|
Mavzu:Ekspressiya va proteomika bo‘yicha ma’lumotlar bazalari
REJA:
I.Kirish
II.Asosiy qism
2.1 Biologik ma'lumotlar bazasi Entsiklopediya
2.2 Genlarning Ekspressiya Ma'lumotlaridan Kelib Chiqadigan Tartibga Soluvchi O'zaro Ta'sirlarni Qanday Tekshirish Mumkin
2.3 Protein transportini tahrirlash
2.4 Proteinlar o'zaro ta'sir tarmoqlarida shovqinni boshqarish
III.Xulosa
IV.Foydalanilgan adabiyotlar
Kirish
Genning ifodalanishi - bu organizm genotipidan fenotipga ma'lumot oqimining asosiy bosqichidir. Organizmning DNK kodlangan genetik ma'lumoti gen ekspresyoni orqali funktsional gen mahsulotiga (masalan, oqsilga) o'tkaziladi va gen ifodasi organizm fenotipining shakllanishiga olib keladi. Genlarning ifodalanishi murakkab xususiyatlar va kasalliklarning keng doirasi bilan bog'liqligi aniqlandi va shu bilan organizmning rivojlanishini aniqlashda muhim rol o'ynaydi. Fenotiplarni gen ekspozitsiyasi bilan bog'lab, ularning genetik asoslarini ajratish uchun ko'p harakat qilingan.
Genlar kamdan -kam hollarda yakka holda harakat qilishadi, ular bir -biri bilan o'zaro aloqada bo'lishadi va genni tartibga solish tarmoqlarini bir butun sifatida ishlashlari uchun 2. Ushbu mexanizmni o'rganish murakkab xususiyatlar va kasalliklarning genetik arxitekturasini ochib berishga yordam beradigan genlarning xususiyatlari va funktsiyalarini tushunish uchun juda muhimdir. Garchi genlarning o'zaro ta'sirini aniqlash uchun genetik tajribalar o'tkazish mumkin bo'lsa -da, bu yondashuv qimmat va ko'p vaqt talab qilishi mumkin. Shu bilan bir qatorda, genlar ekspressiya darajasining o'lchovlari ma'lum bir holatda gen ekspresyoni modelini ochib beradi va genlarni tartibga soluvchi tarmoqlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Geni ifodalash ma'lumotlari yordamida genlarni tartibga soluvchi tarmoqlarni aniqlash uchun turli yondashuvlar taklif qilingan, masalan, aloqadorlik tarmoqlari 3,4,5,6,7, Bayes tarmoqlari 8,9,10,11, Gauss grafik modellari 12,13,14,15, va boshqalar.
Tartiblash texnologiyasidagi so'nggi yutuqlar har bir shaxs uchun genom genotipini ham, gen ifodasini ham, ya'ni genetik genomika ma'lumotlarini 16 olish imkoniyatini beradi. Genetikani gen ekspresiyasi bilan birlashtirish genetik tuzilish haqida qo'shimcha ma'lumotni ochib beradi va genlarni tartibga soluvchi tarmoq xulosasining aniqligini yaxshilash uchun katta umid beradi. Genetika-genomika ma'lumotlarini to'plash uchun genotip-to'qimalarning ekspresiyasi (GTEx) 17 loyihasi kabi ko'plab genetik genomika tajribalari o'tkazildi.
Genning umumiy assotsiatsiyasini (GWA) tahlil qilish uchun gen ekspluatatsiyasi ma'lumotlarini ishlatishga ko'p kuch sarflandi, ya'ni ifoda miqdoriy belgilar lokuslarini (eQTL) xaritalash 18. EQTL xaritasi genomik o'zgaruvchanlikka bog'liq bo'lgan ifoda xususiyatlarining o'zgarishini ochib berishni va tekshirilayotgan genning ifodalanishi bilan bog'liq genetik polimorfizmlarning xromosoma lokuslarini (ya'ni eQTL) aniqlashni ko'zda tutadi. Tekshirilayotgan gen hududida joylashgan eQTL sis-eQTL, aks holda trans-eQTL deb ataladi. Genning sis effektlari to'g'ridan-to'g'ri qoidalarni ifodalasa-da, trans-eQTLning bilvosita regulyatsiyalari genlar o'rtasidagi o'zaro ta'sir tufayli yuzaga kelishi mumkin. Bu eQTL gen ekspresiyasining funktsional ketma -ketligi to'g'risida tushuncha beradi va shu tariqa gen regulyatsiyalarining 19 funktsional landshaftini bilvosita so'roq qiladi.
Genlarni tartibga soluvchi tarmoqlarni tizimli tenglamalar 20 yordamida tavsiflash mumkin, bunda har bir tenglama cis-eQTL ning sababchi ta'sirini va boshqa genlarning ma'lum bir genga ta'sirini tasvirlaydi. Bunday tuzilma genom bo'ylab so'rov o'tkazishga va genlar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni to'g'ridan-to'g'ri ochishga imkon beradi. Strukturaviy tenglamalarni genetik genomikada qo'llash 21,22,23,24 ilgari isbotlangan. 21,22 sonli kam sonli genlar uchun regulyativ tarmoqlarni qurishda ikkita tadqiqot qo'llaniladi. Biroq, genetik genomika tajribalari odatda cheklangan miqdordagi namunalar uchun butun genomli gen ifodalarini to'playdi, shuning uchun genlar soni namuna hajmidan ancha katta. Bunday ko'rib chiqish uchun, 23 -tadqiqot, kamdan -kam genlarni tartibga solish tarmog'ini yaratish uchun moslashtiruvchi lasso 25ni qo'llashni taklif qildi. Qo'shimcha yondashuv, kamdan -kam genlarni tartibga solish tarmog'ini qurish 24 uchun jazo ehtimolini maksimal darajada oshirishni taklif qildi.
Bu erda biz xamirturushda genlarni tartibga soluvchi tarmoqlarni quramiz, ikki bosqichli eng kichik kvadratchalar (2SPLS) 26 bilan tizimli tenglamalar tizimini tuzamiz. Biz 2SPSLS usulini yovvoyi xamirturushli uzumzor shtammlari va laboratoriya shtammlari 27 o'rtasidagi xochdan olingan eQTL ma'lumotlar bazasiga qo'lladik. Har bir bosqichda har bir gen uchun bitta chiziqli modelni moslashtirgan holda, 2SPLS usuli birinchi bosqichda shartli kutishlarning maqbul prognozini va ikkinchi bosqichda katta nomzodlardan tartibga solish ta'sirini izchil tanlashni ishlab chiqadi. Bu hisoblash tezligi va turli xil tarmoq tuzilmalarida tartibga soluvchi ta'sirlarni aniqlash uchun aniqlik va tezlik nuqtai nazaridan, 23 moslashtiruvchi lasso algoritmidan va 24ning kam ehtimollik algoritmidan ustun bo'lgan parallel amalga oshirishga imkon beradi. Bu parallel amalga oshirish, bootstrap usuli orqali tartibga soluvchi ta'sirlarning ahamiyatini baholashga imkon beradi. Ushbu yondashuv yordamida biz gen ontologiyasi toifalarida boyitilgan, bu biologik tarmoqlarni boshqaruvchi tashqi tartibga solish mexanizmini taklif etuvchi pastki tarmoqlarni aniqladik. Bizning eQTL bashoratlari fosfokolin tarmog'idagi sherik yo'llar genlariga tartibga soluvchi ta'sir ko'rsatadigan biologik yo'l ichidagi gen ekspresiyasining ma'lum o'zgarishini aniqladi. Bundan tashqari, biz ushbu quyi tarmoqlardagi tugunlarni trans-ta'sirli eQTL-ga asoslangan transkripsiya omili bilan qanday muvofiqlashtirilishini aniqlaymiz. Masalan, biz proteazomal kichik tarmoq qanday boshqarilishini batafsil bayon qilamiz RPN4 trans-translyatsion eQTL orqali transkripsiya omili, natijada ushbu kichik tarmoqdagi genlarning muvofiqlashtirilgan ifodasi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
