16:08 2023-03-23
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Proiectul „Deep proteome” oferă un atlas pentru complexitatea umană
_ Proiectul „Deep proteome” oferă Atlas pentru complexitatea umană
Un puzzle major al biologiei este că, în timp ce genomul uman conține aproximativ 20.000 de gene, multe organisme relativ primitive - inclusiv viermele C. elegans, studiat universal - au aproape același număr de gene.
Dacă nu numai genele, ce explică acest salt cuantic de complexitate între cele două specii?
Un răspuns poate fi în domeniul proteomicei, care se concentrează pe identificarea și definirea blocurilor de proteine care alcătuiesc o celulă individuală. Mai degrabă decât o genă care codifică o proteină cu un singur scop, genele umane acționează ca fișiere comprimate puternice, în care o singură genă poate codifica sute de proteine distincte care îndeplinesc fiecare funcții precise în organism.
Cât mai multe. 95% dintre genele umane au această capacitate, cunoscută sub numele de îmbinare alternativă.
Un nou studiu publicat astăzi (24 martie) în revista Nature Biotechnology subliniază o abordare la scară meta pentru cuantificarea proteomului uman și a numărului masiv a variantelor proteice produse de corpul uman. Proteomica este o piatră de temelie a biologiei și un precursor pentru înțelegerea modului în care disfuncția proteinelor contribuie la boli.
Condus de Joshua Coon, profesor de chimie biomoleculară la Universitatea din Wisconsin-Madison și investigator la Institutul de Cercetare Morgridge, echipa de cercetare a dezvoltat o metodă numită „secvențierea profundă a proteomelor” care oferă o caracterizare fără precedent a proteinelor care apar în experimentele standard de proteomică.
Proiectul a folosit șase tipuri diferite de celule umane și șase proteaze - enzime care se descompun. proteinele în fragmente mai mici (peptide) care servesc drept materie primă pentru detectarea în experiment. Apoi, echipa a analizat peptidele folosind diferite metode de spectrometrie de masă, tehnologia de vârf pentru identificarea proteinelor.
Cercetătorii au identificat mai mult de 1 milion de peptide din 17.717 grupe diferite de proteine. Din aceste date, ei au reușit să detecteze aproximativ 80% din secvențele tuturor proteinelor individuale din acele mostre - o creștere mare față de abordările standard care secvențiază doar ~20% din proteine.
Realizarea acestei imagini mai complete. este Sfântul Graal al proteomicii.
„În domeniul spectrometriei de masă și al proteomicii, a existat întotdeauna scopul de a detecta toate proteinele care sunt prezente într-o probă, apoi secvențierea completă a tuturor proteinelor individuale prezente, ", spune Coon. „Dar cu adevărat nu am detectat întreaga proteină, doar bucăți mici din ea.”
„Datele generate din acest studiu reprezintă cea mai profundă hartă proteomică colectată până în prezent”, adaugă Coon. „Aceste metode și resurse pun bazele pentru cartografierea cuprinzătoare a diversității proteinelor și se așteaptă să catalizeze eforturile viitoare de cercetare.”
Echipa de cercetare a creat o resursă online, disponibilă publicului, numită deep-sequencing.app, în care oamenii de știință pot interoga orice genă și pot examina peptidele și modificările proteinelor corespunzătoare care sunt asociate cu acea genă.
Proiectul, sponsorizat în principal de National Institutes of Health, a primit contribuții majore din partea grupurilor de cercetare de la Institutul Max Planck. de Biochimie din Germania, Universitatea din Toronto din Canada și Institutul Garvin din Australia. Pavel Sinitcyn, om de știință la Institutul Max Planck și acum postdoc la Coon Lab și Morgridge Interdisciplinary Postdoctoral Fellow, a condus munca masivă de analiză a datelor pentru un proiect care a generat mai mult de cinci terabytes de date pe parcursul a 10 ani. La Toronto, anchetatorul Benjamin Blencowe a oferit expertiză privind îmbinarea alternativă.
Oamenii de știință nu au fost de acord cu privire la cât de mult contribuie îmbinarea alternativă la diversitatea proteinelor, în primul rând pentru că procesul este foarte greu de detectat la nivel de proteine. Proiectul Coon Lab este primul care țintește în mod specific dovezile evenimentelor de îmbinare în proteinele reale. Ei au descoperit că cea mai mare parte a splicing-ului alternativ detectat în stadiul ARN al expresiei genelor este prezent și în proteine.
„Cred că aceste cunoștințe ne spun că, da, aceste idei despre splicing - permițând celulei să au acest repertoriu de proteine în scopuri distincte – sunt acum validate. Aceasta este prima dată când am reușit să-l măsurăm și să dovedim acest lucru", spune Coon.
În timp ce la Institutul Max Planck, Sinitcyn a lucrat în laboratorul lui Jurgen Cox, un grup de bioinformatică lider mondial în domeniul spectrometriei de masă computaționale. Sinitcyn a dezvoltat soluții software pentru a putea detecta dovezi ale variantelor unice de aminoacizi și splicing alternativ în datele specificațiilor de masă.
„Avem de-a face cu mai mult de cinci terabytes de date din surse eterogene, deci prima noastră problemă. a fost să găsesc o modalitate de a explica probabilitatea mare de a genera false pozitive”, spune Sinitcyn. „Dar a doua problemă, cea interesantă, a fost de fapt să demonstrăm cât de relevant ar putea fi acest set de date pentru întrebări biologice importante.”
Comentarii:
Adauga Comentariu