[ЗВУК] Сборка генома — не единственная технология,
которая позволяет изучать геномы организмов.
Подход ресиквенсинг, или перечитывание,
позволяет характеризовать генетические вариации штаммов или популяций.
Этот подход возможно использовать, например,
для анализа бактерий или архей, равно как и более длинных геномов,
то есть более крупных организмов, в том случае, если существует референсный геном,
то есть хорошо прочитаный геном близкого родственника.
Этот подход помогает лучше понять
структуру бактериальных сообществ,
функцию генов в бактерии, находящейся в различных
селективных условиях или мутагенизированных штаммов,
то есть выравнивание ваших прочтений против референсного генома покажет отличие
одного от другого и области, в которых эти отличия находятся.
Следующий этап — аннотация генома.
Это процесс интерпретации сиквенсных данных с использованием биологической
информации.
Что же записано в нашем геноме?
Какова же биологическая информация, которая там имеется?
Для этого нам нужно определить, какие есть гены, и начинаем мы с того,
что определяем их физическое начало и конец.
Этот процесс называется gene prediction, или предсказание генов,
то есть определение на последовательности ДНК кодирующих и некодирующих областей.
Для этого используются разные методы и разные методы для
кодирующих и некодирующих областей генома.
Ab initio и подход, основанный на гомологии,
используется для белок-кодирующих областей.
Анализ tRNA, rRNA и sRNA — для некодирующих частей генома.
Как же происходят предсказания генов?
Сначала идентифицируются общие мотивы в известных генах, затем
строится компьютерная модель, которая аккуратно описывает эти общие мотивы.
Затем построенная модель используется для сканирования
неохарактеризованных последовательностей, чтобы найти области,
которые похожи на области, используемые в модели.
И затем осуществляется тестирование и валидация полученных предсказаний.
К статистическим, или ab initio, методам,
используя статистические свойства ДНК для определения генов,
относятся такие популярные компьютерные программы как GLIMMER,
он в основном используется для прокариотических геномов, GeneMark,
который используется как для прокариотических,
так и эукариотических геномов, и ряд других программ.
Программы, использующие метод гомологии,
основан на сравнении последовательности ДНК
с известными белковыми структурами или на схожести известных генов,
и к ним относятся такие популярные программы как TBLASTN,
TBLASTX, Procrustes и GeneWise.
Аннотация геномов включает в себя структурную аннотацию,
то есть определение геномных элементов,
таких как открытая рамка считывания и их координаты на геноме,
структура гена, кодирующие области, расположение регуляторных мотивов.
А также функциональную аннотацию, то есть определение
биологической информации и ее принадлежность к генетическим элементам,
что включает в себя биохимическую функцию,
биологическую функцию, регуляцию и экспрессию генов.
Гены никогда не работают в изоляции.
Наоборот, они вовлечены в большое количество взаимодействий.
Биологические пути определены как серия таких взаимодействий между
молекулами в клетке,
которые ведут к образованию определенных продуктов или изменений в клетке.
Такие пути приводят к сборке новых молекул, таких как жиры и белки.
Они также могут способствовать включению и выключению генов.
Анализ биологических путей сводит воедино всю информацию
предсказанных генов, для того чтобы ответить на вопросы на
клеточном уровне или на уровне целого организма.
Он помогает интерпретировать данные в контексте биологических процессов
и связей, приводит к анализу компонентов альтернативных путей,
также позволяет проверить правильность аннотации генов,
а также определяет метаболические и физиологические возможности организмов.
Результаты биологических экспериментов,
а также сопутствующего анализа нужно где-то хранить.
Этой цели служит база данных, то есть организованные коллекции данных.
Их на данный момент создано великое множество,
служат они разным целям и задачам.
Я привожу лишь очень короткий список баз данных, которые полезны в
рамках этого курса и которые содержат информацию о геномах,
о сиквенсе и структуре, и моделях белков,
также информацию о разнообразных РНК и метаболитных путях.
Биоинформатика нашла свое применение в огромном количестве областей знаний: это и
микробиология, и разные области медицины, развитие новых лекарственных препаратов,
изучение антибиотической устойчивости, эволюционные исследования, биотехнологии,
изучение изменений климатических условий, создание альтернативных
источников энергии, судебно- медицинская экспертиза и так далее.
У каждой из этих областей есть свои специфические задачи, и для их решения
требуются новые биоинформатические подходы и специфические программные продукты.
Итак, биоинформатика — это биология и медицина, статистика и математика,
программирование и алгоритмы, базы данных и онлайн-приложения.
Об этом обо всем будет более подробно рассказано далее в нашем курсе.
А пока я благодарю вас за то, что вы оставались со мной до конца этой лекции.
До новых встреч!
[ЗВУК]
Alla L LapidusProfessor, Department of Cytology and Histology
Николай Вяххи
Павел ДобрынинМладший научный сотрудник
Михаил РайкоПостдок
Екатерина ЧерняеваПостдок
