaje o pozíciách génov u ľudí v praktickom formáte (pozri nižšie)?

začiatok koniec 15648 65487 129841 124984…

Odporúčam filtrovať pomocoutyp_prepisuhodnota zo stĺpca popisu. Potrebujete lenkódovanie proteínovgénov. Teraz máte ďalších ~10K nespracovaných pseudogénov, ~5K antisense génov, ~4K miRNA, ~7K lincRNA a viac ako tridsať ďalších kategórií nespracovaných pseudogénnych vecí.

Pokiaľ viem, aktuálne vydanie pre GRCh37 je 19. verzia, nie 18.


Presná normalizácia kvantitatívnych údajov RT-PCR v reálnom čase geometrickým priemerovaním viacerých génov vnútornej kontroly

Pozadie: Analýza génovej expresie je čoraz dôležitejšia v biologickom výskume, pričom PCR s reverznou transkripciou v reálnom čase (RT-PCR) sa stáva metódou voľby pre vysoko výkonné a presné profilovanie expresie vybraných génov. Vzhľadom na zvýšenú citlivosť, reprodukovateľnosť a veľký dynamický rozsah tejto metodiky sú požiadavky na správny gén vnútornej kontroly pre normalizáciu čoraz prísnejšie. Hoci sa uvádza, že expresia housekeeping génu sa značne líši, žiadny systematický prieskum správne neurčil chyby súvisiace s bežnou praxou používania iba jedného kontrolného génu, ani nepredložil adekvátny spôsob riešenia tohto problému.

Výsledky: Navrhujeme robustnú a inovatívnu stratégiu na identifikáciu najstabilnejšie exprimovaných kontrolných génov v danom súbore tkanív a na určenie minimálneho počtu génov potrebných na výpočet spoľahlivého normalizačného faktora. Vyhodnotili sme desať housekeeping génov z rôznych početných a funkčných tried v rôznych ľudských tkanivách a preukázali sme, že konvenčné použitie jedného génu na normalizáciu vedie k relatívne veľkým chybám vo významnej časti testovaných vzoriek. Geometrický priemer viacerých starostlivo vybraných génov pre domácnosť bol potvrdený ako presný normalizačný faktor analýzou verejne dostupných údajov z mikročipov.

Závery: Tu prezentovaná normalizačná stratégia je predpokladom presného profilovania expresie RT-PCR, čo okrem iného otvára možnosť študovať biologickú relevanciu malých rozdielov v expresii.


Figúrky

Identifikácia signálov veľmi nedávnej pozitívnej selekcie poskytuje informácie o adaptácii moderného človeka na miestne podmienky. Informujeme tu o skenovaní celého genómu na signály veľmi nedávneho pozitívneho výberu v prospech variantov, ktoré ešte nedosiahli fixáciu. Opisujeme novú analytickú metódu skenovania dát jednonukleotidového polymorfizmu (SNP) pre signály nedávnej selekcie a aplikujeme ju na dáta z International HapMap Project. Vo všetkých troch kontinentálnych skupinách nachádzame rozšírené signály nedávnej pozitívnej selekcie. Väčšina signálov je špecifická pre daný región, hoci významný prebytok je zdieľaný medzi skupinami. Na rozdiel od niektorých skorších štúdií s nízkym rozlíšením, ktoré naznačovali nedostatok nedávnej selekcie u subsaharských Afričanov, sme zistili, že podľa niektorých meraní sú naše najsilnejšie signály selekcie z populácie Yoruba. Nakoniec, keďže tieto signály naznačujú existenciu genetických variantov, ktoré majú podstatne odlišné schopnosti, musia indikovať lokusy, ktoré sú zdrojom významných fenotypových variácií. Hoci príslušné fenotypy vo všeobecnosti nie sú známe, takéto lokusy by mali byť obzvlášť zaujímavé pri mapovaní štúdií komplexných znakov. Na tento účel sme vyvinuli súbor SNP, ktoré možno použiť na označenie najsilnejších ~ 250 signálov nedávneho výberu v každej populácii.

Citácia: Voight BF, Kudaravalli S, Wen X, Pritchard JK (2006) Mapa nedávneho pozitívneho výberu v ľudskom genóme. PLoS Biol 4(3): e72. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0040072

Akademický redaktor: Laurence Hurst, University of Bath, Spojené kráľovstvo

Prijaté: 10. novembra 2005 Prijatý: 10. januára 2006 Publikovaný: 7. marca 2006

autorské práva: © 2006 Voight a kol. Toto je článok s otvoreným prístupom distribuovaný v súlade s podmienkami licencie Creative Commons Attribution License, ktorá umožňuje neobmedzené používanie, distribúciu a reprodukciu na akomkoľvek médiu za predpokladu, že je uvedený pôvodný autor a zdroj.

Financovanie: Náš projekt bol podporený RO1 HG002772–1. BFV tiež získala čiastočnú podporu od RO1 DK55889 pre Nancy Cox.

Konkurenčné záujmy: Autori vyhlásili, že neexistujú žiadne konkurenčné záujmy.

skratky: ASN, CEU východnej Ázie, EHH severnej a západnej Európy, rozšírená homozygotnosť haplotypu iHH, integrovaná EHH iHS, skóre integrovaného haplotypu SNP, jednonukleotidový polymorfizmus YRI, Yoruba

Oprava: Kvôli chybe v sadzbe sa symbol "σ" nesprávne zobrazil ako "s" v legendách na obrázkoch 1, 2 a 3. Opravené 6. 3. 2006


Prvý holistický pohľad na to, ako v skutočnosti funguje ľudský genóm: Štúdia ENCODE vytvára obrovský súbor údajov

Projekt ľudského genómu vytvoril takmer kompletnú objednávku 3 miliárd párov chemických písmen v DNA, ktorá stelesňuje ľudský genetický kód - ale málo o tom, ako tento plán funguje. Teraz, po viacročnom sústredenom úsilí viac ako 440 výskumníkov v 32 laboratóriách po celom svete, poskytuje dynamickejší obraz prvý holistický pohľad na to, ako ľudský genóm skutočne robí svoju prácu.

Počas novej štúdie výskumníci spojili viac ako 80 percent sekvencie ľudského genómu so špecifickou biologickou funkciou a zmapovali viac ako 4 milióny regulačných oblastí, kde proteíny špecificky interagujú s DNA. Tieto zistenia predstavujú významný pokrok v chápaní presných a komplexných kontrol expresie genetickej informácie v bunke. Zistenia prinášajú oveľa ostrejšie zameranie na neustále aktívny genóm, v ktorom proteíny bežne zapínajú a vypínajú gény pomocou miest, ktoré sú niekedy vo veľkej vzdialenosti od samotných génov. Tiež identifikujú, kde chemické modifikácie DNA ovplyvňujú génovú expresiu a kde rôzne funkčné formy RNA, formy nukleovej kyseliny súvisiacej s DNA, pomáhajú regulovať celý systém.

"Počas prvých diskusií o projekte Human Genome Project výskumníci predpovedali, že len niekoľko percent sekvencie ľudského genómu kóduje proteíny, ťažné kone bunky, a že zvyšok je odpad. Teraz vieme, že tento záver bol nesprávny," dodal. povedal Eric D. Green, MD, Ph.D., riaditeľ Národného inštitútu pre výskum ľudského genómu (NHGRI), ktorý je súčasťou Národného inštitútu zdravia. "ENCODE odhalil, že väčšina ľudského genómu sa podieľa na komplexnej molekulárnej choreografii potrebnej na premenu genetickej informácie na živé bunky a organizmy."

NHGRI zorganizovala výskumný projekt produkujúci tieto výsledky, ktorý sa nazýva Enccyklopédia of DNA Ealebo ENCODE. Cieľ ENCODE identifikovať všetky funkčné prvky genómu, spustený v roku 2003, sa zdal rovnako skľučujúci ako sekvenovanie prvého ľudského genómu. ENCODE bol spustený ako pilotný projekt na vývoj metód a stratégií potrebných na dosiahnutie výsledkov, pričom sa zameral iba na 1 percento ľudského genómu. Do roku 2007 NHGRI dospela k záveru, že technológia sa dostatočne vyvinula pre projekt v plnom rozsahu, do ktorého inštitút investoval približne 123 miliónov dolárov počas piatich rokov. Okrem toho NHGRI venovala približne 40 miliónov dolárov na pilotný projekt ENCODE plus približne 125 miliónov dolárov na vývoj technológií súvisiacich s ENCODE a výskum modelových organizmov od roku 2003.

Rozsah úsilia bol pozoruhodný. Stovky výskumníkov v Spojených štátoch, Spojenom kráľovstve, Španielsku, Singapure a Japonsku vykonali viac ako 1 600 sérií experimentov na 147 typoch tkanív s technológiami štandardizovanými v rámci celého konzorcia. Experimenty sa spoliehali na inovatívne využitie technológií sekvenovania DNA novej generácie, ktoré boli dostupné len pred piatimi rokmi, z veľkej časti vďaka pokrokom, ktoré umožnil program vývoja technológie sekvenovania DNA NHGRI. Celkovo ENCODE vygeneroval viac ako 15 biliónov bajtov nespracovaných údajov a na analýzu spotreboval ekvivalent viac ako 300 rokov počítačového času.

"Prešli sme dlhú cestu," povedal Ewan Birney, Ph.D., z Európskeho bioinformatického inštitútu v Spojenom kráľovstve a hlavný koordinátor analýzy pre projekt ENCODE. "Opatrným poskladaním jednoducho ohromujúceho množstva údajov sme ukázali, že ľudský genóm jednoducho žije s prepínačmi, zapínaním a vypínaním našich génov a ovládaním, kedy a kde sa produkujú proteíny. ENCODE využil naše znalosti o genóme ďalšiu úroveň a všetky tieto znalosti sa zdieľajú otvorene."

Konzorcium ENCODE umiestnilo výsledné súbory údajov hneď po overení správnosti pred zverejnením do niekoľkých databáz, ku ktorým môže na internete voľne pristupovať ktokoľvek. K týmto súborom údajov je možné pristupovať prostredníctvom portálu projektu ENCODE (www.encodeproject.org), ako aj na University of California, prehliadač genómov Santa Cruz, http://genome.ucsc.edu/ENCODE/, Národné centrum pre biotechnológiu Informácie, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/ENCODE.html a Európsky inštitút pre bioinformatiku, http://useast.ensembl.org/Homo_sapiens/encode.html?redirect=mirrorsource=www .ensembl.org.

„Katalóg ENCODE je ako Google Maps pre ľudský genóm,“ povedala Elise Feingold, Ph.D., programová riaditeľka NHGRI, ktorá pomohla spustiť projekt ENCODE. „Jednoduchým výberom zväčšenia v Mapách Google môžete vidieť krajiny, štáty, mestá, ulice, dokonca aj jednotlivé križovatky, a výberom rôznych objektov môžete získať trasy, zobraziť názvy ulíc a fotografie a získať informácie o premávke a dokonca aj o počasí. Mapy ENCODE umožňujú výskumníkom kontrolovať chromozómy, gény, funkčné prvky a jednotlivé nukleotidy v ľudskom genóme takmer rovnakým spôsobom.“

Koordinovaný súbor publikácií obsahuje jeden hlavný integračný článok a päť súvisiacich článkov v časopise Príroda 18 papierov v Výskum genómu a šesť papierov v biológia genómu. Údaje ENCODE sú také zložité, že tieto tri časopisy vyvinuli priekopnícky spôsob prezentácie informácií v integrovanej forme, ktorú nazývajú vlákna.

„Pretože ENCODE vygeneroval toľko údajov, zaviedli sme spolu s konzorciom ENCODE nový spôsob, ako umožniť výskumníkom navigovať v údajoch,“ povedala Magdalena Skipper, Ph.D., hlavná redaktorka v Príroda, ktorá vytvorila voľne dostupnú publikačnú platformu na internete.

Keďže tie isté témy boli riešené rôznymi spôsobmi v rôznych novinách, nová webová stránka www.nature.com/encode umožní komukoľvek sledovať tému vo všetkých dokumentoch zo sady publikácií ENCODE kliknutím na príslušné vlákno na Stránka prieskumníka prírody ENCODE. Napríklad vlákno číslo jedna zostavuje obrázky, tabuľky a text relevantný pre genetické variácie a choroby z niekoľkých článkov a zobrazuje ich všetky na jednej strane. Vedci ENCODE veria, že to objasní mnohé biologické témy, ktoré vychádzajú z analýz.

Okrem článkov s vláknami je v časopise publikovaných šesť prehľadových článkov Journal of Biological Chemistry a dva súvisiace články v Veda a jeden v Bunka.

Údaje ENCODE sa rýchlo stávajú základným zdrojom pre výskumníkov, ktorí im pomáhajú porozumieť biológii a chorobám človeka. Viac ako 100 prác používajúcich údaje ENCODE bolo publikovaných výskumníkmi, ktorí neboli súčasťou projektu ENCODE, ale ktorí údaje použili pri výskume chorôb. Napríklad mnohé oblasti ľudského genómu, ktoré neobsahujú gény kódujúce proteín, sú spojené s ochorením. Namiesto toho sa zdá, že genetické zmeny súvisiace s chorobou sa vyskytujú v rozsiahlych úsekoch sekvencie medzi génmi, kde ENCODE identifikoval mnoho regulačných miest. Na pochopenie toho, ako špecifické varianty v týchto genómových oblastiach prispievajú k ochoreniu, bude potrebná ďalšia štúdia.

"Boli sme prekvapení, že genetické varianty spojené s ochorením nie sú v oblastiach kódujúcich proteíny," povedal Mike Pazin, Ph.D., programový riaditeľ NHGRI pracujúci na ENCODE. "Očakávame, že zistíme, že mnohé genetické zmeny spôsobujúce poruchu sú v regulačných oblastiach alebo prepínačoch, ktoré ovplyvňujú, koľko proteínu sa produkuje alebo kedy sa proteín produkuje, a nie ovplyvňujú štruktúru samotného proteínu. Zdravotný stav nastane, pretože gén je aberantne zapnutý alebo vypnutý alebo sa vytvorí abnormálne množstvo proteínu. Táto regulačná DNA má ďaleko od nezdravej DNA, ale jednoznačne významne prispieva k ľudskému zdraviu a chorobám.“

Identifikácia regulačných oblastí tiež pomôže výskumníkom vysvetliť, prečo majú rôzne typy buniek rôzne vlastnosti. Prečo napríklad svalové bunky vytvárajú silu, zatiaľ čo pečeňové bunky rozkladajú potravu? Vedci vedia, že svalové bunky zapínajú niektoré gény, ktoré fungujú iba vo svaloch, ale doteraz nebolo možné preskúmať regulačné prvky, ktoré tento proces riadia. ENCODE položil základ pre tieto druhy štúdií skúmaním viac ako 140 zo stoviek typov buniek nachádzajúcich sa v ľudskom tele a identifikovaním mnohých kontrolných prvkov špecifických pre bunkový typ.

Napriek obrovskému množstvu údajov opísanému v tejto historickej zbierke publikácií nepopisuje komplexne všetky funkčné genómové prvky vo všetkých rôznych typoch buniek v ľudskom tele. NHGRI plánuje investovať do ďalšieho výskumu súvisiaceho s ENCODE najmenej ďalšie štyri roky. Počas ďalšej fázy ENCODE zväčší hĺbku katalógu s ohľadom na typy funkčných prvkov a študované typy buniek. Vyvinie tiež nové nástroje na sofistikovanejšie analýzy údajov.


Inštitút pre výskum stvorenia

Prvé hrubé návrhy ľudského genómu boli zaznamenané v roku 2001 (jeden v súkromnom sektore a jeden vo verejnom sektore). 1-2 Odvtedy, po 20 rokoch intenzívneho globálneho výskumu, údaje odhalili množstvo zložitosti, ktorá úplne narušila všetky pôvodné evolučné mylné predstavy. 3 Najdôležitejšie je, že falošná evolučná paradigma „nečistej DNA“ bola úplne odhalená v prospech nového modelu, ktorý obsahuje všadeprítomnú funkčnosť a zložitosť siete. Realita tejto zdanlivo nekonečnej zložitosti sa ešte len začína odhaľovať a je to nepohodlný fakt, ktorý ukazuje priamo na všemohúceho Stvoriteľa.

Nedávna titulná správa v časopise Príroda stručne zhrnul posledných 20 rokov, odkedy sa do tlače dostali pôvodné publikácie s prvými návrhmi ľudského genómu. 3 Keď bola v roku 2001 dokončená prvá fáza výskumu, spočiatku sa zistilo, že genóm obsahuje asi 25 000 génov kódujúcich proteíny a že skutočné kódujúce segmenty týchto génov tvoria len asi 2 % z celkovej sekvencie DNA. Mnohí evolucionisti našli potvrdenie v týchto prvých správach. Bolo to preto, lebo neutrálny model evolučnej teórie predpovedal, že v evolučnom limbe by mali existovať rozsiahle oblasti ľudského genómu (nazývané „dva špinavá DNA“). Tieto údajné nefunkčné oblasti by potom náhodne chrlili nové gény, aby ich príroda magicky vybrala. 4-5 Netreba dodávať, že táto pomýlená evolučná špekulácia mala krátke trvanie.

Od roku 2001 mnohé výskumné projekty preukázali, že tieto nezmapované a záhadné oblasti ľudského genómu vôbec neboli odpadom. Skôr boli životne dôležité pre život a dobré zdravie. V podsekcii nového Príroda článok s názvom „Not Junk,“ hovoria autori, „S návrhom HGP [projekt ľudského genómu] v ruke explodoval objav prvkov nekódujúcich proteíny. Doteraz tento rast päťkrát predbehol objav génov kódujúcich proteíny a nevykazuje žiadne známky spomalenia." Povedali tiež: "Vďaka HGP sa teraz uznáva, že väčšina funkčných sekvencií v ľudskom genóme nekódujú proteíny. Skôr prvky ako dlhé nekódujúce RNA, promótory, zosilňovače a nespočetné génovo-regulačné motívy spolupracujú na oživení genómu."

Hlavné body posledných 20 rokov výskumu ľudského genómu možno zhrnúť takto:

1) Ľudský genóm je kompletnou zásobárňou dôležitých informácií a tento fakt neguje koncept nevyžiadanej DNA.

2) Gény kódujúce proteíny sú väčšinou základným súborom inštrukcií v rámci komplexného a väčšieho repertoáru regulačnej sekvencie DNA.

3) Existuje oveľa viac génov (v porovnaní s génmi kódujúcimi proteíny), ktoré kódujú funkčné molekuly RNA, ktoré sa nepoužívajú na tvorbu proteínov, ale vykonávajú iné úlohy v bunke.

4) V ľudskom genóme existuje veľké množstvo regulačných prepínačov a riadiacich prvkov, ktoré regulujú jeho funkciu.

Všadeprítomný a komplexný dizajn ľudského genómu je presne to, čo sme získali z Biblie. Napokon, písma hovoria v Žalme 139:14, „budem Ťa chváliť, lebo som ustráchaný a obdivuhodný.

Referencie
1. Venter, J.C., a kol. 2001. Sekvencia ľudského genómu. Veda. 291(2001):1304-1351.
2. Medzinárodné konzorcium pre sekvenovanie ľudského genómu. 2001. Počiatočné sekvenovanie a analýza ľudského genómu. Príroda. 409(2001):860-921.
3. Alexander J. Gates, A.J., D.M. Gysi, M. Kellis a A. L. Barabási. 2021. Množstvo objavov postavených na projekte Human Genome Project &mdash podľa čísel. Príroda. 590:212-215.
4. Tomkins, Ph.D. 2017. Márnosť evolučných hodín. Akty a fakty. 46 (3).
5. Tomkins, J. P. a J. Bergman. 2015. Evolučné molekulárne genetické hodiny&mdasha večné cvičenie v márnosti a neúspechu. Journal of Creation. 29 (2): 26-35.

*DR. Tomkins je riaditeľom výskumu v Inštitúte pre výskum stvorenia a doktorát z genetiky získal na Clemson University.


Predikcia kompletných génových štruktúr v ľudskej genómovej DNA

Predstavujeme všeobecný pravdepodobnostný model génovej štruktúry ľudských genómových sekvencií, ktorý zahŕňa popisy základných transkripčných, translačných a zostrihových signálov, ako aj distribúcie dĺžky a kompozičné znaky exónov, intrónov a intergénových oblastí. Odlišné súbory parametrov modelu sú odvodené, aby sa zohľadnili mnohé podstatné rozdiely v hustote a štruktúre génov pozorované v odlišných oblastiach zloženia C + G ľudského genómu. Okrem toho sú opísané nové modely zostrihových signálov donoru a akceptora, ktoré zachytávajú potenciálne dôležité závislosti medzi polohami signálu. Model je aplikovaný na problém identifikácie génov v počítačovom programe GENSCAN, ktorý identifikuje kompletné štruktúry exón/intrón génov v genómovej DNA. Nové funkcie programu zahŕňajú schopnosť predpovedať viacero génov v sekvencii, zaoberať sa čiastočnými aj úplnými génmi a predpovedať konzistentné súbory génov vyskytujúcich sa na jednom alebo oboch reťazcoch DNA. Ukázalo sa, že GENSCAN má podstatne vyššiu presnosť ako existujúce metódy pri testovaní na štandardizovaných súboroch ľudských génov a génov stavovcov, pričom 75 až 80 % exónov bolo presne identifikovaných. Program je tiež schopný pomerne presne indikovať spoľahlivosť každého predpovedaného exónu. Konzistentne vysoká úroveň presnosti sa pozoruje pre sekvencie s rôznym obsahom C + G a pre odlišné skupiny stavovcov.


Prečo to trvalo 20 rokov?

Veľká časť novo sekvenovaného materiálu je „heterochromatická“ časť genómu, ktorá je „tesnejšie zabalená“ ako euchromatický genóm a obsahuje veľa vysoko sa opakujúcich sekvencií, ktoré je veľmi náročné na presné čítanie.

Kedysi sa predpokladalo, že tieto oblasti neobsahujú žiadne dôležité genetické informácie, ale teraz je známe, že obsahujú gény, ktoré sa podieľajú na zásadne dôležitých procesoch, ako je tvorba orgánov počas embryonálneho vývoja. Medzi 200 miliónmi novo sekvenovaných párov báz je odhadom 115 génov, o ktorých sa predpokladá, že sa podieľajú na produkcii proteínov.

Dva kľúčové faktory umožnili dokončenie ľudského genómu:

1. Výber veľmi špeciálneho typu bunky

Novo publikovaná sekvencia genómu bola vytvorená pomocou ľudských buniek odvodených z veľmi vzácneho typu tkaniva nazývaného úplný hydatidiformný mol, ku ktorému dochádza, keď oplodnené vajíčko stratí všetok genetický materiál, ktorý doň vložila matka.

Väčšina buniek obsahuje dve kópie každého chromozómu, jednu od každého rodiča a chromozóm každého rodiča prispieva k inej sekvencii DNA. Bunka z úplného hydatidiformného krtka má iba dve kópie chromozómov otca a genetická sekvencia každého páru chromozómov je identická. Vďaka tomu je oveľa jednoduchšie poskladať celú sekvenciu genómu.

2. Pokroky v technológii sekvenovania

Po desaťročiach ľadovcového pokroku dosiahol projekt Human Genome Project svoj prelom v roku 2001 priekopníkom metódy nazývanej „shotgun sekvenovanie“, ktorá zahŕňala rozbitie genómu na veľmi malé fragmenty s približne 200 pármi báz, ich klonovanie vo vnútri baktérií, dešifrovanie ich sekvencií a potom. skladať ich späť dohromady ako obrovskú skladačku.

To bol hlavný dôvod, prečo pôvodný návrh pokrýval iba euchromatické oblasti genómu – iba tieto oblasti bolo možné spoľahlivo sekvenovať pomocou tejto metódy.

Najnovšia sekvencia bola odvodená pomocou dvoch komplementárnych nových technológií sekvenovania DNA. Jeden bol vyvinutý spoločnosťou PacBio a umožňuje sekvenovanie dlhších fragmentov DNA s veľmi vysokou presnosťou. Druhý, vyvinutý spoločnosťou Oxford Nanopore, vytvára ultra dlhé úseky súvislej sekvencie DNA. Tieto nové technológie umožňujú, aby kusy skladačky boli dlhé tisíce alebo dokonca milióny párov základov, čo uľahčuje montáž.

Nové informácie majú potenciál posunúť naše chápanie biológie človeka vrátane toho, ako chromozómy fungujú a zachovávajú si svoju štruktúru. Tiež zlepší naše chápanie genetických stavov, ako je Downov syndróm, ktoré majú základnú chromozomálnu abnormalitu.


Podrobný popis

Na obrázku je znázornený ľudský genóm anotovaný údajmi súvisiacimi s génmi podieľajúcimi sa na ochorení, oblasťami variácií nájdených v rôznych populáciách a oblasťami podobnosti medzi chromozómami.

24 jednotlivých chromozómov (1..22 [každý prítomný v pároch v genóme], X, Y) je usporiadaných kruhovo (C)a reprezentované značkou (C3) ideogramy, na ktorých je zobrazená mierka vzdialenosti (C1).

Niektoré chromozómy sú zobrazené v rôznych fyzikálnych mierkach na ilustráciu bohatého vzoru údajov (chr2 3x chrs 18,19,20,21,22 2x chrs 3,7,17 ​​10x). V každom ideograme sú zobrazené cytogenetické pásy (C2). Ide o rozsiahle znaky používané v cytogenetike na lokalizáciu a referenciu hrubých zmien.

Na vonkajšej strane ideogramov sú genómové variácie medzi jednotlivcami a populáciami reprezentované stopami (A) a (B). Počet katalogizovaných miest, na ktorých boli v rámci populácií pozorované zmeny jedného páru báz, je znázornený ako histogram (A). Veľké oblasti, ktoré sa medzi jednotlivcami líšia veľkosťou a počtom kópií, sú označené v (B).

Umiestnenia génov spojených s chorobou sú superponované na ideogramoch (D). (D3) ukazuje umiestnenie génov podieľajúcich sa na rakovine (veľmi tmavo červená), inej chorobe (tmavo červená) a všetkých ostatných génov (červená). (D2) ukazuje umiestnenie génov podieľajúcich sa na rakovine pľúc, vaječníkov, prsníka, prostaty, pankreasu a hrubého čreva, zafarbené postupne tmavším odtieňom červenej. (D1) označuje pozície génov, ktoré sa podieľajú na iných ochoreniach, ako je ataxia, epilepsia, glaukóm, srdcové choroby, neuropatia, sfarbené do postupne tmavšieho odtieňa červenej, ako aj cukrovka (oranžová), hluchota (zelená) a Alzheimerova choroba (modrá).

Šedé čiary (E) spája pozície na ideogramoch spojených s génmi, ktoré sa zúčastňujú rovnakých biochemických dráh. Odtieň spojenia odráža charakter génu – tmavosivá znamená, že gén sa podieľa na rakovine, sivá na chorobe a svetlosivá na všetkých ostatných génoch. Farebné odkazy (F) spája podskupinu párov genómových oblastí, ktoré sú si veľmi podobné a ilustrujú hlbokú úroveň podobnosti medzi genómovými oblasťami (asi 50 % genómu je v takzvaných opakovaných oblastiach, ktoré sa v genóme vyskytujú viackrát a na rôznych miestach) .


Genómová biológia v genómovej informatike

Na začiatku roka som premýšľal o konferenciách, ktorých som sa minulý rok zúčastnil. Jedným z vrcholov bola genómová informatika, na ktorú som išiel v septembri v mene biológia genómu.

Genómová informatika je každoročná konferencia, ktorá sa zameriava na výpočtové prístupy k pochopeniu biológie genómov. Strieda sa medzi konferenčným centrom Wellcome Trust v Hinxtone, Spojené kráľovstvo a Cold Spring Harbor Laboratories, NY, USA. Minulý rok bol na rade Hinxton, tak som tam išiel, tak ako predtým dva krát to bolo v Spojenom kráľovstve.

Dve kľúčové prezentácie predniesli Katie Pollard (University of California San Francisco, USA) a Rafael Irizarry (Dana-Farber Cancer Institute, Boston, USA). Pollard diskutoval o využití strojového učenia vo výskume genomiky a najmä o problémoch, ktoré môžu nastať. Poukázala na to, že by ste nemali používať vyvážené tréningové dáta, ak je problém, na ktorý sa pozeráte, veľmi nevyvážený (tj málo pozitív a veľa negatív, ako je identifikácia promótorových sekvencií) a tiež, že mnohé modely strojového učenia predpokladajú, že dáta sú nezávislé a identicky rozdelené. , ale to veľmi neplatí v prípade genomických údajov – no napriek tomu, aj keď môžu byť porušené predpoklady modelu, stále je možné získať užitočné výsledky.

Teraz sa viac diskutuje o biológii odhalenej informatikom, než o samotných informatických metódach.

Irizarryho prednáška sa zaoberala aj problémami v analýze a tým, prečo by ste nemali slepo dôverovať výsledkom, ktoré získate. Niekedy môžete získať dobrú predstavu o tom, či sú vaše výsledky hodnoverné, len pri pohľade na údaje. Toto bola spoločná téma mnohých rozhovorov. Irizarry uviedol príklad štúdie, ktorá uvádza, že štvrtina génov exprimovaných v krvi bola rozdielne exprimovaná medzi dvoma ľudskými populáciami. To sa zdalo nepravdepodobne vysoké, a tak sa na to pozrel a zistil, že v dvoch samostatných projektoch sa odobrali vzorky z dvoch populácií.

V predchádzajúcich ročníkoch tejto konferencie mi účastníci hovorili, ako sa zmenila od jej začiatku – teraz sa viac diskutuje o biológii, ktorú odhalili informatici, a nie o samotných informatických metódach. Táto iterácia sa nelíšila, s niekoľkými rozhovormi o analýze veľkého počtu rakovinových genómov na nájdenie variantov alebo veľkých kohort osobných genómov na nájdenie variantov spojených s vývojovými poruchami. Sri Kosuri (University of California Los Angeles, USA) prekračoval rámec pokusov o identifikáciu variantov spojených so stavom a hovoril o experimentoch, v ktorých testoval tisíce SNP na ich účinky na zostrih v reportérovom génovom konštrukte.

Jedna biologická prednáška, ktorá ma mimoriadne zaujala, bola od Lucie Spangenbergovej (Institut Pasteur de Montevideo, Uruguaj), ktorá sa pokúšala zrekonštruovať genóm Charruas, pôvodných obyvateľov Uruguaja, ktorí boli vyhubení v 19. storočí. Spangenberg zistil, že genómy desiatich súčasných Uruguajčanov medzi nimi obsahujú dostatok Charruanskej DNA na to, aby boli schopné zrekonštruovať 99 % genómu Charruan. Vo všeobecnosti bol pôvodný genetický pôvod ľudí vyšší ako ich vlastná pôvodná identita.

Niekoľko prednášok diskutovalo o tom, ako možno na zlepšenie zostáv genómu použiť moderné techniky, ako je sekvenovanie dlhého čítania z Pacific Biosciences, prepojené čítania z 10x Genomics a kontaktné informácie genómu z Hi-C. Ukázalo sa to v rôznych systémoch: vtáky (Alexander Suh, Univerzita v Uppsale, Švédsko), somáre (Nikka Keivanfar, 10x Genomics, USA) a mach (Sarah Carey, University of Florida, USA). Jeffrey Kidd (University of Michigan, USA) ukázal, že PacBio možno použiť na vytvorenie referenčného genómu pre psa, ktorý je úplnejší ako pôvodný genóm sekvenovaný pomocou technológie Sanger.

Jeden trend, ktorý nás obzvlášť zaujal biológia genómu bol zvýšený počet metód na reprezentáciu genómov vo formáte grafu s variantmi zobrazenými ako alternatívne vetvy, a nie ako tradičné lineárne referenčné znázornenie. Toto bolo opísané pre prokaryotické genómy (Rachel Colquhoun, Oxfordská univerzita, UK) aj eukaryotické genómy (Prithicka Sritharan, Quadram Institute Bioscience, UK). Zistili sme, že je to zaujímavé, keďže sme o tom už chvíľu diskutovali a práve sme vydali výzvu na predloženie príspevkov na zbierku článkov o grafových genómoch.

Plánujem sa zúčastniť tohtoročnej konferencie o genómovej informatike v Cold Spring Harbor a bude fascinujúce vidieť, ako odlišné miesto s inou skupinou delegátov ovplyvní atmosféru a zameranie konferencie. Akokoľvek je to iné, predpovedám, že bude rovnako fascinujúce ako minuloročná konferencia.


Závery

Nové vydanie BiologicalNetworks zavádza rozsiahle funkcie pre efektívnejšiu integrovanú analýzu a vizualizáciu rôznych údajov v štúdiách rôznych biologických systémov týkajúcich sa ľudských chorôb, interakcií hostiteľ-patogén, metagenomiky, meiózy v hubách, mikrobiálneho metabolizmu a metabolickej rekonštrukcie celého genómu v eukaryoty a prokaryoty. Databáza BiologicalNetworks má architektúru grafov na všeobecné účely a je neutrálna z hľadiska dátového typu, takže existuje perspektíva ďalšej integrácie údajov pre komplexnejšie štúdie systémovej biológie. Integrácia dodatočných, ortogonálnych zdrojov informácií, ako sú klinické údaje, umožní kvantitatívne spojenie klinických premenných s aktivitami molekulárnych dráh a procesov. Ukázali sme tiež, ako možno BiologicalNetworks použiť na nájdenie interakčných sietí špecifických pre chorobu pomocou aplikácie viacúrovňovej analýzy microarray, sekvenčných, regulačných a iných údajov.

Okrem prispôsobenia na úrovni výberu analytických metód/nástrojov v BiologicalNetworks má používateľ možnosť zmeniť parametre každej metódy, napríklad špecifikovať úroveň homológie v „Sprievodcovi zostavením homológií“ pri vytváraní zhlukov homológnych génov/proteínov alebo špecifikujte zdroje údajov, typy interakcií, druhy a p-hodnoty v "Sprievodcovi zostavením cesty". BiologicalNetworks tiež prispôsobujeme a neustále pridávame nové funkcie, metódy, dátové formáty a zdroje podľa požiadaviek používateľov.

Aby sa umožnila replikácia a porovnanie výsledkov prezentovaných v tejto práci s inými súvisiacimi analýzami, všetky dostupné demonštrované príklady a údaje sú prístupné v „BMC Bioinformatics Demo Project“ po spustení aplikácie BiologicalNetworks. Additionally, the BiologicalNetworks Welcome Screen and front page of the web site contains a list of "driving" biological projects (for various species and types of analysis) which can be replicated by simply running the respective project.

BiologicalNetworks, along with the user Manual and Video tutorials and Quick Start Guide, is available at http://www.biologicalnetworks.org.


Pozri si video: Константин Северинов. Генетические тесты - фейк? Или лучший способ узнать о себе правду? (August 2022).