Inhoud

• Inleiding tot genomica
• Inleiding tot Proteomics
• Functionele genomica
• Functionele Proteomics
• Verschillen tussen genomica en proteomica
• Transcriptomica | Metabolimica
• Bioinformatics
• Hoe genoom en proteoom gerelateerd zijn
• Toepassing van Genomics en proteomics
• Waarom computerdatabases belangrijk zijn in genomics en proteomics
• Toepassing van genomics en proteomics bij gewasverbetering
• Genomica en Proteomics bij kanker
• Conclusies

Verschillen tussen genomics en proteomics

Op het gebied van genomics bestuderen we de set genen die aanwezig zijn in een organisme of een cel, terwijl proteomics de gedetailleerde studie is van de volledige eiwitset van een organisme of een cel. Genomics en proteomics zijn echter nauw verwante domeinen van "omics" -wetenschappen.

Inleiding tot genomica

Genomics is het gebied van de biologie dat betrekking heeft op de ontdekking en het noteren van het gehele genoom van een organisme. Het genoom wordt beschouwd als de totale set genen die in de cel van een organisme aanwezig is. Genomics is dus de studie en het onderzoek van de genetische samenstelling van levende wezens.

Bepaling van de sequentie van genomic DNA was nog maar het begin van genomics. Later werd deze gensequentie gebruikt om de functie van de verschillende genen in het DNA te onderzoeken (een onderdeel van functionele genomica), om genen van twee organismen te vergelijken (een onderdeel van vergelijkende genomica), of om de 3D-structuur van eiwitten uit elke eiwitfamilie, om vervolgens een idee te geven van hun 3D-structuur (een onderdeel van structurele genomica).

Voor op gewassen gebaseerde landbouwprocessen is het fundamentele motief achter de toepassingsgebaseerde introductie van genomics het begrijpen van het volledige genoom van planten. Er kunnen agronomisch belangrijke genen worden onderscheiden en erop gericht om voedzamer en veiliger voedsel te leveren en tegelijkertijd het milieu te beschermen.

Genomics is een begin om een ​​blik te werpen op de andere stromen van wetenschap die verband houden met 'omics'. De genetische informatie van een organisme, het genotype, is verantwoordelijk voor de morfologie of het uiterlijk van het organisme, bekend als het "fenotype" van dat organisme. Hoewel het fenotype van een organisme ook afhankelijk is van de omgevingsfactoren

DNA in het genoom is slechts een enkel onderdeel van de levensprocessen die een organisme in leven houden – dus het interpreteren van de DNA is een stap op weg naar het begrijpen van de cyclus. Niettegenstaande, zonder hulp van iemand anders, geeft het niet alles aan wat zich in het levend wezen afspeelt.

Inleiding tot Proteomics

Proteomics wordt beschouwd als de grootschalige analyse en studie van eiwitten, in het algemeen door middel van biochemische strategieën. Het woord proteomics is traditioneel gerelateerd aan het tonen van enorme hoeveelheden eiwitten van een bepaald organisme of cellijn op tweedimensionale polyacrylamidegels (2D-PAGE).

 In deze context gaat proteomics vanaf nu helemaal terug tot het laatste deel van de jaren zeventig toen onderzoekers begonnen met het samenstellen van de informatie of database van eiwitten met behulp van de recent gecreëerde strategie van tweedimensionale gelelektroforese. Dit kwam tot stand in een brede lijst

van vlekken van tweedimensionale gels om datasets te maken van elk eiwit dat tot expressie wordt gebracht in een organisme. Hoewel, in een geval, wanneer dergelijke gels reproduceerbaar tussen laboratoria konden worden gebruikt, het identificeren van de eiwitten lastig was als gevolg van een behoefte

van snelle analytische en gevoelige strategieën voor identificatie, detectie en karakterisering van eiwitten (bijvoorbeeld geautomatiseerde DNA-sequencing en polymerasekettingreactie voor DNA-onderzoek).

In de jaren negentig ontstond massaspectrometrie voor biologische monsters als een verbazingwekkende analytische strategie die een groot deel van de beperkingen, beperkingen en tekortkomingen van eiwitonderzoek en -analyse elimineerde. Deze gang van zaken, gecombineerd met de toegankelijkheid van de hele menselijke codeersequentie in de openbaar beschikbare database, duidt op het begin van een ander tijdperk.

Tegenwoordig omvat de term proteomics een aanzienlijk deel van de functionele genanalyse of 'functionele genomics', inclusief interactiestudies via gist twee hybride systemen, lokalisatie en identificatie van eiwitten op grote schaal. Het meer uitgebreide grootschalige onderzoek naar de eiwitstructuur wordt in ieder geval in het algemeen uitgesloten en in plaats daarvan 'onderliggende genomics' toegewezen.

 Bovendien moeten procedures die zich alleen richten op genen of mRNA, zoals antisense-experimenten of grootschalige mutagenese, niet worden beschouwd als een onderdeel van proteomics.

Waarom is proteomics nodig?

Er zijn verschillende redenen die het belang van proteomics in het hedendaagse onderzoek rechtvaardigen. We gaan bespreken waarom proteomics nodig is voor de huidige moleculaire biologie.

De proteomics geeft een idee over de biologische functie van eiwitten door gebruik te maken van grote hoeveelheden datasets. Proteomics leiden datasets af door aminozuursequenties van eiwitten of door het analyseren van de database van gensequenties die later wordt omgezet in de aminozuursequentie met behulp van softwaretools.

We staan ​​op het punt het immense potentieel van proteomics en bijbehorende technieken te onderzoeken, met speciale nadruk op hun rol in geavanceerde moleculaire biologie.

Met het verzamelen van enorme hoeveelheden DNA-sequenties in datasets, begrijpen wetenschappers dat het simpelweg hebben van een volledige genoomsequentie niet voldoende is om de exacte biologische functie van een eiwit te verklaren. Een cel is gewoonlijk onderworpen aan een groot aantal regulerende en metabolische routes voor zijn uithoudingsvermogen of overleving. Er is geen direct verband tussen genen en het proteoom van een cel.

Proteomics is complementair en komt overeen met genomics omdat het bezorgd is over het product van het gen. Proteomics draagt ​​dus zonder meer bij aan de ontwikkeling van geneesmiddelen, aangezien vrijwel alle geneesmiddelen worden gesynthetiseerd tegen eiwitten.

De aanwezigheid van een open leesraam (ORF) in genomische datasets leidt niet echt af van de aanwezigheid van een functioneel en actief gen. Ongeacht de vooruitgang in de bio-informatica, is het nog steeds moeilijk om genen precies uit de genomische database te voorzien. Hoewel de sequentiebepaling van verwante levende wezens de kwestie van nauwkeurige voorspelling van genen via vergelijkende genomica zal vergemakkelijken, is het succespercentage voor de juiste voorspelling van de sequentie nog steeds laag.

Dit is vooral correct vanwege kleine genen (die volledig kunnen worden gemist) of de genen die bijna geen homologie hebben met andere genen die al bekend zijn. Uit een recent onderzoek bleek dat het foutenpercentage ten minste 8% was in de annotatie voor 340 genen verkregen uit het genoom van Mycoplasma genitalium.

In het geval dat dergelijke foutenpercentages worden geëxtrapoleerd naar het genoom van de mens, kan het resultaat gemakkelijk worden voorspeld. Daarom is de bevestiging van een product van een gen door middel van proteomische technieken een belangrijke startstap bij het annoteren van het genoom.

Belangrijke informatie met betrekking tot Proteomics

Proteomics geeft een ongelooflijke rangschikking van hulpmiddelen voor de enorme reikwijdtestudie om het functioneren van een gen op eiwitniveau te bestuderen. In het bijzonder veroorzaakt het massaspectrometrische onderzoek van gel-geïsoleerde eiwitten een renaissance in biochemische methoden om de eiwitfunctie aan te pakken. Eiwit

Karakterisering en identificatie zullen blijven werken om de gevoeligheid, doorvoer en volledigheid te vergroten. Post-translationele modificaties kunnen op dit moment niet met een hoge doorvoer worden geleerd, maar bepaalde subtypen zoals fosforylering zijn geschikt voor niet-exclusieve benaderingen. In de toekomst zal proteomics afstand nemen van het observeren van gegevens over eiwit-eiwit-interacties die de hele biologische wetenschappen zullen beïnvloeden en verder gaan dan tweedimensionale op gelelektroforese gebaseerde eiwitexpressiemonitoring.

Op massaspectrometrie gebaseerde technieken die gebruik maken van chromatografie (affiniteitszuivering), gevolgd door alleen eendimensionale elektroforese, zullen naar verwachting aan belang winnen. Binnenkort zullen proteomics een overvloed aan eiwit-eiwit samenwerkingsdatasets opleveren, wat waarschijnlijk het meest significante en snelle effect op de biologische wetenschap zal zijn. Aangezien eiwit een stap dichter bij het werk is dan het gen, zullen deze onderzoeken direct leiden tot hypothesen en biologische ontdekkingen.

De geprepareerde toegankelijkheid van talrijke genen van menselijke oorsprong als klonen van volledige lengte is zelf een kritische vergroting van de genoomprojecten die haalbare proteomische procedures zullen maken. Biochemische testen om de eiwitfunctie te bepalen met behulp van gezuiverde eiwitten zullen worden gemechaniseerd (geautomatiseerd) en gelijktijdig worden gebruikt in verkleinde raamwerkontwerpen (miniatuurformaten) voor duizenden eiwitten.

Ten slotte zullen vorderingen in de genomica de biochemische tests voor eiwitten op grotere schaal rechtstreeks voeden door gebruik te maken van genetische uitlezingen, bijvoorbeeld het twee-hybride scherm.

Er is een grote hoeveelheid gegevens verzameld van de bedwelmingsmethoden van genoomsequencing en deze is opgeslagen in de databases; Er worden bioinformatica-tools gecreëerd om de waardevolle gegevens te scheiden voor een vruchtbaar gebruik van de genomics- en proteomics-informatie. Sinds de start van de menselijke genoomsequencing in 1990 zijn er projecten voor genoomsequencing aan de gang. Van veel levende organismen werd het genoom naast het menselijk genoom gesequenced. Daarna werden veel meer gecompliceerde genomen bovendien gesequenced om hun latente capaciteit te gebruiken.

De verklaring voor deze eminente progressie kan worden toegeschreven aan de verbeteringen in sequencing-innovaties door de decennia heen, die tot stand kwamen in een honderdvoudige daling van de kosten per basensequentie. Men dacht dat de 'next generation sequencing-methoden' de kosten van genoomsequencing verder zullen verlagen en helpen om individuele genoomsequencing te bevorderen en te erkennen.

Aanzienlijke problemen zijn het creëren van gevoelige en betrouwbare tools en software om de genen te herkennen uit genoomsequentie-informatie, en het toewijzen van genen hun functies die zijn geïdentificeerd door middel van bio-informatica, wat vaak handmatige invoer vereist.

Het onderzoek naar eiwitten ondergaat een extreme verandering van conventionele eiwitwetenschap naar proteomics, waaronder veel nieuwe takken, zoals phosphoproteomics, structurele proteomics, glycoproteomics, klinische proteomics, celproteomics, enzovoort, zich ontwikkelen. Gecombineerd met massaspectroscopie hebben eiwitscheidingsmethoden zoals chromatografie en tweedimensionale polyacrylamidegelelektroforese (2D-PAGE) een gedetailleerd onderzoek van talrijke eiwitten op een snellere en kostenefficiënte manier gegeven.

Ondanks het feit dat genomics en proteomics veelbelovend zijn in het leveren van oplossingen voor tal van complexe problemen in de biologie moet aanzienlijk meer onderzoek worden gedaan om de methoden en gegevens in de enorme databases nuttig te maken op verschillende gebieden, zoals voedsel en landbouw, medische diensten, milieu en forensische wetenschappen. Toe te schrijven aan de verbetering van 'omics', ontstaat er een andere tak van wetenschap, systeembiologie genaamd, die het onderzoek van de genen en hun interactie in levende wezens beheert.

Methoden, bijvoorbeeld SNP-typering, Microarray, SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) en 2D-PAGE hebben directe toepassingen in ziekteanalyse. De kosteneffectiviteit, afwezigheid van automatisering en mindere gevoeligheid weerstaan ​​het veelvuldige gebruik van deze methoden. Voor industriële toepassingen moeten deze methoden worden geoptimaliseerd en geautomatiseerd, de bedrijfskosten moeten worden verlaagd en bovendien moet de hele techniek worden geoptimaliseerd en gestandaardiseerd.

Er is veel werk nodig op het gebied van post-translationele modificatie van eiwitten zoals fosforylering en glycosylering, aangezien talrijke menselijke aandoeningen beginnen vanwege het ontbreken van legitieme post-translationele modificaties.

Onze behoefte voor de komende jaren ligt in functionele identificatie van de genen die nog niet bekend zijn en worden verwacht op basis van de sequentiebepaling van het menselijk genoom. Dit zou kunnen worden versneld door vergelijkende genomica door te kijken naar de menselijke genoomsequentie met andere levensvormgenomen als model. Dit zal helpen bij het vinden van homologe genen in de organismen; als de genfunctie bekend is in het modelorganisme, zou een gelijkwaardige functie aan het menselijke gen kunnen worden gegeven.

Vrijwel zeker hebben genomics en proteomics de interesse gewekt van zowel biotechnologische industrieën als academici voor het innovatieve werk van verschillende vakgebieden in de afgelopen twintig jaar. Een dergelijk onderzoek kan meer inzicht geven in dit biologische aspect en kan helpen bij het vinden van nieuwe doelen voor het ontwikkelen van formuleringen ter bestrijding van ziekten.

Functionele genomica

Levende wezens moduleren functies van hun lichaam door het patroon van genexpressie zorgvuldig aan te passen. Verschillende technieken zijn toegankelijk om het patroon van genexpressie in cellen te overwegen. Na de genoomsequencing is er veel aandacht besteed aan het ontwikkelen van studie-genexpressie. Er is een ander deel van genomics ontstaan ​​dat bekend staat als functionele genomics.

We zullen de elementen van genomen uitwerken vanuit een transcriptoom, maar functionele genomica omvat proteomics, phenomics en metabolomics.

Sleutelbegrippen van functionele genomica

• Alle genen in een organisme komen niet op elk moment tot expressie; slechts enkele genen worden elke keer tot expressie gebracht, terwijl de andere genen soms of volgens de behoefte van het lichaam tot expressie worden gebracht.
• Eerdere onderzoeken waren uitsluitend bedoeld voor het genexpressieonderzoek voor een enkel gen
• High-throughput-strategieën voor de bepaling van genexpressie richten zich op alle getranscribeerde genen of eiwitten in een cel.
• Northern blot is de oudste conventionele techniek om mRNA-niveaus van een enkel gen in een cel te verschaffen. Het geeft ook relatieve informatie over de genexpressie.
• Differentiële weergave Omgekeerde transcriptase Polymerase Chain Reaction (DDRT-PCR) en Representational Display Analysis (RDA) worden gebruikt om differentiële genexpressie op mRNA-niveau te bepalen.
• SAGE is zowel een kwalitatieve als een kwantitatieve high throughput
• op sequencing gebaseerde strategie om mRNA-niveaus van de getranscribeerde genen in een cel te onderzoeken
• Microarray is een op hybridisatie gebaseerde high-throughput mRNA- of transcriptonderzoekstechniek die geschikt is om het expressiepatroon van een groot aantal genen tegelijkertijd te onderzoeken.
• Genexpressiestrategieën met hoge doorvoer, zoals SAGE en microarray, hebben computerprogrammering nodig om gegevens te analyseren.

Inleiding tot functionele genomica

Om de celfunctie van elke levensvorm te kennen, is het essentieel om de functie van zijn genen te begrijpen. Conventioneel werd op het gebied van moleculaire biologie de genfunctie van afzonderlijke genen tegelijk onderzocht. Er waren op dat moment niet veel gensequenties beschikbaar, evenals high-throughput-methoden voor genexpressie.

 Momenteel is de totale reeks genomen van talrijke belangrijke levende wezens toegankelijk; de tijd is gekomen om een ​​groot aantal genen in een enkel onderzoek te onderzoeken. Het doel van het genome sequencing project is om het functionerend vermogen van alle genen die in het genoom aanwezig zijn tegelijkertijd te kennen.

De informatie die kan worden toegewezen aan elk Expressible gen kan zijn:

– Wanneer het gen zich gaat uiten

• – Hoeveel exemplaren van gentranscripten aanwezig zijn (expressieniveau)

– De cellen waarin het specifieke gen wordt getranscribeerd

– Wat de andere producten van genexpressie zijn als gevolg van geninteractie

Conventioneel functioneel onderzoek van genen omvat fenotypische kennis van het gen en daarna de sequentie van dat gen. Deze methode staat bekend als voorwaartse genetica. Het ontdekken van de genfunctie van gensequentie staat bekend als omgekeerde genetica. Na het sequencen van het hele genoom van een individu, kan men zich afvragen, wat nu? Het simpelweg invoeren van een groot aantal DNA-sequenties in de dataset levert geen idee op over de genfunctie en de volgorde van de verwante genen.

Hier komt functionele genomica om de hoek kijken. Het helpt bij het identificeren van de genfunctie uit hun sequentie door gebruik te maken van zowel experimentele als computationele strategieën. Tenzij de genfunctie wordt opgehelderd, voldoet de informatie over de gensequentie niet aan zijn doel en zouden enorme hoeveelheden geld nutteloos worden. Langs deze lijnen verbetert utilitaire genomics de genomics-informatie (gegevens) en maakt ze ze uiteindelijk waardevol voor het welzijn van de mens.

functionele genomica omvat het gebruik van high-throughput-methoden om elk gen van een organisme te onderzoeken, inclusief alle getranscribeerde genen en alle tot expressie gebrachte eiwitten op een specifiek tijdstip in een cel. Het toont de genfunctie en genetische interacties.

Verschillende technieken worden gebruikt om de expressie van genen te overwegen. Conventionele strategieën waren afhankelijk van de hybridisatie en geven gegevens over het functioneren van een enkel gen. Na het tijdperk van de genomica zijn er tal van technieken voor genexpressieprofilering gecreëerd die worden gekarakteriseerd via automatisering voor het onderzoeken van meerdere monsters tegelijk. Het vereist een kleine hoeveelheid monster en het synchrone onderzoek van duizenden genen.

Functionele Proteomics

Het eindproduct bij de expressie van een gen is eiwit. Zij zijn de entiteiten die verantwoordelijk zijn voor de cellulaire functie. Het totale aantal eiwitten dat op een bepaald moment in een cel aanwezig is, staat bekend als het proteoom. Functionele proteomics omvatten onderscheidende eiwitscheidingsstrategieën zoals massaspectrometrie, 2D-PAGE, structurele en functionele analyse van eiwitten die in een cel aanwezig zijn.

Inleiding tot functionele proteomics

Sleutelbegrippen

• Proteomics is het grootschalige onderzoek van alle tot expressie gebrachte eiwitten van een cel.
• Belangrijke methoden bij het isoleren en karakteriseren van eiwitten zijn vloeistofchromatografie, 2D-PAGE en SDS-PAGE.
• SDS-PAGE is de meest gebruikte procedure voor eiwitscheiding, hoewel het slechts een paar eiwitten in een enkele gel scheidt.
• De 2D-PAGE-methode is ontworpen voor het scheiden van veel eiwitten in een enkele gel (aantal kan meer dan duizend bedragen).
• Massaspectrometrie in combinatie met 2D-PAGE is een veelgebruikte high-throughput-eiwitkarakteriserings- en scheidingstechniek geworden.
• Zowel 2D-PAGE als massaspectrometrie worden gebruikt om kwantitatieve proteomics te bestuderen.

Eiwitten hebben hun essentiële rol in het functioneren van cellen al vóór het DNA verworven. Eiwitten zijn de meest gecompliceerde entiteiten van alle biomoleculen vanwege hun diverse functies en structuur. Geen van de cellulaire functies werkt zonder eiwitten. Variërend van primaire tot quaternaire eiwitten hebben veel complexiteit in hun structuren.

Eiwitten worden gevormd in overeenstemming met de genetische informatie die aanwezig is in de sequentie van DNA (gen), maar voor het proces van replicatie van DNA zijn eiwitten zoals (DNA-polymerase) nodig. Eiwitten werken over het algemeen in conjugatie met andere biomoleculen (andere eiwitten, lipiden, koolhydraten, DNA enz.) in de cellen.

Eiwitten zijn de meest unieke stoffen en de absolute uitvoerders van celcapaciteiten en -functies. Ondanks het feit dat DNA de absolute opslagplaats is van erfelijke informatie, moet deze informatie worden gebruikt bij het synthetiseren van eiwitten. Eiwitten

volgen een algemene route in zowel synthese als afbraak. Proces van synthese van eiwit staat bekend als translatie, eiwitten ondergaan ook post-translationele modificaties om verschillende functies uit te voeren. Lineaire polypertideketens van eiwitten ondergaan vouwing om prachtige structuren aan te passen in hun secundaire en tertiaire vorm. Tertiaire structuur is essentieel voor een eiwit om zijn biologische activiteit te verkrijgen. Een volledig volgroeid eiwit in zijn tertiaire vorm is klaar om zijn toegewezen functie uit te voeren.

Transcriptomica | Metabolimica

transcriptomics is het onderzoek van het transcriptoom, het zijn de gegevens van alle ribonucleïnezuurmoleculen (RNA) samen die op een bepaald moment in een cel, weefsel of orgaan beschikbaar zijn. RNA vervult verschillende functies in de cel en het onderzoeken van het transcriptoom geeft betere inzichten in de genfunctie en eiwitexpressie.

Wat is het?

Er zijn verschillende toepassingen van transcriptomie die we in deze sectie in detail zullen bespreken. de invoerinformatie die nodig is in transcriptomic en het eindresultaat van de analyse.

De tak van transcriptomic omvat de analyse van transcriptoom, het zijn de gegevens die de volledige set RNA's bevatten die uit een monstercel zijn verkregen. transcriptomics geeft een gedetailleerd beeld van zowel de eiwitexpressie als de genexpressie van een cel.

Bij mensen worden DNA-fragmenten in RNA gerepliceerd via een methode die bekend staat als transcriptie, waardoor een cel de 'richtingen' kan opvolgen die in het DNA zijn gecodeerd. Verschillende soorten RNA hebben verschillende taken: Het boodschapper-RNA (mRNA) is het eerste dat wordt geproduceerd tijdens de reis van genexpressie. Het fungeert als een intermediair molecuul tussen DNA en eiwit, terwijl andere niet-eiwit coderende RNA's andere celfuncties vervullen. Een transcriptoom van een cel verandert voortdurend, afhankelijk van de behoeften en fysiologische omstandigheden van een cel.

Transcriptomics is het verkennende onderzoek van het hele transcriptoom, waarbij in wezen gebruik wordt gemaakt van RNA-sequencing (RNA-seq), of het onderzoek van bekende RNA's door gebruik te maken van genexpressiepanels (GEP's).

metabolomics is een van de meest geavanceerde 'omics'-wetenschappen. Het metaboloom omvat de totale set van kleine biomoleculen in het monster. Deze biomoleculen zijn over het algemeen de bijproducten en substraten van door enzym gekatalyseerde reacties die in de cel plaatsvinden en hebben een directe invloed op het celfenotype. Metabolomics biedt dus het totale profiel van biomoleculen die op tijd in een cel aanwezig zijn in een specifieke fysiologische en omgevingsconditie.

Genomica en proteomica hebben een enorme hoeveelheid gegevens opgeleverd met betrekking tot het genotype, maar het geeft beperkte gegevens over het fenotype. De biomoleculen lijken het meest op dat fenotype.

Metabolomics kan worden gebruikt om contrasten tussen de graden van duizenden biomoleculen tussen een normale en zieke cel te bepalen.

Genomics geeft een overzicht van de totale set van genetische aanwijzingen die het DNA geeft, terwijl transcriptomics patronen van genexpressie onderzoekt. Proteomics onderzoekt dynamische eiwitten en interacties tussen eiwitten, terwijl metabolomics inzicht geeft in het metabolisme en het metabolische profiel van een cel.

Bioinformatics

Het is een interdisciplinair veld dat strategieën en op software gebaseerde hulpmiddelen ontwikkelt om inzicht te krijgen in de biologische dataset, met name wanneer de informatieverzamelingen enorm en gecompliceerd zijn. Als multidimensionaal wetenschapsgebied integreert bio-informatica wetenschap, software-engineering, datawetenschap, statistiek en wiskunde om de biologische datasets te interpreteren en te analyseren.

Bio-informatica is gebruikt voor in silico-onderzoeken van biologische onderzoeken met behulp van biostatistische en wiskundige methoden. Bio-informatica omvat biologische onderzoeken die computerprogrammering gebruiken als een kenmerk van hun technische benadering, alleen voor een specifieke analyse "pijplijnen" die steeds opnieuw worden gebruikt, vooral in genomica. Bio-informatica wordt vaak gebruikt om de identificatie van genen en enkele nucleotide polymorfismen (SNP's).

Regelmatig worden dergelijke herkenbare identificaties gemaakt met het doel de erfelijke aspecten van ziekte, unieke variaties, voordelige eigenschappen (vooral bij soorten die verband houden met de landbouw) of contrasterende karakters tussen individuen beter te begrijpen. Bioinformatica probeert bovendien de organisatorische principes in het DNA en de sequentie van eiwitten te begrijpen die bekend staan ​​​​als proteomics.

Hoe genoom en proteoom gerelateerd zijn

Een paar eerdere rapporten hebben gesuggereerd dat RNA-niveaus niet kunnen worden gebruikt om eiwitniveaus te anticiperen. Maar in een ander onderzoek van KTH Royal Institute of Technology, dat werd gepubliceerd in de tijdschrift Molecular Systems Biology, hebben onderzoekers aangetoond dat eiwitniveaus kunnen worden verwacht van RNA-niveaus als een RNA-naar-eiwitfactor wordt gebruikt die specifiek is voor dat gen.

Het menselijk genoom bestaat uit DNA, het bevat de benodigde aanwijzingen voor zowel opbouw als onderhoud van cellen. Om de richtingen over te brengen, moet DNA ook worden "gelezen", getranscribeerd in mRNA dat kan worden gebruikt om eiwit te synthetiseren. Het transcriptoom is een optelsom van alle mRNA-transcripten die in een cel aanwezig zijn. Een belangrijk aspect van de moleculaire biologie is om te analyseren of het gegeven gen kan worden gebruikt voor het voorspellen van de bijbehorende eiwitniveaus.

Wetenschappers hebben een op massaspectrometrie gebaseerde strategie gecreëerd die reproduceerbaar en gevoelig is om bij consistente toestandsomstandigheden het totale eiwit in de cel te kwantificeren en deze niveaus te contrasteren met de overeenkomstige mRNA-niveaus met behulp van transcriptomics.

De corresponderende mRNA-transcript- en eiwitniveaus komen niet nauwkeurig overeen, behalve als een genspecifieke RNA-naar-eiwit (RTP) conversiefactor autonoom van het celtype wordt gepresenteerd, op deze manier de voorspelbaarheid van het aantal kopieën van eiwit volledig verbeterend

Van getranscribeerde mRNA-niveaus. De verhouding van RTP verschilt een paar significante graden tussen verschillende genen, tot honderdduizend keer, en is blijkbaar geconserveerd over verschillende soorten cellen.

Deze nieuwe informatie beveelt aan dat transcriptoomonderzoek kan worden gebruikt als een hulpmiddel om het aantal kopieën van eiwitten in een cel te voorspellen. Er zijn over de hele wereld talloze onderzoeken gaande om opzettelijk de transcriptniveaus in de cellen te bepalen, waaronder nieuwe methoden zoals genomica van één cel en ruimtelijke transcriptomics.

Deze informatie suggereert dat de op kennis gebaseerde transcriptomics-bronnen die zijn ontwikkeld als een kenmerk van deze studies, ook van belang zullen zijn voor eiwitstudies, en bijgevolg een aantrekkelijke verbinding vormen tussen het veld van genomics en proteomics.

Toepassing van Genomics en proteomics

De gegevens en inzichten van genomics Study kunnen worden toegepast in verschillende omgevingen, waaronder sociale wetenschappen, biotechnologie en geneeskunde. Proteomics wordt gebruikt om het patroon van eiwitexpressie te onderscheiden in reactie op een stimulus op een specifiek moment, en verder om functionele eiwitnetwerken te identificeren die op cellulair niveau of in het hele organisme bestaan.

Toepassingen van genomica

Medische toepassingen

• Plantenvaccins (oraal) die immuniteit bieden bij gebruik, gebruiken vaak DNA en transgenen om oppervlakte-antigenen te maken. Deze plantenvaccins blijken bij mensen veelbelovend te zijn voor immunisatie tegen hepatitis B.
• Het risico op malaria-infectie wordt tot 80% verminderd door een tweedelig vaccin geformuleerd met DNA verkregen uit P. falciparum en gemodificeerd Ankara-virus.
• Fosmidomycine en FR-900098 zijn chemicaliën die worden getest op hun remmingsvermogen tegen DOX-reductoisomerase in het lichaam, dat een belangrijke rol speelt in de levenscyclus van P. falciparum (een veroorzaker van cerebrale malaria).
• Genetische advisering en effectieve counseling hebben het tempo van thalassemie op Sardinië verminderd van 1 op elke 250 tot 1 op 4000 levendgeborenen.

Biotechnologische toepassingen

Genomics kent enkele toepassingen, op het gebied van synthetische biologie en bio-engineering. Wetenschappers hebben geïllustreerd dat het maken van een gedeeltelijk gemanipuleerde soorten microscopische organismen. Voor voorbeeld Mycoplasma genitalium genoom werd gebruikt bij het combineren van Mycoplasma laboratorium bacterie, die onmiskenbare kenmerken blijkt te hebben in vergelijking met de originele bacterie.

Toepassingen in de sociale wetenschappen

Natuurbeschermers gebruiken genomische sequencing-informatie om de belangrijkste variabelen te beoordelen die verband houden met het behoud van soorten. Deze informatie kan ook worden gebruikt om de effecten van evolutionaire processen te bepalen en het genpatroon van een bepaalde populatie te verkrijgen, wat bovendien kan helpen bij het formuleren van plannen om de soort te helpen en hen in staat te stellen in de toekomst te floreren.

Toepassingen van Proteomics

Proteomics in de geneeskunde

• Proteomics werd voor het eerst gebruikt door kankerbiologen voor identificatie en prognostische doeleinden. In het geval van eierstokkanker is bijvoorbeeld een op serum gebaseerde op proteomics gebaseerde identificatie gevormd die wijst op een andere techniek voor ziekte-identificatie.
• Gegevens over eiwitsequencing die momenteel toegankelijk zijn voor verschillende micro-organismen, die onmiddellijk inzicht verschaffen in hun antibioticaresistentie en bovendien voor het identificeren van nieuwe kandidaten tegen antimicrobiële resistentie. Oppervlakteversterkte laserdesorptie/ionisatietijd van de vlucht (SELDI-TOF) wordt momenteel gebruikt om de ziekte van Chagas, tuberculose, invasieve aspergillose en slaapziekte snel te identificeren.
• Verdere vooruitgang in proteomics heeft een gedetailleerd onderzoek van het mechanisme achter hart- en vaatziekten mogelijk gemaakt, waarbij niet alleen de geïdentificeerde gewijzigde eiwitten worden verschaft, maar ook het idee van hun wijziging of modificatie.
• Proteomics transformeert bovendien in een stuk veiligheidscontrole Proces dat wordt onderworpen aan de bevestiging van de zuiverheid, efficiëntie, veiligheid en identiteit van verschillende bloedproducten in transfusiemedicatie.
• Proteomische benadering is een belangrijke methode om de wereldwijde screening van opslaggerelateerde laesies in de RBC's uit te voeren en de fysiologische gevolgen van bloedtransfusie te onderzoeken

Proteomics bij de ontwikkeling van geneesmiddelen

• Proteomics neemt een uiterst dwingende rol in een formuleringsontwikkelingsstadium aan, aangezien het ziektemechanisme vaak op eiwitniveau wordt getoond.
• Vrijwel alle farmaceutische organisaties hebben tegenwoordig een proteomics-divisie. De werkgelegenheid van proteomics in de formuleringsindustrie omvat hoofdzakelijk identificatie en goedkeuring. Identificatie van biomarkers, werkzaamheid en gevaren van vaak beschikbare haalbare biologische vloeistoffen; en onderzoeken met betrekking tot componenten van medicatieactiviteit of toxiciteit.
• Proteome mining wordt gebruikt om nieuwe antimalariaformuleringen te vinden die zich richten op purinebindende eiwitten in de bloedinfectiefase.
• De belangrijkste bestverkochte formuleringen voor het beheersen van ziekten zijn op dit moment ofwel eiwitten, ofwel werken ze door middel van targeting op eiwitten. Vooruitgang van proteomics zou kunnen helpen om op maat gemaakte recepten voor mensen te maken, voor een betere toereikendheid en minder incidentele bijwerkingen.

Waarom computerdatabases belangrijk zijn in genomics en proteomics

Biologische databases worden beschouwd als de bibliotheken van biologische wetenschappen, verzameld op basis van wetenschappelijke laboratoriumexperimenten, high-throughput experimentele technologie, computationele onderzoeken en gepubliceerde artikelen. Ze vertonen gegevens uit gebieden zoals fylogenetica, microarray-genexpressie, metabolomics, proteomics en zelfs genomics.

De informatie die aanwezig is in de biologische datasets omvat gelijkenis van biologische structuur en sequenties, klinische effecten van mutatie, cellulaire en chromosomale lokalisatie van gen of eiwit, structuur en functie van eiwit of gen. Biologische datasets kunnen uitgebreid worden ingedeeld in functionele, structurele en sequentiedatabases. Eiwitten en nucleïnezuursequentie wordt geladen in databases die sequenties bevatten. De structuur van eiwitten en nucleïnezuur is echter beschikbaar in structuurbevattende databases.

Functionele datasets geven gegevens over de rol van genproducten in de fysiologie, zoals metabole routes, fenotypes van de mutanten en biochemische activiteit van enzymen. Modelorganismedatabases zijn functioneel, ze geven informatie die specifiek is voor de soort. Deze databases zijn belangrijke hulpmiddelen om onderzoekers te helpen bij het onderzoeken en uitwerken van biologische mechanismen van biomoleculaire interacties en structuren in het licht van het hele metabolische proces dat plaatsvindt in het organisme en om de evolutie van soorten te begrijpen.

Deze informatie helpt de strijd tegen verschillende ziekten op gang te brengen, helpt bij medische formuleringen, het anticiperen op verschillende erfelijke ziekten en bij het vinden van essentiële fylogenetische verbindingen tussen soorten. Biologische informatie wordt overgebracht via een breed scala aan algemene en gespecialiseerde datasets. Dit maakt het vaak moeilijk om de consistentie van gegevens te garanderen. Integratieve bio-informatica is een van de vakgebieden die dit probleem proberen aan te pakken door uniforme toegang te geven.

Eén regeling is de manier waarop biologische databases kruisverwijzen naar sommige andere datasets met toegangsnummers om hun informatie met elkaar te verbinden. Relationele datasets, ideeën over software-engineering en ideeën voor informatieherstel van digitale bibliotheken zijn essentieel voor het begrijpen van natuurlijke datasets. Ontwerpen van een biologische dataset, ontwikkeling en beheer van bioinformatica. Bestanddelen van gegevens bevatten informatie in de onderzoeksdocumenten, de volgorde van genen, classificatie van eigenschappen en ontologie, tabellen en citaten. Deze worden vaak afgeschilderd als semi-georganiseerde informatie en kunnen worden gepresenteerd als tabellen, XML-structuren en door sleutels gescheiden records.

Toepassing van genomics en proteomics bij gewasverbetering

Met de naderende veranderingen in het milieu, een zich snel ontwikkelende wereldbevolking die naar verwachting binnen dertig jaar meer dan 9 miljard individuen zal overschrijden, en een groeiende behoefte aan natuurlijke hulpbronnen, zoals water en mineralen, wordt verwacht dat meer prominente ervaringen in de inrichtingen van duurzame productie van voedsel een effectieve garantie zullen zijn. gewasopbrengsten en toepassingen.

Om deze doelen te bereiken, zijn nieuwe methoden nodig om gewassen te beschermen tegen biotische en abiotische stress en om het mechanisme van ontwikkeling van de levensvatbaarheid van zaden te ontspannen. "Omics"-methoden blijven veelbelovende methoden voor dergelijke onderzoeken. Aangezien volledige genomen toegankelijk zijn voor een groeiend aantal gewassen en modelplanten, zullen geïntegreerde "Omics"- of systeembiologische benaderingen helpen bij het ontrafelen van het onderliggende mechanisme van complexe planteigenschappen, zoals bescherming op moleculair niveau tegen stress.

Het verreikende gebruik van kwantitatieve proteomische methoden in combinatie met moderne beeldvormingsprocedures voor het in kaart brengen en identificeren van PTM's is vereist om definitief inzicht te krijgen in eiwitregulatie in complexe biologische samenstellingen. Dergelijke multidisciplinaire systemen zullen eveneens het plan van aanpak ondersteunen voor het verlichten van de schadelijke effecten van plantenstressoren en het bevorderen van gunstige plant-microbiële verbindingen. Onderzoek van systeembiologie zal eveneens helpen bij het reproduceren van krachtige gewasproducerende planten die mild zijn voor omgevingsstress en een groot gezond voordeel hebben. Toekomst van gewasproteomische overwegingen wezen op het begrijpen van de structurele reden voor de communicatie tussen biomoleculen van cruciaal belang voor het beheersen van de functie van microbiële eiwitten en verwante gewassen.

Genomica en Proteomics bij kanker

De vooruitgang van maligniteiten wordt aangedreven door de verzameling van DNA-veranderingen in de ongeveer 40 genen die op chromosomen aanwezig zijn. Bij tumoren zijn chromosomale afwijkingen normaal. Afwijkingen in het DNA-herstelproces kunnen instabiliteit in het genoom initiëren, wat kan leiden tot verdere progressie van de ziekte. De genetische code is de echte speler in het hele proces, 000 tot 100,000 miljoen eiwitten, die ook in (pre)maligne cellen op verschillende manieren kunnen worden gewijzigd.

In het afgelopen decennium is ons inzicht in het menselijk genoom en Genomics (het onderzoek naar het menselijk genoom) bij (pre)maligniteiten enorm uitgebreid en ook Proteomics (het onderzoek naar het eiwitsupplement van het genoom) heeft een vlucht genomen. Beiden zullen een onmiskenbaar belangrijk aandeel innemen.

Toepassingen zijn vooralsnog beperkt, maar het bewijs tot nu toe is veelbelovend. Zal genomics de traditionele ziekte-identificatie of de andere prognostische methodologie vervangen? In het geval van borstkanker is de reeks genexpressie effectiever dan de conventionele methoden, maar bij endometriumhyperplasie zijn kenmerken die kwantitatief morfologisch zijn duurder dan de genetische tests. Het is nog te vroeg om harde argumenten te maken, temeer in het licht van het feit dat genomics en proteomics naar verwachting snel zullen groeien. Niettegenstaande, alles bij elkaar genomen, zullen zij een centrale positie innemen in het monitoren, diagnosticeren en begrijpen van kankers.

Conclusies

Dit artikel bevat belangrijke concepten en informatie met betrekking tot "Omics" -wetenschappen, met name Genomics en Proteomics.

Lees ook:

• Verschil tussen verdamping en verdamping
• Verschil tussen moment en koppel

Dr Abdullah Arsalan

Ik ben Abdullah Arsalan, heb mijn doctoraat in de biotechnologie afgerond. Ik heb 7 jaar onderzoekservaring. Ik heb tot nu toe zes artikelen gepubliceerd in tijdschriften met een internationale reputatie met een gemiddelde impactfactor van 6, en er zijn er nog een paar in behandeling. Ik heb onderzoekspapers gepresenteerd op verschillende nationale en internationale conferenties. Mijn interessegebied is biotechnologie en biochemie met speciale nadruk op eiwitchemie, enzymologie, immunologie, biofysische technieken en moleculaire biologie.