علم الجينوم الوظيفي

الموسوعة الحرة

مسح طفري عميق لنمط التعرف على الحمض النووي الريبي (RRM2) لبروتين ربط عديد الأدينين في الخميرة (Pab1)

علم الجينوم الوظيفي هو فرع من فروع البيولوجيا الجزيئية يسعى إلى وصف وظائف الجينات (والبروتينات ) وتفاعلاتها. يستفيد هذا العلم من البيانات الضخمة الناتجة عن مشاريع الجينوم والترانسكريبتوم (مثل مشاريع تسلسل الجينوم وتسلسل الحمض النووي الريبوزي ). ويركز على الجوانب الديناميكية كنسخ الجينات وترجمتها وتنظيم التعبير الجيني وتفاعلات البروتين-بروتين ، بدلاً من الجوانب الثابتة للمعلومات الجينومية كتسلسل الحمض النووي أو بنيته. ومن السمات الرئيسية لدراسات علم الجينوم الوظيفي اعتمادها على منهج شامل للجينوم للإجابة على هذه التساؤلات، والذي يتضمن عادةً استخدام أساليب عالية الإنتاجية بدلاً من منهج "الجين المرشح" التقليدي.

التعريف والأهداف

لفهم علم الجينوم الوظيفي، من المهم أولاً تعريف الوظيفة. في ورقتهم البحثية [ 1 ]، عرّف غراور وزملاؤه الوظيفة بطريقتين محتملتين: "التأثير الانتقائي" و"الدور السببي". تشير وظيفة "التأثير الانتقائي" إلى الوظيفة التي يتم اختيار سمة معينة (حمض نووي، حمض نووي ريبوزي، بروتين، إلخ) من أجلها. أما وظيفة "الدور السببي" فتشير إلى الوظيفة التي تكون السمة كافية وضرورية لأدائها. عادةً ما يختبر علم الجينوم الوظيفي تعريف "الدور السببي" للوظيفة.

يهدف علم الجينوم الوظيفي إلى فهم وظيفة الجينات أو البروتينات، وفي نهاية المطاف جميع مكونات الجينوم. يُستخدم مصطلح علم الجينوم الوظيفي غالبًا للإشارة إلى العديد من المناهج التقنية لدراسة جينات وبروتينات الكائن الحي، بما في ذلك "الخصائص البيوكيميائية والخلوية و/أو الفيزيولوجية لكل منتج جيني" [ 2 ] ، بينما يُدرج بعض الباحثين دراسة العناصر غير الجينية في تعريفهم. [ 3 ] قد يشمل علم الجينوم الوظيفي أيضًا دراسات التباين الجيني الطبيعي عبر الزمن (مثل نمو الكائن الحي) أو المكان (مثل مناطق جسمه)، بالإضافة إلى الاضطرابات الوظيفية مثل الطفرات.

يكمن وعد علم الجينوم الوظيفي في توليد وتوليف المعرفة الجينومية والبروتيومية لفهم الخصائص الديناميكية للكائن الحي. وهذا من شأنه أن يوفر صورة أكثر شمولية لكيفية تحديد الجينوم للوظائف مقارنةً بدراسات الجينات المفردة. وغالبًا ما يُعدّ دمج بيانات علم الجينوم الوظيفي جزءًا من مناهج بيولوجيا الأنظمة .

التقنيات والتطبيقات

Functional genomics includes function-related aspects of the genome itself such as mutation and polymorphism (such as single nucleotide polymorphism (SNP) analysis), as well as the measurement of molecular activities. The latter comprise a number of "-omics" such as transcriptomics (gene expression), proteomics (protein production), and metabolomics. Functional genomics uses mostly multiplex techniques to measure the abundance of many or all gene products such as mRNAs or proteins within a biological sample. A more focused functional genomics approach might test the function of all variants of one gene and quantify the effects of mutants by using sequencing as a readout of activity. Together these measurement modalities endeavor to quantitate the various biological processes and improve our understanding of gene and protein functions and interactions.

At the DNA level

Genetic interaction mapping

Systematic pairwise deletion of genes or inhibition of gene expression can be used to identify genes with related function, even if they do not interact physically. Epistasis refers to the fact that effects for two different gene knockouts may not be additive; that is, the phenotype that results when two genes are inhibited may be different from the sum of the effects of single knockouts.

DNA/Protein interactions

Proteins formed by the translation of the mRNA (messenger RNA, a coded information from DNA for protein synthesis) play a major role in regulating gene expression. To understand how they regulate gene expression it is necessary to identify DNA sequences that they interact with. Techniques have been developed to identify sites of DNA-protein interactions. These include ChIP-sequencing, CUT&RUN sequencing and Calling Cards.[4]

DNA accessibility assays

Assays have been developed to identify regions of the genome that are accessible. These regions of accessible chromatin are candidate regulatory regions. These assays include ATAC-seq, DNase-Seq and FAIRE-Seq.

At the RNA level

Microarrays

A DNA microarray

تقيس المصفوفات الدقيقة كمية الحمض النووي الريبوزي الرسول (mRNA) في عينة ما، والتي تتوافق مع جين معين أو تسلسل الحمض النووي للمسبار. تُثبّت تسلسلات المسبار على سطح صلب، وتُسمح لها بالتهجين مع الحمض النووي الريبوزي الرسول "المستهدف" الموسوم بمادة فلورية. تتناسب شدة الفلورة في بقعة ما طرديًا مع كمية التسلسل المستهدف الذي هُجّن مع تلك البقعة، وبالتالي مع وفرة تسلسل الحمض النووي الريبوزي الرسول هذا في العينة. تُمكّن المصفوفات الدقيقة من تحديد الجينات المرشحة المشاركة في عملية معينة، وذلك بناءً على التباين بين مستويات النسخ في ظروف مختلفة، وأنماط التعبير المشتركة مع جينات ذات وظائف معروفة.

حكيم

يُعدّ التحليل التسلسلي للتعبير الجيني (SAGE) طريقة تحليل بديلة تعتمد على تسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA) بدلاً من التهجين. يعتمد SAGE على تسلسل علامات تتكون من 10 إلى 17 زوجًا قاعديًا، وهي علامات فريدة لكل جين. تُنتَج هذه العلامات من الحمض النووي الريبوزي الرسول متعدد الأدينين ( poly-A mRNA) وتُربط طرفًا بطرف قبل التسلسل. يوفر SAGE قياسًا دقيقًا لعدد النسخ الجينية في كل خلية، لأنه لا يعتمد على معرفة مسبقة بالنسخ المراد دراستها (كما هو الحال في المصفوفات الدقيقة).

تسلسل الحمض النووي الريبوزي

لقد تفوقت تقنية تسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA) على تقنيتي المصفوفات الدقيقة وSAGE في السنوات الأخيرة، كما لوحظ في عام 2016، وأصبحت الطريقة الأكثر فعالية لدراسة النسخ والتعبير الجيني. ويتم ذلك عادةً باستخدام تقنيات التسلسل من الجيل التالي . [ 5 ]

تُعدّ جزيئات الحمض النووي الريبوزي الصغيرة (small RNA) جزءًا من الحمض النووي الريبوزي المُتسلسل، وهي فئة من جزيئات الحمض النووي الريبوزي غير المُشفّرة التي تُعتبر مُنظِّمات رئيسية لكبت التعبير الجيني على مستوى النسخ وما بعد النسخ، أو ما يُعرف بكبت الحمض النووي الريبوزي . ويُعتبر التسلسل من الجيل التالي الأداة الأمثل لاكتشاف الحمض النووي الريبوزي غير المُشفّر ، وتحديد خصائصه، وتحليل تعبيره.

فحوصات المراسل المتوازية الضخمة (MPRAs)

تُعد فحوصات المراسل المتوازية الضخمة تقنية تُستخدم لاختبار النشاط التنظيمي cis لأعداد كبيرة من تسلسلات الحمض النووي في وقت واحد. [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] في عملية MPRA النموذجية، يتم إنشاء مكتبة تضم عشرات الآلاف من تركيبات الحمض النووي (DNA) لعناصر تنظيمية مرشحة ، حيث يرتبط كل عنصر منها بتسلسل باركود فريد، ثم يتم استنساخه في بلازميدات تحتوي على مُحفِّز بسيط وجين مُخبِر (مثل لوسيفيراز أو بروتين الفلورسنت الأخضر (GFP) [ 7 ]) . تُنقل هذه البلازميدات إلى الخلايا وتُحضن لفترة زمنية محددة قبل استخلاص المادة الوراثية وتسلسلها باستخدام تقنية التسلسل من الجيل التالي . تُستخدم مكتبة الحمض النووي البلازميدي الأولية كعنصر تحكم مدخل، حيث تتم مقارنتها بوفرة الحمض النووي الريبوزي (RNA) في المجموعة لتحديد النشاط التنظيمي لكل عنصر على جين المُخبِر [ 8 ] . تُنتج العناصر النشطة للغاية كمية كبيرة من الحمض النووي الريبوزي المُرمَّز، بينما تُنتج العناصر غير النشطة كمية ضئيلة أو معدومة.

تستخدم معظم تقنيات MPRA بلازميدات خارج الكروموسوم بدلاً من التسلسلات المدمجة، التي لا تحاكي السياق الجينومي الأصلي، مثل تفاعلات الحمض النووي ثلاثية الأبعاد أو التعديلات فوق الجينية. ولمعالجة هذه المشكلة، يمكن استخدام طريقة بديلة تُعرف باسم lentiMPRA لدمج تركيبات المُخبِر بشكل مستقر مباشرةً في جينوم العائل باستخدام نظام فيروسي عدسي لتوفير سياق جينومي أقرب إلى السياق الأصلي [ 8 ] [ 9 ] . ومن بين قيود تقنيات MPRA أن التخليق التقليدي للأوليغونوكليوتيدات يُقيّد عناصر الحمض النووي المرشحة ببضع مئات من أزواج القواعد. [ 8 ]

تسلسل STARR

تقنية STARR-seq هي تقنية مشابهة لتقنية MPRAs لتحليل نشاط المحفزات في شظايا جينومية مقطعة عشوائيًا. في المنشور الأصلي [ 10 ] ، وُضعت شظايا جينوم ذبابة الفاكهة المقطعة عشوائيًا في اتجاه مجرى محفز بسيط. ستنسخ المحفزات المرشحة بين هذه الشظايا نفسها باستخدام هذا المحفز البسيط. وباستخدام التسلسل كقراءة، والتحكم في كميات كل تسلسل مُدخل، يتم تقييم قوة المحفزات المحتملة بهذه الطريقة.

تسلسل الاضطراب

نظرة عامة على سير عمل Perturb-seq

تجمع تقنية Perturb-seq بين تثبيط الجينات باستخدام تقنية CRISPR والتعبير الجيني على مستوى الخلية الواحدة. وتُستخدم النماذج الخطية لحساب تأثير تثبيط جين واحد على التعبير عن جينات متعددة.

على مستوى البروتين

نظام الخميرة ثنائي الهجين

تختبر تقنية التفاعل الثنائي في الخميرة (Y2H) بروتينًا "طُعمًا" مقابل العديد من البروتينات المتفاعلة المحتملة ("فرائس") لتحديد التفاعلات الفيزيائية بين البروتينات. يعتمد هذا النظام على عامل نسخ، يُعرف في الأصل باسم GAL4، [ 11 ] حيث يتطلب حدوث نسخ جين مُخبِر وجود نطاقين منفصلين: نطاق ربط الحمض النووي ونطاق تنشيط النسخ. في فحص Y2H، يُدمج البروتين "الطُعم" مع نطاق ربط GAL4، ويتم التعبير عن مكتبة من البروتينات "الفريسة" (المتفاعلة) المحتملة بشكل مُعاد التركيب في ناقل يحتوي على نطاق التنشيط. يؤدي التفاعل الحيوي بين البروتينات "الطُعم" و"الفريسة" في خلية الخميرة إلى تقريب نطاقي التنشيط والربط لـ GAL4 من بعضهما البعض بدرجة كافية لتحفيز التعبير عن جين مُخبِر . من الممكن أيضًا اختبار مكتبة من البروتينات "الطُعم" بشكل منهجي مقابل مكتبة من البروتينات "الفريسة" لتحديد جميع التفاعلات الممكنة داخل الخلية.

MS و AP/MS

يُمكن استخدام مطياف الكتلة (MS) لتحديد البروتينات ومستوياتها النسبية، وبالتالي يُمكن استخدامه لدراسة التعبير البروتيني. عند استخدامه مع تنقية التقارب ، يُمكن استخدام مطياف الكتلة (AP/MS) لدراسة معقدات البروتين، أي تحديد البروتينات التي تتفاعل مع بعضها البعض في المعقدات وبأي نسب. لتنقية معقدات البروتين، عادةً ما يتم وسم بروتين "طُعم" ببروتين أو ببتيد مُحدد يُستخدم لعزل المعقد من مزيج معقد. تتم عملية التنقية عادةً باستخدام جسم مضاد أو مركب يرتبط بجزء الاندماج. بعد ذلك، تُهضم البروتينات إلى أجزاء ببتيدية قصيرة ، ويُستخدم مطياف الكتلة لتحديد البروتينات بناءً على نسب الكتلة إلى الشحنة لهذه الأجزاء.

المسح الطفري العميق

في المسح الطفري العميق، يتم أولاً تصنيع كل تغيير محتمل في الأحماض الأمينية في بروتين معين. [ 12 ] ويتم قياس نشاط كل من هذه المتغيرات البروتينية بالتوازي باستخدام رموز شريطية لكل متغير. [ 13 ] وبمقارنة النشاط بالبروتين الأصلي، يتم تحديد تأثير كل طفرة. في حين أنه من الممكن قياس كل تغيير محتمل في حمض أميني واحد بسبب التوافقية، إلا أنه يصعب اختبار طفرتين متزامنتين أو أكثر. كما استُخدمت تجارب المسح الطفري العميق لاستنتاج بنية البروتين وتفاعلات البروتين-بروتين. [ 14 ] يُعد المسح الطفري العميق مثالاً على المقايسات المتعددة لتأثير المتغيرات (MAVEs)، وهي مجموعة من الطرق التي تتضمن إحداث طفرات في بروتين مشفر بواسطة الحمض النووي أو عنصر تنظيمي، متبوعًا بمقايسة متعددة لجانب معين من الوظيفة. تُمكّن MAVEs من إنشاء "خرائط تأثير المتغيرات" التي تُحدد جوانب وظيفة كل تغيير محتمل في نيوكليوتيد واحد في جين أو عنصر وظيفي ذي أهمية. [ 15 ] [ 16 ]

الطفرات والنمط الظاهري

من السمات الوظيفية المهمة للجينات النمط الظاهري الناتج عن الطفرات. ويمكن إنتاج الطفرات عن طريق الطفرات العشوائية أو عن طريق الطفرات الموجهة، بما في ذلك الطفرات الموجهة للموقع، أو حذف الجينات بالكامل، أو تقنيات أخرى.

عمليات الإقصاء الجيني (حذف الجينات)

يمكن دراسة وظيفة الجينات من خلال تعطيلها بشكل منهجي، جينًا تلو الآخر. ويتم ذلك إما عن طريق الحذف أو تعطيل الوظيفة (مثل الطفرات الإدخالية )، ثم تُفحص الكائنات الحية الناتجة بحثًا عن أنماط ظاهرية تُشير إلى وظيفة الجين المُعطَّل. وقد تم إنتاج جينومات كاملة عن طريق تعطيل جميع الجينات في الجينوم. أما بالنسبة للجينات الأساسية ، فهذا غير ممكن، لذا تُستخدم تقنيات أخرى، مثل حذف جين مع التعبير عنه من بلازميد ، باستخدام مُحفِّز قابل للتحريض، بحيث يمكن تغيير مستوى ناتج الجين حسب الرغبة (وبالتالي تحقيق حذف وظيفي).

الطفرات الموجهة للموقع

تُستخدم الطفرات الموجهة للموقع لتغيير قواعد محددة (وبالتالي أحماض أمينية ). وهذا أمر بالغ الأهمية لدراسة وظيفة أحماض أمينية محددة في البروتين، على سبيل المثال في الموقع النشط للإنزيم .

RNAi

يمكن استخدام تقنيات التداخل الرناوي (RNAi) لكتم أو تثبيط التعبير الجيني مؤقتًا باستخدام رنا مزدوج السلسلة بطول 20 زوجًا قاعديًا تقريبًا، ويتم إيصاله عادةً عن طريق نقل جزيئات رنا متداخلة قصيرة اصطناعية بطول 20 قاعدة تقريبًا (siRNAs) أو عن طريق رنا قصير حلقي مشفر فيروسيًا (shRNAs). ويمكن استخدام فحوصات التداخل الرناوي، التي تُجرى عادةً في فحوصات تعتمد على زراعة الخلايا أو على كائنات تجريبية (مثل الدودة الأسطوانية C. elegans )، لتعطيل جميع الجينات تقريبًا في الجينوم أو مجموعات فرعية من الجينات (الجينومات الفرعية) بشكل منهجي؛ ويمكن تحديد الوظائف المحتملة للجينات المعطلة بناءً على الأنماط الظاهرية الملاحظة .

شاشات كريسبر

مثال على فحص فقدان الوظيفة في تقنية كريسبر [ 17 ]

استُخدمت تقنية CRISPR-Cas9 لحذف الجينات بشكل متعدد في سلالات الخلايا. يُمكن أن يُشير قياس كمية الحمض النووي الريبوزي الدليل (guide-RNA) لكل جين قبل التجربة وبعدها إلى الجينات الأساسية. إذا عطّل الحمض النووي الريبوزي الدليل جينًا أساسيًا، فسيؤدي ذلك إلى فقدان تلك الخلية، وبالتالي سيحدث نقص في ذلك الحمض النووي الريبوزي الدليل المحدد بعد الفحص. في تجربة حديثة باستخدام CRISPR-Cas9 على سلالات خلايا الثدييات، وُجد أن حوالي 2000 جين أساسي في سلالات خلوية متعددة. [ 18 ] [ 19 ] بعض هذه الجينات كان أساسيًا في سلالة خلوية واحدة فقط. معظم الجينات جزء من مُركبات بروتينية متعددة. يُمكن استخدام هذا النهج لتحديد الفتك التركيبي باستخدام الخلفية الجينية المناسبة. تُتيح تقنيتا CRISPRi وCRISPRa إجراء فحوصات فقدان الوظيفة واكتساب الوظيفة بطريقة مماثلة. حددت تقنية CRISPRi حوالي 2100 جين أساسي في سلالة خلايا K562. [ 20 ] [ 21 ] استُخدمت تقنيات حذف CRISPR أيضًا لتحديد العناصر التنظيمية المحتملة لجين ما. على سبيل المثال، نُشرت تقنية تُسمى ScanDel حاولت اتباع هذا النهج. قام الباحثون بحذف مناطق خارج جين مُستهدف (HPRT1 المُشارك في اضطراب وراثي) في محاولة لتحديد العناصر التنظيمية لهذا الجين. [ 22 ] لم يُحدد غاسبريني وزملاؤه أي عناصر تنظيمية بعيدة لـ HPRT1 باستخدام هذا النهج، ومع ذلك، يُمكن توسيع نطاق هذه الأساليب لتشمل جينات أخرى مُستهدفة.

الشروح الوظيفية للجينات

شرح الجينوم

يمكن تحديد الجينات المحتملة من خلال مسح الجينوم بحثًا عن مناطق يُحتمل أن تُشفّر بروتينات، استنادًا إلى خصائص مثل إطارات القراءة المفتوحة الطويلة ، وتسلسلات بدء النسخ، ومواقع إضافة ذيل عديد الأدينين . يجب تأكيد التسلسل المُحدد كجين محتمل بأدلة إضافية، مثل التشابه مع تسلسلات الحمض النووي المكمل (cDNA) أو تسلسلات التعبير الجيني (EST) من نفس الكائن الحي، أو تشابه تسلسل البروتين المُتوقع مع بروتينات معروفة، أو ارتباطه بتسلسلات المحفز، أو وجود دليل على أن طفرة التسلسل تُنتج نمطًا ظاهريًا ملحوظًا.

نهج حجر رشيد

يُعدّ أسلوب حجر رشيد طريقةً حسابيةً للتنبؤ بوظائف البروتينات الجديدة. وهو يقوم على فرضية أن بعض البروتينات المشاركة في عملية فيزيولوجية معينة قد توجد كجينين منفصلين في كائن حي، وكجين واحد في كائن آخر. يتم فحص الجينومات بحثًا عن تسلسلات مستقلة في كائن حي، وضمن إطار قراءة مفتوح واحد في كائن آخر. إذا اندمج جينان، يُتوقع أن يكون لهما وظائف بيولوجية متشابهة، مما يجعل هذا التنظيم المشترك مفيدًا.

أساليب المعلوماتية الحيوية لعلم الجينوم الوظيفي

نظراً للكم الهائل من البيانات التي تنتجها هذه التقنيات، والرغبة في اكتشاف أنماط ذات دلالة بيولوجية، تُعدّ المعلوماتية الحيوية أساسية لتحليل بيانات الجينوم الوظيفي. ومن أمثلة هذه التقنيات: تجميع البيانات أو تحليل المكونات الرئيسية للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف (الكشف عن الفئات)، بالإضافة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية أو آلات المتجهات الداعمة للتعلم الآلي الخاضع للإشراف (التنبؤ بالفئات، والتصنيف ). يُستخدم تحليل الإثراء الوظيفي لتحديد مدى التعبير الزائد أو الناقص (المنظمات الإيجابية أو السلبية في حالة فحوصات RNAi) للفئات الوظيفية مقارنةً بمجموعات مرجعية. يوفر برنامج DAVID تحليل الإثراء القائم على علم الجينات ، بينما يوفر برنامج تحليل إثراء مجموعات الجينات (GSEA) [ 23 ] تحليل الإثراء القائم على المسارات بواسطة برنامجي Ingenuity [ 24 ] وPathway studio [ 25 ] ، ويوفر برنامج COMPLEAT تحليل الإثراء القائم على معقدات البروتين [ 26 ] .

نظرة عامة على سير عمل phydms

طُوِّرت أساليب حسابية جديدة لفهم نتائج تجربة المسح الطفري العميق. يقارن برنامج "phydms" نتائج هذه التجربة بشجرة تطورية. [ 27 ] يُمكّن هذا المستخدم من استنتاج ما إذا كانت عملية الانتقاء في الطبيعة تُطبّق قيودًا مماثلة على البروتين كما تُشير إليها نتائج المسح الطفري العميق. قد يُتيح هذا للمُجرِّب الاختيار بين ظروف تجريبية مختلفة بناءً على مدى مُحاكاتها للطبيعة. كما استُخدم المسح الطفري العميق لاستنتاج تفاعلات البروتين-بروتين. [ 28 ] استخدم الباحثون نموذجًا ديناميكيًا حراريًا للتنبؤ بتأثيرات الطفرات في أجزاء مختلفة من ثنائي البروتين. يُمكن أيضًا استخدام بنية المسح الطفري العميق لاستنتاج بنية البروتين. يُمكن أن يُشير التفاعل الجيني الإيجابي القوي بين طفرتين في المسح الطفري العميق إلى وجود جزأين من البروتين مُتقاربين في الفضاء ثلاثي الأبعاد. يُمكن استخدام هذه المعلومات لاستنتاج بنية البروتين. وقد أثبتت مجموعتان بحثيتان صحة هذا النهج باستخدام البروتين GB1. [ 29 ] [ 30 ]

استلزمت نتائج تجارب MPRA استخدام أساليب التعلم الآلي لتفسير البيانات. وقد استُخدم نموذج SVM ذو k-mer المتباعد لاستنتاج k-mers المُثرية ضمن التسلسلات التنظيمية cis ذات النشاط العالي مقارنةً بالتسلسلات ذات النشاط المنخفض. [ 31 ] تتميز هذه النماذج بقدرة تنبؤية عالية. كما استُخدمت أساليب التعلم العميق والغابات العشوائية لتفسير نتائج هذه التجارب عالية الأبعاد. [ 32 ] بدأت هذه النماذج تُسهم في تطوير فهم أفضل لوظيفة الحمض النووي غير المشفر في تنظيم الجينات.

مشاريع الكونسورتيوم

مشروع ENCODE

مشروع ENCODE (موسوعة عناصر الحمض النووي) هو تحليل معمق للجينوم البشري يهدف إلى تحديد جميع العناصر الوظيفية للحمض النووي الجينومي، في كل من المناطق المشفرة وغير المشفرة. تشمل النتائج المهمة أدلة من مصفوفات التجانب الجينومي تُشير إلى أن معظم النيوكليوتيدات تُنسخ كنسخ مشفرة، أو حمض نووي ريبوزي غير مشفر، أو نسخ عشوائية، بالإضافة إلى اكتشاف مواقع تنظيمية نسخية إضافية، وتوضيح آليات تعديل الكروماتين بشكل أكبر .

مشروع التعبير الجيني في الأنسجة (GTEx)

العينات المستخدمة ومواقع eQTLs المكتشفة في GTEx v6

مشروع GTEx هو مشروع في علم الوراثة البشرية يهدف إلى فهم دور التباين الجيني في تشكيل التباين في النسخ الجيني عبر الأنسجة. جمع المشروع عينات نسيجية متنوعة (أكثر من 50 نسيجًا مختلفًا) من أكثر من 700 متبرع بعد الوفاة، مما أسفر عن جمع أكثر من 11000 عينة. ساهم GTEx في فهم مشاركة الأنسجة وخصوصية الأنسجة لمواقع التعبير الجيني الكمي ( eQTLs) . [ 33 ] طُوّر هذا المورد الجينومي "لإثراء فهمنا لكيفية مساهمة الاختلافات في تسلسل الحمض النووي لدينا في الصحة والمرض". [ 34 ]

أطلس تحالف التأثيرات المتغيرة

يُعدّ تحالف أطلس تأثيرات المتغيرات (AVE)، [ 35 ] الذي تأسس عام 2020، اتحادًا دوليًا يهدف إلى فهرسة تأثير جميع المتغيرات الجينية المحتملة على علم الجينوم الوظيفي المرتبط بالأمراض، وذلك من خلال إنشاء خرائط لتأثير المتغيرات تكشف وظيفة كل تغيير محتمل في النوكليوتيدات المفردة في الجين أو العنصر التنظيمي. يُموّل تحالف أطلس تأثيرات المتغيرات جزئيًا من خلال معهد بروتمن باتي في جامعة واشنطن والمعهد الوطني لأبحاث الجينوم البشري، عبر تمويل من منحة مركز التميز في علوم الجينوم (NHGRI RM1HG010461). [ 36 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ غراور د، تشنغ ي، برايس ن، أزيفيدو ر.ب، زوفال ر.أ، إلحايك إ (20 فبراير 2013). "حول خلود أجهزة التلفاز: "الوظيفة" في الجينوم البشري وفقًا لنظرية ENCODE الخالية من التطور" . علم الأحياء التطوري وعلم الجينوم . 5 (3): 578-90 . doi : 10.1093/gbe/ evt028 . PMC 3622293. PMID 23431001 .  
  2. ↑ جيبسون جي، ميوز إس في. مدخل إلى علم الجينوم ( الطبعة الثالثة). سندرلاند، ماساتشوستس: سيناور أسوشيتس. 
  3. ↑ بيفسنر ج (2009). المعلوماتية الحيوية وعلم الجينوم الوظيفي ( الطبعة الثانية). هوبوكين، نيوجيرسي: وايلي-بلاك ويل. ISBN  978-0-470-08585-1.
  4. ↑ وانغ هـ، مايهيو د، تشين إكس، جونستون م، ميترا آر دي (مايو 2011). "بطاقات التعريف تُمكّن من تحديد الأهداف الجينومية المتعددة لبروتينات ربط الحمض النووي" . أبحاث الجينوم . 21 (5): 748-55 . doi : 10.1101/gr.114850.110 . PMC 3083092. PMID 21471402 .  
  5. ↑ هردليكوفا ر، تولوي م، تيان ب (يناير 2017). " طرق تسلسل الحمض النووي الريبوزي لتحليل النسخ الجيني" . مراجعات وايلي متعددة التخصصات: الحمض النووي الريبوزي . 8 (1) e1364. doi : 10.1002/wrna.1364 . PMC 5717752. PMID 27198714 .  
  6. ↑ كواسنيسكي جيه سي، فيوري سي، تشودري إتش جي، كوهين بي إيه (أكتوبر 2014). "الاختبار الوظيفي عالي الإنتاجية لتوقعات تجزئة ENCODE" . أبحاث الجينوم . 24 (10): 1595-1602 . doi : 10.1101/gr.173518.114 . PMC 4199366. PMID 25035418 .  
  7. 1 2 باتواردهان آر بي، هيات جيه بي، ويتن دي إم، كيم إم جيه، سميث آر بي، ماي دي، وآخرون . (فبراير 2012). "التحليل الوظيفي المتوازي واسع النطاق للمُحسِّنات في الثدييات في الجسم الحي" . مجلة نيتشر للتكنولوجيا الحيوية . 30 (3): 265-270 . doi : 10.1038/nbt.2136 . PMC 3402344. PMID 22371081 .   
  8. 1 2 3 4 جاليجو روميرو، إي، وليا ، إيه جيه (14 فبراير 2023). "الاستفادة من فحوصات المراسل المتوازية على نطاق واسع للإجابة على أسئلة التطور" . علم الأحياء الجينومي . 24 (1): 26. doi : 10.1186/s13059-023-02856-6 . ISSN 1474-760X . PMC 9926830. PMID 36788564 .   
  9. ↑ غوردون إم جي، إينوي إف، مارتن بي، شوباخ إم، أغاروال في، ويلين إس، وآخرون . (أغسطس 2020). " lentiMPRA وMPRAflow للتوصيف الوظيفي عالي الإنتاجية لعناصر تنظيم الجينات" . Nature Protocols . 15 (8): 2387–2412 . doi : 10.1038/s41596-020-0333-5 . ISSN 1750-2799 . PMC 7550205. PMID 32641802 .    
  10. ↑ أرنولد سي دي، جيرلاش دي، ستيلزر سي، بورين إل إم، راث إم، ستارك إيه (مارس 2013). "خرائط النشاط الكمي للمُحسِّنات على مستوى الجينوم المُحدَّدة بواسطة تسلسل STARR". مجلة ساينس . 339 (6123): 1074-1077 . رمز Bibcode : 2013Sci...339.1074A . doi : 10.1126/science.1232542 . PMID 23328393. S2CID 54488955 .  
  11. ↑ فيلدز إس، سونغ أو (يوليو 1989). "نظام جيني جديد للكشف عن تفاعلات البروتين-بروتين". نيتشر . 340 ( 6230): 245-246 . Bibcode : 1989Natur.340..245F . doi : 10.1038/340245a0 . PMID 2547163. S2CID 4320733 .  
  12. ↑ أرايا سي، فاولر دي (29 سبتمبر 2011). "المسح الطفري العميق: تقييم وظيفة البروتين على نطاق واسع" . اتجاهات في التكنولوجيا الحيوية . 29 (9): 435-442 . doi : 10.1016/j.tibtech.2011.04.003 . PMC 3159719. PMID 21561674 .  
  13. ↑ Penn WD, McKee AG, Kuntz CP, Woods H, Nash V, Gruenhagen TC, et al. (مارس 2020). "استكشاف قيود التسلسل الفيزيائي الحيوي ضمن نطاقات الغشاء العابر للرودوبسين عن طريق المسح الطفري العميق" . Sci Adv . 6 (10) eaay7505. Bibcode : 2020SciA....6.7505P . doi : 10.1126/sciadv.aay7505 . PMC 7056298. PMID 32181350 .   
  14. ↑ رولينز ن، بروك ك، بولويك ف، ماركس د (2019). "استنتاج البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من عمليات المسح العميق للطفرات" . علم الوراثة الطبيعية . 51 (7): 1170-1176 . doi : 10.1038/s41588-019-0432-9 . PMC 7295002. PMID 31209393 .  
  15. ↑ فاولر دي إم، آدامز دي جيه، غلوين إيه إل، ستاريتا إل (2023). "أطلس لتأثيرات المتغيرات لفهم الجينوم بدقة النيوكليوتيدات" . علم الأحياء الجينومي . 24 (1): 147. doi : 10.1186/s13059-023-02986-x . PMC 10316620. PMID 37394429 .  
  16. ↑ ما ك، هوانغ س، نغ ك ك، ليك ن ج، جوزيف س، شو ج، وآخرون . (14 نوفمبر 2024). "التحليلات الوظيفية المعززة بالطفرات التشبعية للجينات المرتبطة بالأمراض" . مجلة Cell . 187 (23): 6707–6724.e22. doi : 10.1016/ j.cell.2024.08.047 . ISSN 0092-8674 . PMC 11568926. PMID 39326416 .    
  17. ↑ تيان إس، منير الدين ك، تشوي إم واي، تاو إل، بهويان آر إتش، أوهيمي واي، وآخرون . (27 نوفمبر 2018). "فحص شامل للجينوم باستخدام تقنية كريسبر لسموم شيغا والريسين يكشف عن بروتينات غولجي بالغة الأهمية لعملية الغلكزة" . مجلة PLOS Biology . 16 (11). e2006951. doi : 10.1371/journal.pbio.2006951 . PMC 6258472. PMID 30481169 .   
  18. ↑ هارت تي، تشاندراشيكار إم، أريغر إم، شتاينهارت زد، براون كيه آر، ماكلويد جي، وآخرون . (ديسمبر 2015). "كشف فحص CRISPR عالي الدقة عن جينات اللياقة البدنية وعوامل الخطر السرطانية الخاصة بالنمط الجيني" . مجلة Cell . 163 (6): 1515-26 . doi : 10.1016/j.cell.2015.11.015 . PMID 26627737 .  
  19. ↑ شاليم أو، سانجانا إن إي، هارتينيان إي، شي إكس، سكوت دي إيه، ميكلسون تي، وآخرون . (يناير 2014). "فحص تعطيل الجينات باستخدام تقنية كريسبر-كاس9 على نطاق الجينوم في الخلايا البشرية" . مجلة ساينس . 343 (6166): 84-87 . Bibcode : 2014Sci...343...84S . doi : 10.1126/science.1247005 . PMC 4089965. PMID 24336571 .   
  20. ↑ جيلبرت إل إيه، هورلبيك إم إيه، آدمسون بي، فيلالتا جيه إي، تشين واي، وايتهيد إي إتش، وآخرون . (أكتوبر 2014). "التحكم في كبت وتنشيط الجينات على نطاق الجينوم باستخدام تقنية كريسبر" . مجلة سيل . 159 (3): 647-661 . Bibcode : 2014Cell..159..647G . doi : 10.1016/j.cell.2014.09.029 . PMC 4253859. PMID 25307932 .   
  21. ↑ هورلبيك إم إيه، جيلبرت إل إيه، فيلالتا جيه إي، آدمسون بي، باك آر إيه، تشين واي، وآخرون . (سبتمبر 2016). " مكتبات الجيل التالي المدمجة وعالية النشاط لكبح وتنشيط الجينات بوساطة كريسبر" . إي لايف . 5 e19760. doi : 10.7554/eLife.19760 . PMC 5094855. PMID 27661255 .   
  22. ↑ غاسبريني م، فيندلاي جي إم، ماكينا أ، ميلبانك جيه إتش، لي سي، تشانغ إم دي، وآخرون . (أغسطس 2017). "المسح باستخدام تقنية كريسبر/كاس9 للعناصر التنظيمية اللازمة للتعبير عن جين HPRT1 عبر آلاف عمليات الحذف الجينومي الكبيرة والمبرمجة" . المجلة الأمريكية لعلم الوراثة البشرية . 101 (2): 192-205 . doi : 10.1016/j.ajhg.2017.06.010 . PMC 5544381. PMID 28712454 .   
  23. ↑ سوبرامانيان أ، تامايو ب، موثا ف ك، موخيرجي س، إيبرت ب ل، جيليت م أ، وآخرون . (أكتوبر 2005). "تحليل إثراء مجموعة الجينات: منهج قائم على المعرفة لتفسير بيانات التعبير الجيني على مستوى الجينوم" . وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية . 102 (43): 15545-50 . Bibcode : 2005PNAS..10215545S . doi : 10.1073/pnas.0506580102 . PMC 1239896. PMID 16199517 .   
  24. ↑ "أنظمة الإبداع" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 25 يناير 1999. تم الاطلاع عليه بتاريخ 31 ديسمبر 2007 .
  25. ↑ "أريادني جينوميكس: باثواي ستوديو" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 30-12-2007 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 31-12-2007 .
  26. ↑ فيناياجام أ، هو ي، كولكارني م، روزيل س، سوبكو ر، موهر س.إ، وآخرون . (فبراير 2013). " إطار تحليل قائم على معقدات البروتين لمجموعات البيانات عالية الإنتاجية" . ساينس سيجنالينج . 6 (264): rs5. doi : 10.1126/scisignal.2003629 . PMC 3756668. PMID 23443684 .   
  27. ↑ هيلتون إس كيه، دود إم بي، بلوم جيه دي (2017). " phydms: برنامج لتحليلات التطور الجيني المستندة إلى المسح الطفري العميق" . PeerJ . 5 e3657. doi : 10.7717/peerj.3657 . PMC 5541924. PMID 28785526 .  
  28. ↑ ديس جي، لينر بي (أبريل 2018). " الخريطة الجينية للتفاعل الفيزيائي" . إي لايف . 7 e32472. doi : 10.7554/eLife.32472 . PMC 5896888. PMID 29638215 .  
  29. ↑ شميدل جيه إم، لينر بي (يوليو 2019). " تحديد بنى البروتينات باستخدام الطفرات العميقة" . علم الوراثة الطبيعية . 51 (7): 1177-1186 . doi : 10.1038/s41588-019-0431-x . PMC 7610650. PMID 31209395 .  
  30. ↑ رولينز، ن. ج.، بروك، ك. ب.، بولويك، ف. ج.، ستيفلر، م. أ.، غوتييه، ن. ب.، ساندر، س.، وآخرون . (يوليو 2019). "استنتاج البنية ثلاثية الأبعاد للبروتين من خلال عمليات مسح الطفرات العميقة" . مجلة علم الوراثة الطبيعية . 51 (7): 1170-1176 . doi : 10.1038/s41588-019-0432-9 . PMC 7295002. PMID 31209393 .   
  31. ↑ غاندي م، لي د، محمد نوري م، بير م أ (يوليو 2014). "تحسين التنبؤ بتسلسل التنظيم باستخدام ميزات k-mer المتباعدة" . مجلة PLOS لعلم الأحياء الحاسوبي . 10 (7) e1003711. Bibcode : 2014PLSCB..10E3711G . doi : 10.1371/journal.pcbi.1003711 . PMC 4102394. PMID 25033408 .  
  32. ↑ لي ي، شي و، واسرمان و.و. (مايو 2018). "التنبؤ على مستوى الجينوم بالمناطق التنظيمية المجاورة باستخدام أساليب التعلم العميق الخاضعة للإشراف" . بي إم سي بيوانفورماتيكس . 19 (1) 202. doi : 10.1186/s12859-018-2187-1 . PMC 5984344. PMID 29855387 .  
  33. ↑ باتل أ، براون سي دي، إنجلهارت بي إي، مونتغمري إس بي، وآخرون (اتحاد GTEx) (أكتوبر 2017). " التأثيرات الجينية على التعبير الجيني في أنسجة الإنسان" . مجلة نيتشر . 550 (7675): 204-213 . Bibcode : 2017Natur.550..204A . doi : 10.1038/nature24277 . PMC 5776756. PMID 29022597 .   
  34. ↑ "مشروع GTEx يُنشئ مجموعة بيانات مرجعية لدراسة التغيرات الجينية والتعبير الجيني" . مكتب التنسيق الاستراتيجي - الصندوق المشترك . المعاهد الوطنية للصحة الأمريكية. 8 فبراير 2018. تاريخ الاسترجاع: 13 يناير 2022 .
  35. ↑ "أطلس تحالف التأثيرات المتغيرة" . سجل منظمات البحث .
  36. ↑ "علماء يطلقون مشروعًا "هرجوليًا" لإنشاء أطلس لمتغيرات الجينوم البشري | معهد بروتمن باتي" . brotmanbaty.org . تاريخ الاسترجاع: 5 فبراير 2024 .