Informácie

Prednáška 23: Genomika, proteomika a metabolomika – biológia

Prednáška 23: Genomika, proteomika a metabolomika – biológia


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.

Genómy ako organizačné plány

Genóm, ktorý si nemožno zamieňať s gnómom, je kompletná zbierka dedičných informácií uložených v DNA organizmu. Rozdiely v informačnom obsahu pomáhajú vysvetliť rozmanitosť života, ktorý vidíme všade okolo nás. Zmeny informácií zakódovaných v genóme sú primárnymi hybnými silami fenotypovej diverzity, ktorú vidíme (a niektoré nemôžeme) okolo seba a ktoré sú filtrované prirodzeným výberom, a sú teda hnacou silou evolúcie. To vedie k otázkam. Ak každá bunka v mnohobunkovom organizme obsahuje rovnakú sekvenciu DNA, ako môžu existovať rôzne typy buniek (napr. ako môže byť bunka v pečeni taká odlišná od bunky v mozgu, ak obe nesú rovnakú DNA)? A ako čítame informácie?

Určenie sekvencie genómu

Informácie zakódované v genómoch poskytujú dôležité údaje pre pochopenie života, jeho funkcií, jeho rozmanitosti a jeho vývoja. Preto je logické, že primeraným miestom na začatie štúdia v biológii by bolo čítanie informačného obsahu zakódovaného v príslušnom genóme (genómoch). Dobrým východiskovým bodom je určenie sekvencie nukleotidov (A, G, C, T) a ich organizácie do jednej alebo viacerých nezávisle sa replikujúcich jednotiek DNA (napr. chromozómy a/alebo plazmidy). Viac ako 30 rokov po zistení, že DNA je dedičný materiál, to bol skľučujúci návrh. Koncom osemdesiatych rokov však bol objavený príchod poloautomatických nástrojov na sekvenovanie DNA, čo odštartovalo revolúciu, ktorá dramaticky zmenila spôsob, akým pristupujeme k štúdiu života. O dvadsať rokov neskôr, v polovici roku 2000, sme vstúpili do obdobia zrýchleného technologického pokroku, v ktorom pokroky v materiálových vedách (najmä pokroky v našej schopnosti robiť veci vo veľmi malom meradle), optike, elektrotechnike a počítačovom inžinierstve, bioinžinierstve, a počítačové vedy sa spojili, aby nám priniesli dramatické zvýšenie našej schopnosti sekvenovať DNA a zodpovedajúcim spôsobom dramatické zníženie nákladov na mnohé pokroky v našej schopnosti sekvenovať DNA. Slávnym príkladom na ilustráciu tohto bodu je porovnanie zmien v nákladoch na sekvenovanie ľudského genómu. Dokončenie prvého návrhu ľudského genómu trvalo takmer 15 rokov a 3 miliardy dolárov. Dnes je možné sekvenovať 10 ľudských genómov za jeden deň na jedinom prístroji za cenu menej ako 1 000 USD (cena a čas sa stále znižujú). Dnes spoločnosti ako Illumina, Pacific Biosciences, Oxford Nanopore a ďalšie ponúkajú konkurenčné technológie, ktoré znižujú náklady a zvyšujú objem, kvalitu, rýchlosť a prenosnosť sekvenovania DNA.

Jedným z veľmi vzrušujúcich prvkov revolúcie sekvenovania DNA je, že si vyžadovala a stále vyžaduje príspevky od biológov, chemikov, vedcov materiálov, elektroinžinierov, strojných inžinierov, počítačových vedcov a programátorov, matematikov a štatistikov, vývojárov produktov a mnohých ďalších. technických odborníkov. Potenciálne aplikácie a dôsledky odblokovania prekážok sekvenovania DNA tiež prinútili investorov, obchodníkov, vývojárov produktov, podnikateľov, etických odborníkov, tvorcov politík a mnohých ďalších, aby hľadali nové príležitosti a premýšľali o tom, ako čo najlepšie a najzodpovednejšie využiť túto rastúcu technológiu. .

Technologický pokrok v sekvenovaní genómu viedol k virtuálnej záplave kompletných sekvencií genómu, ktoré boli určené a uložené do verejne dostupných databáz. Mnohé z nich nájdete v Národnom centre biotechnologických informácií. Počet dostupných, úplne sekvenovaných genómov sa počíta v desiatkach tisíc – viac ako 2 000 eukaryotických genómov, viac ako 600 archaálnych genómov a takmer 12 000 bakteriálnych genómov. Prebiehajú desiatky tisíc ďalších projektov sekvenovania genómu. S týmto množstvom genómových sekvencií, ktoré sú k dispozícii - alebo čoskoro budú k dispozícii - sa môžeme začať pýtať veľa otázok o tom, čo vidíme v týchto genómoch. Aké vzory sú spoločné pre všetky genómy? Koľko génov je kódovaných v genómoch? Ako sú tieto organizované? Koľko rôznych typov funkcií môžeme nájsť? Čo robia funkcie, ktoré nájdeme? Ako sa navzájom líšia genómy? Existuje dôkaz, ktorý nám môže povedať, ako sa vyvíjajú genómy? Poďme stručne preskúmať niekoľko z týchto otázok.

Rozmanitosť genómov

Rozmanitosť veľkostí, počtu génov a chromozómov

Začnime skúmaním rozsahu veľkostí genómu. V tabuľke nižšie vidíme vzorku genómov z databázy. Môžeme vidieť, že veľkosť genómov voľne žijúcich organizmov je obrovská. Najmenší známy genóm je zakódovaný v 580 000 pároch báz, zatiaľ čo najväčší je 150 miliárd párov báz – pre porovnanie si pripomeňme, že ľudský genóm má 3,2 miliardy párov báz. To je obrovský rozsah veľkostí. Podobné rozdiely existujú aj v počte génov.

Stôl 1. Táto tabuľka ukazuje niektoré údaje o genóme pre rôzne organizmy. 2n = diploidné číslo. Autor: Marc T. Facciotti (vlastné dieloreprodukované z http://book.bionumbers.org/how-big-are-genomes/)

Preskúmanie tabuľky 1 tiež ukazuje, že niektoré organizmy so sebou nesú viac ako jeden chromozóm. Niektoré genómy sú tiež polyploidný, čo znamená, že uchovávajú viacero kópií podobných, ale nie identických (homológne) kópie každého chromozómu. Diploidný organizmus nesie vo svojom genóme dve homológne kópie (zvyčajne jednu od mamy a jednu od otca) každého chromozómu. Ľudia sú diploidní. Naše somatické bunky nesú 2 homológne kópie 23 chromozómov. Dostali sme 23 kópií jednotlivých chromozómov od našej matky a 23 kópií od nášho otca, spolu 46. Niektoré rastliny majú vyššiu ploidiu. Napríklad rastlina so štyrmi homológnymi kópiami každého chromozómu sa nazýva tetraploidný. Organizmus s jednou kópiou každého chromozómu sa nazýva haploidný.

Štruktúra genómov

Tabuľka 1 tiež poskytuje informácie o ďalších bodoch záujmu. Napríklad, ak porovnáme genóm pufferfish s genómom šimpanza, všimneme si, že kódujú približne rovnaký počet génov (19 000), ale robia to na výrazne odlišne veľkých genómoch – 400 miliónov párov báz oproti 3,3 miliardám párov báz, v tomto poradí. . To znamená, že genóm pufferfish musí mať medzi svojimi génmi oveľa menší priestor, ako by sa dalo očakávať, že sa nájde v genóme šimpanza. V skutočnosti je to tak a rozdiel v hustote génov nie je pre tieto dva genómy jedinečný. Ak sa pozrieme na obrázok 1, ktorý sa pokúša znázorniť časť ľudského genómu s veľkosťou 50 kb, všimneme si, že okrem oblastí kódujúcich proteín (označených červenou a ružovou farbou) môže byť mnoho ďalších tzv. čítať z genómu. Mnohé z týchto prvkov obsahujú vysoko sa opakujúce sekvencie.

Postava 1. Tento obrázok ukazuje 50-kb segment lokusu ľudského β T-bunkového receptora na chromozóme 7. Tento obrázok znázorňuje malú oblasť ľudského genómu a typy „vlastností“, ktoré možno v genóme čítať a dekódovať, vrátane, ale aj navyše k sekvenciám kódujúcim proteín. Červená a ružová zodpovedajú oblastiam, ktoré kódujú proteíny. Iné farby predstavujú rôzne typy genómových prvkov. Facciotti (vlastné dieloreprodukované z www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21134/)

Ak sa teraz pozrieme na to, akú časť celého ľudského genómu tvorí každý z týchto typov prvkov (pozri obrázok 2), vidíme, že gény kódujúce proteíny tvoria len 48 miliónov z 3,2 miliardy báz haploidného genómu.

Obrázok 2 Tento graf znázorňuje, ako je veľa párov báz DNA v ľudskom haploidnom genóme rozdelených medzi rôzne identifikovateľné znaky. Všimnite si, že iba malá časť genómu je priamo spojená s oblasťami kódovania proteínov. Facciotti (vlastné dieloreprodukované zo zdrojov uvedených na obrázku)

Keď skúmame frekvenciu opakovaných oblastí oproti oblastiam kódujúcim proteín v rôznych druhoch, zaznamenávame veľké rozdiely v oblastiach kódujúcich proteín oproti nekódujúcim oblastiam.

Obrázok 3. Tento obrázok ukazuje 50-kb segmenty rôznych genómov, čo ilustruje vysoko variabilnú frekvenciu opakovania oproti prvkom kódujúcim proteín u rôznych druhov.
Autor: Marc T. Facciotti (vlastné dielo
reprodukované z www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21134/)

Navrhovaná diskusia

Navrhnite hypotézu, prečo si myslíte, že niektoré genómy môžu mať viac alebo menej nekódujúcich sekvencií.

Dynamika štruktúry genómu

Genómy sa časom menia a ich postupnosť môže zmeniť množstvo rôznych typov udalostí.

1. Mutácie sa hromadia buď počas replikácie DNA, alebo prostredníctvom environmentálnej expozície chemickým mutagénom alebo žiareniu. Tieto zmeny sa typicky vyskytujú na úrovni jednotlivých nukleotidov.
2. Preskupenia genómu opisujú triedu rozsiahlych zmien, ktoré sa môžu vyskytnúť, a zahŕňajú nasledujúce: (a) delécie – kde dochádza k strate segmentov chromozómu; (b) duplikácia – kde sú oblasti chromozómu neúmyselne zdvojené; c) inzercie – vloženie genetického materiálu (všimnite si, že niekedy je získaný z vírusov alebo prostredia a páry delécie/vloženia sa môžu vyskytnúť naprieč chromozómami); (d) inverzie – kde sú oblasti genómu prevrátené v rámci toho istého chromozómu; a (e) translokácie – kde sú segmenty chromozómu translokované (presunuté inde v chromozóme).

Tieto zmeny sa dejú rôznymi rýchlosťami a niektoré sú uľahčené aktivitou enzýmových katalyzátorov (napr. transpozázy).

Štúdium genómov

Porovnávacia genomika

Jednou z najbežnejších vecí, ktoré treba robiť so zbierkou sekvencií genómu, je vzájomné porovnanie sekvencií viacerých genómov. Vo všeobecnosti tieto typy činností zastrešujú oblasť tzv komparatívna genomika.

Porovnanie genómov ľudí, ktorí trpia dedičnou chorobou, s genómami ľudí, ktorí nie sú postihnutí, nám môže pomôcť odhaliť genetický základ choroby. Porovnanie obsahu génov, poradia a sekvencie príbuzných mikróbov nám môže pomôcť nájsť genetický základ, prečo niektoré mikróby spôsobujú choroby, zatiaľ čo ich blízki príbuzní sú prakticky neškodní. Môžeme porovnávať genómy, aby sme pochopili, ako sa mohol vyvinúť nový druh. Existuje veľa možných analýz! Základ týchto analýz je podobný: hľadajte rozdiely vo viacerých genómoch a pokúste sa tieto rozdiely spojiť s rôznymi vlastnosťami alebo správaním v týchto organizmoch.

Nakoniec, niektorí ľudia porovnávajú genómové sekvencie, aby sa pokúsili pochopiť evolučnú históriu organizmov. Výsledkom týchto typov porovnaní je zvyčajne graf známy ako fylogenetický strom, ktorý je grafickým modelom evolučného vzťahu medzi rôznymi porovnávanými druhmi. Toto pole nie je prekvapivo tzv fylogenomika.

Metagenomika: kto niekde žije a čo robí?

Okrem štúdia genómov jednotlivých druhov umožňujú čoraz výkonnejšie technológie sekvenovania DNA súčasne sekvenovať genómy environmentálnych vzoriek, ktoré sú obývané mnohými rôznymi druhmi. Toto pole sa nazýva metagenomika. Tieto štúdie sa zvyčajne zameriavajú na snahu pochopiť, aké mikrobiálne druhy obývajú rôzne prostredia. Existuje veľký záujem o použitie sekvenovania DNA na štúdium populácií mikróbov v črevách a na sledovanie toho, ako sa populácia mení v reakcii na rôzne diéty, aby sa zistilo, či existuje nejaká súvislosť medzi množstvom rôznych mikróbov a rôznymi chorobami, alebo aby sa zistilo, na prítomnosť patogénov. Ľudia používajú sekvenovanie DNA environmentálnych metagenomických vzoriek, aby preskúmali, ktoré mikróby obývajú rôzne prostredia na Zemi (od hlbokého mora, cez pôdu, vzduch, hypersolné jazierka, mačacie výkaly až po niektoré bežné povrchy, ktorých sa každý deň dotýkame).

Okrem odhalenia „kto kde žije“ môže sekvenovanie mikrobiálnych populácií v rôznych prostrediach odhaliť aj to, aké gény kódujúce proteíny sú prítomné v prostredí. To môže poskytnúť vyšetrovateľom informácie o tom, aké metabolické aktivity sa môžu v tomto prostredí vyskytovať. Okrem poskytovania dôležitých informácií o tom, aký druh chémie sa môže odohrávať v konkrétnom prostredí, môže katalóg nahromadených génov slúžiť aj ako dôležitý zdroj na objavenie nových enzýmov pre aplikácie v biotechnológiách.

Genomika

Štúdium nukleových kyselín začalo objavom DNA, pokročilo k štúdiu génov a malých fragmentov a teraz explodovalo do oblasti genomika. Genomika je štúdium celých genómov, vrátane kompletného súboru génov, ich nukleotidovej sekvencie a organizácie a ich interakcií v rámci druhu aj s inými druhmi. Pokroky v genomike umožnila technológia sekvenovania DNA. Rovnako ako informačné technológie viedli k Mapám Google, ktoré nám umožňujú získať podrobné informácie o miestach na celom svete, genómové informácie sa používajú na vytváranie podobných máp DNA rôznych organizmov.

Mapovanie genómov

Mapovanie genómu je proces hľadania umiestnenia génov na každom chromozóme. Mapy, ktoré sú vytvorené, sú porovnateľné s mapami, ktoré používame na navigáciu v uliciach. A genetická mapa je ilustrácia, ktorá uvádza gény a ich umiestnenie na chromozóme. Genetické mapy poskytujú celkový obraz (podobne ako mapa medzištátnych diaľnic) a využívajú genetické markery (podobne ako orientačné body). Genetický marker je gén alebo sekvencia na chromozóme, ktorá vykazuje genetické spojenie so záujmovou črtou. Genetický marker má tendenciu byť zdedený s požadovaným génom. Jednou mierou vzdialenosti medzi nimi je frekvencia rekombinácie počas meiózy; raní genetici nazývali túto analýzu väzieb.

Fyzické mapy dostať sa do intímnych detailov menších oblastí chromozómov (podobne ako v podrobnej cestovnej mape). Fyzická mapa je znázornením fyzickej vzdialenosti medzi génmi alebo genetickými markermi v nukleotidoch. Na vytvorenie úplného obrazu genómu sú potrebné mapy genetických väzieb aj fyzické mapy. Úplná mapa genómu uľahčuje výskumníkom štúdium jednotlivých génov. Mapy ľudského genómu pomáhajú výskumníkom v ich úsilí identifikovať ľudské gény spôsobujúce choroby súvisiace s chorobami, ako je rakovina, srdcové choroby a cystická fibróza, aby sme vymenovali aspoň niektoré. Okrem toho je možné použiť mapovanie genómu na identifikáciu organizmov s prospešnými vlastnosťami, ako sú mikróby so schopnosťou čistiť znečisťujúce látky alebo dokonca zabrániť znečisteniu. Výskum zahŕňajúci mapovanie genómu rastlín môže viesť k poľnohospodárskym metódam, ktoré produkujú vyššie výnosy plodín, alebo k vývoju rastlín, ktoré sa lepšie prispôsobia klimatickým zmenám.

Postava 1. Toto je fyzická mapa ľudského chromozómu X.

Kredit: úprava práce NCBI, NIH

Genetické mapy poskytujú obrys a fyzické mapy poskytujú podrobnosti. Je ľahké pochopiť, prečo sú oba typy techník mapovania genómu dôležité na zobrazenie celkového obrazu. Informácie získané z každej techniky sa používajú v kombinácii na štúdium genómu. Genomické mapovanie sa používa s rôznymi modelovými organizmami, ktoré sa používajú na výskum. Mapovanie genómu je stále prebiehajúci proces a keďže sa vyvíjajú pokročilejšie techniky, očakáva sa ďalší pokrok. Mapovanie genómu je podobné dokončeniu komplikovanej hádanky pomocou každého kúska dostupných údajov. Mapové informácie generované v laboratóriách po celom svete sa vkladajú do centrálnych databáz, ako je napríklad Národné centrum pre biotechnologické informácie (NCBI). Vyvíja sa úsilie, aby boli informácie ľahšie dostupné pre výskumníkov a širokú verejnosť. Rovnako ako na navigáciu po cestách používame globálne polohovacie systémy namiesto papierových máp, NCBI nám umožňuje použiť nástroj na zobrazenie genómu na zjednodušenie procesu získavania údajov.

Sekvenovanie celého genómu

Aj keď v posledných rokoch došlo v lekárskych vedách k významnému pokroku, lekárov stále zmätili mnohé choroby a výskumníci používajú sekvenovanie celého genómu, aby sa dostali k podstate problému. Sekvenovanie celého genómu je proces, ktorý určuje sekvenciu DNA celého genómu. Sekvenovanie celého genómu je prístup k riešeniu problémov hrubou silou, keď je jadrom choroby genetický základ. Niekoľko laboratórií teraz poskytuje služby na sekvenovanie, analýzu a interpretáciu celých genómov.

V roku 2010 bolo sekvenovanie celého genómu použité na záchranu mladého chlapca, ktorého črevá mali viaceré záhadné abscesy. Dieťa malo niekoľko operácií hrubého čreva bez úľavy. Nakoniec, sekvencia celého genómu odhalila defekt v dráhe, ktorá riadi apoptózu (programovaná bunková smrť). Na prekonanie tejto genetickej poruchy bola použitá transplantácia kostnej drene, čo viedlo k vyliečeniu chlapca. Bol prvým človekom, ktorý bol úspešne diagnostikovaný pomocou sekvenovania celého genómu.

Prvé sekvenované genómy, ako napríklad tie, ktoré patria vírusom, baktériám a kvasinkám, boli z hľadiska počtu nukleotidov menšie ako genómy mnohobunkových organizmov. Genómy iných modelových organizmov, ako sú myši (Mus musculus), ovocná muška (Drosophila melanogaster) a háďatko (Caenorhabditis elegans) sú teraz známe. Uskutočňuje sa veľké množstvo základného výskumu modelové organizmy pretože informácie môžu byť aplikované na iné organizmy. Modelový organizmus je druh, ktorý sa študuje ako model na pochopenie biologických procesov v iných druhoch, ktoré môže modelový organizmus reprezentovať. Napríklad ovocné mušky sú schopné metabolizovať alkohol ako ľudia, takže gény ovplyvňujúce citlivosť na alkohol boli študované u ovocných mušiek v snahe pochopiť rozdiely v citlivosti na alkohol u ľudí. Sekvenovanie celých genómov pomáha pri výskumnom úsilí v týchto modelových organizmoch.

Obrázok 2 Veľa základného výskumu sa robí s modelovými organizmami, ako sú myši, Mus musculus; ovocná muška, Drosophila melanogaster; háďatko, Caenorhabditis elegans; kvasinky, Saccharomyces cerevisiae; a obyčajná burina, Arabidopsis thaliana.

Kredit: "myš": modifikácia diela Floreana Fortescueccredita; "nematodes": modifikácia diela "snickclunk"/Flickr; "bežná burina": modifikácia diela Peggy Greb, USDA; údaje o mierke od Matta Russella

Prvá sekvencia ľudského genómu bola publikovaná v roku 2003. Počet celých genómov, ktoré boli sekvenované, sa neustále zvyšuje a teraz zahŕňa stovky druhov a tisíce individuálnych ľudských genómov.

Aplikácia genomiky

Zavedenie projektov sekvenovania DNA a sekvenovania celého genómu, najmä Projekt ľudského genómu, rozšírilo použiteľnosť informácií o sekvencii DNA. Genomika sa teraz používa v širokej škále oblastí, ako je metagenomika, farmakogenomika a mitochondriálna genomika. Najbežnejšie známou aplikáciou genomiky je pochopenie a nájdenie liekov na choroby.

Predpovedanie rizika ochorenia na individuálnej úrovni

Predpovedanie rizika ochorenia zahŕňa skríning a identifikáciu v súčasnosti zdravých jedincov analýzou genómu na individuálnej úrovni. Pred nástupom ochorenia možno odporučiť intervenciu so zmenami životného štýlu a liekmi. Tento prístup je však najviac použiteľný, keď problém vyplýva z mutácie jedného génu. Takéto defekty predstavujú len asi päť percent chorôb zistených vo vyspelých krajinách. Väčšina bežných chorôb, ako sú srdcové choroby, je multifaktoriálna alebo polygénna, čo sa týka fenotypovej charakteristiky, ktorá je určená dvoma alebo viacerými génmi, a tiež faktormi prostredia, ako je strava. V apríli 2010 vedci zo Stanfordskej univerzity publikovali analýzu genómu zdravého jedinca (Stephen Quake, vedec zo Stanfordskej univerzity, ktorý nechal sekvenovať svoj genóm); analýza predpovedala jeho sklon k rôznym chorobám. Vykonalo sa hodnotenie rizika, aby sa analyzovalo percento Quakeovho rizika pre 55 rôznych zdravotných stavov. Našla sa vzácna genetická mutácia, ktorá ukázala, že mu hrozí náhly infarkt. Predpokladalo sa tiež, že bude mať 23-percentné riziko vzniku rakoviny prostaty a 1,4-percentné riziko vzniku Alzheimerovej choroby. Vedci použili databázy a niekoľko publikácií na analýzu genomických údajov. Aj keď sa sekvenovanie genómu stáva dostupnejším a analytické nástroje spoľahlivejšie, stále je potrebné riešiť etické problémy súvisiace s genómovou analýzou na úrovni populácie. Mohli by sa napríklad takéto údaje legitímne použiť na účtovanie vyššej alebo nižšej ceny za poistenie alebo na ovplyvnenie úverových ratingov?

Štúdie asociácií celého genómu

Od roku 2005 je možné uskutočniť typ štúdie nazývaný celogenómová asociačná štúdia alebo GWAS. GWAS je metóda, ktorá identifikuje rozdiely medzi jednotlivcami v jednonukleotidových polymorfizmoch (SNP), ktoré sa môžu podieľať na spôsobovaní chorôb. Metóda je obzvlášť vhodná pre choroby, ktoré môžu byť ovplyvnené jednou alebo viacerými genetickými zmenami v celom genóme. Je veľmi ťažké identifikovať gény podieľajúce sa na takomto ochorení pomocou informácií o rodinnej anamnéze. Metóda GWAS sa opiera o genetickú databázu, ktorá sa vyvíja od roku 2002 s názvom International HapMap Project. Projekt HapMap sekvenoval genómy niekoľkých stoviek jedincov z celého sveta a identifikoval skupiny SNP. Skupiny zahŕňajú SNP, ktoré sa nachádzajú blízko seba na chromozómoch, takže majú tendenciu zostať spolu prostredníctvom rekombinácie. Skutočnosť, že skupina zostáva spolu, znamená, že identifikácia jedného markera SNP je všetko, čo je potrebné na identifikáciu všetkých SNP v skupine. Identifikovalo sa niekoľko miliónov SNP, ale ich identifikácia u iných jedincov, ktorí nemali sekvenovaný kompletný genóm, je oveľa jednoduchšia, pretože je potrebné identifikovať iba markerové SNP.

V spoločnom dizajne GWAS sú vybrané dve skupiny jednotlivcov; jedna skupina má túto chorobu a druhá skupina nie. Jednotlivci v každej skupine sa zhodujú v iných charakteristikách, aby sa znížil účinok mätúcich premenných, ktoré spôsobujú rozdiely medzi týmito dvoma skupinami. Napríklad genotypy sa môžu líšiť, pretože tieto dve skupiny sú väčšinou prevzaté z rôznych častí sveta. Keď sú jednotlivci vybraní a ich počet je zvyčajne tisíc alebo viac, aby štúdia fungovala, získajú sa vzorky ich DNA. DNA sa analyzuje pomocou automatizovaných systémov na identifikáciu veľkých rozdielov v percentách konkrétnych SNP medzi týmito dvoma skupinami. Štúdia často skúma milión alebo viac SNP v DNA. Výsledky GWAS možno použiť dvoma spôsobmi: genetické rozdiely možno použiť ako markery náchylnosti na ochorenie u nediagnostikovaných jedincov a konkrétne identifikované gény môžu byť cieľom výskumu molekulárnej dráhy ochorenia a potenciálnych terapií. Odnožou objavu génových asociácií s chorobami bolo vytvorenie spoločností, ktoré poskytujú takzvanú „osobnú genomiku“, ktorá identifikuje úrovne rizika pre rôzne choroby na základe individuálneho komplementu SNP. Veda za týmito službami je kontroverzná.

Pretože GWAS hľadá asociácie medzi génmi a chorobou, tieto štúdie poskytujú údaje pre ďalší výskum príčin, a nie samotné odpovede na konkrétne otázky. Súvislosť medzi génovým rozdielom a chorobou nemusí nevyhnutne znamenať, že existuje vzťah príčina-následok. Niektoré štúdie však poskytli užitočné informácie o genetických príčinách chorôb. Napríklad tri rôzne štúdie v roku 2005 identifikovali gén pre proteín zapojený do regulácie zápalu v tele, ktorý je spojený s chorobnou slepotou nazývanou vekom podmienená makulárna degenerácia. To otvorilo nové možnosti výskumu príčiny tohto ochorenia. Bolo identifikované veľké množstvo génov spojených s Crohnovou chorobou pomocou GWAS a niektoré z nich navrhli nové hypotetické mechanizmy pre príčinu ochorenia.

Farmakogenomika

Farmakogenomika zahŕňa hodnotenie účinnosti a bezpečnosti liekov na základe informácií z genómovej sekvencie jednotlivca. Informácie o osobnej sekvencii genómu možno použiť na predpisovanie liekov, ktoré budú najúčinnejšie a najmenej toxické na základe genotypu jednotlivého pacienta. Štúdium zmien v génovej expresii by mohlo poskytnúť informácie o profile génovej transkripcie v prítomnosti lieku, čo možno použiť ako skorý indikátor potenciálu toxických účinkov. Napríklad gény zapojené do bunkového rastu a riadenej bunkovej smrti, ak sú narušené, môžu viesť k rastu rakovinových buniek. Štúdie v rámci celého genómu môžu tiež pomôcť nájsť nové gény zapojené do toxicity liekov. Génové podpisy nemusia byť úplne presné, ale môžu sa ďalej testovať skôr, ako sa objavia patologické symptómy.

Metagenomika

Tradične sa mikrobiológia vyučovala s názorom, že mikroorganizmy sa najlepšie študujú v podmienkach čistej kultúry, čo zahŕňa izoláciu jedného typu buniek a ich kultiváciu v laboratóriu. Pretože mikroorganizmy môžu prejsť niekoľkými generáciami v priebehu niekoľkých hodín, ich profily génovej expresie sa veľmi rýchlo prispôsobia novému laboratórnemu prostrediu. Na druhej strane mnohé druhy odolávajú pestovaniu v izolácii. Väčšina mikroorganizmov nežije ako izolované entity, ale v mikrobiálnych spoločenstvách známych ako biofilmy. Pre všetky tieto dôvody nie je čistá kultúra vždy najlepším spôsobom na štúdium mikroorganizmov. Metagenomika je štúdium kolektívnych genómov viacerých druhov, ktoré rastú a interagujú v environmentálnom výklenku. Metagenomika sa môže použiť na rýchlejšiu identifikáciu nových druhov a na analýzu vplyvu znečisťujúcich látok na životné prostredie. Metagenomické techniky možno teraz použiť aj na spoločenstvá vyšších eukaryotov, ako sú ryby.

Obrázok 3. Metagenomika zahŕňa izoláciu DNA z viacerých druhov v rámci environmentálneho výklenku. DNA je rozrezaná a sekvenovaná, čo umožňuje rekonštrukciu celých genómových sekvencií viacerých druhov zo sekvencií prekrývajúcich sa častí.

Výroba nových biopalív

Poznatky o genomike mikroorganizmov sa využívajú na hľadanie lepších spôsobov využitia biopalív z rias a siníc. Primárnymi zdrojmi paliva sú dnes uhlie, ropa, drevo a iné rastlinné produkty, ako je etanol. Hoci rastliny sú obnoviteľné zdroje, stále je potrebné nájsť viac alternatívnych obnoviteľných zdrojov energie, aby sme uspokojili energetické nároky našej populácie. Mikrobiálny svet je jedným z najväčších zdrojov génov, ktoré kódujú nové enzýmy a produkujú nové organické zlúčeniny, a zostáva do značnej miery nevyužitý. Tento obrovský genetický zdroj má potenciál poskytnúť nové zdroje biopalív.

Obrázok 4. Obnoviteľné palivá boli testované v lodiach a lietadlách námorníctva na prvom námornom energetickom fóre.

Kredit: úprava diela Johna F. Williamsa, US Navy

Mitochondriálna genomika

Mitochondrie sú vnútrobunkové organely, ktoré obsahujú vlastnú DNA. Mitochondriálna DNA mutuje rýchlou rýchlosťou a často sa používa na štúdium evolučných vzťahov. Ďalšou vlastnosťou, ktorá robí štúdium mitochondriálneho genómu zaujímavým, je to, že vo väčšine mnohobunkových organizmov sa mitochondriálna DNA prenáša z matky počas procesu oplodnenia. Z tohto dôvodu sa mitochondriálna genomika často používa na sledovanie genealógie.

Genomika vo forenznej analýze

Informácie a stopy získané zo vzoriek DNA nájdených na miestach činu sa použili ako dôkaz v súdnych prípadoch a genetické markery sa použili pri forenznej analýze. Genomická analýza sa tiež stala užitočnou v tejto oblasti. V roku 2001 bolo publikované prvé použitie genomiky vo forenznej oblasti. Bolo to spoločné úsilie medzi akademickými výskumnými inštitúciami a FBI vyriešiť záhadné prípady antraxu, ktorý bol prevezený americkou poštovou službou. Baktérie antraxu boli prerobené do infekčného prášku a zaslané poštou spravodajským médiám a dvom americkým senátorom. Prášok nakazil administratívnych pracovníkov a pracovníkov pošty, ktorí listy otvárali alebo s nimi manipulovali. Päť ľudí zomrelo a 17 ochorelo na baktérie. Pomocou mikrobiálnej genomiky výskumníci zistili, že vo všetkých zásielkach bol použitý špecifický kmeň antraxu; nakoniec sa zdroj podarilo vystopovať k vedcovi z národného laboratória bioobrany v Marylande.

Obrázok 5. Bacillus anthracis je organizmus, ktorý spôsobuje antrax.

Kredit: úprava diela CDC; údaje o mierke od Matta Russella

Genomika v poľnohospodárstve

Genomika môže do určitej miery obmedziť pokusy a zlyhania vedeckého výskumu, čo by mohlo zlepšiť kvalitu a kvantitu výnosov plodín v poľnohospodárstve. Spojenie znakov s génmi alebo génovými podpismi pomáha zlepšiť šľachtenie plodín, aby sa vytvorili hybridy s najžiadanejšími vlastnosťami. Vedci používajú genomické údaje na identifikáciu požadovaných vlastností a potom tieto vlastnosti prenášajú do iného organizmu, aby vytvorili nový geneticky modifikovaný organizmus, ako je opísané v predchádzajúcom module. Vedci zisťujú, ako môže genomika zlepšiť kvalitu a kvantitu poľnohospodárskej produkcie. Vedci by napríklad mohli použiť požadované vlastnosti na vytvorenie užitočného produktu alebo na vylepšenie existujúceho produktu, ako je napríklad zvýšenie tolerancie plodiny citlivej na sucho voči obdobiu sucha.

Obrázok 6. Transgénne poľnohospodárske rastliny môžu byť vyrobené tak, aby odolávali chorobám. Tieto transgénne slivky sú odolné voči vírusu slivkových kiahní.

Poďakovanie: Scott Bauer, USDA ARS

Proteomika

Proteíny sú konečné produkty génov, ktoré vykonávajú funkciu kódovanú génom. Proteíny sa skladajú z aminokyselín a hrajú v bunke dôležité úlohy. Všetky enzýmy (okrem ribozýmov) sú proteíny a pôsobia ako katalyzátory, ktoré ovplyvňujú rýchlosť reakcií. Proteíny sú tiež regulačné molekuly a niektoré sú hormóny. Transportné proteíny, ako je hemoglobín, pomáhajú transportovať kyslík do rôznych orgánov. Protilátky, ktoré bránia cudzorodým časticiam, sú tiež proteíny. V chorobnom stave môže byť funkcia proteínu narušená v dôsledku zmien na genetickej úrovni alebo v dôsledku priameho vplyvu na špecifický proteín.

Proteóm je celý súbor proteínov produkovaných bunkovým typom. Proteómy je možné študovať pomocou znalostí o genómoch, pretože gény kódujú mRNA a mRNA kódujú proteíny. Štúdium funkcie proteómov je tzv proteomika. Proteomika dopĺňa genomiku a je užitočná, keď chcú vedci otestovať svoje hypotézy, ktoré boli založené na génoch. Aj keď všetky bunky v mnohobunkovom organizme majú rovnaký súbor génov, súbor proteínov produkovaných v rôznych tkanivách je odlišný a závisí od génovej expresie. Genóm je teda konštantný, ale proteóm sa v organizme mení a je dynamický. Okrem toho môžu byť RNA alternatívne zostrihané (strihané a prilepené, aby sa vytvorili nové kombinácie a nové proteíny) a mnohé proteíny sa po translácii modifikujú. Hoci genóm poskytuje plán, konečná architektúra závisí od niekoľkých faktorov, ktoré môžu zmeniť postup udalostí, ktoré generujú proteóm.

Študujú sa genómy a proteómy pacientov trpiacich špecifickými chorobami, aby sme pochopili genetický základ choroby. Najvýznamnejšou chorobou, ktorá sa študuje s proteomickými prístupmi, je rakovina (obrázok 7). Na zlepšenie skríningu a včasnej detekcie rakoviny sa používajú proteomické prístupy; toto sa dosiahne identifikáciou proteínov, ktorých expresia je ovplyvnená chorobným procesom. Jednotlivý proteín sa nazýva a biomarker, zatiaľ čo súbor proteínov so zmenenými hladinami expresie sa nazýva a proteínový podpis. Aby bol biomarker alebo proteínový podpis užitočný ako kandidát na skorý skríning a detekciu rakoviny, musí sa vylučovať v telesných tekutinách, ako je pot, krv alebo moč, aby bolo možné vykonávať skríningy vo veľkom meradle neinvazívnym spôsobom. .

Súčasným problémom pri používaní biomarkerov na včasnú detekciu rakoviny je vysoká miera falošne negatívnych výsledkov. Falošne negatívny výsledok je negatívny výsledok testu, ktorý by mal byť pozitívny. Inými slovami, mnoho prípadov rakoviny zostáva neodhalených, čo robí biomarkery nespoľahlivými. Niektoré príklady proteínových biomarkerov používaných pri detekcii rakoviny sú CA-125 pre rakovinu vaječníkov a PSA pre rakovinu prostaty. Proteínové podpisy môžu byť spoľahlivejšie ako biomarkery na detekciu rakovinových buniek. Proteomika sa tiež používa na vývoj individualizovaných liečebných plánov, ktoré zahŕňajú predpovedanie toho, či jednotlivec bude alebo nebude reagovať na konkrétne lieky a vedľajšie účinky, ktoré jednotlivec môže mať. Proteomika sa používa aj na predpovedanie možnosti recidívy ochorenia.

Obrázok 7. Tento stroj sa pripravuje na vykonanie analýzy proteomických vzorov na identifikáciu špecifických druhov rakoviny, aby bolo možné urobiť presnú prognózu rakoviny.

Poďakovanie: Dorie Hightower, NCI, NIH

National Cancer Institute vyvinul programy na zlepšenie detekcie a liečby rakoviny. Klinické proteomické technológie pre rakovinu a výskumná sieť včasnej detekcie sa snažia identifikovať proteínové podpisy špecifické pre rôzne typy rakoviny. Program biomedicínskej proteomiky je určený na identifikáciu proteínových podpisov a navrhovanie účinných terapií pre pacientov s rakovinou.

Zhrnutie sekcie

Mapovanie genómu je podobné riešeniu veľkého, komplikovaného puzzle s kúskami informácií pochádzajúcimi z laboratórií po celom svete. Genetické mapy poskytujú prehľad o umiestnení génov v genóme a odhadujú vzdialenosť medzi génmi a genetickými markermi na základe frekvencie rekombinácií počas meiózy. Fyzické mapy poskytujú podrobné informácie o fyzickej vzdialenosti medzi génmi. Najpodrobnejšie informácie sú dostupné prostredníctvom sekvenčného mapovania. Informácie zo všetkých zdrojov mapovania a sekvenovania sa kombinujú na štúdium celého genómu.

Sekvenovanie celého genómu je najnovším dostupným zdrojom na liečbu genetických chorôb. Niektorí lekári používajú na záchranu životov sekvenovanie celého genómu. Genomika má mnoho priemyselných aplikácií vrátane vývoja biopalív, poľnohospodárstva, liečiv a kontroly znečistenia.

Predstavivosť je jedinou prekážkou použiteľnosti genomiky. Genomika sa aplikuje vo väčšine oblastí biológie; dá sa použiť na personalizovanú medicínu, predikciu rizík chorôb na individuálnej úrovni, štúdium liekových interakcií pred uskutočnením klinických skúšok a štúdium mikroorganizmov v prostredí na rozdiel od laboratória. Aplikuje sa aj na výrobu nových biopalív, genealogické hodnotenie pomocou mitochondrií, pokroky vo forenznej vede a zlepšenia v poľnohospodárstve.

Proteomika je štúdium celého súboru proteínov exprimovaných daným typom bunky za určitých podmienok prostredia. V mnohobunkovom organizme budú mať rôzne typy buniek rôzne proteómy a tie sa budú meniť so zmenami v prostredí. Na rozdiel od genómu je proteóm dynamický a pod neustálym tokom, čo ho robí komplikovanejším a užitočnejším ako samotná znalosť genómov.


Prehľad systémovej biológie a technológií Omics

Tradičné technológie využívajúce redukcionistický prístup sú relatívne nedostatočné na riešenie problémov v biologickom systéme. Systémová biológia namiesto redukcionistického prístupu používa holistický a integračný prístup na lepšie pochopenie celého procesu. Kvalitatívne aj kvantitatívne biologického systému poskytujú informácie o chorobách, toxicite, terapiách atď. Omics technológie, ktoré systémová biológia prináša, sú cennými nástrojmi pre komplexné analýzy. Automatizované sekvenátory DNA umožnili sekvenovanie genómov pomocou mikročipov a analýza hmotnostnej spektrometrie umožňujú globálne profilovanie transkripcie a vedú k rozsiahlej proteomickej a metabolomickej analýze. Tieto vysokovýkonné údaje musia byť interpretované bioinformatikou. Doteraz nebol publikovaný žiadny konkrétny dokument, ktorý by zostavoval omické technológie podľa databázy PubMed. Cieľom tohto prehľadu bolo poskytnúť stručný popis biológie systémov a informácie o výhodách a nevýhodách omických technológií.


Prsná žľaza u domácich prežúvavcov: perspektíva systémovej biológie

Mlieko a mliečne výrobky sú ústrednými prvkami ľudskej stravy. Odhaduje sa, že na osobu na celom svete sa ročne spotrebuje 108 kg mlieka. Preto produkcia mlieka a mliečnych výrobkov predstavuje relevantnú časť hospodárstiev mnohých krajín, pričom hlavnými druhmi používanými na celom svete sú hovädzí dobytok, ovce, kozy, vodné byvoly a iné prežúvavce. Primeraný manažment chovu dojníc nemožno dosiahnuť bez znalostí o biologických mechanizmoch laktácie u prežúvavcov. Pochopenie morfológie, vývoja a regulácie mliečnej žľazy v oblasti zdravia, choroby a produkcie je teda kľúčové. V súčasnosti inovatívne a vysoko výkonné technológie, ako je genomika, transkriptomika, proteomika a metabolomika, umožňujú oveľa širšie a detailnejšie poznatky o takýchto otázkach. Okrem toho aplikácia prístupu systémovej biológie na vedu o zvieratách výrazne rastie, pretože nové pokroky v jednej oblasti špecializácie alebo živočíšnych druhov vedú k novým líniám výskumu v iných oblastiach alebo sa rozširujú na iné druhy. Tento článok sa zaoberá tým, ako nám moderné výskumné prístupy môžu pomôcť pochopiť dlho známe problémy vo vývoji mliečnych žliaz, biológii laktácie a produkcii mlieka.

Biologický význam: Produkcia mlieka závisí od znalosti morfológie a regulácie mliečnej žľazy a laktácie. Vysokovýkonné technológie umožňujú oveľa širšie a detailnejšie poznatky o biológii mliečnej žľazy. Tento článok uvádza prehľad hlavných prínosov, ktoré poskytli prístupy genomiky, transkriptomiky, metabolomiky a proteomiky k pochopeniu regulácie mliečnej žľazy v oblasti zdravia, choroby a produkcie. V kontexte výskumu mliečnej žľazy založeného na „omike“ má kľúčový význam integrácia výsledkov pomocou prístupu systémovej biológie.

Kľúčové slová: Produkcia mlieka Laktácia Mliečna žľaza Mastitída Prežúvavce „Omics“.


Omics analýza pre výskum biológie dinoflagelátov

Dinoflageláty sú dôležitými primárnymi producentmi pre morské ekosystémy a sú zodpovedné aj za určité základné zložky v potravinách pre ľudí. Sú však tiež známe svojou schopnosťou vytvárať škodlivé riasy a spôsobiť otravu mäkkýšov. Aj keď sa dinoflagelátom v posledných desaťročiach venovalo veľa práce, naše chápanie ich na molekulárnej úrovni je stále obmedzené kvôli niektorým z ich náročných biologických vlastností, ako je veľká veľkosť genómu, trvalo kondenzované tekuté kryštalické chromozómy a 10-násobný nižší pomer proteínu k DNA ako iné eukaryotické druhy. V posledných rokoch sa omické technológie, ako je genomika, transkriptomika, proteomika a metabolomika, aplikovali na štúdium morských dinoflagelátov a odhalili mnoho nových fyziologických a metabolických charakteristík dinoflagelátov. V tomto článku uvádzame prehľad nedávnych aplikácií omických technológií pri odhaľovaní niektorých nezvyčajných vlastností dinoflagelátových genómov a molekulárnych mechanizmov relevantných pre ich biológiu, vrátane mechanizmu tvorby škodlivého kvetu rias, biosyntézy toxínov, symbiózy, biosyntézy lipidov, ako aj druhov. identifikáciu a evolúciu. Diskutujeme aj o výzvach a poskytujeme perspektívne ďalšie študijné smery a aplikácie dinoflagelátov.

Kľúčové slová: dinoflageláty genomika škodlivé kvitnutie rias biosyntéza lipidov metabolomika proteomika symbióza toxín transkriptomika.

Vyhlásenie o konflikte záujmov

Autori nedeklarujú žiadny konflikt záujmov.

Figúrky

Aplikácia omických technológií pre…

Aplikácia omických technológií na výskum biológie dinoflagelátu.

Hlavné metabolické cesty v F.…

Hlavné metabolické cesty v F. kawagutii . Kompletné cesty pre mitochondriálne trikarboxylové…

Metabolické dráhy v C .…

Metabolické dráhy v C . cohnii . Cesty spojené s centrálnymi sacharidmi, mastnými...


Praktické workshopy ako efektívny spôsob učenia sa pokročilých technológií vrátane genomiky, proteomiky a bioinformatiky

Genomika a proteomika sa ukázali ako kľúčové technológie v biomedicínskom výskume, čo viedlo k nárastu záujmu o školenie zo strany výskumníkov, ktorí chcú tieto technológie začleniť do svojho výskumu. Na dosiahnutie zmysluplných výsledkov, kvalitných publikácií a úspešných žiadostí o grant si možno predstaviť aspoň dva typy školení: (1) okamžité krátkodobé školiace workshopy a (2) dlhodobé programy postgraduálneho vzdelávania alebo hosťujúcich vedcov. Naším cieľom bolo naplniť predchádzajúcu potrebu poskytnutím komplexného praktického školiaceho kurzu v oblasti genomiky, proteomiky a informatiky v koherentnom, experimentálne založenom rámci. Dosiahlo sa to prostredníctvom 10-dňového praktického workshopu o genomike a proteomike, ktorý sponzoroval Národný inštitút srdca, pľúc a krvi (NHLBI), ktorý sa konal v National Jewish Health (NJH) a University of Colorado School of Medicine (UCD). Obsah kurzu zahŕňal komplexné prednášky a laboratóriá v technológiách hmotnostnej spektrometrie a genomiky, rozsiahle praktické skúsenosti s prístrojovým vybavením a softvérom, video ukážky, voliteľné workshopy, online stretnutia, pozvaných hlavných rečníkov a miestnych a národných hosťujúcich fakúlt. Tu popisujeme podrobné kurikulum a prezentujeme výsledky krátkodobých a dlhodobých hodnotení od frekventantov kurzu. Náš vzdelávací program neustále získaval pozitívne recenzie od účastníkov a mal podstatný vplyv na písanie a hodnotenie grantov, zaslanie rukopisov a publikácií.

Kľúčové slová: Bioinformatika Genomika Praktické workshopy hmotnostnej spektrometrie proteomiky.


Budovanie vedomostnej základne COVID-19 pomocou multi-omických prístupov

Multi-omické údaje slúžia ako zdroj, ktorý má preskúmať širšia vedecká komunita, a poskytujú kritické podporné dôkazy o kľúčových biologických procesoch modulovaných u ľudí s COVID-19. Fyziologické zmeny spojené s COVID-19 možno identifikovať na molekulárnej úrovni, ako sú zmeny súvisiace s transportom lipidov, aktiváciou systému komplementu, poškodením ciev, aktiváciou a degranuláciou krvných doštičiek, koaguláciou krvi a reakciou akútnej fázy.

Jedna z prvých rozsiahlych multi-omických analýz COVID-19, ktorá sa objavila, bola spustená predvídavosťou Ariela Jaitoviča, lekára pľúcnej a kritickej starostlivosti na Albany Medical College v New Yorku. Jaitovich z prvej ruky videl, ako sa príznaky COVID-19 môžu líšiť v závažnosti, a predstavil si spoločnú štúdiu, ktorá by poskytla relevantné molekulárne poznatky. Následne boli zhromaždené odborné znalosti z Coon Laboratory na University of Wisconsin-Madison a Morgridge Institute for Research s cieľom vytvoriť rozsiahlu multi-omickú analýzu závažnosti COVID-19. 2

Skupina spoločne vykonala sekvenovanie RNA a hmotnostnú spektrometriu s vysokým rozlíšením (MS) na 128 vzorkách plazmy od ľudí s a bez COVID-19 a korelovala expresiu mRNA v leukocytoch a hladiny plazmatických proteínov, metabolitov a lipidov s radom klinických údajov a pacientov. výsledky. „Naším konečným cieľom bolo využiť naše zdroje a zdieľané odborné znalosti na to, aby sme dostali údaje k ľuďom tak rýchlo, ako sme len mohli, bez trápenia sa nad našou vlastnou analýzou,“ hovorí Ian Miller, vedec výskumných údajov v Coon Laboratory. „Údaje o COVIDe vychádzali ako požiarna hadica a stále sú.“

Miller si spomína, ako bolo možné medzi metabolomickými meraniami pozorovať rôzne terapeutické molekuly, pričom poskytuje to, čo opisuje ako „zapečenú kontrolu alebo kontrolu zdravého rozumu“. 219 biomolekúl vysoko korelovalo so stavom a závažnosťou COVID-19, rovnako ako husté zhluky biomolekúl. Je potrebné poznamenať, že jeden identifikovaný klaster obsahoval lipidy – plazmenyl-fosfatidylcholíny a lipoproteíny s vysokou hustotou – kategórie, ktoré sú významne spojené so stavom a závažnosťou COVID-19.

Charakterizácia patofyziológie COVID-19 v multiomických štúdiách umožňuje identifikovať potenciálne terapeutické príležitosti – z ktorých viaceré boli v publikácii predpokladané. 2 Autori napríklad zdôrazňujú potenciálne využitie statínov alebo iných terapií zameraných na obnovu lipoproteínov s vysokou hustotou (HDL). V iných štúdiách boli hlásené znížené hladiny cirkulujúceho HDL u pacientov s COVID-19, čo potenciálne prispieva k stresu a zápalu, ktorý zhoršuje patofyziológiu COVID-19. 3 V konečnom dôsledku je nádej, že multiomické údaje možno použiť aj na podporu presnejších predpovedí výsledkov pacientov.


Genomika a iní Omikovia: Komplexné základy

Genetika a genomika prechádzajú revolúciou, ktorá nemá obdoby. Lepšie pochopenie biológie a ľudského zdravia môže priniesť prelom v liečbe chorôb a predstaví perspektívu personalizovanej medicíny. Tento kurz sa začne úvodom a prehľadom všeobecných princípov genomiky a molekulárnej biológie. Potom podrobne preskúmate kľúčové genomické technológie a výpočtové prístupy, ktoré vedú k pokroku v prognostike, diagnostike a liečbe. Zistite, ako vedci sekvenujú, zostavujú a analyzujú funkciu a štruktúru genómov. Preskúmajte metódy na určenie dedičnosti znakov a chorôb štúdiom väčšej populácie a zistite, ako môže identifikácia génov pomôcť identifikovať ciele pre terapeutickú intervenciu. Preskúmajte, ako by ste mohli použiť osobnú genomiku na riadenie svojho zdravia.

Tento kurz je povinným druhým kurzom v programe Genetika a genomika.

Čo sa naučíte

  • Princípy genetiky, génov a vlastností
  • Aplikácie a dôsledky sekvenovania genómu
  • Ako môže osobná genomika ovplyvniť zdravotnú starostlivosť
  • Nástroje používané na diagnostiku a liečbu chorôb
  • Metódy určovania dedičnosti znakov a chorôb

Témy zahŕňajú

  • Nástroje, metódy a aplikácie sekvenovania
  • Populačná genetika
  • Štúdie asociácií celého genómu
  • Úvod do proteomiky a profilovania proteínov
  • Projekt ENCODE: Encyklopédia prvkov DNA
  • Metabolomika a mikrobiomika

Mali by ste očakávať, že na dokončenie každého kurzu strávite 10-18 hodín v závislosti od toho, ako dobre poznáte danú tému.

Pri individuálnych kurzoch vám odporúčame vyčleniť si 2-3 hodiny týždenne na sledovanie video prednášok a dokončenie zadaní, aby ste ich dokončili do 60 dní.

Keďže plán All-Access Plan vám umožňuje prístup ku všetkým kurzom na jeden rok, môžete určiť, ako rýchlo budete postupovať, ale na získanie kreditu musíte absolvovať kurzy s 365 dňami.

Certifikát

Úspešným absolvovaním dvoch povinných a akýchkoľvek štyroch voliteľných kurzov získate Stanfordský certifikát o úspechu v genetike a genomike. Do kurzov sa môžete prihlásiť individuálne alebo prostredníctvom plánu All-Access.

Jednotky ďalšieho vzdelávania

Absolvovaním tohto kurzu zarobíte 1 Jednotka ďalšieho vzdelávania (CEU). CEU nemožno použiť na žiadny titul zo Stanfordu. Prevoditeľnosť CEU podlieha zásadám prijímajúcej inštitúcie.

Otázky

Kontaktujte nás na čísle 650-204-3984 alebo
[email protected]

Mini-stránka

All-Access Plan – celý rok na prezeranie a dokončenie učebných materiálov, videoprednášok, úloh a skúšok vlastným tempom. Preštudujte si materiály kurzu alebo skočte vpred – všetok obsah zostane na dosah ruky po celý rok. Získate tiež 365 dní e-mailového prístupu k vášmu asistentovi učiteľa Stanfordu.

Individuálne kurzy - 60 dní na prezeranie a dokončenie učebných materiálov, videoprednášok, úloh a skúšok vlastným tempom. Získate tiež 60 dní e-mailového prístupu k vášmu asistentovi učiteľa Stanfordu.

Prístup ku kurzu
Zaplatením začína ročný prístup do online kurzu. Dátum ukončenia časti tohto kurzu neobmedzuje váš prístup k materiálu kurzu.

Materiály kurzu
Materiály kurzu sú k dispozícii na stiahnutie na stránke online videí. Všetky materiály sú k dispozícii na tlač a kontrolu po prihlásení.

Záverečná skúška
Online účastníci sú požiadaní, aby na konci každého kurzu absolvovali záverečnú skúšku, aby sa zachovala integrita programu. Na úspešné absolvovanie skúšky je potrebné dosiahnuť skóre 85 %. Po absolvovaní skúšky bude účastníkom zaslaný e-mailom digitálny záznam o dokončení.

Hodnotenie kurzu
Účastníci sú povinní absolvovať hodnotenie kurzu po zložení záverečnej skúšky.

Tento kurz nemusí byť v súčasnosti dostupný pre študentov v niektorých štátoch a územiach.

Prístup ku kurzu
60-dňový prístup do online kurzu začína zaplatením.

Materiály kurzu
Materiály kurzu sú k dispozícii na stiahnutie na stránke online videí. Všetky materiály sú k dispozícii na tlač a kontrolu po prihlásení.

Záverečná skúška
Online účastníci sú požiadaní, aby na konci každého kurzu absolvovali záverečnú skúšku, aby sa zachovala integrita programu. Na úspešné absolvovanie skúšky je potrebné dosiahnuť skóre 85 %. Po absolvovaní skúšky bude účastníkom zaslaný e-mailom digitálny záznam o dokončení.

Hodnotenie kurzu
Účastníci sú povinní po zložení záverečnej skúšky absolvovať hodnotenie kurzu.

Tento kurz nemusí byť v súčasnosti dostupný pre študentov v niektorých štátoch a územiach.


Biológia zelených systémov – Od jednotlivých genómov, proteómov a metabolómov po výskum ekosystémov a biotechnológiu

Rastliny formovali našu formu ľudského života od samého začiatku. S narastajúcim uznaním výživy svetovej populácie, globálnymi klimatickými zmenami a obmedzenými zdrojmi energie s fosílnymi palivami sa dôležitosť biológie rastlín a biotechnológie stáva dramaticky dôležitou. Jednou z kľúčových otázok je zlepšiť produktivitu rastlín a odolnosť voči abiotickému/biotickému stresu v poľnohospodárstve v dôsledku obmedzenej plochy pôdy a zvyšujúcich sa environmentálnych tlakov. Ďalším aspektom je vývoj CO(2)-neutrálnych rastlinných zdrojov pre vlákninu/biomasu a biopalivá: prechod od rastlín prvej generácie, ako je cukrová trstina, kukurica a iné dôležité výživné plodiny, k energetickým plodinám druhej a tretej generácie, ako sú Miscanthus a stromy pre lignocelulóza a riasy na výrobu biomasy a krmiva, výrobu vodíka a lipidov. Zároveň musíme zachovávať a chrániť prírodnú rozmanitosť a druhové bohatstvo ako základ nášho života na Zemi. Tu sa diskutuje o bankách biodiverzity ako o základe súčasného a budúceho výskumu šľachtenia rastlín. V dôsledku toho možno očakávať, že biológia a ekológia rastlín budú mať v budúcnosti vo všetkých sociálno-ekonomických aspektoch nášho života nenahraditeľnejšie úlohy ako kedykoľvek predtým. Preto potrebujeme hĺbkové pochopenie fyziológie jednotlivých druhov rastlín pre praktické aplikácie, ako aj preklad týchto poznatkov do zložitých prírodných, ako aj antropogénnych ekosystémov. Najnovší vývoj v biologickom a bioanalytickom výskume povedie k posunu paradigmy smerom k snahe porozumieť organizmom na úrovni systémov a v ich ekosystémovom kontexte: (i) sekvenovanie genómu a novej generácie, rekonštrukcia a anotácia génov, (ii) miera genómu molecular analysis using OMICS technologies and (iii) computer-assisted analysis, modeling and interpretation of biological data. Systems biology combines these molecular data, genetic evolution, environmental cues and species interaction with the understanding, modeling and prediction of active biochemical networks up to whole species populations. This process relies on the development of new technologies for the analysis of molecular data, especially genomics, metabolomics and proteomics data. The ambitious aim of these non-targeted 'omic' technologies is to extend our understanding beyond the analysis of separated parts of the system, in contrast to traditional reductionistic hypothesis-driven approaches. The consequent integration of genotyping, pheno/morphotyping and the analysis of the molecular phenotype using metabolomics, proteomics and transcriptomics will reveal a novel understanding of plant metabolism and its interaction with the environment. The analysis of single model systems - plants, fungi, animals and bacteria - will finally emerge in the analysis of populations of plants and other organisms and their adaptation to the ecological niche. In parallel, this novel understanding of ecophysiology will translate into knowledge-based approaches in crop plant biotechnology and marker- or genome-assisted breeding approaches. In this review the foundations of green systems biology are described and applications in ecosystems research are presented. Knowledge exchange of ecosystems research and green biotechnology merging into green systems biology is anticipated based on the principles of natural variation, biodiversity and the genotype-phenotype environment relationship as the fundamental drivers of ecology and evolution.


Lifeomics leads the age of grand discoveries

When our knowledge of a field accumulates to a certain level, we are bound to see the rise of one or more great scientists. They will make a series of grand discoveries/breakthroughs and push the discipline into an 'age of grand discoveries'. Mathematics, geography, physics and chemistry have all experienced their ages of grand discoveries and in life sciences, the age of grand discoveries has appeared countless times since the 16th century. Thanks to the ever-changing development of molecular biology over the past 50 years, contemporary life science is once again approaching its breaking point and the trigger for this is most likely to be 'lifeomics'. At the end of the 20th century, genomics wrote out the 'script of life' proteomics decoded the script and RNAomics, glycomics and metabolomics came into bloom. These 'omics', with their unique epistemology and methodology, quickly became the thrust of life sciences, pushing the discipline to new high. Lifeomics, which encompasses all omics, has taken shape and is now signalling the dawn of a new era, the age of grand discoveries.


Lecture 23: Genomics, Proteomics, and Metabolomics - Biology

a EMBL/CRG Systems Biology Research Unit, Centre for Genomic Regulation (CRG), Dr Aiguader 88, 08003 Barcelona, Spain
E-mail: [email protected], [email protected]

b Universitat Pompeu Fabra (UPF), Barcelona, Spain

c Department of Experimental and Health Sciences, Pompeu Fabra University, Barcelona Biomedical Research Park, Dr Aiguader 88, 08003 Barcelona, Spain
E-mail: [email protected]

d Bio-analysis Group, Neuroscience Research Program, IMIM-Parc Salut Mar, Barcelona Biomedical Research Park, Dr Aiguader 88, 08003 Barcelona, Spain

e Theoretical Biophysics, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Germany

f Department of Surgery and Cancer, Imperial College London, Sir Alexander Fleming Building, London SW7 2AZ, UK

g Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Pg. Lluis Companys 23, 08010 Barcelona, Spain

Abstraktné

Systems metabolomics, the identification and quantification of cellular metabolites and their integration with genomics and proteomics data, promises valuable functional insights into cellular biology. However, technical constraints, sample complexity issues and the lack of suitable complementary quantitative data sets prevented accomplishing such studies in the past. Here, we present an integrative metabolomics study of the genome-reduced bacterium Mycoplasma pneumoniae. We experimentally analysed its metabolome using a cross-platform approach. We explain intracellular metabolite homeostasis by quantitatively integrating our results with the cellular inventory of proteins, DNA and other macromolecules, as well as with available building blocks from the growth medium. Počítali sme in vivo catalytic parameters of glycolytic enzymes, making use of measured reaction velocities, as well as enzyme and metabolite pool sizes. A quantitative, inter-species comparison of absolute and relative metabolite abundances indicated that metabolic pathways are regulated as functional units, thereby simplifying adaptive responses. Our analysis demonstrates the potential for new scientific insight by integrating different types of large-scale experimental data from a single biological source.


Pozri si video: Genomics and proteomics, transcriptomics and metabolomics (Jún 2022).