Informácie

Aká je sekvencia DNA pre jablko?

Aká je sekvencia DNA pre jablko?



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.

Názov hovorí za všetko. Som len zvedavá. Čítal som, že vedci zmapovali genóm pre Malus Domestica, ale nikde nemôžem nájsť sekvenciu. Ak je to hlúpa otázka, ocenil by som, keby ste mi povedali, kde sa v tomto mýlim!


https://www.rosaceae.org/species/malus/malus_x_domestica/genome_v1.0

Údaje môžete vidieť na vyššie uvedenej adrese URL. Podrobnosti sú popísané v tomto článku.

Ako povedali iní, NCBI sa zdá byť užitočná. Prejdite na túto stránku. Vyberte chromozóm, ktorý chcete vidieť, a kliknite na génovú banku alebo refsekvenciu zodpovedajúcu chromozómu v tabuľke (Jednotka zostavy: Primárne zostavenie). Môžete vidieť prehľad sekvencie. Nájdite FASTA na stránke s prehľadom a kliknite na FASTA. Potom sa stiahnu sekvenčné dáta.


Tu je genóm jabĺk na NCBI.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term=Apple


od Allison Baker
figúrky od Lillian Horin

Arktické jablko je najšťavnatejším nováčikom na výrobu uličiek. Má špeciálnu schopnosť odolávať zhnednutiu po narezaní (postava 1), ktorá chráni jej chuť a nutričnú hodnotu. Hnednutie tiež prispieva k plytvaniu potravinami tým, že na dokonale jedlých jablkách spôsobuje nepekné otlaky. Potravinový odpad, najmä pri ovocí a zelenine, je celosvetovým hlavným problémom, takmer polovica produkcie vypestovanej v Spojených štátoch sa vyhodí a supermarket Tesco v Spojenom kráľovstve odhaduje, že správanie spotrebiteľov výrazne prispieva k 40 % jeho jabĺk, ktoré sa vyhodia. . Z arktických jabĺk sú preto nielen pohodlné občerstvenie, ale môžu byť tiež schopné zmierniť hlavný zdroj potravinového odpadu.

postava 1: Tradičné jablko Golden Delicious (vľavo) verzus arktická odroda (vpravo). Tradičné jablko Golden Delicious po rozkrojení na jablká podľa očakávania hnedne. Na druhej strane, Arctic Golden vôbec nezmení farbu. (Kredit za obrázok: Okanagan Specialty Fruits Inc.)

Aj keď nezhnednuté jablko znie skvele, ako presne sa to podarilo? Arktické jablká sú geneticky upravené (GE), aby sa zabránilo hnednutiu. To znamená, že genetický materiál, ktorý určuje, ako jabloň rastie a vyvíja sa, bol zmenený pomocou biotechnologických nástrojov. Ale predtým, ako sa dozvieme o modernej vede, ktorá sa používa na výrobu arktických jabĺk, poďme preskúmať, ako sa pestujú tradičné odrody jabĺk.


Stručný úvod o troch generáciách technológie sekvenovania genómu

Od vyvinutia prvej generácie technológie sekvenovania DNA v roku 1977 uplynulo už viac ako 30 rokov. Počas tohto obdobia dosiahla technológia sekvenovania značný pokrok. Od prvej generácie po tretiu generáciu a dokonca aj štvrtú generáciu technológia sekvenovania zažila dĺžku čítania od dlhého po krátke a od krátkeho po dlhé. Hoci na súčasnom globálnom trhu sekvenovania stále dominuje druhá generácia—short-read sekvencovacej technológie, tretia a štvrtá generácia sekvenčných technológií sa v priebehu dvoch rokov rýchlo vyvíja. Každá transformácia technológie sekvenovania má za následok obrovskú úlohu pri podpore výskumu genómu, lekárskeho výskumu chorôb, vývoja liekov, šľachtenia a ďalších oblastí. Tento blog je zameraný hlavne na aktuálne sekvenovanie genómu technológie a princípy ich sekvenovania.

Vývoj technológie sekvenovania
V roku 1952 Hershey a Chase dokončili slávny experiment s bakteriálnou infekciou T2 fágom, ktorý účinne dokázal, že DNA je genetický materiál. V roku 1953 Crick a Watson ukázali svoj model DNA v britskom časopise–Nature. Po dôkladnej štúdii na Cambridgeskej univerzite opísali model DNA s „dvojitou špirálou“. V roku 1958 Francis Crick navrhol genetickú centrálnu dogmu, ktorá bola zopakovaná v Nature v roku 1970. Genetický kód, tiež známy ako kodóny, genetické kodóny alebo trojité kódy, určuje nukleotidovú sekvenciu aminokyselinovej sekvencie v proteíne, ktorá pozostáva z tri po sebe idúce nukleotidy. V roku 1966 Hola oznámil, že genetický kód bol rozlúštený. V roku 1974 Szibalski, poľský genetik, navrhol technológiu genetickej rekombinácie ako koncept syntetickej biológie. Rekombinantná technológia DNA, tiež známa ako genetické inžinierstvo, je zameraná na rekombináciu molekúl DNA in vitro, proliferujúcich vo vhodných bunkách. V roku 1983 vyvinul Dr. Kary B.Mullis PCR (polymerázová reťazová reakcia). Je to technika molekulárnej biológie a používa sa na amplifikáciu špecifických fragmentov DNA, čo možno považovať za špeciálnu replikáciu DNA in vitro.

V roku 1977 A.M. Maxam a W. Gilbert najprv zaviedli metódu stanovenia sekvencie fragmentov DNA, ktorá sa tiež nazýva Maxam-Gilbertova metóda chemickej degradácie. V súčasnosti je táto metóda chemickej degradácie a enzymatická metóda (metóda ukončenia dideoxy reťazca), ktorú navrhol Sanger, rýchlymi sekvenčnými technikami. V roku 1986 vyvinula americká spoločnosť —Pe Abi prvý automatický sekvenátor—abi prism 310 génový analyzátor. A potom Hood a Smith použili fluorescenčne značený dNTP pre technológiu elektroforézy. Preto sa zrodil prvý komerčný automatický sekvencer. Potom bol v roku 1996 vyvinutý sekvenátor kapilárnej elektroforézy a v roku 1998 bol vyvinutý automatický sekvenátor typu 3700.

V roku 2008 skupina Quake navrhla a vyvinula sekvenátor HeliScope, ktorý je tiež zariadením na sekvenovanie slučkových čipov. V tom istom roku bolo vyvinuté sekvenovanie nanopórov na základe technológie elektroforézy. V nasledujúcom roku bol vyvinutý SMRT. V roku 2010 boli uvedené do používania iónové PGM a GeXP.

V roku 2005 spoločnosť Roche navrhla 454 technologických systémov sekvenovania genómu 20 a ultra vysoko výkonného systému sekvenovania genómu, ktorý Nature ocenila ako míľnik vo vývoji technológie sekvenovania. V roku 2006 bol vyvinutý sekvenátor illumina, ktorý je vhodný pre knižnice DNA pripravené rôznymi metódami. V roku 2007 bol vyvinutý Solid System.

Prvá generácia sekvenčnej technológie
Prvá generácia technológie sekvenovania je založená na metóde ukončenia reťazca vyvinutej Sangerom a Coulsonom v roku 1975 alebo chemickej metóde (degradácia reťazca) vynájdenej Maxamom a Gulbertom v rokoch 1976 a 1977. A Sanger v roku 1977 posúdil prvú sekvenciu genómu patriacu Phageovi. X174 s celkovou dĺžkou 5375 báz. Odvtedy ľudské bytosti nadobudli schopnosť odhaľovať povahu genetických rozdielov života a je to tiež začiatok genómovej éry. Výskumníci pokračujú v zlepšovaní Sangerovej metódy počas výkonu. V roku 2001 bola na základe vylepšenej Sangerovej metódy dokončená prvá mapa ľudského genómu. Základným princípom Sangerovej metódy je, že ddNTP nemôže vytvárať fosfodiesterovú väzbu počas syntézy DNA kvôli nedostatku hydroxylu v jej 2 ‘ a 3’. Môže sa teda použiť na prerušenie reakcie syntézy DNA. Pridajte určitý podiel ddNTP s rádioaktívnym izotopom, vrátane ddATP, ddCTP, ddGTP a ddTTP, do štyroch reakčných systémov syntézy DNA. Po gélovej elektroforéze a autorádiografii je možné určiť sekvencie DNA vzoriek podľa polohy elektroforetického pásu.

Okrem Sangerovej metódy stojí za zmienku, že v období vývoja technológie sekvenovania sa objavuje mnoho ďalších sekvenčných technológií, ako je metóda sekvenovania pyrofosfátov, metóda ligačných enzýmov atď. Spomedzi týchto metód sekvenovania pyrofosfátov neskôr použila spoločnosť Roche pre techniku ​​​​454, zatiaľ čo metóda ligačného enzýmu bola použitá pre techniku ​​SOLID spoločnosťou ABI. Spoločnou základnou metódou, ktorú obaja zdieľali, bolo použitie dNTP, ktorý môže prerušiť syntézu DNA, podobne ako ddNTP v Sangerovej metóde.

Celkovo vzaté, prvá generácia sekvenčnej technológie má schopnosť čítať dĺžku 1000 bp s presnosťou 99,999 %, čo je hlavná vlastnosť. Jeho vysoká cena, nízka priepustnosť a ďalšie nevýhody však majú vážny dopad na jeho skutočné rozsiahle použitie. Prvá generácia sekvenačnej technológie preto nie je najideálnejšou metódou sekvenovania. Druhá generácia sekvenčnej technológie, ktorá prechádza vývojom a zdokonaľovaním, sa zrodila symbolizovaná technológiou Roche’s 454, Illumina’s Solexa, Hiseq technológiou a technológiou ABI’s Solid. Druhá generácia sekvenčnej technológie nielenže výrazne zníži náklady na sekvenovanie, ale aj dramaticky zvýši rýchlosť sekvenovania pri zachovaní vysokej presnosti. Doba obratu technológie sekvenovania druhej generácie na dokončenie projektu ľudského genómu môže byť len jeden týždeň, zatiaľ čo použitie technológie sekvenovania prvej generácie na dosiahnutie rovnakého cieľa je tri roky. Dĺžka čítania druhej generácie sekvenčnej technológie je však oveľa kratšia ako pri prvej generácii.

V ďalšej blogovej kapitole budeme pokračovať v predstavovaní druhej generácie sekvenčná technológia.


Počítačová bezpečnosť a súkromie pri sekvenovaní DNA

Došlo k rýchlemu zlepšeniu nákladov a času potrebného na sekvenovanie a analýzu DNA. V poslednom desaťročí sa náklady na sekvenovanie ľudského genómu znížili 100 000-krát alebo viac. Toto rýchle zlepšenie umožnilo rýchlejšie, masívne paralelné spracovanie. Moderné sekvenčné techniky dokážu sekvenovať stovky miliónov reťazcov DNA súčasne, čo vedie k množeniu nových aplikácií v oblastiach od personalizovanej medicíny, pôvodu a dokonca aj pri štúdiu mikroorganizmov, ktoré žijú vo vašom čreve.

Počítače sú potrebné na spracovanie, analýzu a ukladanie miliárd báz DNA, ktoré možno sekvenovať z jedinej vzorky DNA. Dokonca aj samotné sekvenčné stroje bežia na počítačoch. Na tejto hranici medzi elektronickými a biologickými systémami môžu byť možné nové a neočakávané interakcie. Ako multidisciplinárna skupina výskumníkov, ktorí študujú počítačovú bezpečnosť a manipuláciu s DNA, sme chceli pochopiť, aké nové riziká počítačovej bezpečnosti sú možné v interakcii medzi biomolekulárnymi informáciami a počítačovými systémami, ktoré ich analyzujú.

Nižšie uvádzame dva kľúčové príklady nášho výskumu: (1) zlyhanie sekvenátorov DNA pri dodržiavaní osvedčených postupov v oblasti počítačovej bezpečnosti a (2) možnosť zakódovať malvér do sekvencií DNA. Podrobnejšie informácie o našich zisteniach nájdete v našom dokumente. Tento dokument sa objaví na recenzovanom sympóziu USENIX Security Symposium v ​​auguste 2017.

Analýza počítačovej bezpečnosti programov sekvenovania DNA

Potom, čo je DNA sekvenovaná, je zvyčajne spracovaná a analyzovaná množstvom počítačových programov prostredníctvom takzvaného potrubia na spracovanie údajov DNA. Analyzovali sme postupy počítačovej bezpečnosti bežne používaných programov s otvoreným zdrojovým kódom v tomto kanáli a zistili sme, že nedodržiavajú osvedčené postupy počítačovej bezpečnosti. Mnohé boli napísané v programovacích jazykoch, o ktorých je známe, že bežne obsahujú bezpečnostné problémy, a našli sme prvé indikátory bezpečnostných problémov a zraniteľného kódu. Táto základná bezpečnostná analýza naznačuje, že bezpečnosť sekvenčného spracovania údajov nie je dostatočná, ak alebo keď sa útočníci zamerajú na potrubie.

DNA kódovaný malvér

DNA uchováva štandardné nukleotidy – základné štruktúrne jednotky DNA – ako písmená ako A, C, G a T. Po sekvenovaní sa tieto údaje o DNA spracujú a analyzujú pomocou mnohých počítačových programov. V počítačovej bezpečnosti je dobre známe, že akékoľvek údaje použité ako vstup do programu môžu obsahovať kód určený na kompromitáciu počítača. To nás priviedlo k otázke, či je možné vyrobiť reťazce DNA obsahujúce škodlivý počítačový kód, ktorý by v prípade sekvenovania a analýzy mohol kompromitovať počítač.

Aby sme zhodnotili, či je to teoreticky možné, zahrnuli sme známu bezpečnostnú chybu do programu spracovania DNA, ktorá je podobná tej, ktorú sme našli v našej predchádzajúcej bezpečnostnej analýze. Potom sme navrhli a vytvorili syntetický reťazec DNA, ktorý obsahoval škodlivý počítačový kód zakódovaný v základoch reťazca DNA. Keď bol tento fyzický reťazec sekvenovaný a spracovaný zraniteľným programom, dal počítaču, ktorý vykonával spracovanie, diaľkové ovládanie. To znamená, že sme boli schopní na diaľku využiť a získať plnú kontrolu nad počítačom pomocou syntetickej DNA protivníka.

Žiadny dôvod na obavy

Všimnite si, že nie je prítomný dôvod na znepokojenie zo súčasných hrozieb. Nemáme žiadny dôkaz, že by sme sa domnievali, že bezpečnosť sekvenovania DNA alebo údajov o DNA vo všeobecnosti je v súčasnosti napadnutá. Namiesto toho považujeme tieto výsledky za prvý krok k premýšľaniu o počítačovej bezpečnosti v ekosystéme sekvenovania DNA. Jednou z tém výskumu počítačovej bezpečnosti je, že je lepšie brať do úvahy bezpečnostné hrozby na začiatku nových technológií, skôr ako technológia dospeje, pretože bezpečnostné problémy sa oveľa ľahšie riešia skôr, ako sa prejavia skutočné útoky.

Opätovne zdôrazňujeme, že dnes už nie je dôvod, aby sa ľudia znepokojovali, ale tiež povzbudzujeme komunitu sekvencovania DNA, aby proaktívne riešila riziká počítačovej bezpečnosti skôr, ako sa prejavia protivníci. To znamená, že je čas zlepšiť stav bezpečnosti DNA.

Odporúčame komunite sekvencovania DNA, aby pri kódovaní bioinformatického softvéru dodržiavala osvedčené postupy bezpečného softvéru, najmä ak sa používa na komerčné alebo citlivé účely. Je tiež dôležité zvážiť hrozby zo všetkých zdrojov, vrátane sekvenovaných reťazcov DNA, ako vektora počítačových útokov. Podrobnejšiu diskusiu o hrozbách pre reťazec DNA a potenciálnu obranu nájdete v našom výskumnom dokumente.

Je možné využiť počítačový program so syntetizovanou DNA?

Výsledky našej štúdie ukazujú, že je teoreticky možné vyrobiť syntetickú DNA, ktorá je schopná ohroziť počítačový systém. V súčasnosti sú tieto útoky v praxi zložité, pretože je náročné syntetizovať škodlivé reťazce DNA a nájsť relevantné zraniteľné miesta v programoch na spracovanie DNA. Preto, hoci je to vedecky zaujímavé, zdôrazňujeme, že ľudia by dnes nemali byť nevyhnutne znepokojení, ako hovoríme vyššie aj nižšie.

Aké sú vaše zistenia týkajúce sa popredných softvérových balíkov výpočtovej biológie s otvoreným zdrojom?

Analyzovali sme open source bioinformatické nástroje, ktoré výskumníci bežne používajú na analýzu údajov DNA. Mnohé z nich sú napísané v jazykoch ako C a C++, o ktorých je známe, že obsahujú bezpečnostné chyby, pokiaľ programy nie sú napísané starostlivo. V tomto prípade programy nedodržali osvedčené postupy počítačovej bezpečnosti. Väčšina z nich mala napríklad malú dezinfekciu vstupov a používala nezabezpečené funkcie. Iné mali statické vyrovnávacie pamäte, ktoré mohli pretekať. Nedostatočná dezinfekcia vstupu, používanie nezabezpečených funkcií a používanie preplniteľných vyrovnávacích pamätí môže spôsobiť, že program bude zraniteľný voči útočníkom. Moderné osvedčené postupy počítačovej bezpečnosti sú vyhýbať sa týmto programovým konštrukciám alebo ich používať opatrne, kedykoľvek je to možné.

Existuje nejaký dôvod na bezprostredné obavy?

Nie. Nemáme dôvod domnievať sa, že došlo k nejakým útokom na programy na sekvenovanie alebo analýzu DNA. Primárnym cieľom tejto štúdie bolo lepšie porozumieť uskutočniteľnosti útokov vstrekovaním kódu na báze DNA. Naše využitie založené na DNA je hypotetické a ohrozuje program, ktorý sme zámerne upravili tak, aby obsahoval zraniteľnosť. Tiež nevieme o žiadnych snahách protivníkov kompromitovať programy výpočtovej biológie.

Keďže však technológie sekvenovania DNA dozrievajú a stávajú sa všadeprítomnejšími, veríme, že tieto typy problémov by mohli v budúcnosti predstavovať rastúci problém, ak sa nebudú riešiť. Preto tomu veríme teraz je ten správny čas začať posilňovať ekosystém výpočtovej biológie kybernetickým útokom.

Existujú nejaké riziká pre ľudí so zneužitím založeným na DNA? Bude to infikovať môj genóm?

Odpovede na obe otázky sú nie. Váš genóm je nedotknutý. Naše využitie ukazuje, že špecificky navrhnutá DNA môže byť použitá na ovplyvnenie počítačových programov, nie na samotné živé organizmy. Inak povedané, náš exploit je navrhnutý tak, aby kompromitoval počítačový program zapojený do sekvenovania DNA (a program zámerne upravený tak, aby obsahoval zraniteľnosť). Sekvencia DNA, ktorú sme navrhli pre tento článok, nemá žiadny biologický význam. Ďalej zdôrazňujeme, že výskumníci často syntetizujú DNA s nebiologickými funkciami, napríklad keď používajú DNA na ukladanie digitálnych údajov.

Pomáhaš tým zlým?

Ako výskumníci počítačovej bezpečnosti máme záujem porozumieť bezpečnostným rizikám vznikajúcich technológií s cieľom pomôcť zlepšiť bezpečnosť budúcich verzií týchto technológií.

Výskumná komunita v oblasti bezpečnosti zistila, že vyhodnocovanie bezpečnostných rizík novej technológie počas jej vývoja výrazne uľahčuje konfrontáciu a riešenie bezpečnostných problémov skôr, ako sa prejaví tlak protivníka. Jedným príkladom bol moderný automobil a ďalším moderným bezdrôtovým implantovateľným zdravotníckym zariadením. V oboch prípadoch vláda a priemysel reagovali na bezpečnostný výskum a odhalili potenciálne riziká, v dôsledku čoho moderný automobilový priemysel a priemysel zdravotníckych pomôcok výrazne zvýšili svoju počítačovú bezpečnostnú ochranu. Nabádame komunitu počítačovej biológie, aby urobila to isté.

Čo je to potrubie na spracovanie údajov o DNA?

Sekvenovanie DNA je komplikovaný proces, ktorý začína fyzickými vzorkami DNA, ktoré sa pripravujú v laboratóriu. Tieto pripravené vzorky potom prechádzajú cez stroj, ktorý produkuje výstup surovej sekvencie DNA. Aby boli tieto údaje užitočné, manipulujú sa s nimi a analyzujú sa prostredníctvom množstva rôznych programov, ktoré spracúvajú údaje v etapách. Tieto programy tvoria reťazec spracovania údajov DNA.

Máte nejakú radu pre vlády?

Vláda sa v súčasnosti podieľa na regulácii výroby produktov syntetickej DNA, ktoré sa môžu použiť na generovanie nebezpečných zlúčenín (napr. infekčných chorôb, toxínov atď.) a federálny zákon vyžaduje primeranú bezpečnosť v súvislosti s niektorými typmi zdravotných informácií. V tejto chvíli nemôžeme navrhovať žiadne konkrétne dodatočné nariadenia. Máme však v úmysle analyzovať právne a politické dôsledky tejto práce v partnerstve s UW Tech Policy Lab a povzbudiť regulátorov, aby zvážili posun tejto oblasti do budúcnosti.

Máte nejakú radu pre výskumníkov v oblasti biológie a komunitu počítačovej biológie?

Komunita sekvenovania DNA a najmä programátori bioinformatických nástrojov by mali pri vývoji softvéru zvážiť počítačovú bezpečnosť. Podporujeme najmä široké prijatie osvedčených bezpečnostných postupov, ako je používanie jazykov bezpečných pre pamäť alebo kontrola hraníc vo vyrovnávacích pamätiach, dezinfekcia vstupov a pravidelné bezpečnostné audity.

Ďalšou otázkou, ktorú treba zvážiť, je, ako najlepšie udržiavať a opravovať bioinformatický softvér. Veľká časť je napísaná a udržiavaná mnohými subjektmi, čo sťažuje opravu a viedlo k vysokej prevalencii zastaraného softvéru.

Podrobnú analýzu hrozieb a ďalšie bezpečnostné odporúčania nájdete vo výskumnom dokumente.

Máte odporúčania pre komunitu počítačovej bezpečnosti?

Syntéza a sekvenovanie DNA sú veľmi dôležité nástroje v molekulárnej a syntetickej biológii a v priebehu času očakávame, že ich prevalencia bude narastať, najmä keď sa presunú do nových komerčných domén. Táto štúdia je len prvým pokusom zvážiť bezpečnostné riziká tejto oblasti. Vzhľadom na dôležitosť týchto technológií a ich úzke prepojenie s počítačmi je dôležité, aby bezpečnostná komunita zvážila široké hrozby pre tento ekosystém.

Mám sa vyhnúť genetickému testovaniu kvôli týmto zisteniam?

Nie, vôbec nie. Genetické sekvenovanie a testovanie má mnoho dôležitých výhod a riziká, ktoré popisujeme v tejto štúdii, sú ďaleko od praxe.


Hodiny operácie

8:30 – 17:00 pondelok – piatok (okrem sviatkov BYU)

Nachádzame sa v 4046 LSB

Niektoré zo služieb, ktoré poskytuje DNASC, zahŕňajú:

  • Vlastné sekvenovanie PacBio na 2 prístrojoch Sequel II. Ponúkame celý rad služieb pre tieto nástroje vrátane konštrukcie a sekvenovania HiFi knižnice, konštrukcie a sekvenovania knižnice CLR, prípravy a sekvenovania knižnice Iso-Seq.
  • Vlastné sekvenovanie DNA (3730xl pre dideoxy sekvenčnú chémiu alebo Illumina HiSeq 2500 pre rozsiahle projekty sekvenovania)
  • Analýza fragmentov DNA
  • Sekvenovanie a riešenie problémov a školenie PCR
  • Pri plánovaní alebo príprave vzoriek na použitie na Illumina HiSeq 2500 kontaktujte Edwarda Wilcoxa v DNASC

DNASC je podporovaná Univerzitou Brighama Younga prostredníctvom Katedry biológie pod vedením Dr. Michaela F. Whitinga a riadená Dr. Edwardom Wilcoxom.


Všeobecné odporúčania

  • všetky varianty by mali byť opísané na najzákladnejšej úrovni, úroveň DNA. Okrem toho môžu byť uvedené opisy na úrovni RNA a/alebo proteínu.
    • z popisov by malo byť jasné, či došlo k zmene experimentálne stanovené alebo teoreticky odvodené uvedením predpokladaných dôsledkov v zátvorkách
    • popisy na úrovni RNA/proteínu by mali popisovať zmeny pozorované na tejto úrovni (RNA/proteín) a nemali by sa snažiť zahrnúť akékoľvek poznatky týkajúce sa zmeny na úrovni DNA (pozri otázky nižšie)
    • by mal byť použitý referenčný sekvenčný súbor verejné a jasne opísané, napr. NC_000023.10, LRG_199, NG_012232.1, NM_004006.2, LRG-199t1, NR_002196.1, NP_003997.1 atď. (pozri Referenčné sekvencie)
      • keď varianty nie sú uvedené vo vzťahu ku genómovej referenčnej sekvencii z nedávnej tvorby genómu, preferovanou referenčnou sekvenciou je lokusová referenčná genómová sekvencia (LRG)
      • ak nie je k dispozícii žiadny LRG, treba oň požiadať (pozri Referenčné sekvencie).
      • použitá referenčná sekvencia musí obsahovať zvyšok (zvyšky), ktorý sa má zmeniť.
      • c.pre kódujúcu referenčnú sekvenciu DNA
      • g.” pre lineárnu genómovú referenčnú sekvenciu
      • m.pre referenčnú sekvenciu mitochondriálnej DNA
      • n.pre nekódujúcu referenčnú sekvenciu DNA
      • o.pre kruhovú genómovú referenčnú sekvenciu
      • p.pre proteínovú referenčnú sekvenciu
      • r."pre referenčnú sekvenciu RNA (transkript)
      • výnimka: dva varianty oddelené jedným nukleotidom, ktoré spolu ovplyvňujú jednu aminokyselinu, by sa mali opísať ako „delíny“ POZNÁMKA: SVD-WG pripravuje návrh na úpravu tohto odporúčania. Na uplatnenie súčasného pravidla je potrebné vedieť, či sú tieto dva varianty v kódujúcej sekvencii a ovplyvňujú jednu aminokyselinu. Odporúčania by mali byť všeobecné. Nové odporúčanie bude: dva varianty oddelené menej ako dvoma nukleotidmi by sa mali opísať ako „delíny“
      • 3’pravidlo platí aj pre zmeny v úsekoch jednotlivých zvyškov a tandemových opakovaniach (nukleotid alebo aminokyselina)
      • 3’pravidlo platí pre VŠETKY popisy (genóm, gén, transkript a proteín) daného variantu
      • výnimkou: vymazanie/duplikácia okolo spojenia exón/exón pomocou c., r. alebo n. referenčné sekvencie (pozri Číslovanie)
      • na úrovni DNA 123456A>T (pozri detaily): číslo(a) vzťahujúce sa na ovplyvnený(é) nukleotid(y), pričom nukleotidy sa používajú VEĽKÝMI PÍSMENAMI IUPAC-IUBMB priradené nukleotidové symboly
      • na úrovni RNA 76a>u (pozri detaily): číslo(a) vzťahujúce sa na ovplyvnený nukleotid(y), nukleotidy písané malými písmenami pomocou nukleotidových symbolov priradených IUPAC-IUBMB
      • hladina bielkovín Lys76Asn (pozri detaily): ovplyvnená(é) aminokyselina(y) v troj- alebo jednopísmenovom kóde, za ktorým nasleduje číslo IUPAC-IUBMB priradené aminokyselinové symboly
        • trojpísmenový preferovaný je kód aminokyseliny (pozri Normy)
        • na “*“ sa môže použiť na označenie stop kodónu translácie v jedno- aj trojpísmenovom opise aminokyselinových kódov
        • keď možno variant opísať ako duplikáciu alebo vloženie, stanovenie priorít určuje, že by sa mal opísať ako duplikácia
        • popisy, ktoré odstraňujú časť referenčnej sekvencie a nahrádzajú ju časťou rovnakej sekvencie, nie sú povolené (napr. NM_004006.2:c.[762_768del767_774dup])

        Použité znaky

        V nomenklatúre HGVS niektoré postavy mať špecifický význam

        • + ” (plus) sa používa v číslovanie nukleotidov c.123+45A>G
        • - ” (mínus) sa používa v číslovanie nukleotidov c.124-56C>T
        • * ” (hviezdička) sa používa v číslovanie nukleotidov a na označenie translačného terminačného (stop) kodónu (pozri Normy) c.*32G>A a P.Trp41*
        • _ ” (podčiarkovník) sa používa na označenie rozsahu g.12345_12678del
        • [ ] “ (hranaté zátvorky) sa používajú pre alely (pozri DNA, RNA, bielkoviny), ktorý zahŕňa viacero vložených sekvencií v jednej polohe a inzercie z druhej referenčnej sekvencie
          • “ (bodkočiarka) sa používa na oddelenie variantov a alel g.[123456A>G345678G>C] alebo g.[123456A>G][345678G>C]
          • , “ (čiarka) sa používa na oddelenie rôznych transkriptov/proteínov odvodených z jednej alely r.[123a>u, 122_154del]
          • NC_000002.11:g.48031621_48031622ins[TAT48026961_48027223GGC]
          • NC_000002.11:g.47643464_47643465ins[NC_000022.10:35788169_35788352]

          Skratky v popisoch variantov

          Na opis rôznych typov variantov sa používajú špecifické skratky.

          • > “ (väčšie potom) označuje a substitúcia (úroveň DNA a RNA) g.123456G>A, r.123c>u (viď. DNA, RNA)
            • substitúcia na úrovni proteínu je opísaná ako p.Ser321Arg (pozri bielkoviny)
            • duplikačné vloženia sú opísané ako duplikácie, nie ako vloženia

            ext “ označuje an rozšírenie p.Met1 ext -5 (pozri Rozšírenie)

            • cen “ označuje centroméra chromozómu
            • chr “ označuje a chromozóm chr11:g.12345611G>A (NC_000011.9)
            • pter označuje prvý nukleotid chromozómu
            • qter “ označuje posledný nukleotid chromozómu
            • súp “ označuje an nadpočetný chromozóm (značkový chromozóm)
            • gom “ označuje a zisk metylácie g.12345678_12345901 |gom
            • lom “ označuje a strata metylácie g.12345678_12345901 |lom
            • stretol “ označuje a metylácia g.12345678_12345901 |met=

            Vedci sekvenujú DNA smreka obyčajného. Genóm stromu je DLHÝ

            Výskumníci v stredu oznámili, že sekvenovali genóm smreka obyčajného, ​​obrovského vždyzeleného stromu pochádzajúceho z Európy, ktorý bol tiež široko vysadený v častiach Severnej Ameriky.

            Katalóg DNA stromu, publikovaný v časopise Nature, bol pozoruhodný svojou dĺžkou. Ľudský genóm sa skladá z približne 3 miliárd párov základných písmen DNA, v ktorých sú uložené všetky genetické informácie potrebné na vytvorenie človeka. Genóm nórskeho smreka bol takmer sedemkrát dlhší, na úrovni 20 miliárd párov báz. Usporiadanie DNA v správnom poradí bolo technickou výzvou, pretože genóm obsahuje toľko opakujúcich sa segmentov.

            Výskum odhalil, že napriek svojmu obrovskému genómu sa zdá, že smreky majú podobný počet génov kódujúcich proteíny ako ľudia: rádovo 30 000. Prečo má smrek obyčajný tak veľa inej DNA a či táto DNA hrá pokračujúcu úlohu v biológii ihličnanov, je otázka, ktorú vedci budú ďalej skúmať, napísali vedci.

            Ihličnany, ako napríklad smrek, jedľa a borovica, sú členmi podskupiny rastlín produkujúcich semená známych ako nahosemenné rastliny, ktoré majú všetky veľmi dlhé genómy. Tento týždeň bol v časopise Bioinformatics opísaný aj ďalší superdlhý genóm ihličnanov, genóm bieleho smreka.

            Rastlinný biochemik z University of British Columbia Joerg Bohlmann, spoluautor oboch štúdií, uviedol vo vyhlásení, že novo zostavené sekvencie genómu umožnia výskumníkom zdokonaliť spôsob, akým lesníci šľachtia stromy, so zameraním na výzvy, ako je „odolnosť proti hmyzu, kvalita dreva, rýchlosť rastu“. a prispôsobenie sa zmene klímy."

            Pochopenie viac o smreku obyčajnom by tiež mohlo nepriamo pomôcť vedcom, ktorí pracujú na vývoji dlhotrvajúcich a príťažlivejších vianočných stromčekov, povedal patológ rastlín Gary Chastagner z Washington State University.

            V decembri Los Angeles Times profilovali Chastagnerovu prácu, ktorá sa zameriava na hľadanie toho, aké genetické zmeny by mohli pomôcť vytvoriť stromy, ktoré medzi Dňom vďakyvzdania a Novým rokom nezhodia všetko ihličie. V tom čase Chastagner povedal, že jeho laboratórium práve začína začleňovať nálezy DNA do svojej analýzy jedlí.

            Chastagner sa vo svojom výskume nezameriava na smreky. V stredu však v e-maile uviedol, že nové sekvencie genómu majú potenciál pomôcť jeho práci, ak objasnia, ako gény ovplyvňujú zadržiavanie ihiel v smrekoch.

            "Môže nám to umožniť určiť, či rovnaký mechanizmus riadi stratu ihiel u iných druhov, ako sú skutočné jedle, s ktorými pracujeme," napísal.

            Chcete sa dozvedieť viac o nahosemenných rastlinách? Príroda zahrnula článok News & Views so štúdiou genómu smreka obyčajného (pre plný text je potrebné predplatné), v ktorom výskumník zo Štátnej univerzity v Severnej Karolíne Ronald Sederoff vysvetľuje viac o tom, prečo sa vedci zaujímajú o genómy ihličnanov.

            A pre iný typ ocenenia mohutného smreka si môžu hudobní fanúšikovia pozrieť „C is for Conifer“, túto pieseň z roku 2005 od They Might be Giants:


            Riadenie červov jabloňových pomocou insekticídov

            Dospelá samica červca jabloňového. Autor fotografie: Joseph Berger, Bugwood.org.

            Stredná úroveň výskytu dospelých červov jabloňových bola zistená vo výskumnom centre Trevora Nicholsa na Michiganskej štátnej univerzite vo Fennville v štáte Michigan po zrážkach. Kontrola červov jabloňových sa tradične dosahuje organofosfátovými insekticídmi, ako je Imidan. Syntetické pyretroidné zlúčeniny, ako sú Asana, Warrior, Danitol, Battalion, Mustang Max a Baythroid, sú tiež toxické pre dospelé ovocné mušky, ale vo všeobecnosti sa považujú za stredne účinné, pretože majú kratší reziduálny účinok. Existuje niekoľko insekticídnych produktov so zníženým rizikom a náhradou organofosfátov, ktoré obsahujú na svojich etiketách červec jablčný.

            Neonikotinoidy Belay, Admire a Assail sú označené na kontrolu červov jabloňových. Majú obmedzený letálny účinok na dospelých červov jabloňových, ale poskytujú silnú liečivú aktivitu na vajíčka a larvy. Zlúčenina METI, Apta, je toxická pre dospelé ovocné mušky ako kontaktný insekticíd. Spinosyn zlúčeniny Delegate a Entrust sú pri požití aktívne na červce jabloňovej, ale v terénnych skúškach s vysokým tlakom škodcov sa ukázali ako spravodlivé kontrolné materiály, preto sú označené len na potlačenie červov jabloňových.

            Diamidová zlúčenina Exirel a premix Minecto Pro (diamid plus avermektín) sú aktívne na červcoch jabloňových a sú označené na potlačenie populácie. Leverage, Voliam Flexi a Endigo sú predzmiešané zlúčeniny, ktoré sú označené ako kontrolné červy.


            Čo je skrytý Markov model?

            Štatistické modely nazývané skryté Markovove modely sú opakujúcou sa témou vo výpočtovej biológii. Čo sú skryté Markovove modely a prečo sú také užitočné pre toľko rôznych problémov?

            Analýza biologickej sekvencie je často len otázkou umiestnenia správnej značky na každý zvyšok. Pri génovej identifikácii chceme nukleotidy označiť ako exóny, intróny alebo intergénové sekvencie. Pri zoradení sekvencií chceme spojiť zvyšky v dopytovanej sekvencii s homológnymi zvyškami v sekvencii cieľovej databázy. Vždy môžeme napísať ad hoc program pre akýkoľvek daný problém, ale vždy sa budú opakovať rovnaké frustrujúce problémy. Jedným z nich je, že chceme začleniť heterogénne zdroje informácií. Genefinder by napríklad mal kombinovať konsenzus miesta zostrihu, odchýlku kodónov, preferencie dĺžky exónu/intrónu a analýzu otvoreného čítacieho rámca do jedného bodovacieho systému. Ako by sa mali tieto parametre nastaviť? Ako by sa mali vážiť rôzne druhy informácií? Druhým problémom je interpretovať výsledky pravdepodobnostne. Nájsť odpoveď s najlepším skóre je jedna vec, ale čo znamená skóre a nakoľko sme presvedčení, že odpoveď s najlepším skóre je správna? Tretím problémom je rozšíriteľnosť. Moment, kedy zdokonaľujeme naše ad hoc genefinder, we wish we had also modeled translational initiation consensus, alternative splicing and a polyadenylation signal. Too often, piling more reality onto a fragile ad hoc program makes it collapse under its own weight.

            Hidden Markov models (HMMs) are a formal foundation for making probabilistic models of linear sequence 'labeling' problems 1,2 . They provide a conceptual toolkit for building complex models just by drawing an intuitive picture. They are at the heart of a diverse range of programs, including genefinding, profile searches, multiple sequence alignment and regulatory site identification. HMMs are the Legos of computational sequence analysis.

            A toy HMM: 5′ splice site recognition

            As a simple example, imagine the following caricature of a 5′ splice-site recognition problem. Assume we are given a DNA sequence that begins in an exon, contains one 5′ splice site and ends in an intron. The problem is to identify where the switch from exon to intron occurred—where the 5′ splice site (5′SS) is.

            For us to guess intelligently, the sequences of exons, splice sites and introns must have different statistical properties. Let's imagine some simple differences: say that exons have a uniform base composition on average (25% each base), introns are A/T rich (say, 40% each for A/T, 10% each for C/G), and the 5′SS consensus nucleotide is almost always a G (say, 95% G and 5% A).

            Starting from this information, we can draw an HMM (Fig. 1). The HMM invokes three štátov, one for each of the three labels we might assign to a nucleotide: E (exon), 5 (5′SS) and I (intron). Each state has its own emission probabilities (shown above the states), which model the base composition of exons, introns and the consensus G at the 5′SS. Each state also has transition probabilities (arrows), the probabilities of moving from this state to a new state. The transition probabilities describe the linear order in which we expect the states to occur: one or more Es, one 5, one or more Is.

            It's useful to imagine an HMM generating a sequence. When we visit a state, we emit a residue from the state's emission probability distribution. Then, we choose which state to visit next according to the state's transition probability distribution. The model thus generates two strings of information. One is the underlying state path (the labels), as we transition from state to state. Ďalším je observed sequence (the DNA), each residue being emitted from one state in the state path.

            The state path is a Markov chain, meaning that what state we go to next depends only on what state we're in. Since we're only given the observed sequence, this underlying state path is hidden—these are the residue labels that we'd like to infer. The state path is a hidden Markov chain.

            Pravdepodobnosť P(S,π|HMM,θ) that an HMM with parameters θ generates a state path π and an observed sequence S is the product of all the emission probabilities and transition probabilities that were used. For example, consider the 26-nucleotide sequence and state path in the middle of Figure 1, where there are 27 transitions and 26 emissions to tote up. Multiply all 53 probabilities together (and take the log, since these are small numbers) and you'll calculate log P(S,π|HMM,θ) = −41.22.

            An HMM is a full probabilistic model—the model parameters and the overall sequence 'scores' are all probabilities. Therefore, we can use Bayesian probability theory to manipulate these numbers in standard, powerful ways, including optimizing parameters and interpreting the significance of scores.

            Finding the best state path

            In an analysis problem, we're given a sequence, and we want to infer the hidden state path. There are potentially many state paths that could generate the same sequence. We want to find the one with the highest probability.

            For example, if we were given the HMM and the 26-nucleotide sequence in Figure 1, there are 14 possible paths that have non-zero probability, since the 5′SS must fall on one of 14 internal As or Gs. Figure 1 enumerates the six highest-scoring paths (those with G at the 5′SS). The best one has a log probability of −41.22, which infers that the most likely 5′SS position is at the fifth G.

            For most problems, there are so many possible state sequences that we could not afford to enumerate them. The efficient Viterbi algorithm is guaranteed to find the most probable state path given a sequence and an HMM. The Viterbi algorithm is a dynamic programming algorithm quite similar to those used for standard sequence alignment.

            Beyond best scoring alignments

            Figure 1 shows that one alternative state path differs only slightly in score from putting the 5′SS at the fifth G (log probabilities of −41.71 versus −41.22). How confident are we that the fifth G is the right choice?

            This is an example of an advantage of probabilistic modeling: we can calculate our confidence directly. The probability that residue i was emitted by state k is the sum of the probabilities of all the state paths that use state k to generate residue i (that is, πi = k in the state path π), normalized by the sum over all possible state paths. In our toy model, this is just one state path in the numerator and a sum over 14 state paths in the denominator. We get a probability of 46% that the best-scoring fifth G is correct and 28% that the sixth G position is correct (Fig. 1, bottom). Toto sa volá posterior decoding. For larger problems, posterior decoding uses two dynamic programming algorithms called Forward and Backward, which are essentially like Viterbi, but they sum over possible paths instead of choosing the best.

            Making more realistic models

            Making an HMM means specifying four things: (i) the symbol alphabet, K different symbols (e.g., ACGT, K = 4) (ii) the number of states in the model, M (iii) emission probabilities ei(X) for each state i, that sum to one over K symbolov X, ΣXei(X) = 1 and (iv) transition probabilities ti(j) for each state i going to any other state j (including itself) that sum to one over the M štátov j, Σjti(j) = 1. Any model that has these properties is an HMM.

            This means that one can make a new HMM just by drawing a picture corresponding to the problem at hand, like Figure 1. This graphical simplicity lets one focus clearly on the biological definition of a problem.

            For example, in our toy splice-site model, maybe we're not happy with our discrimination power maybe we want to add a more realistic six-nucleotide consensus GTRAGT at the 5′ splice site. We can put a row of six HMM states in place of '5' state, to model a six-base ungapped consensus motif, parameterizing the emission probabilities on known 5′ splice sites. And maybe we want to model a complete intron, including a 3′ splice site we just add a row of states for the 3′SS consensus, and add a 3′ exon state to let the observed sequence end in an exon instead of an intron. Then maybe we want to build a complete gene model. whatever we add, it's just a matter of drawing what we want.

            HMMs don't deal well with correlations between residues, because they assume that each residue depends only on one underlying state. An example where HMMs are usually inappropriate is RNA secondary structure analysis. Conserved RNA base pairs induce long-range pairwise correlations one position might be any residue, but the base-paired partner must be complementary. An HMM state path has no way of 'remembering' what a distant state generated.

            Sometimes, one can bend the rules of HMMs without breaking the algorithms. For instance, in genefinding, one wants to emit a correlated triplet codon instead of three independent residues HMM algorithms can readily be extended to triplet-emitting states. However, the basic HMM toolkit can only be stretched so far. Beyond HMMs, there are more powerful (though less efficient) classes of probabilistic models for sequence analysis.


            A Vision of the Future

            Moving forward, the potential for DNA-based storage is nearly limitless. Finkelstein presents a vision of the future wherein DNA, encoded with data, can be incorporated inside other materials.

            In one example, he says, researchers impregnated a piece of 3D-printed plastic with strands of DNA that contained the object files for the plastic object being printed. As the plastic passes through the printer, it can release the DNA to recreate the file in a circular process.

            Or, you could use DNA-based data storage as a way to make forensic discoveries about inanimate objects that don't have their own genetic material. Say you coat an airplane with a material that contains DNA, with the full instructions for building that particular portion of the plane. If something goes awry, and the plane ends up in the sea, the DNA contained in the coating will degrade to some degree due to the sun's ultraviolet rays.

            But put another way, that degradation is just a way to record information about what has happened to the plane. If even one piece of the wreckage is recovered, scientists can analyze the stored DNA&ndashand the degradation&mdashto see how long it has been lost at sea.

            Even with the breakthroughs that Finkelstein's team has made, DNA-based digital storage is still some time away. "I think that niche applications are probably close to being on the horizon," he says, "but I don&rsquot think it&rsquos going to be a mass market product for a decade or more."

            It's been nearly 60 years since magnetic tape overcame punch cards as the primary mode for data storage, bringing about a revolution in personal computing. Since then, disk drives have only gotten smaller and smaller. So a future where the storage medium of choice is so small that you can hardly even see it actually makes sense.

            When we reach that reality, DNA-based storage will be the most impressive leap yet.


            Pozri si video: DNA Sequencing - 3D (August 2022).