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Vorlesung 23: Genomik, Proteomik und Metabolomik - Biologie

Vorlesung 23: Genomik, Proteomik und Metabolomik - Biologie



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Genome als organismischer Bauplan

Ein Genom, nicht zu verwechseln mit einem Gnom, ist die vollständige Sammlung vererbbarer Informationen eines Organismus, die in der DNA gespeichert sind. Unterschiede im Informationsgehalt erklären die Vielfalt des Lebens, das wir um uns herum sehen. Veränderungen der im Genom kodierten Informationen sind die Haupttreiber der phänotypischen Vielfalt, die wir um uns herum sehen (und einige können wir nicht), die durch natürliche Selektion gefiltert werden, und sie sind somit die Treiber der Evolution. Dies führt zu Fragen. Wenn jede Zelle eines vielzelligen Organismus dieselbe DNA-Sequenz enthält, wie kann es dann unterschiedliche Zelltypen geben (z. B. wie kann sich eine Zelle in einer Leber von einer Zelle im Gehirn so unterscheiden, wenn beide dieselbe DNA tragen)? Und wie lesen wir die Informationen?

Bestimmung einer Genomsequenz

Die in Genomen kodierten Informationen liefern wichtige Daten für das Verständnis des Lebens, seiner Funktionen, seiner Vielfalt und seiner Evolution. Daher liegt es nahe, dass ein vernünftiger Ausgangspunkt für ein Studium der Biologie darin besteht, den in dem/den fraglichen Genom(en) kodierten Informationsinhalt zu lesen. Ein guter Ausgangspunkt ist die Bestimmung der Nukleotidsequenz (A, G, C, T) und ihrer Organisation in eine oder mehrere unabhängig replizierende DNA-Einheiten (z. B. Chromosomen und/oder Plasmide). Über 30 Jahre lang nach der Entdeckung, dass die DNA das Erbmaterial ist, war dies ein entmutigender Vorschlag. In den späten 1980er Jahren wurde jedoch mit dem Aufkommen halbautomatischer Werkzeuge für die DNA-Sequenzierung Pionierarbeit geleistet, und dies begann eine Revolution, die unsere Herangehensweise an das Studium des Lebens dramatisch verändert hat. Zwanzig Jahre später, Mitte der 2000er Jahre, traten wir in eine Phase beschleunigten technologischen Fortschritts ein, in der Fortschritte in den Materialwissenschaften (insbesondere Fortschritte in unserer Fähigkeit, Dinge in sehr kleinem Maßstab herzustellen), Optik, Elektro- und Computertechnik, Biotechnik, und die Informatik haben sich alle zu einer dramatischen Zunahme unserer Fähigkeit zur DNA-Sequenzierung und entsprechend drastischen Kostensenkungen für zahlreiche Fortschritte bei unserer Fähigkeit zur DNA-Sequenzierung verholfen. Ein berühmtes Beispiel zur Veranschaulichung dieses Punktes ist der Vergleich der Kostenänderungen bei der Sequenzierung des menschlichen Genoms. Der erste Entwurf des menschlichen Genoms dauerte fast 15 Jahre und kostete 3 Milliarden Dollar. Heute können zehn menschliche Genome an einem einzigen Tag auf einem einzigen Instrument zu einem Preis von weniger als 1000 US-Dollar pro Stück sequenziert werden (Kosten und Zeit nehmen weiter ab). Heute bieten Unternehmen wie Illumina, Pacific Biosciences, Oxford Nanopore und andere konkurrierende Technologien an, die die Kosten senken und Volumen, Qualität, Geschwindigkeit und Portabilität der DNA-Sequenzierung erhöhen.

Eines der sehr aufregenden Elemente der Revolution der DNA-Sequenzierung ist, dass sie Beiträge von Biologen, Chemikern, Materialwissenschaftlern, Elektroingenieuren, Maschinenbauern, Informatikern und Programmierern, Mathematikern und Statistikern, Produktentwicklern und vielen anderen erfordert hat und weiterhin erfordert. technische Experten. Die potenziellen Anwendungen und Auswirkungen der Überwindung von Hindernissen für die DNA-Sequenzierung haben auch Investoren, Geschäftsleute, Produktentwickler, Unternehmer, Ethiker, politische Entscheidungsträger und viele andere dazu veranlasst, neue Möglichkeiten zu ergreifen und darüber nachzudenken, wie diese wachsende Technologie am besten und verantwortungsvollsten genutzt werden kann .

Die technologischen Fortschritte in der Genomsequenzierung haben zu einer regelrechten Flut vollständiger Genomsequenzen geführt, die ermittelt und in öffentlich zugänglichen Datenbanken hinterlegt werden. Viele davon finden Sie im National Center for Biotechnology Information. Die Zahl der verfügbaren, vollständig sequenzierten Genome geht in die Zehntausende – über 2.000 eukaryotische Genome, über 600 archaeale Genome und fast 12.000 Bakteriengenome. Zehntausende weitere Genomsequenzierungsprojekte sind in Arbeit. Mit diesen vielen verfügbaren Genomsequenzen – oder die bald verfügbar sein werden – können wir viele Fragen zu dem stellen, was wir in diesen Genomen sehen. Welche Muster sind allen Genomen gemeinsam? Wie viele Gene sind in Genomen kodiert? Wie sind diese organisiert? Wie viele verschiedene Arten von Funktionen können wir finden? Was machen die Funktionen, die wir finden? Wie unterschiedlich sind die Genome voneinander? Gibt es Beweise, die uns sagen können, wie sich Genome entwickeln? Lassen Sie uns einige dieser Fragen kurz untersuchen.

Vielfalt der Genome

Vielfalt der Größen, Anzahl der Gene und Chromosomen

Beginnen wir mit der Untersuchung des Bereichs der Genomgrößen. In der folgenden Tabelle sehen wir eine Auswahl von Genomen aus der Datenbank. Wir können sehen, dass die Genome frei lebender Organismen enorm groß sind. Das kleinste bekannte Genom ist in 580.000 Basenpaaren kodiert, während das größte 150 Milliarden Basenpaare umfasst – als Referenz sei daran erinnert, dass das menschliche Genom 3,2 Milliarden Basenpaare umfasst. Das ist eine riesige Bandbreite an Größen. Ähnliche Unterschiede in der Anzahl der Gene gibt es auch.

Tabelle 1. Diese Tabelle zeigt einige Genomdaten für verschiedene Organismen. 2n = diploide Zahl. Namensnennung: Marc T. Facciotti (eigene Arbeitreproduziert von http://book.bionumbers.org/how-big-are-genomes/)

Die Untersuchung von Tabelle 1 zeigt auch, dass einige Organismen mehr als ein Chromosom mit sich führen. Einige Genome sind auch polyploid, was bedeutet, dass sie mehrere Kopien ähnlicher, aber nicht identischer (homolog) Kopien jedes Chromosoms. Ein diploider Organismus trägt in seinem Genom zwei homologe Kopien (normalerweise eine von Mama und eine von Papa) von jedem Chromosom. Der Mensch ist diploid. Unsere Körperzellen tragen 2 homologe Kopien von 23 Chromosomen. Wir erhielten 23 Kopien einzelner Chromosomen von unserer Mutter und 23 Kopien von unserem Vater, also insgesamt 46. Einige Pflanzen haben eine höhere Ploidie. Zum Beispiel wird eine Pflanze mit vier homologen Kopien jedes Chromosoms als bezeichnet tetraploid. Ein Organismus mit einer einzigen Kopie jedes Chromosoms wird als bezeichnet haploide.

Struktur von Genomen

Tabelle 1 enthält auch Hinweise zu anderen Points of Interest. Wenn wir beispielsweise das Genom von Kugelfischen mit dem Genom von Schimpansen vergleichen, stellen wir fest, dass sie ungefähr die gleiche Anzahl von Genen (19.000) kodieren, dies jedoch auf Genomen mit dramatisch unterschiedlicher Größe – 400 Millionen Basenpaare bzw. 3,3 Milliarden Basenpaare . Das bedeutet, dass das Genom des Kugelfischs viel weniger Platz zwischen seinen Genen haben muss, als man im Schimpansen-Genom erwarten könnte. Tatsächlich ist dies der Fall, und der Unterschied in der Gendichte ist nicht nur auf diese beiden Genome beschränkt. Wenn wir uns Abbildung 1 ansehen, die versucht, einen 50-kb-Teil des menschlichen Genoms darzustellen, stellen wir fest, dass neben den proteinkodierenden Regionen (in Rot und Pink angezeigt) noch viele andere sogenannte "Features" enthalten sein können aus dem Genom lesen. Viele dieser Elemente enthalten sich stark wiederholende Sequenzen.

Abbildung 1. Diese Abbildung zeigt ein 50-kb-Segment des menschlichen β-T-Zell-Rezeptor-Locus auf Chromosom 7. Diese Abbildung zeigt einen kleinen Bereich des menschlichen Genoms und die Arten von "Merkmalen", die im Genom gelesen und entschlüsselt werden können, einschließlich: aber auch zusätzlich zu proteinkodierenden Sequenzen. Rot und Pink entsprechen Regionen, die Proteine ​​kodieren. Andere Farben repräsentieren verschiedene Arten von genomischen Elementen. Facciotti (eigene Arbeitreproduziert von www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21134/)

Wenn wir uns nun ansehen, welchen Anteil diese Elemente am gesamten menschlichen Genom ausmachen (siehe Abbildung 2), sehen wir, dass proteinkodierende Gene nur 48 Millionen der 3,2 Milliarden Basen des haploiden Genoms ausmachen.

Figur 2. Diese Grafik zeigt, wie die vielen Basenpaare der DNA im menschlichen haploiden Genom auf verschiedene identifizierbare Merkmale verteilt sind. Beachten Sie, dass nur ein kleiner Bruchteil des Genoms direkt mit proteinkodierenden Regionen assoziiert ist. Facciotti (eigene Arbeitwiedergegeben aus den in der Abbildung angegebenen Quellen)

Wenn wir die Häufigkeit von Wiederholungsregionen im Vergleich zu proteinkodierenden Regionen in verschiedenen Spezies untersuchen, stellen wir große Unterschiede zwischen proteinkodierenden und nicht-kodierenden Regionen fest.

Figur 3. Diese Abbildung zeigt 50-kb-Segmente verschiedener Genome, die die stark variable Häufigkeit von Wiederholungen im Vergleich zu proteinkodierenden Elementen in verschiedenen Spezies veranschaulichen.
Namensnennung: Marc T. Facciotti (eigene Arbeit
reproduziert von www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK21134/)

Diskussionsvorschlag

Stellen Sie eine Hypothese auf, warum einige Genome Ihrer Meinung nach mehr oder weniger nicht-kodierende Sequenzen haben könnten.

Dynamik der Genomstruktur

Genome verändern sich im Laufe der Zeit, und zahlreiche verschiedene Arten von Ereignissen können ihre Reihenfolge ändern.

1. Mutationen werden entweder während der DNA-Replikation oder durch Umweltexposition gegenüber chemischen Mutagenen oder Strahlung akkumuliert. Diese Veränderungen treten typischerweise auf der Ebene einzelner Nukleotide auf.
2. Genomumlagerungen beschreiben eine Klasse von groß angelegten Veränderungen, die auftreten können, und sie umfassen Folgendes: (a) Deletionen – bei denen Segmente des Chromosoms verloren gehen; (b) Duplikation – wo Regionen des Chromosoms versehentlich dupliziert werden; (c) Insertionen – die Insertion von genetischem Material (beachten Sie, dass dieses manchmal von Viren oder der Umgebung erworben wird und Deletion/Insertion-Paare über Chromosomen hinweg auftreten können); (d) Inversionen – wo Regionen des Genoms innerhalb desselben Chromosoms umgedreht werden; und (e) Translokationen – wobei Segmente des Chromosoms verlagert (an eine andere Stelle im Chromosom verschoben) werden.

Diese Veränderungen treten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten auf, und einige werden durch die Aktivität von Enzymkatalysatoren (z. B. Transposasen) erleichtert.

Das Studium der Genome

Vergleichende Genomik

Eine der häufigsten Aufgaben bei einer Sammlung von Genomsequenzen besteht darin, die Sequenzen mehrerer Genome miteinander zu vergleichen. Im Allgemeinen fallen diese Arten von Aktivitäten unter einen Bereich namens vergleichende Genomik.

Der Vergleich der Genome von Menschen, die an einer Erbkrankheit leiden, mit den Genomen von Menschen, die nicht betroffen sind, kann uns helfen, die genetische Grundlage für die Krankheit aufzudecken. Der Vergleich des Geninhalts, der Reihenfolge und der Sequenz verwandter Mikroben kann uns helfen, die genetische Grundlage dafür zu finden, warum einige Mikroben Krankheiten verursachen, während ihre nahen Verwandten praktisch harmlos sind. Wir können Genome vergleichen, um zu verstehen, wie sich eine neue Spezies entwickelt haben könnte. Es gibt viele mögliche Analysen! Die Grundlage dieser Analysen ist ähnlich: Suchen Sie nach Unterschieden in mehreren Genomen und versuchen Sie, diese Unterschiede mit unterschiedlichen Merkmalen oder Verhaltensweisen dieser Organismen in Verbindung zu bringen.

Schließlich vergleichen einige Leute Genomsequenzen, um die Evolutionsgeschichte der Organismen zu verstehen. Typischerweise führen diese Arten von Vergleichen zu einem Graphen, der als phylogenetischer Baum bekannt ist, der ein grafisches Modell der evolutionären Beziehung zwischen den verschiedenen verglichenen Arten ist. Dieses Feld heißt nicht überraschend Phylogenomik.

Metagenomik: Wer lebt irgendwo und was machen sie?

Neben der Untersuchung der Genome einzelner Arten ermöglichen die immer leistungsfähigeren DNA-Sequenzierungstechnologien die gleichzeitige Sequenzierung der Genome von Umweltproben, die von vielen verschiedenen Arten bewohnt werden. Dieses Feld heißt Metagenomik. Diese Studien konzentrieren sich typischerweise auf den Versuch, zu verstehen, welche mikrobiellen Arten in verschiedenen Umgebungen leben. Es besteht großes Interesse an der DNA-Sequenzierung, um die Populationen von Mikroben im Darm zu untersuchen und zu beobachten, wie sich die Population als Reaktion auf unterschiedliche Diäten verändert, um zu sehen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Häufigkeit verschiedener Mikroben und verschiedenen Krankheiten gibt, oder um zu schauen für das Vorhandensein von Krankheitserregern. Die Menschen verwenden die DNA-Sequenzierung von metagenomischen Umweltproben, um zu untersuchen, welche Mikroben in verschiedenen Umgebungen auf der Erde leben (von der Tiefsee über den Boden, die Luft, hypersalzhaltige Teiche, Katzenkot bis hin zu einigen der üblichen Oberflächen, die wir täglich berühren).

Die Sequenzierung mikrobieller Populationen in verschiedenen Umgebungen kann nicht nur herausfinden, "wer wo lebt", sondern auch, welche proteinkodierenden Gene in einer Umgebung vorhanden sind. Dies kann den Ermittlern Hinweise darauf geben, welche Stoffwechselaktivitäten in dieser Umgebung stattfinden könnten. Der angesammelte Genkatalog kann nicht nur wichtige Informationen darüber liefern, welche Art von Chemie in einer bestimmten Umgebung abläuft, sondern auch als wichtige Quelle für die Entdeckung neuartiger Enzyme für Anwendungen in der Biotechnologie dienen.

Genomik

Die Erforschung von Nukleinsäuren begann mit der Entdeckung der DNA, ging über zur Erforschung von Genen und kleinen Fragmenten und hat sich nun auf dem Gebiet der Genomik. Genomik ist die Untersuchung ganzer Genome, einschließlich des vollständigen Satzes von Genen, ihrer Nukleotidsequenz und -organisation und ihrer Wechselwirkungen sowohl innerhalb einer Art als auch mit anderen Arten. Die Fortschritte in der Genomik wurden durch die DNA-Sequenzierungstechnologie ermöglicht. So wie die Informationstechnologie zu Google Maps geführt hat, das es uns ermöglicht, detaillierte Informationen über Standorte auf der ganzen Welt zu erhalten, werden genomische Informationen verwendet, um ähnliche Karten der DNA verschiedener Organismen zu erstellen.

Genome kartieren

Genomkartierung ist der Prozess, die Position von Genen auf jedem Chromosom zu finden. Die erstellten Karten sind vergleichbar mit den Karten, die wir für die Straßennavigation verwenden. EIN genetische Karte ist eine Illustration, die Gene und ihre Position auf einem Chromosom auflistet. Genetische Karten liefern das Gesamtbild (ähnlich einer Karte von Autobahnen) und verwenden genetische Marker (ähnlich wie Landmarken). Ein genetischer Marker ist ein Gen oder eine Sequenz auf einem Chromosom, das eine genetische Verknüpfung mit einem interessierenden Merkmal zeigt. Der genetische Marker neigt dazu, mit dem interessierenden Gen vererbt zu werden. Ein Maß für den Abstand zwischen ihnen ist die Rekombinationsfrequenz während der Meiose; frühe Genetiker nannten diese Verknüpfungsanalyse.

Physische Karten in die intimen Details kleinerer Regionen der Chromosomen eintauchen (ähnlich einer detaillierten Straßenkarte). Eine physikalische Karte ist eine Darstellung des physikalischen Abstands in Nukleotiden zwischen Genen oder genetischen Markern. Sowohl genetische Verknüpfungskarten als auch physikalische Karten sind erforderlich, um ein vollständiges Bild des Genoms zu erstellen. Eine vollständige Karte des Genoms erleichtert es Forschern, einzelne Gene zu untersuchen. Humangenomkarten helfen Forschern bei ihren Bemühungen, menschliche krankheitsverursachende Gene im Zusammenhang mit Krankheiten wie Krebs, Herzerkrankungen und Mukoviszidose zu identifizieren, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus kann die Genomkartierung verwendet werden, um Organismen mit nützlichen Eigenschaften zu identifizieren, wie etwa Mikroben mit der Fähigkeit, Schadstoffe zu reinigen oder sogar Umweltverschmutzung zu verhindern. Die Forschung zur Kartierung des Pflanzengenoms kann zu landwirtschaftlichen Methoden führen, die höhere Ernteerträge erzielen, oder zur Entwicklung von Pflanzen, die sich besser an den Klimawandel anpassen.

Abbildung 1. Dies ist eine physikalische Karte des menschlichen X-Chromosoms.

Kredit: Änderung der Arbeit von NCBI, NIH

Genetische Karten liefern den Umriss und physische Karten liefern die Details. Es ist leicht zu verstehen, warum beide Arten von Genom-Mapping-Techniken wichtig sind, um das Gesamtbild zu zeigen. Die von jeder Technik erhaltenen Informationen werden in Kombination verwendet, um das Genom zu studieren. Genomic Mapping wird mit verschiedenen Modellorganismen verwendet, die für die Forschung verwendet werden. Die Genomkartierung ist immer noch ein fortlaufender Prozess, und mit der Entwicklung fortschrittlicherer Techniken werden weitere Fortschritte erwartet. Die Genomkartierung ähnelt dem Lösen eines komplizierten Puzzles unter Verwendung aller verfügbaren Daten. Die in Labors auf der ganzen Welt generierten Kartierungsinformationen werden in zentrale Datenbanken wie das National Center for Biotechnology Information (NCBI) eingegeben. Es werden Anstrengungen unternommen, um die Informationen für Forscher und die breite Öffentlichkeit leichter zugänglich zu machen. So wie wir globale Positionsbestimmungssysteme anstelle von Papierkarten verwenden, um durch Straßen zu navigieren, ermöglicht uns NCBI die Verwendung eines Genom-Viewer-Tools, um den Data-Mining-Prozess zu vereinfachen.

Sequenzierung des gesamten Genoms

Obwohl es in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte in den medizinischen Wissenschaften gegeben hat, sind Ärzte immer noch von vielen Krankheiten verwirrt, und Forscher verwenden die Sequenzierung des gesamten Genoms, um dem Problem auf den Grund zu gehen. Sequenzierung des gesamten Genoms ist ein Prozess, der die DNA-Sequenz eines gesamten Genoms bestimmt. Die Sequenzierung des gesamten Genoms ist ein Brute-Force-Ansatz zur Problemlösung, wenn eine genetische Grundlage im Kern einer Krankheit besteht. Mehrere Laboratorien bieten inzwischen Dienstleistungen zur Sequenzierung, Analyse und Interpretation ganzer Genome an.

Im Jahr 2010 wurde die gesamte Genomsequenzierung verwendet, um einen kleinen Jungen zu retten, dessen Darm mehrere mysteriöse Abszesse aufwies. Das Kind hatte mehrere Dickdarmoperationen ohne Linderung. Schließlich zeigte eine vollständige Genomsequenz einen Defekt in einem Signalweg, der die Apoptose (programmierter Zelltod) kontrolliert. Eine Knochenmarktransplantation wurde verwendet, um diese genetische Störung zu überwinden, was zu einer Heilung für den Jungen führte. Er war der erste Mensch, der mit der vollständigen Genomsequenzierung erfolgreich diagnostiziert wurde.

Die ersten zu sequenzierenden Genome, etwa von Viren, Bakterien und Hefen, waren hinsichtlich der Zahl der Nukleotide kleiner als die Genome vielzelliger Organismen. Die Genome anderer Modellorganismen wie der Maus (Muskulatur), die Fruchtfliege (Drosophila melanogaster) und der Nematode (Caenorhabditis elegans) sind mittlerweile bekannt. Es wird viel Grundlagenforschung betrieben Modellorganismen weil die Informationen auf andere Organismen übertragen werden können. Ein Modellorganismus ist eine Art, die als Modell untersucht wird, um die biologischen Prozesse in anderen Arten zu verstehen, die durch den Modellorganismus dargestellt werden können. Zum Beispiel sind Fruchtfliegen in der Lage, Alkohol wie Menschen zu verstoffwechseln. Daher wurden die Gene, die die Alkoholempfindlichkeit beeinflussen, bei Fruchtfliegen untersucht, um die Variation der Alkoholempfindlichkeit beim Menschen zu verstehen. Die Sequenzierung ganzer Genome hilft bei den Forschungsanstrengungen in diesen Modellorganismen.

Figur 2. Ein Großteil der Grundlagenforschung wird mit Modellorganismen wie der Maus Mus musculus betrieben; die Fruchtfliege Drosophila melanogaster; der Nematode Caenorhabditis elegans; die Hefe Saccharomyces cerevisiae; und das gemeine Unkraut Arabidopsis thaliana.

Credit: "Maus": Modifikation der Arbeit von Florean Fortescuecredit; "nematodes": Modifikation der Arbeit durch "snickclunk"/Flickr; "common weed": Modifikation der Arbeit von Peggy Greb, USDA; Maßstabsbalkendaten von Matt Russell

Die erste menschliche Genomsequenz wurde 2003 veröffentlicht. Die Zahl der sequenzierten ganzen Genome nimmt stetig zu und umfasst heute Hunderte von Arten und Tausende einzelner menschlicher Genome.

Genomik anwenden

Die Einführung von DNA-Sequenzierungs- und Gesamtgenomsequenzierungsprojekten, insbesondere des Humangenomprojekts, hat die Anwendbarkeit von DNA-Sequenzinformationen erweitert. Die Genomik wird heute in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Metagenomik, Pharmakogenomik und mitochondrialen Genomik. Die bekannteste Anwendung der Genomik besteht darin, Krankheiten zu verstehen und Heilmittel zu finden.

Vorhersage des Krankheitsrisikos auf individueller Ebene

Die Vorhersage des Krankheitsrisikos umfasst das Screening und die Identifizierung aktuell gesunder Personen durch Genomanalyse auf individueller Ebene. Eine Intervention mit Lebensstiländerungen und Medikamenten kann vor Ausbruch der Krankheit empfohlen werden. Dieser Ansatz ist jedoch am besten geeignet, wenn das Problem von einer einzelnen Genmutation herrührt. Solche Defekte machen nur etwa fünf Prozent der Krankheiten in entwickelten Ländern aus. Die meisten Volkskrankheiten, wie Herzerkrankungen, sind multifaktoriell oder polygen, was sich auf ein phänotypisches Merkmal bezieht, das durch zwei oder mehr Gene bestimmt wird, und auch Umweltfaktoren wie die Ernährung. Im April 2010 veröffentlichten Wissenschaftler der Stanford University die Genomanalyse eines gesunden Individuums (Stephen Quake, ein Wissenschaftler der Stanford University, der sein Genom sequenzieren ließ); die Analyse sagte seine Neigung zu verschiedenen Krankheiten voraus. Eine Risikobewertung wurde durchgeführt, um den Risikoprozentsatz von Quake für 55 verschiedene Erkrankungen zu analysieren. Es wurde eine seltene genetische Mutation gefunden, die zeigte, dass er einem plötzlichen Herzinfarkt ausgesetzt war. Es wurde auch vorhergesagt, dass er ein 23-Prozent-Risiko für Prostatakrebs und ein 1,4-Prozent-Risiko für die Entwicklung von Alzheimer hat. Die Wissenschaftler nutzten Datenbanken und mehrere Publikationen, um die genomischen Daten zu analysieren. Obwohl die Genomsequenzierung erschwinglicher und die Analysewerkzeuge zuverlässiger werden, müssen ethische Fragen im Zusammenhang mit der Genomanalyse auf Populationsebene noch angegangen werden. Könnten solche Daten beispielsweise rechtmäßig verwendet werden, um mehr oder weniger für Versicherungen in Rechnung zu stellen oder die Kreditwürdigkeit zu beeinflussen?

Genomweite Assoziationsstudien

Seit 2005 ist es möglich, eine Art von Studie durchzuführen, die als genomweite Assoziationsstudie (GWAS) bezeichnet wird. Ein GWAS ist eine Methode, die Unterschiede zwischen Individuen in Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs) identifiziert, die an der Entstehung von Krankheiten beteiligt sein können. Das Verfahren eignet sich besonders für Krankheiten, die von einer oder mehreren genetischen Veränderungen im gesamten Genom betroffen sein können. Es ist sehr schwierig, die Gene, die an einer solchen Krankheit beteiligt sind, anhand von Informationen zur Familienanamnese zu identifizieren. Die GWAS-Methode basiert auf einer genetischen Datenbank, die seit 2002 entwickelt wird, dem International HapMap Project. Das HapMap-Projekt sequenzierte die Genome von mehreren hundert Individuen aus der ganzen Welt und identifizierte Gruppen von SNPs. Die Gruppen umfassen SNPs, die sich auf Chromosomen nahe beieinander befinden, so dass sie dazu neigen, durch Rekombination zusammen zu bleiben. Die Tatsache, dass die Gruppe zusammenbleibt, bedeutet, dass nur ein Marker-SNP identifiziert werden muss, um alle SNPs in der Gruppe zu identifizieren. Es gibt mehrere Millionen identifizierte SNPs, aber ihre Identifizierung bei anderen Individuen, deren Genom nicht vollständig sequenziert wurde, ist viel einfacher, da nur die Marker-SNPs identifiziert werden müssen.

In einem gemeinsamen Design für ein GWAS werden zwei Personengruppen gewählt; eine Gruppe hat die Krankheit und die andere Gruppe nicht. Die Individuen in jeder Gruppe werden in anderen Merkmalen abgeglichen, um den Effekt von Störvariablen zu reduzieren, die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen verursachen. Beispielsweise können sich die Genotypen unterscheiden, da die beiden Gruppen meist aus verschiedenen Teilen der Welt stammen. Sobald die Personen ausgewählt sind und ihre Zahl normalerweise tausend oder mehr beträgt, damit die Studie funktioniert, werden Proben ihrer DNA erhalten. Die DNA wird mit automatisierten Systemen analysiert, um große Unterschiede im Prozentsatz bestimmter SNPs zwischen den beiden Gruppen zu identifizieren. Häufig untersucht die Studie eine Million oder mehr SNPs in der DNA. Die Ergebnisse von GWAS können auf zwei Arten verwendet werden: Die genetischen Unterschiede können als Marker für die Anfälligkeit für die Krankheit bei nicht diagnostizierten Personen verwendet werden, und die bestimmten identifizierten Gene können Ziele für die Erforschung des molekularen Weges der Krankheit und potenzieller Therapien sein. Ein Ableger der Entdeckung von Genassoziationen mit Krankheiten war die Gründung von Unternehmen, die sogenannte „Personal Genomics“ anbieten, die Risikostufen für verschiedene Krankheiten basierend auf dem SNP-Komplement einer Person identifizieren. Die Wissenschaft hinter diesen Diensten ist umstritten.

Da GWAS nach Assoziationen zwischen Genen und Krankheiten sucht, liefern diese Studien Daten für andere Ursachenforschung, anstatt spezifische Fragen selbst zu beantworten. Ein Zusammenhang zwischen einem Genunterschied und einer Krankheit bedeutet nicht unbedingt, dass eine Ursache-Wirkungs-Beziehung besteht. Einige Studien haben jedoch nützliche Informationen über die genetischen Ursachen von Krankheiten geliefert. Zum Beispiel identifizierten drei verschiedene Studien im Jahr 2005 ein Gen für ein Protein, das an der Regulierung von Entzündungen im Körper beteiligt ist und mit einer krankheitsverursachenden Blindheit namens altersbedingter Makuladegeneration in Verbindung gebracht wird. Dies eröffnete neue Möglichkeiten für die Erforschung der Ursache dieser Krankheit. Eine große Anzahl von Genen wurde mithilfe von GWAS identifiziert, die mit Morbus Crohn in Verbindung gebracht werden, und einige davon haben neue hypothetische Mechanismen für die Ursache der Krankheit vorgeschlagen.

Pharmakogenomik

Pharmakogenomik beinhaltet die Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln auf der Grundlage von Informationen aus der Genomsequenz einer Person. Informationen zur persönlichen Genomsequenz können verwendet werden, um Medikamente zu verschreiben, die je nach Genotyp des einzelnen Patienten am wirksamsten und am wenigsten toxisch sind. Die Untersuchung von Veränderungen der Genexpression könnte Informationen über das Gentranskriptionsprofil in Gegenwart des Wirkstoffs liefern, die als Frühindikator für das Potenzial toxischer Wirkungen verwendet werden können. Zum Beispiel könnten Gene, die an Zellwachstum und kontrolliertem Zelltod beteiligt sind, bei einer Störung zum Wachstum von Krebszellen führen. Genomweite Studien können auch helfen, neue Gene zu finden, die an der Arzneimitteltoxizität beteiligt sind. Die Gensignaturen sind möglicherweise nicht ganz genau, können aber weiter getestet werden, bevor pathologische Symptome auftreten.

Metagenomik

Traditionell wurde die Mikrobiologie mit der Ansicht gelehrt, dass Mikroorganismen am besten unter Reinkulturbedingungen untersucht werden, bei denen ein einzelner Zelltyp isoliert und im Labor kultiviert wird. Da Mikroorganismen innerhalb von Stunden mehrere Generationen durchlaufen können, passen sich ihre Genexpressionsprofile sehr schnell an die neue Laborumgebung an. Auf der anderen Seite widersetzen sich viele Arten einer isolierten Kultivierung. Die meisten Mikroorganismen leben nicht als isolierte Einheiten, sondern in mikrobiellen Gemeinschaften, die als Biofilme bekannt sind. Aus all diesen Gründen ist die Reinkultur nicht immer der beste Weg, um Mikroorganismen zu untersuchen. Metagenomik ist die Untersuchung der kollektiven Genome mehrerer Arten, die in einer Umweltnische wachsen und interagieren. Mithilfe der Metagenomik können neue Arten schneller identifiziert und die Auswirkungen von Schadstoffen auf die Umwelt analysiert werden. Metagenomik-Techniken können nun auch auf Gemeinschaften höherer Eukaryoten, wie z. B. Fische, angewendet werden.

Figur 3. Die Metagenomik beinhaltet die Isolierung von DNA aus mehreren Arten innerhalb einer Umweltnische. Die DNA wird zerschnitten und sequenziert, wodurch aus den Sequenzen überlappender Teile ganze Genomsequenzen mehrerer Spezies rekonstruiert werden können.

Schaffung neuer Biokraftstoffe

Das Wissen über die Genomik von Mikroorganismen wird genutzt, um bessere Wege zu finden, Biokraftstoffe aus Algen und Cyanobakterien zu nutzen. Die Hauptbrennstoffquellen sind heute Kohle, Öl, Holz und andere Pflanzenprodukte wie Ethanol. Obwohl Pflanzen erneuerbare Ressourcen sind, müssen noch mehr alternative erneuerbare Energiequellen gefunden werden, um den Energiebedarf unserer Bevölkerung zu decken. Die mikrobielle Welt ist eine der größten Ressourcen für Gene, die neue Enzyme codieren und neue organische Verbindungen produzieren, und sie bleibt weitgehend ungenutzt. Diese riesige genetische Ressource birgt das Potenzial, neue Quellen für Biokraftstoffe zu erschließen.

Figur 4. Beim ersten Naval Energy Forum wurden erneuerbare Kraftstoffe in Schiffen und Flugzeugen der Marine getestet.

Credit: Modifikation der Arbeit von John F. Williams, US Navy

Mitochondriale Genomik

Mitochondrien sind intrazelluläre Organellen, die ihre eigene DNA enthalten. Mitochondriale DNA mutiert mit hoher Geschwindigkeit und wird oft verwendet, um evolutionäre Beziehungen zu studieren. Ein weiteres Merkmal, das die Untersuchung des mitochondrialen Genoms interessant macht, ist, dass bei den meisten vielzelligen Organismen die mitochondriale DNA während des Befruchtungsprozesses von der Mutter weitergegeben wird. Aus diesem Grund wird die mitochondriale Genomik häufig verwendet, um die Genealogie zu verfolgen.

Genomik in der forensischen Analyse

Informationen und Hinweise aus DNA-Proben, die an Tatorten gefunden wurden, wurden als Beweismittel in Gerichtsverfahren verwendet, und genetische Marker wurden in forensischen Analysen verwendet. Auch auf diesem Gebiet hat sich die Genomanalyse als nützlich erwiesen. 2001 wurde der erste Einsatz von Genomik in der Forensik veröffentlicht. Es war eine gemeinsame Anstrengung zwischen akademischen Forschungseinrichtungen und dem FBI, um die mysteriösen Fälle von Milzbrand zu lösen, die vom US-Postdienst transportiert wurden. Anthrax-Bakterien wurden zu einem infektiösen Pulver verarbeitet und an die Nachrichtenmedien und zwei US-Senatoren geschickt. Das Pulver infizierte das Verwaltungspersonal und die Postangestellten, die die Briefe öffneten oder bearbeiteten. Fünf Menschen starben, 17 erkrankten an den Bakterien. Mithilfe mikrobieller Genomik stellten die Forscher fest, dass in allen Mailings ein bestimmter Milzbrand-Stamm verwendet wurde; schließlich wurde die Quelle zu einem Wissenschaftler in einem nationalen Bioverteidigungslabor in Maryland zurückverfolgt.

Abbildung 5. Bacillus anthracis ist der Organismus, der Milzbrand verursacht.

Kredit: Änderung der Arbeit durch CDC; Maßstabsbalkendaten von Matt Russell

Genomik in der Landwirtschaft

Genomik kann Versuche und Misserfolge in der wissenschaftlichen Forschung bis zu einem gewissen Grad reduzieren, was die Qualität und Quantität der Ernteerträge in der Landwirtschaft verbessern könnte. Die Verknüpfung von Merkmalen mit Genen oder Gensignaturen hilft, die Pflanzenzüchtung zu verbessern, um Hybriden mit den begehrtesten Eigenschaften zu erzeugen. Wissenschaftler verwenden genomische Daten, um wünschenswerte Merkmale zu identifizieren und diese Merkmale dann auf einen anderen Organismus zu übertragen, um einen neuen genetisch veränderten Organismus zu schaffen, wie im vorherigen Modul beschrieben. Wissenschaftler entdecken, wie Genomik die Qualität und Quantität der landwirtschaftlichen Produktion verbessern kann. Wissenschaftler könnten zum Beispiel wünschenswerte Eigenschaften verwenden, um ein nützliches Produkt zu schaffen oder ein bestehendes Produkt zu verbessern, beispielsweise um eine trockenheitsempfindliche Pflanze toleranter gegenüber der Trockenzeit zu machen.

Abbildung 6. Transgene landwirtschaftliche Pflanzen können krankheitsresistent gemacht werden. Diese transgenen Pflaumen sind resistent gegen das Pflaumenpockenvirus.

Bildnachweis: Scott Bauer, USDA ARS

Proteomik

Proteine ​​sind die Endprodukte von Genen, die die vom Gen kodierte Funktion ausführen. Proteine ​​bestehen aus Aminosäuren und spielen eine wichtige Rolle in der Zelle. Alle Enzyme (außer Ribozyme) sind Proteine ​​und wirken als Katalysatoren, die die Reaktionsgeschwindigkeit beeinflussen. Proteine ​​sind auch regulatorische Moleküle, und einige sind Hormone. Transportproteine ​​wie Hämoglobin helfen beim Transport von Sauerstoff zu verschiedenen Organen. Antikörper, die sich gegen Fremdpartikel abwehren, sind ebenfalls Proteine. Im erkrankten Zustand kann die Proteinfunktion durch Veränderungen auf genetischer Ebene oder durch direkten Einfluss auf ein bestimmtes Protein beeinträchtigt sein.

Ein Proteom ist der gesamte Satz von Proteinen, der von einem Zelltyp produziert wird. Proteome können mit dem Wissen über Genome untersucht werden, da Gene für mRNAs kodieren und die mRNAs Proteine ​​kodieren. Das Studium der Funktion von Proteomen heißt Proteomik. Die Proteomik ergänzt die Genomik und ist nützlich, wenn Wissenschaftler ihre auf Genen basierenden Hypothesen überprüfen möchten. Obwohl alle Zellen in einem vielzelligen Organismus den gleichen Satz von Genen haben, ist der Satz von Proteinen, der in verschiedenen Geweben produziert wird, unterschiedlich und abhängig von der Genexpression. Somit ist das Genom konstant, aber das Proteom variiert und ist innerhalb eines Organismus dynamisch. Darüber hinaus können RNAs alternativ gespleißt (ausgeschnitten und eingefügt werden, um neue Kombinationen und neue Proteine ​​​​zu erzeugen) und viele Proteine ​​werden nach der Translation modifiziert. Obwohl das Genom eine Blaupause liefert, hängt die endgültige Architektur von mehreren Faktoren ab, die den Verlauf der Ereignisse verändern können, die das Proteom erzeugen.

Genome und Proteome von Patienten, die an bestimmten Krankheiten leiden, werden untersucht, um die genetischen Grundlagen der Krankheit zu verstehen. Die bekannteste Krankheit, die mit proteomischen Ansätzen untersucht wird, ist Krebs (Abbildung 7). Proteomische Ansätze werden verwendet, um das Screening und die Früherkennung von Krebs zu verbessern; Dies wird durch die Identifizierung von Proteinen erreicht, deren Expression durch den Krankheitsprozess beeinflusst wird. Ein einzelnes Protein heißt a Biomarker, wohingegen ein Satz von Proteinen mit veränderten Expressionsniveaus als a . bezeichnet wird Proteinsignatur. Damit ein Biomarker oder eine Proteinsignatur als Kandidat für die Früherkennung und Erkennung von Krebs nützlich sein kann, muss er in Körperflüssigkeiten wie Schweiß, Blut oder Urin sezerniert werden, damit groß angelegte Screenings auf nicht-invasive Weise durchgeführt werden können .

Das aktuelle Problem beim Einsatz von Biomarkern zur Krebsfrüherkennung ist die hohe Rate falsch-negativer Ergebnisse. Ein falsch-negatives Ergebnis ist ein negatives Testergebnis, das positiv hätte sein sollen. Mit anderen Worten, viele Krebsfälle bleiben unentdeckt, was Biomarker unzuverlässig macht. Einige Beispiele für Proteinbiomarker, die bei der Krebserkennung verwendet werden, sind CA-125 für Eierstockkrebs und PSA für Prostatakrebs. Proteinsignaturen können beim Nachweis von Krebszellen zuverlässiger sein als Biomarker. Proteomics wird auch verwendet, um individualisierte Behandlungspläne zu entwickeln, die die Vorhersage beinhalten, ob eine Person auf bestimmte Medikamente anspricht oder nicht und welche Nebenwirkungen die Person haben kann. Die Proteomik wird auch verwendet, um die Möglichkeit eines Wiederauftretens der Krankheit vorherzusagen.

Abbildung 7. Dieses Gerät bereitet eine proteomische Musteranalyse vor, um bestimmte Krebsarten zu identifizieren, damit eine genaue Krebsprognose erstellt werden kann.

Bildnachweis: Dorie Hightower, NCI, NIH

Das National Cancer Institute hat Programme entwickelt, um die Erkennung und Behandlung von Krebs zu verbessern. Die Clinical Proteomic Technologies for Cancer und das Early Detection Research Network sind Bemühungen, Proteinsignaturen zu identifizieren, die für verschiedene Krebsarten spezifisch sind. Das biomedizinische Proteomics-Programm wurde entwickelt, um Proteinsignaturen zu identifizieren und wirksame Therapien für Krebspatienten zu entwickeln.

Abschnittszusammenfassung

Die Genomkartierung ähnelt dem Lösen eines großen, komplizierten Puzzles mit Informationen aus Labors auf der ganzen Welt. Genetische Karten geben einen Überblick über die Lage von Genen innerhalb eines Genoms und schätzen den Abstand zwischen Genen und genetischen Markern anhand der Rekombinationshäufigkeit während der Meiose ab. Physische Karten liefern detaillierte Informationen über die physische Distanz zwischen den Genen. Die detailliertesten Informationen sind über das Sequenzmapping verfügbar. Informationen aus allen Kartierungs- und Sequenzierungsquellen werden kombiniert, um ein gesamtes Genom zu untersuchen.

Die Sequenzierung des gesamten Genoms ist die neueste verfügbare Ressource zur Behandlung genetischer Krankheiten. Einige Ärzte verwenden die Sequenzierung des gesamten Genoms, um Leben zu retten. Genomik hat viele industrielle Anwendungen, darunter die Entwicklung von Biokraftstoffen, die Landwirtschaft, die Pharmazie und die Kontrolle der Umweltverschmutzung.

Die Vorstellungskraft ist das einzige Hindernis für die Anwendbarkeit der Genomik. Genomik wird in den meisten Bereichen der Biologie angewendet; Es kann für die personalisierte Medizin, die Vorhersage von Krankheitsrisiken auf individueller Ebene, die Untersuchung von Arzneimittelinteraktionen vor der Durchführung klinischer Studien und die Untersuchung von Mikroorganismen in der Umwelt im Gegensatz zum Labor verwendet werden. Es wird auch auf die Erzeugung neuer Biokraftstoffe, die genealogische Bewertung anhand von Mitochondrien, Fortschritte in der Forensik und Verbesserungen in der Landwirtschaft angewendet.

Proteomik ist die Untersuchung des gesamten Satzes von Proteinen, die von einem bestimmten Zelltyp unter bestimmten Umweltbedingungen exprimiert werden. In einem vielzelligen Organismus haben unterschiedliche Zelltypen unterschiedliche Proteome, und diese variieren mit Veränderungen in der Umgebung. Im Gegensatz zu einem Genom ist ein Proteom dynamisch und unterliegt einem ständigen Fluss, was es komplizierter und nützlicher macht als die Kenntnis von Genomen allein.


Überblick über Systembiologie und Omics-Technologien

Herkömmliche Technologien, die einen reduktionistischen Ansatz verwenden, sind relativ unzureichend, um Probleme in einem biologischen System zu lösen. Anstelle eines reduktionistischen Ansatzes verwendet die Systembiologie einen ganzheitlichen und integrativen Ansatz, um den gesamten Prozess besser zu verstehen. Sowohl qualitativ als auch quantitativ liefern biologische Systeme Informationen über Krankheiten, Toxizitäten, Therapien etc. Omics-Technologien, die die Systembiologie mitbringt, sind wertvolle Werkzeuge für umfassende Analysen. Automatisierte DNA-Sequenzer ermöglichten die Sequenzierung von Genomen Microarray- und Massenspektrometrie-Analysen ermöglichen ein globales Transkriptionsprofil und führen zu groß angelegten Proteom- und Metabolomik-Analysen. Diese Hochdurchsatzdaten müssen von der Bioinformatik interpretiert werden. Bisher gab es kein konkretes veröffentlichtes Papier, das Omics-Technologien gemäß der PubMed-Datenbank zusammenstellt. Ziel der vorliegenden Übersichtsarbeit war es, eine kurze Beschreibung der Systembiologie und Informationen zu den Vor- und Nachteilen von Omics-Technologien zu geben.


Die Brustdrüse bei Hauswiederkäuern: eine systembiologische Perspektive

Milch und Milchprodukte sind zentrale Bestandteile der menschlichen Ernährung. Es wird geschätzt, dass pro Person weltweit 108 kg Milch pro Jahr konsumiert werden. Daher stellt die Milchproduktion einen relevanten Anteil der Wirtschaft vieler Länder dar, wobei Rinder, Schafe, Ziegen, Wasserbüffel und andere Wiederkäuer die weltweit am häufigsten verwendeten Arten sind. Ohne Kenntnisse über die biologischen Mechanismen der Laktation bei Wiederkäuern kann eine angemessene Bewirtschaftung der Milchviehhaltung nicht erreicht werden. Daher ist das Verständnis der Morphologie, Entwicklung und Regulation der Brustdrüse in Bezug auf Gesundheit, Krankheit und Produktion von entscheidender Bedeutung. Derzeit ermöglichen innovative Hochdurchsatztechnologien wie Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik ein viel breiteres und detaillierteres Wissen zu diesen Themen. Darüber hinaus nimmt die Anwendung eines systembiologischen Ansatzes auf die Tierwissenschaften stark zu, da neue Fortschritte in einem Spezialgebiet oder einer Tierart zu neuen Forschungsrichtungen in anderen Bereichen führen oder/und auf andere Arten ausgeweitet werden. Dieser Artikel befasst sich damit, wie moderne Forschungsansätze uns helfen können, seit langem bekannte Probleme in der Entwicklung der Brustdrüse, der Laktationsbiologie und der Milchproduktion zu verstehen.

Biologische Bedeutung: Die Milchproduktion hängt von der Kenntnis der Morphologie und Regulation der Brustdrüse und der Laktation ab. Hochdurchsatztechnologien ermöglichen ein viel breiteres und detaillierteres Wissen über die Biologie der Brustdrüse. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die wichtigsten Beiträge, die Genomik, Transkriptomik, Metabolomik und Proteomik-Ansätze zum Verständnis der Regulation der Brustdrüse bei Gesundheit, Krankheit und Produktion geleistet haben. Im Kontext der Brustdrüsen-"Omics"-basierten Forschung ist die Integration der Ergebnisse mittels eines systembiologischen Ansatzes von zentraler Bedeutung.

Schlüsselwörter: Milchproduktion Laktation Brustdrüse Mastitis Wiederkäuer „Omics“.


Omics-Analyse für die Biologieforschung von Dinoflagellaten

Dinoflagellaten sind wichtige Primärproduzenten für marine Ökosysteme und auch für bestimmte essentielle Bestandteile der menschlichen Nahrung verantwortlich. Sie sind jedoch auch berüchtigt für ihre Fähigkeit, schädliche Algenblüten zu bilden und Schalentiervergiftungen zu verursachen. Obwohl den Dinoflagellaten in den letzten Jahrzehnten viel Arbeit gewidmet wurde, ist unser Verständnis auf molekularer Ebene aufgrund einiger ihrer herausfordernden biologischen Eigenschaften, wie der großen Genomgröße, permanent kondensierten flüssigkristallinen Chromosomen und der 10-fachen niedrigeres Verhältnis von Protein zu DNA als andere eukaryontische Spezies. In den letzten Jahren wurden Omics-Technologien wie Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik auf das Studium mariner Dinoflagellaten angewendet und haben viele neue physiologische und metabolische Eigenschaften von Dinoflagellaten entdeckt. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die jüngste Anwendung von Omics-Technologien zur Aufdeckung einiger der ungewöhnlichen Eigenschaften von Dinoflagellaten-Genomen und molekularen Mechanismen, die für ihre Biologie relevant sind, einschließlich des Mechanismus schädlicher Algenblütenbildung, Toxinbiosynthese, Symbiose, Lipidbiosynthese sowie Arten Identifikation und Entwicklung. Wir diskutieren auch die Herausforderungen und geben prospektive weitere Studienrichtungen und Anwendungen von Dinoflagellaten an.

Schlüsselwörter: Dinoflagellaten Genomik schädliche Algenblüten Lipidbiosynthese Metabolomik Proteomik Symbiose Toxin Transkriptomik.

Interessenkonflikt-Erklärung

Die Autoren geben keinen Interessenkonflikt an.

Figuren

Anwendung von Omics-Technologien für…

Anwendung von Omics-Technologien für die Biologie der Dinoflagellaten.

Wichtige Stoffwechselwege in F.…

Wichtige Stoffwechselwege in F. kawagutii . Komplette Wege für die mitochondrialen Tricarbonsäuren…

Stoffwechselwege in C .…

Stoffwechselwege in C . cohnii . Wege, die mit zentralen Kohlenhydrat-, Fett- und…


Praktische Workshops als effektives Mittel zum Erlernen fortschrittlicher Technologien wie Genomik, Proteomik und Bioinformatik

Genomik und Proteomik haben sich zu Schlüsseltechnologien in der biomedizinischen Forschung entwickelt, was zu einem starken Interesse an der Ausbildung von Forschern geführt hat, die diese Technologien in ihre Forschung einbeziehen möchten. Um aussagekräftige Ergebnisse, qualitativ hochwertige Veröffentlichungen und erfolgreiche Anträge auf Förderung zu erzielen, sind mindestens zwei Arten von Schulungen in Betracht zu ziehen: (1) unmittelbare kurzfristige Schulungsworkshops und (2) langfristige Graduiertenausbildungs- oder Gastwissenschaftlerprogramme. Unser Ziel war es, den ersten Bedarf zu decken, indem wir einen umfassenden praktischen Schulungskurs in Genomik, Proteomik und Informatik in einem kohärenten, experimentellen Rahmen anbieten. Dies wurde durch einen vom National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI) gesponserten 10-tägigen praktischen Workshop zu Genomik und Proteomik erreicht, der am National Jewish Health (NJH) und der University of Colorado School of Medicine (UCD) abgehalten wurde. Zu den Kursinhalten gehörten umfassende Vorlesungen und Labore in Massenspektrometrie und Genomiktechnologien, umfangreiche praktische Erfahrungen mit Instrumenten und Software, Videodemonstrationen, optionale Workshops, Online-Sitzungen, eingeladene Hauptredner sowie lokale und nationale Gastdozenten. Hier beschreiben wir das detaillierte Curriculum und präsentieren die Ergebnisse von Kurz- und Langzeitevaluationen von Kursteilnehmern. Unser Bildungsprogramm erhielt durchweg positive Bewertungen von den Teilnehmern und hatte einen erheblichen Einfluss auf das Schreiben und Begutachten von Stipendien, die Einreichung von Manuskripten und Veröffentlichungen.

Schlüsselwörter: Bioinformatik Genomics Hands-on Massenspektrometrie Proteomics Workshops.


Aufbau einer COVID-19-Wissensdatenbank mit Multi-Omics-Ansätzen

Multi-Omic-Daten dienen als Ressource, die von der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft erforscht werden soll, und liefern kritische Belege für die wichtigsten biologischen Prozesse, die bei Menschen mit COVID-19 moduliert werden. Auf molekularer Ebene konnten physiologische Veränderungen im Zusammenhang mit COVID-19 identifiziert werden, wie zum Beispiel im Zusammenhang mit Lipidtransport, Komplementsystemaktivierung, Gefäßschädigung, Thrombozytenaktivierung und -degranulation, Blutgerinnung und der Akutphasenreaktion.

Eine der ersten groß angelegten COVID-19-Multi-Omic-Analysen wurde durch die Weitsicht von Ariel Jaitovich, einem Lungen- und Intensivmediziner am Albany Medical College in New York, ausgelöst. Jaitovich sah aus erster Hand, wie die Schwere der COVID-19-Symptome variieren könnte, und stellte sich eine Verbundstudie vor, die relevante molekulare Erkenntnisse liefern würde. Anschließend wurde die Expertise des Coon Laboratory der University of Wisconsin-Madison und des Morgridge Institute for Research gebündelt, um eine groß angelegte Multi-Omic-Analyse des COVID-19-Schweregrades zu erstellen. 2

Gemeinsam führte die Gruppe eine RNA-Sequenzierung und hochauflösende Massenspektrometrie (MS) an 128 Plasmaproben von Menschen mit und ohne COVID-19 durch und korrelierte die Leukozyten-mRNA-Expression und die Plasmaprotein-, Metabolit- und Lipidspiegel mit einer Reihe von klinischen Daten und Patienten Ergebnisse. „Unser Endziel war es, unsere Ressourcen und unser gemeinsames Fachwissen zu nutzen, um die Daten so schnell wie möglich an die Menschen zu bringen, ohne uns über unsere eigene Analyse zu quälen“, sagt Ian Miller, Research Data Scientist am Coon Laboratory. "Daten zu COVID kamen wie ein Feuerwehrschlauch heraus und sind es immer noch."

Miller erinnert sich daran, wie verschiedene therapeutische Moleküle bei den Metabolomics-Messungen beobachtet werden konnten, und lieferte das, was er als „eingebrannte Gesundheitsprüfung oder Kontrolle“ bezeichnet. 219 Biomoleküle korrelierten stark mit dem COVID-19-Status und -Schweregrad, ebenso wie dichte Biomolekül-Cluster. Bemerkenswert ist, dass ein identifizierter Cluster Lipide enthielt – Plasmenyl-Phosphatidylcholine und Lipoproteine ​​hoher Dichte – Kategorien, die signifikant mit dem COVID-19-Status und -Schweregrad verbunden sind.

Die Charakterisierung der COVID-19-Pathophysiologie in Multi-Omic-Studien ermöglicht die Identifizierung potenzieller therapeutischer Möglichkeiten – von denen mehrere in der Publikation postuliert wurden. 2 Die Autoren heben beispielsweise den möglichen Einsatz von Statinen oder anderen Therapien hervor, die auf die Wiederherstellung von High-Density-Lipoprotein (HDL) abzielen. In anderen Studien wurde von verringerten HDL-Spiegeln bei COVID-19-Patienten berichtet, die möglicherweise zu Stress und Entzündungen beitragen, die die Pathophysiologie von COVID-19 verschlimmern. 3 Letztlich besteht die Hoffnung, dass Multi-Omic-Daten auch verwendet werden können, um genauere Vorhersagen von Patientenergebnissen zu unterstützen.


Genomics und die anderen Omics: Die umfassenden Grundlagen

Genetik und Genomik erleben eine beispiellose Revolution. Ein besseres Verständnis der Biologie und der menschlichen Gesundheit kann zu Durchbrüchen bei der Behandlung von Krankheiten führen und die Perspektive einer personalisierten Medizin eröffnen. Dieser Kurs beginnt mit einer Einführung und Überprüfung der allgemeinen Prinzipien der Genomik und Molekularbiologie. Anschließend werden Sie die wichtigsten genomischen Technologien und Computeransätze im Detail erkunden, die Fortschritte in der Prognose, Diagnostik und Behandlung vorantreiben. Erfahren Sie, wie Wissenschaftler die Funktion und Struktur von Genomen sequenzieren, zusammenbauen und analysieren. Erkunden Sie Methoden zur Bestimmung der Erblichkeit von Merkmalen und Krankheiten, indem Sie die größere Population untersuchen, und erfahren Sie, wie die Genidentifizierung helfen kann, Ziele für therapeutische Interventionen zu identifizieren. Entdecken Sie, wie Sie persönliche Genomik nutzen können, um Ihre Gesundheit zu verwalten.

Dieser Kurs ist der obligatorische zweite Kurs im Genetics and Genomics Program.

Was du lernen wirst

  • Die Prinzipien der Genetik, Gene und Merkmale
  • Die Anwendungen und Implikationen der Genomsequenzierung
  • Wie sich Personal Genomics auf das Gesundheitswesen auswirken könnten
  • Werkzeuge zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten
  • Methoden zur Bestimmung der Erblichkeit von Merkmalen und Krankheiten

Zu den Themen gehören

  • Werkzeuge, Methoden und Anwendungen der Sequenzierung
  • Populationsgenetik
  • Genomweite Assoziationsstudien
  • Einführung in die Proteomik und Proteinprofilierung
  • ENCODE-Projekt: die Enzyklopädie der DNA-Elemente
  • Metabolomik und Mikrobiomik

Für jeden Kurs sollten Sie 10-18 Stunden einplanen, abhängig von Ihrer Vertrautheit mit dem Thema.

Für einzelne Kurse empfehlen wir, 2-3 Stunden pro Woche für das Ansehen von Videovorträgen und das Erledigen von Aufgaben vorzusehen, um sie innerhalb von 60 Tagen abzuschließen.

Da Sie mit dem All-Access-Plan ein Jahr lang auf alle Kurse zugreifen können, können Sie selbst bestimmen, wie schnell Sie vorankommen, müssen jedoch Kurse mit 365 Tagen absolvieren, um eine Gutschrift zu erhalten.

Zertifikat

Sie erwerben ein Stanford Certificate of Achievement in Genetics and Genomics, indem Sie die beiden erforderlichen und vier beliebigen Wahlfächer erfolgreich absolvieren. Sie können sich einzeln oder über den All-Access-Plan für Kurse anmelden.

Weiterbildungseinheiten

Wenn Sie diesen Kurs abschließen, verdienen Sie 1 Weiterbildungseinheit (CEU). CEUs können nicht auf einen Stanford-Abschluss angewendet werden. Die Übertragbarkeit der CEU unterliegt den Richtlinien des aufnehmenden Instituts.

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Die Kursmaterialien stehen auf der Seite mit den Online-Videos zum Download bereit. Alle Materialien stehen bei der Anmeldung zum Ausdrucken und Einsehen zur Verfügung.

Abschlussprüfung
Online-Teilnehmer werden gebeten, am Ende jedes Kurses eine Abschlussprüfung zu absolvieren, um die Integrität des Programms zu wahren. Um die Prüfung erfolgreich zu bestehen, muss eine Punktzahl von 85% erreicht werden. Ein digitales Abschlussprotokoll wird den Teilnehmern per E-Mail zugesandt, wenn sie die Prüfung bestanden haben.

Kursbewertung
Nach bestandener Abschlussprüfung müssen die Teilnehmenden die Lehrveranstaltungsevaluation absolvieren.

Dieser Kurs steht Teilnehmern in einigen Bundesstaaten und Territorien derzeit möglicherweise nicht zur Verfügung.

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Abschlussprüfung
Online-Teilnehmer werden gebeten, am Ende jedes Kurses eine Abschlussprüfung zu absolvieren, um die Integrität des Programms zu wahren. Um die Prüfung erfolgreich zu bestehen, muss eine Punktzahl von 85% erreicht werden. Ein digitales Abschlussprotokoll wird den Teilnehmern per E-Mail zugesandt, wenn sie die Prüfung bestanden haben.

Kursbewertung
Nach bestandener Abschlussprüfung müssen die Teilnehmenden die Lehrveranstaltungsevaluation absolvieren.

Dieser Kurs steht Teilnehmern in einigen Bundesstaaten und Territorien derzeit möglicherweise nicht zur Verfügung.


Grüne Systembiologie - Von einzelnen Genomen, Proteomen und Metabolomen bis hin zu Ökosystemforschung und Biotechnologie

Pflanzen haben unsere menschliche Lebensform von Anfang an geprägt. Mit der zunehmenden Anerkennung der Ernährung der Weltbevölkerung, des globalen Klimawandels und der begrenzten Energieressourcen mit fossilen Brennstoffen gewinnt die Bedeutung der Pflanzenbiologie und Biotechnologie dramatisch an Bedeutung. Ein zentrales Thema ist die Verbesserung der Pflanzenproduktivität und der abiotischen/biotischen Stressresistenz in der Landwirtschaft aufgrund begrenzter Landflächen und zunehmender Umweltbelastungen. Ein weiterer Aspekt ist die Entwicklung CO(2)-neutraler Pflanzenressourcen für Faser/Biomasse und Biokraftstoffe: ein Übergang von Pflanzen der ersten Generation wie Zuckerrohr, Mais und anderen wichtigen Nahrungspflanzen auf Energiepflanzen der zweiten und dritten Generation wie Miscanthus und Bäume für Lignocellulose und Algen für Biomasse und Futtermittel, Wasserstoff- und Lipidproduktion. Gleichzeitig müssen wir die natürliche Vielfalt und den Artenreichtum als Grundlage unseres Lebens auf der Erde erhalten und schützen. Hier werden Biodiversitätsbanken als Grundlage aktueller und zukünftiger Pflanzenzüchtungsforschung diskutiert. Consequently, it can be anticipated that plant biology and ecology will have more indispensable future roles in all socio-economic aspects of our life than ever before. We therefore need an in-depth understanding of the physiology of single plant species for practical applications as well as the translation of this knowledge into complex natural as well as anthropogenic ecosystems. Latest developments in biological and bioanalytical research will lead into a paradigm shift towards trying to understand organisms at a systems level and in their ecosystemic context: (i) shotgun and next-generation genome sequencing, gene reconstruction and annotation, (ii) genome-scale 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
Email: [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
Email: [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

Abstrakt

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. Wir haben berechnet 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.


Schau das Video: Genomik, transkritomik, proteomik dan metabolomik (August 2022).