Información

Formas de identificar que las proteínas regulan diferentes genes de forma experimental

Formas de identificar que las proteínas regulan diferentes genes de forma experimental


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.

Como parte de mi estudio se me ha dado esta hipótesis:

HIF 1a y HIF 2a regulan diferentes genes en el mieloma múltiple

¿Qué formas tenemos de identificar que estas proteínas regulan diferentes genes en el mieloma múltiple? Recuerdo que en las conferencias se mencionaba algo sobre el uso de anticuerpos para aislar los elementos reguladores, pero no puedo encontrar ningún detalle.

¡Cualquier ayuda es muy apreciada!


La inmunoprecipitación de cromatina (ChIP) o ChIP-Seq son los primeros métodos que me vienen a la mente. Esencialmente, el ADN se reticula con las proteínas unidas (factores de transcripción, histonas, etc.) mediante varios métodos y luego se rompe en pedazos mediante sonicación o digestión con nucleasa microcócica. Luego se realiza una inmunoprecipitación agregando anticuerpos dirigidos a la proteína de interés (HIF-1α y HIF-2α en este caso), lo que les permite unirse a sus objetivos, enriqueciéndolos con proteína G conjugada con perlas (o proteína A) y luego invirtiendo la reticulación. A continuación, el ADN enriquecido puede someterse a PCR para genes conocidos (ChIP) o puede secuenciarse y alinearse con un genoma de referencia para determinar todas las secuencias unidas (ChIP-Seq).


Hani Zaher

El laboratorio de Hani Zaher está interesado en el papel funcional del ARN durante el proceso de traducción. Su objetivo a largo plazo es investigar el mecanismo de la función del ribosoma y comprender cómo otros factores celulares y alteraciones del ARN modulan su función.

El crecimiento y la viabilidad del organismo dependen de la decodificación fiel de la información genómica en secuencias de proteínas funcionales. La fidelidad general de la síntesis de proteínas parece estar limitada por la acción del ribosoma, que es la máquina biológica responsable de la decodificación del ARN mensajero en proteína en todos los dominios de la vida. Además de la selección cuidadosa del sustrato, el ribosoma monitorea retrospectivamente la calidad del paso recién completado al examinar la interacción ARNt-ARNm en el sitio P para terminar prematuramente la síntesis de proteínas si se detectan errores. Este último mecanismo de edición retrospectiva depende del factor de liberación de clase II 3 (RF3). El objetivo a largo plazo del laboratorio del profesor Zaher es ampliar nuestra comprensión de los mecanismos que gobiernan la fidelidad de la traducción y su impacto en la aptitud celular y la evolución de los codones.

Su objetivo inmediato es averiguar cómo se comunica la señal desde una interacción mRNA-tRNA perturbada en el sitio P al sitio A. También está interesado en cómo se modula la actividad de los factores de liberación en los codones de sentido en presencia de una interacción mRNA-tRNA perturbada, y las señales estructurales que son responsables de esta actividad. Estos objetivos relacionados se basan en enfoques cinéticos previos al estado estacionario en el contexto de componentes de traducción mutados y técnicas de sondeo estructural de baja resolución. En un frente diferente, el laboratorio del Dr. Zaher explora los efectos de la fidelidad de traducción en la expresión y regulación génica general en el paso de elongación mediante el uso de herramientas proteómicas, genómicas y bioinformáticas.

Al descubrir productos proteicos específicos que están potencialmente regulados por la terminación prematura, es probable que se delinee la información clave sobre la regulación de genes y su relación con las reglas de sesgo de codones. Finalmente, su laboratorio planea caracterizar el mecanismo de edición en eucariotas. Los datos preliminares indican que el mecanismo involucra factores novedosos que aún no se han identificado. Planea adoptar enfoques no sesgados para identificar estos factores y caracterizarlos in vivo, así como en un sistema reconstituido in vitro.

En conjunto, estos estudios son clave para comprender el proceso fundamental de decodificación por parte del ribosoma y su efecto sobre la regulación genética. Además, recientemente ha habido mucho interés y discusión sobre la presión de selección impuesta por el ribosoma sobre la evolución genética. Es probable que su programa de investigación contribuya a la comprensión de esta relación y corrobore experimentalmente algunas de las discusiones teóricas.


Investigadores de la UCI utilizan el aprendizaje profundo para identificar la regulación genética a nivel de una sola célula

Irvine, California, 5 de enero de 2021 - Científicos de la Universidad de California en Irvine han desarrollado un nuevo marco de aprendizaje profundo que predice la regulación genética a nivel de una sola célula.

El aprendizaje profundo, una familia de métodos de aprendizaje automático basados ​​en redes neuronales artificiales, ha revolucionado aplicaciones como la interpretación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma. En un estudio publicado recientemente en Avances de la ciencia, Los investigadores de la UCI describen cómo la técnica también se puede utilizar con éxito para observar la regulación de genes a nivel celular. Hasta ahora, ese proceso se había limitado al análisis a nivel de tejido.

Según el coautor principal Xiaohui Xie, profesor de informática de la UCI, el marco permite el estudio de la unión del factor de transcripción a nivel celular, que antes era imposible debido al ruido intrínseco y la escasez de datos unicelulares. Un factor de transcripción es una proteína que controla la traducción de la información genética del ADN al ARN. Los TF regulan los genes para garantizar que se expresen en la secuencia adecuada y en el momento adecuado en las células.

“El gran avance fue darnos cuenta de que podíamos aprovechar el aprendizaje profundo y conjuntos de datos masivos de perfiles de unión de TF a nivel de tejido para comprender cómo los TF regulan los genes diana en células individuales a través de señales específicas”, dijo Xie.

Al entrenar una red neuronal en conjuntos de datos genómicos y epigenéticos a gran escala, y al aprovechar la experiencia de colaboradores en tres departamentos, los investigadores pudieron identificar nuevas regulaciones genéticas para células individuales o tipos de células.

"Nuestra capacidad de predecir si ciertos factores de transcripción se unen al ADN en una célula o tipo de célula específico en un momento determinado proporciona una nueva forma de detectar pequeñas poblaciones de células que podrían ser fundamentales para comprender y tratar enfermedades", dijo el co-senior. el autor Qing Nie, profesor de matemáticas del rector de la UCI y director de la National Science Foundation-Simons Center for Multiscale Cell Fate Research del campus, que apoyó el proyecto.

Dijo que los científicos pueden usar el marco de aprendizaje profundo para identificar señales clave en las células madre del cáncer, una población de células pequeñas que es difícil de apuntar específicamente en el tratamiento o incluso cuantificar.

“Este proyecto interdisciplinario es un excelente ejemplo de cómo investigadores con diferentes áreas de experiencia pueden trabajar juntos para resolver preguntas biológicas complejas a través de técnicas de aprendizaje automático”, agregó Nie.

Los colaboradores fueron Laiyi Fu, un académico visitante en el Departamento de Ciencias de la Computación de la UCI que ahora es un investigador en la Escuela de Ingeniería Electrónica y de la Información de la Universidad Xi'an Jiaotong de China, Lihua Zhang, un becario postdoctoral en matemáticas y Emmanuel Dollinger, un estudiante de posgrado en biología matemática, computacional y de sistemas.


Formas de identificar que las proteínas regulan diferentes genes de forma experimental - Biología

A menudo es útil distinguir las dos cadenas de ADN: la cadena que se copia en ARNm y luego se traduce tiene la secuencia complementaria del ARNm, mientras que la secuencia de bases de la cadena opuesta corresponde directamente a los codones del ARNm.

Los términos hebra de plantilla, hebra de sentido y hebra de codificación se utilizan comúnmente para describir una de las dos hebras de ADN, sin embargo, la nomenclatura es bastante confusa porque diferentes autores han utilizado estos términos para describir ambas hebras: una escuela sostiene que la hebra copió en el ARNm debe considerarse la hebra molde, pero la otra escuela sostiene que la hebra opuesta que refleja la secuencia en el ARNm debe considerarse la plantilla porque los codones correspondientes se copian en la proteína. La primera definición se utiliza en las figuras siguientes, sin embargo, para evitar confusiones, cuando se utilizan las palabras plantilla, sentido o codificación, es esencial para definir explícitamente cómo está utilizando los términos. Creo que estos términos se definen mejor como se describe a continuación.

El término hebra de plantilla se refiere a la secuencia de ADN que se copia durante la síntesis de ARNm.

La hebra opuesta (es decir, la hebra con una secuencia de bases que corresponde directamente a la secuencia de ARNm) se llama hebra de codificación o la hebra similar a ARNm porque la secuencia corresponde a los codones que se traducen en proteína.

Aunque la ARN polimerasa debe reconocer secuencias en la hebra molde, por convención dibujamos la secuencia de ADN y las señales reguladoras en la hebra "similar al ARNm". (Esto simplifica la determinación directa de la secuencia del ARN resultante). La siguiente caricatura muestra este concepto para un gen hipotético.

También puede ser útil considerar un gen real. La secuencia de ADN del fago P22 arco gen y algunos sitios reguladores importantes se muestran a continuación. La hebra superior de ADN es la hebra "similar al ARNm". La hebra inferior es la hebra complementaria del ARNm. La región -35 (TTGACA) y la región -10 (TATATT) de la secuencia promotora y el sitio de inicio de la transcripción (el A ) se indica en la cadena de codificación. También tenga en cuenta que la secuencia de ADN de la cadena codificante correspondiente a los codones de ARN se muestra en negrita (por supuesto, la T es una U en el ARN); el primer codón es ATG el sitio de inicio de la traducción (fMet) y el último codón es TAA (Ocre) el codón de terminación de la traducción.


Concepto 36 Diferentes genes están activos en diferentes tipos de células.

La mayoría de los seres vivos están compuestos por diferentes tipos de células especializadas para realizar diferentes funciones. Una célula del hígado, por ejemplo, no tiene las mismas funciones bioquímicas que una célula nerviosa. Sin embargo, cada célula de un organismo tiene el mismo conjunto de instrucciones genéticas, entonces, ¿cómo pueden diferentes tipos de células tener estructuras y funciones bioquímicas tan diferentes? Dado que la función bioquímica está determinada en gran medida por enzimas específicas (proteínas), se deben activar y desactivar diferentes conjuntos de genes en los distintos tipos de células. Así es como se diferencian las células.

Esta noción de expresión de genes específica de la célula se sostiene mediante experimentos de hibridación que pueden identificar los ARNm únicos en un tipo de célula. Más recientemente, las matrices de ADN y los chips genéticos ofrecen la oportunidad de examinar rápidamente toda la actividad genética de un organismo. Por tanto, se puede explorar y probar la coexpresión de genes en respuesta a factores externos.


¿Cuáles son los problemas técnicos con ChIP-seq?

En términos generales, ChIP-seq tiene tres pasos clave que determinan su éxito. El primero y más crucial es la selección de anticuerpos, el segundo es la secuenciación real, que está sujeta a varios posibles sesgos y el tercero es el análisis algorítmico, incluido el mapeo y la llamada de picos.

El primer requisito, obviamente, es que el anticuerpo tenga alguna especificidad para la proteína en estudio: esto se puede probar usando un panel de proteínas recombinantes o líneas celulares transfectadas con diferentes dianas proteicas. Entonces, el anticuerpo debe poder inmunoprecipitar la proteína diana. No todos los anticuerpos inmunoprecipitan, e incluso cuando lo hacen, es posible que no les vaya bien en ChIP. Idealmente, los estudios anteriores habrán identificado sitios genómicos donde se sabe que la proteína se une, y estos sitios pueden usarse para optimizar las condiciones de ChIP.

El segundo problema es la secuenciación, que es una "caja negra" para muchos biólogos, que están familiarizados con lo que entra y sale, pero quizás no con los posibles sesgos introducidos en el medio. Los enfoques de secuenciación de próxima generación requieren un procesamiento masivo de fragmentos de ADN y una secuenciación masivamente paralela. Esto significa que incluso el más mínimo sesgo en la ligadura de enlazadores, en la amplificación por PCR o en la hibridación podría dar lugar a algunos sesgos dependientes de la plataforma en los datos de población que surgen de 10 millones o más de lecturas. Las tecnologías aún están evolucionando y los diferentes formatos tienen diferentes sesgos. Por esta razón, es importante en un experimento de ChIP-seq ejecutar un control utilizando 'ADN de entrada' (ADN genómico que no es de ChIP) para que los sesgos de secuenciación puedan identificarse y ajustarse.

El tercer problema es el mapeo, que con etiquetas cortas (alrededor de 25 a 35 pb) puede ser ambiguo en regiones de alta homología o en regiones repetidas. A medida que las secuencias de etiquetas se alargan, esto es un problema menor, pero los errores de secuenciación y llamadas de base limitan la capacidad de asignación. No es raro tener solo el 50% de las lecturas asignables, aunque con algoritmos de mapeo más "inteligentes" que tienen en cuenta los errores de secuenciación o polimorfismos, la capacidad de mapeo ha aumentado significativamente. En ChIP-seq, la densidad de las etiquetas de secuencia mapeadas es un determinante principal del éxito. El algoritmo ELAND de Illumina y MAQ (Mapeo y ensamblaje con calidad) solían ser los mapeadores de lectura corta preferidos, pero una nueva generación de programas más eficientes como Bowtie, BWA (Burrows-Wheeler Alignment Tool) y BFAST (Blat-like) Herramienta de búsqueda rápida y precisa) los están reemplazando gradualmente.


También te gustará.

Mutaciones genéticas

Este tutorial analiza la mutación a nivel genético y el daño que puede ocasionar. Obtenga información sobre polimorfismos de un solo nucleótido, mutaciones sensibles a la temperatura, indeles, expansiones de repetición de trinucleótidos y duplicación de genes.

El acervo genético y la genética de poblaciones

Según la teoría de la selección natural de Charles Darwin, los genes preferibles son favorecidos por la naturaleza en el acervo genético y, con el tiempo, estas características preferibles se vuelven más exclusivas en el acervo genético. Este tutorial resume todos los factores que pueden alterar la composición de un acervo genético.

Ventajas y desventajas de la ingeniería genética

Este tutorial presenta los beneficios y las posibles eventualidades adversas de la ingeniería genética. Conozca más sobre este tema en este tutorial para poder articular las ventajas y desventajas de manipular genes artificialmente.

Información genética y síntesis de proteínas

Los genes se expresan mediante el proceso de síntesis de proteínas. Este elaborado tutorial proporciona una revisión en profundidad de los diferentes pasos de la producción biológica de proteínas desde el gen hasta el proceso de secreción. También se incluyen temas sobre la replicación del ADN durante la interfase del ciclo celular, los mecanismos de reparación y mutación del ADN, el acervo genético, la modificación y las enfermedades.

Acción genética y hipótesis del operón # 8211

Aprenda cómo los genes controlan y determinan todos los aspectos del cuerpo. Esta lección usa el operón lac como ejemplo. ..

Regulación genética en eucariotas

Conozca la estructura general de un gen eucariota, los factores de transcripción y la regulación postranscripcional.


Ver el vídeo: Los genes, la evolución y nosotros: Alberto Kornblihtt at TEDxBuenosAires (Febrero 2023).