Informacija

Kako pronaći lokaciju gena, počevši od imena gena i DNK slijeda nukleotida?

Kako pronaći lokaciju gena, počevši od imena gena i DNK slijeda nukleotida?


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.

Nisam profesionalni biolog, samo pokušavam analizirati neke stvarne podatke. Gdje trebam potražiti lokaciju gena i nukleotida od kojih se sastoji? Kako to mogu pronaći u DNK? Postoji li algoritam koji se može koristiti?


Da biste pronašli genomsku lokaciju gena kada počnite s imenom gena;

Upotrijebite preglednik UCSC Genome. Ovo ima niz prednosti. Postoji nekoliko vrsta koje možete izabrati. Pruža reprezentativnu sliku gena i regulatornih elemenata koji ga okružuju. Može prikazati a mnogo dodatnih informacija ako ih želite vidjeti. Nedostatak preglednika UCSC Genome je da gustoća informacija može preopteretiti neprofesionalne korisnike.

Da biste pronašli genomsku lokaciju gena kada početi s DNK sekvencom;

Upotrijebite alat za pretraživanje koji povezuje UCSC preglednik.

Alternativna je mogućnost tražiti svoj ID gena ili sekvencu u NCBI Geneu.

Za traženje sekvence DNA nukleotida pomoću gornje veze odaberite Referentni genomski nizovi (refseq_genomic) s padajuće kartice u Baza podataka polje. Ograničavanje pretraživanja na vrstu pomoću Organizam polje je također mudro.

Obje ove web stranice pružaju informacije koje tražite. Odvajanje vremena za čitanje Pomozite upute će biti korisne.


Funkcija gena

Kromosomi unutar naših stanica sadrže ogromnu količinu informacija. Procjenjuje se da ljudi imaju negdje oko 30.000 gena. Svaki gen kodira molekulu RNA koja se ili koristi izravno ili se koristi kao vodič za stvaranje proteina, poput inzulina prikazanog ranije. Informacije u našim stanicama općenito teku predvidljivim redoslijedom iz skladišnog oblika informacija (DNA) kroz radni oblik (RNA) u konačni proizvod (protein). Daljnje informacije o temama na ovoj stranici mogu se pronaći i u većini uvodnih udžbenika Biologije, preporučujemo Campbell Biology, 11. izdanje.1 Ovaj put koriste svi organizmi i dolje je dijagramiran.

Kao što je prikazano, DNK se koristi kao vodič ili predložak za proizvodnju više DNK. Ovdje se obrađuje ovaj proces, poznat kao replikacija.

Postupak u kojem se određeni dijelovi DNA (geni) koriste za proizvodnju RNA poznat je kao transkripcija. Popis ćemo detaljno pokriti jer su promjene u transkripciji određenih gena vrlo važne u razvoju raka.

Skup gena koji su 'uključeni' u bilo kojem trenutku je kritičan. Promjenjivo okruženje u kojem živimo znači da različiti geni moraju biti 'uključeni' u različito vrijeme. Na primjer, ako obrok sadrži velike količine laktoze, šećera koji se nalazi u mlijeku, tada naša tijela reagiraju uključivanjem (prepisivanjem) gena koji dovode do proizvodnje enzima koji razgrađuju laktozu. Ako je prisutan drugi šećer ili hranjiva tvar, za obradu je potrebno uključiti ispravne gene.


Osnovna je preporuka da se referentni slijed upotrijebljeno predstavlja glavni i najveći prijepis gena. Varijante prisutne u alternativnim prijepisima, koje nisu obuhvaćene odabranim referentnim prijepisom, mogu se opisati na temelju označenih alternativnih varijanti prijepisa (npr. LRG_199t3) ili proteinske izoforme (npr. LRG_199p3). Međutim, alternativno spojeni egzoni (5'-prvi, unutarnji ili 3'-terminalni) izvedeni iz unutar gena mogu se numerirati i za intronske sekvence i varijante u transkriptima koji započinju ili završavaju izvan ove regije mogu se opisati kao uzvodne ili nizvodne sekvence.

  • alternativni promotor
    • 5 ’glavnog prijepisa, na pr. Dp427c moždani specifični transkript 5 ’gena DMD
    • unutar gena, npr. Dp260 retina-specifičan transkript u intronu 29 gena DMD
    • unutar gena
      • izravno 3 'egzona, npr. egzon/intron 10 u LMNA genu
      • potpuno u intronu npr. u intronu 47 gena TTN

      Povijest

      Verziranje

      Vanjske poveznice

      • Društvo za varijacije ljudskih genoma
      • Human Variome Project
      • Organizacija ljudskog genoma

      Kontaktirajte nas

        Rasprave o nomenklaturi HGVS -a potrebne su kako bi se dodatno poboljšale. Ono što je navedeno na ovim stranicama predstavlja trenutni konsenzus preporuka. Pozivamo sve da nam pošalju pitanja, komentare ili primjere slučajeva koji još nisu obrađeni, s prijedlogom kako ih opisati ( E-mail:VarNomen @ HGVS.org). Za određena pitanja ne zaboravite spomenuti referentni slijed rabljeno!
        Pratite nas na Facebooku

      Reference

      Dunham, I. et al. DNK sekvenca ljudskog kromosoma 22. Priroda 402, 489–495 (1999).

      Hattori, M. et al. DNK sekvenca ljudskog kromosoma 21. Priroda 405, 311–319 ( 2000).

      Lennon, G. G. & amp Lehrach, H. Analize hibridizacije raspoređenih biblioteka cDNA. Trendovi Genet. 7, 314– 317 (1991).

      Kafatos, F. C., Jones, C. W. & amp Efstratiadis, A. Određivanje homologija sekvenci nukleinske kiseline i relativnih koncentracija postupkom hibridizacije točkica. Nukleinske kiseline Res. 7, 1541–1552 (1979).

      Gillespie, D. & amp Spiegelman, S. Kvantitativno ispitivanje hibrida DNA-RNA s DNA imobiliziranom na membrani. J. Mol. Biol. 12, 829–842 (1965).

      Southern, E. M. et al. Nizovi komplementarnih oligonukleotida za analizu hibridizacijskog ponašanja nukleinskih kiselina. Nukleinske kiseline Res. 22, 1368–1373 (1994).

      Zhao, N., Hashida, H., Takahashi, N., Misumi, Y. & amp Sakaki, Y. Analiza cDNA filtera velike gustoće: novi pristup za opsežnu, kvantitativnu analizu ekspresije gena. Gen 156, 207–213 (1995).

      Nguyen, C. et al. Diferencijalna ekspresija gena u mišjem timusu ispitana kvantitativnom hibridizacijom složenih cDNA klonova. Genomika 29, 207–216 (1995).

      Fodor, S. P. A. et al. Paralelna kemijska sinteza usmjerena na svjetlo, prostorno adresirana. Znanost 251, 767–773 (1991).

      Fodor, S. P. et al. Multipleksirani biokemijski testovi s biološkim čipovima. Priroda 364, 555–556 ( 1993).

      Pease, A. C. et al. Svjetlo generirani oligonukleotidni nizovi za brzu analizu DNK sekvence. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 91, 5022–5026 (1994).

      Schena, M., Shalon, D., Davis, R. W. & amp Brown, P. O. Kvantitativno praćenje uzoraka ekspresije gena s komplementarnim mikročićem DNK. Znanost 270, 467–470 (1995).

      Shalon, D., Smith, S. J. & amp Brown, P. O. Sustav mikro-niza DNA za analizu složenih uzoraka DNA pomoću dvobojne fluorescentne hibridizacije sonde. Genom Res. 6, 639–645 ( 1996).

      DeRisi, J. L., Iyer, V. R. & amp Brown, P. O. Istraživanje metaboličke i genetske kontrole ekspresije gena na genomskoj ljestvici. Znanost 278, 680–686 (1997).

      Lipshutz, R. J., Fodor, S. P., Gingeras, T. R. & amp Lockhart, D. J. Sintetički oligonukleotidni nizovi visoke gustoće. Genet prirode. 21, 20–24 (1999).

      Bowtell, D. D. Dostupne opcije - od početka do kraja - za dobivanje podataka o izrazu pomoću mikromreža. Genet prirode. 21, 25 –32 (1999).

      Edman, C. F. et al. Hibridizacija nukleinske kiseline usmjerena električnim poljem na mikročipovima. Nukleinske kiseline Res. 25, 4907– 4914 (1997).

      Sosnowski, R. G., Tu, E., Butler, W. F., O'Connell, J. P. & amp Heller, M. J. Brzo određivanje mutacija neusklađenosti jedne baze u hibridima DNA izravnom kontrolom električnog polja. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 94, 1119–1123 ( 1997).

      Gray, D. E., Case-Green, S. C., Fell, T. S., Dobson, P. J. & amp Southern, E. M. Elipsometrijska i interferometrijska karakterizacija DNA sondi imobiliziranih na kombinatornom nizu. Langmuir 13, 2833–2842 ( 1997).

      Walt, D. R. Optički nizovi na bazi perli. Znanost 287, 451 (2000).

      Michael, K. L., Taylor, L. C., Schultz, S. L. & amp Walt, D. R. Nasumično uređeni adresabilni nizovi optičkih senzora velike gustoće. Analno. Chem. 70, 1242–1248 (1998).

      Ferguson, J. A., Boles, T. C., Adams, C. P. & amp Walt, D. R. Mikromreža biosenzorske DNK s mikro vlaknima za analizu ekspresije gena. Nature Biotechnol. 14, 1681– 1684 (1996).

      Spellman, P. T. et al. Sveobuhvatna identifikacija gena kvasca reguliranih staničnim ciklusom Saccharomyces cerevisiae hibridizacijom mikromreža. Mol. Biol. Stanica 9, 3273–3297 (1998).

      Cho, R. J. et al. Transkripcijska analiza mitotičkog staničnog ciklusa na čitavom genomu. Mol. Stanica 2, 65– 73 (1998).

      Čipping prognoza. Genet prirode. 21(Dopuna), 1–60 (1999).

      Wodicka, L., Dong, H., Mittmann, M., Ho, M.-H & amp Lockhart, D. J. Praćenje ekspresije na čitavom genomu Saccharomyces cerevisiae. Nature Biotechnol. 15, 1359 –1367 (1997).

      White, K. P., Rifkin, S. A., Hurban, P. & amp Hogness, D. S. Microarray analiza Drosophila razvoj tijekom metamorfoze. Znanost 286, 2179–2184 (1999).

      Chambers, J. et al. DNK mikromreže složenog genoma humanog citomegalovirusa: kinetička klasa profiliranja s osjetljivošću na lijekove u ekspresiji gena virusa. J. Virol. 73, 5757–5766 (1999).

      Gingeras, T. R. et al. Istodobno genotipiziranje i identifikacija vrsta primjenom analize prepoznavanja hibridizacijskih obrazaca generičkih DNK nizova mikobakterija. Genom Res. 8, 435–448 ( 1998).

      Lockhart, D. J. et al. Praćenje ekspresije hibridizacijom u nizove oligonukleotida velike gustoće. Nature Biotechnol. 14, 1675– 1680 (1996).

      Liang, P. & amp Pardee, A. B. Diferencijalni prikaz eukariotske glasničke RNA pomoću lančane reakcije polimeraze. Znanost 257, 967–971 ( 1992).

      Shimkets, R. A. et al. Analiza ekspresije gena profiliranjem transkripta spojena na upit baze podataka gena. Nature Biotechnol. 17, 798–803 (1999).

      Ivanova, N. B. & amp Belyavsky, A. V. Identifikacija različito eksprimiranih gena restrikcijskim otiscima prstiju na osnovi ekspresije gena na temelju endonukleaze. Nukleinske kiseline Res. 23, 2954 –2958 (1995).

      Kato, K. Opis cijele populacije mRNA pomoću 3 ′ krajnjeg cDNA fragmenta generiranog restrikcijskim enzimima klase IIS. Nukleinske kiseline Res. 23, 3685–3690 ( 1995).

      Bachem, C. W. et al. Vizualizacija diferencijalne ekspresije gena primjenom nove metode RNA otiska prsta na temelju AFLP -a: analiza ekspresije gena tijekom razvoja gomolja krumpira. Biljka J. 9, 745 –753 (1996).

      Velculescu, V. E., Zhang, L., Vogelstein, B. & amp Kinzler, K. W. Serijska analiza ekspresije gena. Znanost 270, 484–487 (1995).

      Boucherie, H. et al. Dvodimenzionalna karta proteina Saccharomyces cerevisiae : izgradnja gensko-proteinskog indeksa. Kvasac 11 , 601–613 (1995).

      Gygi, S. P. et al. Kvantitativna analiza složenih proteinskih smjesa korištenjem oznaka afiniteta kodiranih izotopom. Nature Biotechnol. 17, 994 –999 (1999).

      Mann, M. Kvantitativna proteomika? Nature Biotechnol. 17, 954–955 (1999).

      Oda, Y., Huang, K., Cross, F. R., Cowburn, D. & amp Chait, B. T. Točna kvantifikacija ekspresije proteina i fosforilacija specifična za mjesto. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 6591–6596 (1999).

      Burns, N. et al. Velika analiza ekspresije gena, lokalizacije proteina i poremećaja gena u Saccharomyces cerevisiae. Genes Dev. 8, 1087–1105 (1994).

      Ross-Macdonald, P., Sheehan, A., Roeder, G. S. & amp Snyder, M. Višenamjenski sustav transposona za analizu proizvodnje, lokalizacije i funkcije proteina Saccharomyces cerevisiae. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 94, 190–195 ( 1997).

      Ross-Macdonald, P. et al. Velika analiza genoma kvasca označavanjem transposona i poremećajem gena. Priroda 402, 413– 418 (1999).

      Niedenthal, R. K., Riles, L., Johnston, M. & amp Hegemann, J. H. Zeleni fluorescentni protein kao marker za ekspresiju gena i podstaničnu lokalizaciju u klicama koje pupaju. Kvasac 12, 773–786 (1996).

      Zong, Q., Schummer, M., Hood, L. & amp Morris, D. R. Messenger RNA translacijsko stanje: druga dimenzija probira ekspresije velike propusnosti. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 10632– 10636 (1999).

      Johannes, G., Carter, M. S., Eisen, M. B., Brown, P. O. & amp Sarnow, P. Identifikacija eukariotskih mRNA koje se prevode pri koncentracijama eIF4F kompleksa sa smanjenom kapicom pomoću mikrocrede cDNA. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 13118–13123 (1999).

      Diehn, M., Eisen, M. B., Botstein, D. & amp Brown, P. O. Identifikacija velikih razmjera izlučenih i membranski povezanih genskih proizvoda pomoću DNA mikroraspreda. Genet prirode. 25, 58–62 (2000).

      Weinstein, J. N. Ribolovne ekspedicije. Znanost 282, 628– 629 (1998).

      Golub, T. R. et al. Molekularna klasifikacija raka: otkrivanje klasa i predviđanje klasa praćenjem ekspresije gena. Znanost 286 , 531–537 (1999).

      Alizadeh, A. A. et al. Različite vrste difuznog velikog limfoma B-stanica identificirane su profiliranjem ekspresije gena. Priroda 403, 503–510 (2000).

      Mack, D. H. et al. u Dešifriranje molekularnog kruga pomoću DNK nizova visoke gustoće (eds Hihich, E. & amp Croce, E.) 85–108 (Plenum, New York, 1998.).

      Alon, U. et al. Široki obrasci ekspresije gena otkriveni su grupisanjem analize tumora i normalnog tkiva debelog crijeva ispitanog oligonukleotidnim nizovima. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 6745– 6750 (1999).

      Perou, C. M. et al. Osobiti obrasci ekspresije gena u epitelnim stanicama dojke čovjeka i raku dojke. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 9212–9217 (1999).

      Ross, D. T. et al. Sustavne varijacije u obrascima ekspresije gena u staničnim linijama raka čovjeka. Genet prirode. 24, 227 –235 (2000).

      Scherf, U. et al. Baza podataka o ekspresiji gena za molekularnu farmakologiju raka. Genet prirode. 24, 236– 244 (2000).

      Fambrough, D., McClure, K., Kazlauskas, A. & amp Lander, E. S. Različiti signalni putevi aktivirani receptorima faktora rasta induciraju široko preklapajuće, a ne neovisne, skupove gena. Stanica 97, 727–741 (1999).

      Lee, S. B. et al. Wilmsov supresor tumora WT1 kodira transkripcijski aktivator amfiregulina. Stanica 98, 663– 673 (1999).

      Harkin, D. P. et al. Indukcija GADD45 i apoptoze ovisne o JNK/SAPK nakon inducibilne ekspresije BRCA1. Stanica 97, 575–586 (1999).

      Mei, R. i sur. Genomsko otkrivanje alelne neravnoteže pomoću ljudskih SNP-ova i DNK nizova velike gustoće. Genom Res. (u tisku).

      Pollack, J. R. et al. Analiza promjena broja kopija DNK na čitavom genomu pomoću mikrosreza cDNA. Genet prirode. 23, 41– 46 (1999).

      Pinkel, D. et al. Analiza visoke razlučivosti varijacije broja kopija DNA primjenom usporedne genomske hibridizacije u mikro nizove. Genet prirode. 20, 207–211 ( 1998).

      Holstege, F. C. et al. Diseciranje regulatornih sklopova eukariotskog genoma. Stanica 95, 717–728 (1998).

      Wyrick, J. J. et al. Kromosomski krajolik ekspresije gena ovisne o nukleosomu i utišavanje u kvascu. Priroda 402, 418– 421 (1999).

      Tamayo, P. et al. Tumačenje obrazaca ekspresije gena sa samoorganizirajućim kartama: metode i primjena na hematopoetsku diferencijaciju. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 96, 2907– 2912 (1999).

      Eisen, M. B., Spellman, P. T., Brown, P. O. & amp Botstein, D. Klaster analiza i prikaz uzoraka ekspresije na čitavom genomu. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 95, 14863– 14868 (1998).

      Wen, X. i sur. Mapiranje vremenske ekspresije gena velikih razmera razvoja središnjeg živčanog sustava. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 95, 334–339 (1998).

      Chu, S. i sur. Transkripcijski program sporulacije u kvascu koji se razmnožava. Znanost 282, 699–705 ( 1998).

      Tavazoie, S., Hughes, J. D., Campbell, M. J., Cho, R. J. & amp Church, G. M. Sustavno određivanje arhitekture genetske mreže. Genet prirode. 22, 281–285 (1999).

      Wolfsberg, T. G. et al. Elementi regulatornog slijeda kandidata za transkripciju ovisnu o staničnom ciklusu u Saccharomyces cerevisiae. Genom Res. 9, 775–792 (1999).

      Marton, M. J. et al. Validacija ciljnog lijeka i identifikacija sekundarnih ciljnih učinaka na lijekove pomoću DNK mikromreža. Nature Med. 4 , 1293–1301 (1998).

      Grey, N. S. et al. Iskorištavanje kemijskih knjižnica, struktura i genomika u potrazi za inhibitorima kinaze. Znanost 281, 533–538 (1998).

      Rosania, G. R. et al. Myoseverin: molekula koja veže mikrotubule s novim staničnim učincima. Nature Biotechnol. 18, 304– 308 (2000).

      Emmert-Buck, M. R. et al. Mikrodisekcija laserskog hvatanja. Znanost 274, 998–1001 (1996).

      Bonner, R. F. et al. Mikrodisekcija laserskim hvatanjem: molekularna analiza tkiva. Znanost 278, 1481–1483 (1997).

      Simone, N. L., Bonner, R. F., Gillespie, J. W., Emmert-Buck, M. R. & amp Liotta, L. A. Mikrodisekcija laserskim hvatanjem: otvaranje mikroskopske granice molekularnoj analizi. Trendovi Genet. 14, 272–276 (1998).

      Wang, A. M., Doyle, M. V. & amp Mark, D. F. Kvantifikacija mRNA polimeraznom lančanom reakcijom. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 86, 9717– 9721 (1989).

      Dulac, C. Kloniranje gena iz pojedinačnih neurona. Curr. Vrh. Dev. Biol. 36, 245–258 (1998).

      Jena, P. K., Liu, A. H., Smith, D. S. & amp Wysocki, L. J. Pojačanje gena, pojedinačni transkripti i biblioteke cDNA iz jedne stanice i analiza izravne sekvence amplificiranih produkata izvedenih iz jedne molekule. J. Immunol. Metode 190, 199–213 ( 1996).

      Kwoh, D. Y. et al. Sustav pojačanja temeljen na transkripciji i detekcija pojačanog virusa humane imunodeficijencije tipa 1 s formatom sendvič-hibridizacije na bazi perlica. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 86, 1173 –1177 (1989).

      Guatelli, J. C. et al. Izotermičko, in vitro pojačanje nukleinskih kiselina multienzimskom reakcijom modeliranom nakon retrovirusne replikacije. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 87, 7797 (1990).

      Eberwine, J. et al. Analiza ekspresije gena u pojedinačnim živim neuronima. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 89, 3010– 3014 (1992).

      Luo, L. i sur. Profili ekspresije gena laserski snimljenih susjednih podtipova neurona. Nature Med. 5, 117–122 (1999).

      Cho, R. J. et al. Paralelna analiza genetskih selekcija pomoću oligonukleotidnih nizova cijelog genoma. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 95 , 3752–3757 (1998).

      Bulyk, M. L., Gentalen, E., Lockhart, D. J. & amp Church, G. M. Kvantificiranje interakcija DNA-proteina dvolančanim nizovima DNA. Nature Biotechnol. 17, 573–577 (1999).

      Brent, R. Genomska biologija. Stanica 100, 169– 183 (2000).

      McAdams, H. H. & amp Shapiro, L. Simulacija strukturnih genetskih mreža. Znanost 269, 650– 656 (1995).

      McAdams, H. H. & amp Arkin, A. To je bučan posao! Genetska regulacija na nanomolarnoj ljestvici. Trendovi Genet. 15, 65–69 (1999).

      Bhalla, U. S. & amp Iyengar, R. Emergentna svojstva mreža bioloških signalnih putova. Znanost 283, 381–387 (1999).

      Weng, G., Bhalla, U. S. & amp Iyengar, R. Složenost u biološkim signalnim sustavima. Znanost 284, 92–96 ( 1999).

      Arkin, A., Ross, J. & amp McAdams, H. H. Stohastička kinetička analiza bifurkacije razvojnog puta u fagom lambda-inficiranom Escherichia coli Stanice. Genetika 149, 1633–1648 (1998).

      Winzeler, E. et al. Funkcionalna karakterizacija Saccharomyces cerevisiae genom preciznim brisanjem i paralelnom analizom. Znanost 285, 901–906 ( 1999).

      Fields, S. i amp Song, O. Novi genetski sustav za otkrivanje interakcija proteina i proteina. Priroda 340, 245– 246 (1989).

      Roberts, C. J. et al. Signalizacija i sklopovi višestrukih MAPK puteva otkriveni matricom globalnih profila ekspresije gena. Znanost 287, 873–880 (2000).

      Brown, P. O. & amp Botstein, D. Istražujući novi svijet genoma pomoću DNK mikroredova. Genet prirode. 21, 33–37 (1999).

      Ly, D., Lockhart, D. J., Lerner, R. & amp Schultz, P. G. Mitotička pogrešna regulacija i starenje ljudi. Znanost 287, 2486–22492 (2000).

      Cherry, J. M. et al. Genetske i fizičke karte Saccharomyces cerevisiae. Priroda 387, 67–73 ( 1997).

      Ball, C. A. et al. Integriranje funkcionalnih genomskih informacija u Saccharomyces Baza genoma. Nukleinske kiseline Res. 28, 77–80 (2000).

      Mewes, H. W. et al. MIPS: baza podataka za genome i proteinske sekvence. Nukleinske kiseline Res. 28, 37–40 (2000).

      Walsh, S., Anderson, M. & amp Cartinhour, S. W. ACEDB: baza podataka za podatke o genomu. Metode Biochem. Analno. 39, 299–318 (1998).

      Kanehisa, M. & amp Goto, S. KEGG: Kyotska enciklopedija gena i genoma. Nukleinske kiseline Res. 28, 27– 30 (2000).

      Konzorcij FlyBase. Baza podataka FlyBase projekata genoma Drosophila i literatura zajednice. Nukleinske kiseline Res. 27, 85–88 ( 1999).

      Karp, P. D., Riley, M., Paley, S. M., Pellegrini-Toole, A. & amp Krummenacker, M. EcoCyc: enciklopedija Escherichia coli geni i metabolizam. Nukleinske kiseline Res. 27 , 50–53 (1999).

      Iyer, V. & amp Struhl, K. Apsolutne razine mRNA i stope inicijacije transkripcije u Saccharomyces cerevisiae. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 93, 5208–5212 (1996).

      Lee, C. K., Klopp, R. G., Weindruch, R. & amp Prolla, T. A. Profil ekspresije gena starenja i njegova retardacija ograničavanjem kalorija. Znanost 285, 1390–1393 (1999).

      Fan, J.-B et al. Paralelno genotipiziranje humanih SNP -a pomoću generičkih oligonukleotidnih oznaka. Genom Res. (u tisku).

      Lashkari, D. A. et al. Mikrooplovi kvasca za paralelnu genetsku analizu i analizu ekspresije gena. Proc. Natl Acad. Sci. SAD 94, 13057–13062 (1997).

      Winzeler, E., Lee, B., McCusker, J. & amp Davis, R. Genetsko tipiziranje cijelog genoma pomoću oligonukleotidnih nizova visoke gustoće. Parazitologija 118, S73 – S80 (1999).

      Winzeler, E. A. et al. Izravno skeniranje alelnih varijacija genoma kvasca. Znanost 281, 1194–1197 ( 1998).

      Troesch, A. et al. Identifikacija vrste mikobakterija i ispitivanje rezistencije na rifampin s nizovima sondi DNA velike gustoće. J. Clin. Mikrobiol. 37, 49–55 ( 1999).


      Što je gen?

      Ideja o genima kao zrncima na DNK nizu brzo blijedi. Proteinske kodirajuće sekvence nemaju jasan početak ni kraj, a RNA je ključni dio informacijskog paketa, izvještava Helen Pearson.

      'Gene' nije tipična riječ s četiri slova. Nije uvredljivo. Nikada nije izbrisan iz TV emisija. A gdje je značenje većine riječi s četiri slova previše jasno, značenje gena nije. Što znanstvenici postaju sve stručniji u molekularnoj genetici, manje je lako biti siguran što je, ako išta, gen zapravo.

      Rick Young, genetičar s Instituta Whitehead u Cambridgeu, Massachusetts, kaže da mu je, kad je prije dva desetljeća prvi put počeo poučavati kao mladi profesor, trebalo dva sata da sveže studente nauči što je gen i matice i vijci kako je to funkcioniralo. Danas njemu i njegovim kolegama trebaju tri mjeseca predavanja kako bi prenijeli koncept gena, a to nije zato što su studenti manje bistri. "Potreban je cijeli semestar da se talentirani diplomanti poduče tim stvarima", kaže Young. "Nekada smo mogli dati jednokratnu definiciju, a sada je mnogo kompliciranije."

      U klasičnoj genetici gen je bio apstraktan pojam - jedinica nasljeđivanja koja je prenosila karakteristike s roditelja na dijete. Kako je biokemija došla na svoje, te su karakteristike bile povezane s enzimima ili proteinima, po jedan za svaki gen. Pojavom molekularne biologije, geni su postali stvarne, fizičke stvari-sekvence DNK koje bi se, kad se pretvore u niti takozvane glasničke RNK, mogle koristiti kao osnova za izgradnju povezanih proteina, komad po komad. Velike namotane molekule DNA kromosoma viđene su kao duge žice na kojima su genske sekvence sjedile poput diskretnih zrnaca.

      Ova je slika još uvijek radni model za mnoge znanstvenike. No, oni koji prednjače u genetskom istraživanju smatraju ga sve staromodnijim-grubom približnom slikom koja u najboljem slučaju skriva fascinantne nove složenosti, a u najgorem slučaju zasljepljuje svoje korisnike korisnim novim putevima istraživanja.

      Čini se da su informacije podijeljene duž kromosoma na mnogo složeniji način nego što se prvotno pretpostavljalo. Molekule RNA nisu samo pasivni vodiči kroz koje poruka gena teče u svijet, već aktivni regulatori staničnih procesa. U nekim slučajevima, RNA može čak prenositi informacije kroz generacije - obično jedini izvor DNK.

      Prošlogodišnja studija koja je otvorila oči otkrila je mogućnost da biljke ponekad prepišu svoju DNK na temelju poruka RNK naslijeđenih od generacija nakon 1. Studija na stranici 469 ovog broja sugerira da bi se sličan fenomen mogao dogoditi kod miševa, a time i kod drugih sisavaca 2. Ako je ova vrsta fenomena doista raširena, "imala bi ogromne implikacije", kaže evolucijski genetičar Laurence Hurst sa Sveučilišta Bath u Velikoj Britaniji.

      "Svi ti podaci ozbiljno dovode u pitanje našu konvencionalnu definiciju gena", kaže molekularni biolog Bing Ren sa Sveučilišta California u San Diegu. A informacijski izazov bit će još teži. Kasnije ove godine bit će objavljeno mnoštvo podataka iz projekta međunarodne Enciklopedije DNK elemenata (ENCODE). Pilot faza ENCODE -a uključuje ispitivanje otprilike 1% ljudskog genoma u detaljima bez presedana. Cilj je pronaći sve sekvence koje služe korisnoj svrsi i objasniti koja je to svrha. "Kad smo započeli ENCODE projekt, imao sam drugačiji pogled na to što je gen", kaže suradnik Roderic Guigo iz Centra za genomsku regulaciju u Barceloni. "Stupanj složenosti koji smo vidjeli nije bio predviđen."

      Prva od složenosti koja je osporila paradigmu molekularne biologije o jednoj DNK sekvenci koja kodira jedan protein bilo je alternativno spajanje, otkriveno u virusima 1977. (vidi "Teško je pratiti"). Većina DNK sekvenci koje opisuju proteine ​​kod ljudi imaju modularni raspored u kojem su egzoni, koji nose upute za stvaranje proteina, isprepleteni nekodirajućim intronima. U alternativnom spajanju, stanica izrezuje introne i šiva egzone u različitim redoslijedima, stvarajući poruke koje mogu kodirati različite proteine. Tijekom godina genetičari su također dokumentirali preklapanje gena, gena u genima i bezbroj drugih čudnih aranžmana (vidi "Miješanje gena").

      Alternativno spajanje, međutim, samo po sebi nije zahtijevalo drastičnu procjenu pojma gena, samo je pokazalo da neke sekvence DNA mogu opisati više od jednog proteina. Današnji napad na koncept gena daleko je dalekosežniji, potaknut velikim dijelom studijama koje pokazuju prethodno neslućeni opseg RNK.

      Ideja o jednom genu, jednoj bjelančevini nalazi se pod posebnim napadom istraživača koji sveobuhvatno ekstrahiraju i analiziraju poruke ili transkripte RNA proizvedene od genoma, uključujući genom čovjeka i miša. Znanstvenici predvođeni Thomasom Gingerasom iz tvrtke Affymetrix u Santa Clari u Kaliforniji, na primjer, nedavno su proučavali sve transkripte s deset kromosoma kroz osam staničnih linija ljudi i točno su utvrdili odakle na kromosomima svaki od transkripata dolazi iz 3.

      “Došli smo do spoznaje da je genom pun prepisujućih transkripata. Phillip Kapranov ”

      Slika koju ove studije stvaraju zapanjujuće je složena. Umjesto diskretnih gena koji poslušno masovno proizvode identične RNA transkripte, mnoštvo transkripcije pretvara mnoge segmente genoma u više RNA vrpci različite duljine. Te se vrpce mogu generirati iz oba lanca DNK, a ne samo iz jednog lanca kako se uobičajeno mislilo. Neki od ovih transkripata dolaze iz regija DNA koje su prethodno identificirane kao geni koji kodiraju proteine. Ali mnogi ne. "To je pomalo revolucionarno", kaže Gingerasov kolega Phillip Kapranov. "Došli smo do spoznaje da je genom pun prepisujućih transkripata."

      Druge studije, jedna Guigoovog tima 4, i jedna genetičara Rotema Soreka 5, sada na Sveučilištu Tel Aviv, Izrael, i njegove kolege, nagovijestili su razloge masovne transkripcije. Dva su tima istraživala povremene izvještaje da transkripcija može započeti na DNK sekvenci povezanoj s jednim proteinom i proći ravno u gen za potpuno drugačiji protein, stvarajući stopljeni transkript. Udubljujući se u baze podataka transkripata humane RNK, Guigov tim procjenjuje da se na ovaj način transkribira 4-5% DNK u regijama koje su konvencionalno prepoznate kao geni. Stvaranje spojenih transkripata moglo bi biti jedan od načina da stanica generira veću raznolikost proteina iz ograničenog broja egzona, kažu istraživači.

      Mnogi znanstvenici sada počinju misliti da opisi proteina kodiranih u DNK ne poznaju granice - da svaki slijed seže do sljedećeg i dalje. Ova će ideja biti jedna od središnjih točaka koje će proizaći iz projekta ENCODE kada njegovi rezultati budu objavljeni kasnije ove godine.

      Kapranov i drugi kažu da su dokumentirali mnoge primjere transkripata u kojima se egzoni koji kodiraju bjelančevine iz jednog dijela genoma kombiniraju s egzonima iz drugog dijela koji mogu biti udaljeni stotinama tisuća baza, s nekoliko drugih 'gena' između. Ovaj kontinuitet gena mogao bi se čak preliti preko granica kromosoma: prošle je godine Richard Flavell na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Yale u New Havenu, Connecticut, dokumentirao gene ljudskog imunološkog sustava za koje se čini da ih kontroliraju regulatorne regije iz drugog kromosoma 6. "Diskretni geni počinju nestajati", kaže Guigo. "Imamo kontinuitet transkripata."

      Velika transkripcijska istraživanja sugeriraju da velika količina RNA koju proizvode mišji i ljudski genomi ne kodira proteine. Prošle je godine, na primjer, konzorcij istraživača iz Japana procijenio da se ogromnih 63% genoma miša transkribira 7,8, a samo 1-2% genoma se proteže nizovima koji sadrže svakodnevne egzone.

      Otkriće RNK sekvenci koje nisu samo posrednici između DNA i strojeva za stvaranje bjelančevina nije samo po sebi aparat za izgradnju proteina u stanici zahtijeva brojne molekule RNA, kao i proteine ​​za rad. No, nalaz "mikroRNA" i drugih molekula RNA za koje se sada zna da su vitalni u kontroli mnogih staničnih procesa u biljkama i životinjama, te novootkriveni ferment transkripcije RNA, doprinosi mišljenju da RNA aktivno obrađuje i izvršava upute u genom.

      “Mnoge informacije prenosi RNA. John Mattick ”

      Možda bi regije koje stvaraju nekodirajuću RNK također trebale nositi status gena, ako ne i samo ime. "Mislim da je vrijeme da ljudi duboko udahnu i odmaknu se", kaže molekularni biolog John Mattick sa Sveučilišta Queensland u Brisbaneu u Australiji. "RNA prenosi mnoge podatke u sustavu."

      Iako su identificirane funkcije za nekoliko molekula RNA, srž rasprave sada je u kojoj mjeri sve dodatne RNA imaju ulogu. Moguće je zamisliti da je lakše prepisati i zanemariti smeće nego ulagati u sustave koji proizvode samo ono što je potrebno. Međutim, jedno prošlogodišnje istraživanje nagovještava da barem dio mase RNA čini nešto korisno.

      Radeći na Genomskom institutu Novartisove istraživačke zaklade u San Diegu u Kaliforniji, John Hogenesch i njegovi suradnici sustavno su gasili aktivnost više od 500 nekodiranih RNA u ljudskim stanicama i otkrili da je osam uključeno u staničnu signalizaciju i rast 9 .

      No Hogenesh i mnogi drugi znanstvenici i dalje su uvjereni da su nekodirane RNK funkcionalno mnogo manje važne od onih koje opisuju proteine ​​u prošlosti, kada su znanstvenici tragali za genetskom osnovom bolesti ili nekom drugom karakteristikom koju su velikom većinom pronašli. temeljna mutacija biti u genu za kodiranje proteina, a ne u drugoj regiji. "Pretežni broj dokaza sugerira da će geni za kodiranje proteina ostati zdravi kad dan prođe", kaže Hogenesh.

      Neka od nedavnih otkrića-da ljudski genom čini kontinuitet transkripata i da stanice proizvode mase nekodiranih molekula RNA-nisu predstavljali veliki problem ljudima izvan svijeta molekularne biologije. Populacijski genetičari mogu ispitati kako se osobina prenosi i razvija bez obzira na precizan molekularni mehanizam koji je u temelju. Na primjer, genetičari mogu izgraditi modele koji pokazuju kako se mutacija nasljeđuje bez obzira utječe li na protein, nekodirajuću RNK ili regulatornu regiju. "Zapravo me nije briga proizvodi li protein ili ne", kaže Hurst. "Jednadžbe su i dalje iste."

      No, isto se ne može reći za studije koje otkrivaju takozvane ekstragenomske načine nasljeđivanja. Posljednjih godina mnogi su se istraživači usredotočili na epigenetsko nasljeđivanje u kojem se informacije prenose s roditelja na potomke neovisno o sekvenci DNA. I ovaj tjedan u Priroda (vidi stranicu 469), tim Minoa Rassoulzadegana s Francuskog nacionalnog instituta za zdravstvena i medicinska istraživanja (INSERM) u Nici, Francuska, izvještava da RNA ponekad može zakomplicirati tradicionalne modele nasljeđivanja.

      Kod miševa, mutacije u Komplet gen uzrokovati bijele mrlje na repu i stopalima ako miš ima jednu normalnu Komplet gen i jedan mutirani imat će pjege. Čudno je to što neki od potomaka takvih miševa nasljeđuju dva normalna Komplet geni, još uvijek imaju bijeli rep. Francuska grupa predlaže da mutant Komplet gen proizvodi abnormalne molekule RNA, koje se nakupljaju u spermi i prelaze u jajnu stanicu. Ovi dijelovi RNA nekako utišavaju normalne Komplet gen u sljedećoj generaciji i sljedećim, koji proizvodi učinak točkastog repa. "Uvjereni smo da je to općenitiji fenomen", kaže koautor François Cuzin.

      Ako je to čudno, radovi su prošle godine prijavljeni na pogonu kresa Arabidopsis Roberta Pruitta i njegovih kolega sa sveučilišta Purdue u West Lafayette, Indiana, još je čudnije. Ovdje se zove uključeni gen USIJANA GLAVA. Pruitt i njegova suradnička analiza pokazuju da neke biljke ne nose mutiranu verziju USIJANA GLAVA koje su posjedovali njihovi roditelji. Ove biljke su zamijenile abnormalnu DNK sekvencu pravilnim kodom koji su posjedovale ranije generacije. "To je kao, vau, ovo mijenja sve", kaže Pruitt. "To definitivno mijenja moj pogled na nasljedstvo."

      Pruitt sada pokušava objasniti kako bi biljka mogla izvesti takav podvig. Jedna je ideja da nose sigurnosnu kopiju genetskih podataka svojih djedova i baka kodiranih u RNA koja se prenosi u sjemenke zajedno s redovitom DNK, a zatim se koristi kao predložak za 'ispravljanje' određenih gena. Vjerojatno bi, kaže Pruitt, neki od misterioznih nekodiranih transkripata mogli biti odgovorni. "Mislim da se nešto nasljeđuje izvan onoga što smatramo konvencionalnim DNK genom."

      Implikacije takvih nalaza za naše razumijevanje evolucije tek se trebaju odgonetnuti. No, istraživanje uloge RNA kao nositelja informacija kroz generacije obećava da će dodatno obogatiti - i zakomplicirati - pojam gena.

      Ostavimo li po strani limenku crva koja se počinje otvarati studijama o epigenetici, je li važno da mnogi znanstvenici koji se ne bave izravno molekularnim mehanizmima nastavljaju jednostavnije razmišljati o genetici? Neki genetičari kažu da. Zabrinuti su da bi istraživači koji rade s previše pojednostavljenom idejom o genu mogli odbaciti važne rezultate koji se ne uklapaju. Medicinski istraživač, na primjer, mogao bi prebroditi mnoge različite transkripte generirane nizom na jednom mjestu. Nedostatak jasne ideje o tome što je gen također bi mogao ometati suradnju. "Ponekad mi je jako teško reći na što neko misli kad govori o genima jer ne dijelimo istu definiciju", kaže genetičar u razvoju William Gelbert sa Sveučilišta Harvard u Cambridgeu, Massachusetts.

      Bez jasne definicije gena, život je također težak za bioinformatičare koji žele pomoću računalnih programa uočiti značajne sekvence u DNK koje signaliziraju gdje jedan gen završava, a drugi počinje. No, postizanje konsenzusa oko definicije gotovo je nemoguće, što može potvrditi i Karen Eilbeck. Eilbeck, koji radi na Kalifornijskom sveučilištu u Berkeleyu, koordinator je konzorcija Sequence Ontology. Ovim se definiraju oznake za orijentire u bazama podataka o genetskom nizu organizama, poput miša i muhe, tako da se baze podataka mogu lakše uspoređivati. The consortium tries, for example, to decide whether a protein-coding sequence should always include the triplet of DNA bases that mark its end.

      Eilbeck says that it took 25 scientists the better part of two days to reach a definition of a gene that they could all work with. “We had several meetings that went on for hours and everyone screamed at each other,” she says. The group finally settled on a loose definition that could accommodate everyone's demands. (Since you ask: “A locatable region of genomic sequence, corresponding to a unit of inheritance, which is associated with regulatory regions, transcribed regions and/or other functional sequence regions.”)

      Rather than striving to reach a single definition — and coming to blows in the process — most geneticists are instead incorporating less ambiguous words into their vocabulary such as transcripts and exons. When it is used, the word ‘gene’ is frequently preceded by ‘protein-coding’ or another descriptor. “We almost have to add an adjective every time we use that noun,” says Francis Collins, director of the National Human Genome Research Institute at the National Institutes of Health in Bethesda, Maryland.

      But however much geneticists struggle to pin down the elusive gene, it is precisely its ambiguous nature that fuels their continued curiosity. “It's ever more fascinating,” says Whitehead's Young. Some things, it seems, are not best portrayed by a crude four-letter word.

      Box 2: Muddling over genes

      Science philosophers Karola Stotz, at Indiana University in Bloomington, and Paul Griffiths, now at the University of Queensland in Australia, are attempting to measure the extent of working biologists' bewilderment over genes.

      They collected together 14 weird and wonderful (but real) genetic arrangements and asked biologists to decide whether each represents one, or more than one, gene.

      One is a DNA segment that uses some of the same protein-coding sequences to manufacture two entirely different proteins with distinct functions. In another, one ‘gene’ is nestled within the non-protein coding intron of another. Another protein is assembled when four different RNA molecules, made from DNA scattered over 40,000 base pairs, are assembled into one transcript.

      Zbunjeni? So were the 500 biologists who completed the questionnaire. Stotz and Griffiths found that 60% are typically sure of one answer, and 40% are confident of another. Hardly any confess that they don't know.

      Stotz wants to examine whether scientists working in separate disciplines tend to view the situations in different lights. “It will be interesting to know if there is some order to the confusion,” Stotz says.


      Evolution 101

      All right, this is the second podcast in a series of six that I’ve planned on the molecular evidence for evolution. I’ll be using Dr. Douglas Theobald’s resource on Talk.Origins.org pretty heavily, so you can follow along with me there if you like.

      The second piece of evidence is DNA functional redundancy.

      The basic concept behind this piece of evidence is very similar to that which I discussed last week, which should be pretty obvious since they both have very similar names. They’re so similar that I’ll go ahead and review the basic argument behind last week’s evidence, since it has relevance here. All organisms share a number of proteins which are universally necessary for basic life processes these proteins are called “ubiquitous proteins.” Because of the functional redundancy implicit in the structure/function relationship of amino acid sequences, there are a vast number of potential sequences for any given ubiquitous protein. Since the only mechanism for sequence similarity between organisms is common ancestry, similar amino acid sequences imply a phylogenetic relationship. As a specific example, I pointed out the ubiquitous protein cytochrome C, which has the exact same amino acid sequence in humans and chimpanzees, which strongly indicates common ancestry between the two species. The sequence similarity of cytochrome C between humans and just about every other species is higher than would be predicted if evolution is not a valid hypothesis. Thus, protein functional redundancy is strong evidence supporting evolutionary theory.

      DNA functional redundancy is basically the same phenomenon, but instead of comparing amino acid sequences of protein, the underlying DNA sequences are compared. Now, you’ll remember from the Molecular Biology Primer two weeks ago that the amino acid sequence of a protein is determined by the nucleic acid (that is, DNA) sequence found in the corresponding gene. The nucleotide sequence of a gene is transcribed into an RNA message, which is then translated into an amino acid sequence, forming a functional protein. All right, and I’m sure you also remember that the genetic code which translates nucleotides to amino acids also reads the nucleotide sequence in groups of three, called codons. Since there is a 1:1 relationship between codons and amino acids, that means that there’s a 3:1 relationship between nucleotides and amino acids. If you haven’t already guessed it by now, the short answer to the question of DNA functional redundancy is that you take the strength of the evidence for protein functional redundancy and raise it to the power of 3.

      I’ll try to explain a few of the details of this before getting into specific examples again. You’ll remember from the Molecular Biology Primer that I said that there are 64 different codons. You get this by raising the number of different nucleotides, 4, to the power of 3, which is the number of individual nucleotides in a codon. You’ll also remember that I said that there were only 20 different amino acids that are used to make proteins. Obviously, this means that you have 44 more codons than you actually need, if you were trying to be as efficient as possible. Theoretically, codons could be assigned completely at random, and the genetic code could be different for different organisms. If it were true, it would be an excellent refutation of evolutionary theory, but this is not what we observe. Interestingly, we find that for any three-nucleotide codon, the identity of the third nucleotide is less important for determining the corresponding amino acid than the first two. This phenomenon is referred to as codon degeneracy. Degeneracy means that for just about any codon, the third nucleotide can be changed to something different without affecting the corresponding amino acid that will result from translation. For example, the amino acid alanine has a four-fold degenerate codon, since any codon starting with guanine and cytosine will result in the translation of alanine. That is, you can find GCT, GCC, GCA, or GCG in the sequence of a gene, and all four will be eventually translated as an alanine. Other amino acids are less degenerate-tyrosine, for example, is only translated by codons beginning with thymine and adenine and ending with thymine or cytosine. The other two degenerate codons, the ones ending in adenine or guanine, are reserved as signals telling the transcription machinery to stop- they’re basically called “stop codons.”

      So what does all this coding redundancy imply? Well, when all is said and done, it basically means that there are an astronomical number of ways that one could encode just about any given gene, without changing a single amino acid of the final protein sequence. Thus, there is no reason to assume, a priori, that any two organisms would have the same nucleotide sequence for any particular gene, even if they had the exact same amino acid sequence. Let me stress that again. Two different species with the exact same amino acid sequence for a protein have no biological reason, outside of common ancestry, to have high similarity between their corresponding nucleotide sequences. There isn’t even a name (I think) for the number of different possible nucleotide sequences. You just have to use exponents and powers of 10.

      Well, let’s go back to the same example I used last week- cytochrome C. This, again, is a ubiquitous gene- it’s found in all living organisms. For this gene, the number of possible nucleotide sequences for any given amino acid sequence is higher than 10^49. That’s quite a lot. And remember, the human and chimpanzee cytochrome C sequences are exactly the same. So, there’s 10^49 different nucleotide sequences that could exist for the human and chimpanzee genes. Now, what happens when we compare the human and chimp sequences? We find they’re only different by 4 nucleotides. That’s only 1.2% different between them. The chance of this happening without common ancestry is infinitesimally small. And this evidence supports the existing fossil evidence. Most fossil evidence estimates that humans and chimpanzees separated from a common lineage somewhere around 10 million years ago, maybe sooner. We can measure the background mutation rate in humans (and other mammals), and we’ve shown it to be about 1-5 every 100 million nucleotides per generation. Since the average primate generation is 20 years, the predicted difference between a chimpanzee gene and a human gene is less than 3%. For cytochrome C, this prediction is undoubtedly fulfilled. And this is true for most other genes too- every gene that I’ve looked at, no less. In fact, I’d like to challenge anyone who’d like to disprove this evidence to find a gene that shows more than 3% difference- I’ll even do the work for you, even thought it’s easy to do by yourself.

      Fortunately, the good people at the American National Center for Biotechnology Information (which can be found at the difficult to remember address of “ncbi.nlm.nih.gov”- I’d recommend just typing in “NCBI” to your Google search) have done everyone the service of publishing the entire human genome and the entire chimpanzee genome online. You can, if you like, download the entire human genome right to your computer. Burn it on a CD. Upload it to your iPod. Što god. But the great thing is that you can use tools that they provide on their site to directly compare the sequences for yourself. You don’t need to take my word for it. But there’s not enough time now for me to tell you exactly how to use the website, so you can either spend some time fooling around with it on your own, or you can see what I’ve done with it. There’s a new resource website that I’ve started that has some gene comparisons including cytochrome C that you can look at for yourself. Just go to: http://www.drzach.net/evolution101/. I know, I know- another website to remember. I’ve tried to keep links reasonably redundant between the Freethought Media site, the blog, and this resource site- you can decide which one you want to bookmark. I’ll be updating the resource page with more information eventually, including a tutorial on how to use NCBI’s tools to analyze sequence similarity on your own. I’ve also tried to compare genes between as many organisms as are available, including orangutan, gorilla, cow, pig, dog, zebrafish, mouse, rat, etc. Comparing all these different organisms allows me to construct a genetic cladogram, and the predictions based on genetic similarity reinforce the phylogenetic relationships predicted by anatomy.

      So, to review, DNA functional redundancy shows that the extra layer of redundancy implicit in the coding of DNA reinforces the evidence from protein functional redundancy, and makes it even less likely that organisms share similar DNA sequences for any reason other than common ancestry. This one-two punch of protein and DNA evidence has hopefully been convincing- next week we’re going to leave the strong evidence within the coding part of the genome and look at some equally strong, if not stronger evidence within the noncoding part of the genome.

      posted by Zachary Moore at 8:00 AM

      36 Comments:

      Hi---random person. I'm a fan of yours, I have watched you on infidel guy show airings and you mentioned this site at one pt. Just wanted to say that I was listening--- You're very err--well-spoken.


      Zahvalnice

      We thank Natasha Ng, Gemma Marfany, Thomas Dunwell, Fei Xu, Shan Quah, Anna Gloyn, Christine Hirschberger, Juliane Cohen, Rhys Morgan, Lorna Witty, Monica Martinez Alonso, and Thomas Brekke for assistance and advice, and the Oxford Genomics Centre for GC-rich sequencing. This work was funded principally by the European Research Council under European Union's Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013 ERC Grant 268513 to P.W.H.H.), a Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences Grant XDB13000000 (to G.Z.), and Novo Nordisk A/S (coordinated by R.S.H.). E.S. and W.R.T. were supported by the Francis Crick Institute under award FC001179. The Crick receives its core funding from Cancer Research UK, the UK Medical Research Council, and the Wellcome Trust.


      How to find the location of a gene, starting with the gene name and the DNA sequence of nucleotides? - Biologija

      Introduction to Biological databases - Good luck in cyberspace!

      Try to find an alive database (with its corresponding ‘home’ server address and the date of the latest update) dealing with:

      - nucleic acid sequences (in USA)
      - microarray data
      - mass spectrometry data
      - protein protein interaction
      - rat enamel 2D gel electrophoresis
      - Bacterial 16RNA

      2 Human erythropoietin (EPO) - [answers]

      Find, if it exists, a human erythropoietin sequence in the following sequence databases
      (Look at the server which provides the most up-to-date database)

      - EMBL (find an entry with an annotated CDS)
      - RefSeq (RNA and protein sequences)
      - UniProtKB/TrEMBL
      - UniProtKB/Swiss-Prot
      - PIR-PSD
      - UniParc (use SRS at EBI or the UniParc direct query tool)

      3 Nucleic acid sequences databases - [answers]

      a. Find the RefSeq “Constructed” entry for human chromosome Y
      (Trick: they have numbered the entries according to the chromosome number (i.e. for chromosome 1: NC_000001)
      b. How many gaps left are there in the sequence of chromosome Y ?
      c. Find the telomer sequence (5’end)
      d. Do the same, starting from EnsEMBL

      4 Protein sequences databases - [answers]

      4. 1 Starting with the ExPASy server:

      a. Look for the amino acid sequence of human carbonic anhydrase 2.
      b. Get the corresponding nucleic acid entries in EMBL and GenBank: try to find a nucleic acid sequence derived from genomic DNA sequencing and another one derived from cDNA sequencing.
      c. Look for the chromosomal localisation of the human carbonic anhydrase 2 using OMIM or Gene Lynx
      d. >From the UniProtKB/Swiss-Prot entry, look at the data available for the variant Pro-92 and in particular to its position in the 3D structure (Use the “Astex viewer”).
      e. Is there a maize carbonic anhydrase? or a drosophila carbonic anhydrase, in which protein sequence database ?


      4. 2 Starting with the NCBI server:

      Look for the amino acid sequence of human carbonic anhydrase 2 using ENTREZ protein at the NCBI server.
      Find the UniProtKB/Swiss-Prot entry and as above:
      - Get the corresponding nucleic acid entries in EMBL and GenBank: find the nucleic acid sequence of a genomic DNA and that of a cDNA.
      - Find the data available for the variant Pro-91.

      5 Environmental sequences - [answers]

      How many environmental sequences (DNA) are found in the acid nucleic databases (use SRS at the EBI) ?
      Look at AB036433: where does the sequence come from ? How reliable is the CDS ?

      a. Look for the UniProtKB/Swiss-Prot entry of the yeast gene RPL36B
      b. Follow the link to SGD (Saccharomyces Genome Database) and find the chromosomal location
      c. Get the SGD entry of the 2nd gene in 5' on the same chromosomal strand
      d. Follow the link to UniProtKB/Swiss-Prot
      e. Find the subcellular localisation of the protein
      f. Have a look at the domain structure in the different domain databases. In PRODOM, get the list of proteins with at least one common domain.

      a. Find the IL-2R alpha gene in the OMIM database? What is its chromosomal location ?
      b. View the cytogenetic maps of the regions surrounding the gene loci
      c. Are there known diseases associated with this gene? What are the clinical synopses?
      d. >From OMIM (IL-2R alpha), follow the cross-reference to Entrez Gene (ex Locus Link). Have a look to the RefSeq sequence).
      e. Find the corresponding UniProtKB/Swiss-Prot entry

      8 Protein domain / family databases - [answers]

      a. How many different databases are used by InterPro ?
      b. How many are the more frequent domains found in Drosophila, compare with Homo sapiens? (Go to the Interpro site: https://www.ebi.ac.uk/interpro/)
      c. Do an InterPro scan with the protein sequence available (see Secuence8C)
      d. How many different domains does the protein contain ?
      e. How many ankyrin repeats does the protein contain
      f. How many different protein domain databases have a discriminator for the ankyrin domain ? Are they using pattern, profile or HMM ?
      g. Have a look to the pattern/signature of Prosite describing the Aldehyde dehydrogenase domain. What is the % of ‘known missed hits’ ?

      9 Metabolic / Enzyme databases - [answers]

      a. Go to the Genome Net server in Japan
      b. Find a database called KEGG
      c. In KEGG, find the enzyme number EC 1.2.3.4
      d. Have a look at BRENDA database from the KEGG entry.
      e. Get from KEGG the ENZYME entry in ExPASy, then from ENZYME the UniProtKB/Swiss-Prot entry.

      a. Find the entry 1IWO at PDB.
      b. Look at the complete coordinates of the entry (by clicking to Download/Display PDB file). Find the “DBREF” line to find the cross-reference to UniProtKB/Swiss-Prot.
      c. Try to visualize the structure by using Quick PDB or Jmol.
      d. Can you identify the transmembrane helices? How many are there? How are they annotated in the corresponding UniProtKB/Swiss-Prot entry ?
      e. How many PDB entries are there for the lysozyme T4 ?

      11 Gene ontology database - [answers]

      a. Go to the Gene ontology consortium
      b. Look for the graphical view of the insulin receptor (INSR)

      12 Protein protein interaction databases - [answers]

      Look at the 'interactome' of p53 (human) (compare the results (and the graphical view) from DIP, Intact and Bind)


      Exercise 2: Submission of an alignment of non-coding mtDNA sequences

      In this exercise we will prepare an alignment of mtDNA sequences to submit to GenBank. In the document table there is an alignment file and six individual sequence files containing the sequences that are aligned. When submitting an alignment, you must have the original sequence files linked to your alignment, otherwise you will get an error message upon submission stating “Sequence x is lacking a reference”. Click on the alignment. Check that each sequence has a blue arrow to the left of it as in the screenshot below. This shows that the sequences in the alignment are linked to their source files.

      2a. Formatting Annotations

      This alignment contains tRNA sequences and the non-coding D-loop region of the mitochondria. Formatting these annotations is somewhat simpler than formatting protein-coding gene annotations: for tRNA and rRNA genes you only need a “product” qualifier giving the name of the gene. You can add the product qualifiers by doing a batch edit of annotations across the alignment.

      The easiest way to bulk-select annotations is via the Annotations Table. Select the Annotations tab at the top of the sequence viewer to bring up the table, and ensure all annotations are displayed (click the Tip button and choose “Show All”). Then sort the table by the “Name” column by clicking on the Name column header. Then select all of the tRNA-Phe annotations by holding down the shift key, and click Edit Annotation. Pod, ispod Svojstva klik Dodati and enter “product” next to Name, and tRNA-Phe next to Value. Klik OK twice to go back to the annotation table.

      Do the same thing for other two tRNA annotations (tRNA-Pro and tRNA-Ser), giving them the appropriate product names. We do not need to add any qualifiers to the D-loop sequence as it is non-coding. Uštedjeti your alignment and click Da when asked if you want to apply changes to the original sequences.

      2b. Adding GenBank fields to your document

      GenBank fields such as sequence ID and Specimen Voucher should be added to the individual sequence documents rather than the alignment as they are unique to each sequence. The required fields have already been added to the individual sequence documents for this example. Click on the sequence and select the Info tab. For these sequences, the sampling location is given in the Description field, and the ID for the blood sample from which the sequence was isolated is in the Specimen Voucher field. The collection date and organism (Sphenodon punctatus) have also been added. These fields have been added to all the sequences present in the alignment.

      Select the alignment and select Tools→Submit to GenBank. Give your submission a name (e.g. Tutorial 2) and ensure “Save a local file” is checked as we do not want to submit the sequences from this tutorial to GenBank. Keep the same Publisher Details as for Exercise 1, with your name and address details entered and “TEST” entered as the Reference Title.

      This alignment represents a population study, as it comprises sequences of the same mtDNA region isolated from 6 different individuals of the same species. We can indicate this by choosing Population Study pod, ispod Submission Type.

      Enter a project name, such as “tuatara mtDNA”, then map your document fields to GenBank fields as follows:

        • Za Specimen voucher, select Specimen Voucher (GenBank Submission)
          • Za Molecule type Odaberi Genomska DNA
            • Za Genetic Location Odaberi Mitohondrije
              • Za Sequence ID Odaberi Ime
                • Za Collection Date Odaberi Collection Date (GenBank Submission)*
                  • za Organizam Odaberi Organizam
                    • Za Genetic code Odaberi Vertebrate Mitochondrial

                    *Note that Collection Date must be a recognized date field, and only these fields will show up in the drop-down options.

                    We also wish to add Isolation source and Isolate name as fields, so that information on the sampling location and sample name is given along with the sequence.

                    Map these fields by checking Include extra fields then clicking Odaberite. Add the fields Isolation Source and map it to Opis, i Izolirati, mapped to Ime. Note that Sequence ID is also mapped to “Name”, however the Sequence ID is only used for identifying the sequence through the submission process, so for the ID to appear in the GenBank flat file it should be mapped to another field.

                    To add the sequence annotations into our submission, check the Include Features/Annotations box. Make sure Add Gene & CDS features using fields is unchecked, as these sequences do not have protein-coding genes. Include quality scores, Include structured comments and Include Primers should also be unchecked.

                    Your Submit to GenBank dialog box should now look like this:

                    You can now click OK to test the submission, but before you do this double-check that you have chosen to Save as a local file, not Upload submission, as we do not want to submit the tutorial sequence to GenBank! After you click OK, you will get a discrepancy report. This is given for every submission and does not necessarily mean your submission contains errors. If there are errors that are likely to interfere with the submission you will see a Validation Errors/Warnings window instead, detailing errors that should be attended to before the submission proceeds.

                    If you wish to see a preview of what your submission will look like in GenBank format, click the GenBank Preview tab above the Discrepancy report.

                    Klik Nastaviti and save the .tar file to your desktop. You have now completed a test submission of a mitochondrial DNA alignment. If you wish to submit real data to GenBank, simply check the Upload submission box rather than Save a local file.


                    & ltp> Ovaj odjeljak pruža bilo kakve korisne informacije o proteinu, uglavnom biološko znanje. & ltp> & lta href = '/help/function_section' target = '_ top'> Više. & lt/a> & lt/p> Funkcija i

                    Template-independent DNA polymerase which catalyzes the random addition of deoxynucleoside 5'-triphosphate to the 3'-end of a DNA initiator (PubMed:3755527).

                    One of the in vivo functions of this enzyme is the addition of nucleotides at the junction (N region) of rearranged Ig heavy chain and T-cell receptor gene segments during the maturation of B- and T-cells.

                    <p>Manually curated information which has been propagated from a related experimentally characterized protein.</p> <p><a href="/manual/evidences#ECO:0000250">More. </a></p> Manual assertion inferred from sequence similarity to i

                    & ltp> Ručno odabrani podaci za koje postoje objavljeni eksperimentalni dokazi. & lt/p> & ltp> & lta href = "/manual/evidences#ECO: 0000269"> Više. & lt/a> & lt/p> Ručna tvrdnja na temelju eksperimenta u i


                    Gledaj video: LADN, support de linformation génétique SVT 2de (Lipanj 2022).


Komentari:

  1. Allard

    Mislim da je u krivu. Siguran sam. Pokušajmo o tome raspraviti. Piši mi na PM, pričaj.

  2. Fenrikree

    I must tell you that you are wrong.

  3. Faejinn

    Bravo, jedna rečenica...druga ideja



Napišite poruku