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Quelle est la différence entre les annotations de gènes et de CDS ?

Quelle est la différence entre les annotations de gènes et de CDS ?


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J'ai un tas de fichiers de séquence extraits de l'EBI ENA et j'essaie de trouver la fin de l'UTR 5' pour des gènes spécifiques.

L'UTR lui-même ne semble pas être annoté dans la plupart des fichiers de séquence que j'ai. Mon idée initiale était d'utiliser simplement les annotations CDS, car le début de celles-ci devrait clairement identifier la fin de l'UTR 5'. Mais j'ai également remarqué des annotations de gènes dans de nombreuses séquences, la plupart commençant et se terminant exactement aux mêmes emplacements que l'annotation CDS correspondante. Mais il existe également des cas où il existe de petites différences entre le gène et l'annotation CDS.

Je me demande donc comment exactement l'annotation de gène est définie (s'il existe réellement une définition convenue) et comment les annotations de gène et de CDS sont utilisées dans la pratique.

Quelle annotation serait la plus fiable pour identifier la fin de l'UTR 5' ?


Le CDS est basé sur la prédiction de l'ORF et, à moins que le produit protéique ne soit connu, il est classé comme ARNm pour une protéine hypothétique (Refseq id : XM_*).

Comme l'a dit Devon Ryan, parfois les extrémités UTR ne sont pas annotées avec précision. Si vous souhaitez trouver l'extrémité 3' de 5'UTR, le problème est essentiellement de trouver le site de départ de la traduction. Vous pouvez jeter un œil aux expériences de profilage des ribosomes ou essayer de faire eIF2 CLIP-RNAseq (je ne pense pas que cela ait été fait); les séquences peptidiques peuvent ne pas être utiles car la région N-terminale, dans de nombreux cas, est coupée.

Si vous souhaitez trouver l'extrémité 5' de 5'UTR, le problème est relativement simple. Il vous suffit de faire un 5'-RACE suivi d'un séquençage Sanger (cela fonctionnerait dans la plupart des cas ou vous pouvez faire un deep-RNAseq).

Il existe des fichiers GTF officiels qui fournissent les annotations les plus fiables. Pour les humains, je recommanderais GENCODE.

Dans les annotations, le termeGènedésigne l'ensemble de la région d'ADN qui est responsable de tous ses produits d'ARN (variants d'épissage, début/fin alternatif, etc.). Les autres fonctionnalités incluentTranscription,Exon,CDS,UTRet dans certains cas, le site de démarrage de la traduction est annoté séparément.CDScomprend uniquement la région codant pour la protéine.

Vous devriez en savoir plus sur le format d'annotation GTF/GFF.


Introduction aux GO-CAM

Une annotation GO standard est un produit génique associé à un terme GO, utilisant un code de preuve et une référence à l'appui (un article de recherche primaire, par exemple). Le terme GO peut provenir de l'un des trois aspects du GO : fonction moléculaire (MF), processus biologique (BP) ou composant cellulaire (CC). Les produits géniques peuvent correspondre à des protéines, des complexes ou des ARN non codants, et doivent être représentés par un identifiant stable. Les identificateurs de gène peuvent servir de représentant d'un ou plusieurs produits géniques. Voici une illustration d'une annotation GO :


Fond

La baisse des coûts a entraîné une augmentation du nombre d'exomes humains complets et de séquences de génomes disponibles. Des projets de séquençage à grande échelle tels que le projet 1000 génomes [1], UK10K [2, 3] et le projet de séquençage NHLBI Go Exome (ESP) [4] sont suivis de projets encore plus importants tels que le projet 100 000 génomes [5]. Bien que de tels ensembles de données présentent un grand intérêt à la fois pour les chercheurs et les cliniciens, leur valeur ultime ne dépend pas du nombre de variantes identifiées, mais plutôt de leur interprétation fonctionnelle ou « annotation ». Un point de départ évident dans le processus d'annotation est de juger si le variant se situe dans une région génique ou intergénique et, s'il s'agit de la première, s'il se trouve dans la séquence codante (CDS) ou non codante. En fait, toute information placée sur la séquence du génome peut théoriquement être utilisée pour annoter la variation. Par exemple, alors que les pipelines d'annotation de variantes tels que Ensembl Variant Effect Predictor (VEP) [6], Annovar [7], VAAST [8] et VAT [9] font la distinction entre les CDS et les régions non traduites (UTR) des transcriptions, ils considèrent également si les variantes se situent dans des régions critiques pour le processus d'épissage. Cependant, en plus de décrire l'emplacement des variantes, les pipelines doivent également essayer d'interpréter leurs conséquences biologiques. Pour les variantes de CDS, les événements de gain ou de perte de codon d'arrêt et les décalages de trame dus aux indels peuvent être identifiés et des outils tels que SIFT [10] et PolyPhen-2 [11] peuvent déduire la nature de tout changement d'acide aminé dû à des substitutions faux-sens et donner une estimation de leur délétère.

De toute évidence, les transcriptions utilisées pour l'annotation des variantes sont d'une importance cruciale pour le processus. Récemment, Macarthy et al. [12] ont rapporté une divergence significative dans l'annotation du même ensemble de variants lorsque deux ensembles de transcrits différents (« genesets »), GENCODE [13, 14] et RefSeq [15], étaient utilisés. Bien qu'ils partagent de nombreuses similitudes, la disparité observée dans l'annotation des variantes est néanmoins due à des différences fondamentales entre ces ensembles de gènes. Le consortium GENCODE a été créé pour produire une annotation de gène de référence pour le projet ENCODE [16, 17]. Cet ensemble de gènes vise à saisir toute l'étendue de la complexité transcriptionnelle, y compris les longs ARN non codants (lncRNA), les pseudogènes et les petits ARN aux côtés des gènes codant pour les protéines, et tous les transcrits associés à ces loci. GENCODE combine l'annotation manuelle par le groupe HAVANA [18] avec l'annotation informatique par Ensembl [19], bien que 93,4% des transcrits associés aux gènes codant pour les protéines soient soit uniquement annotés manuellement, soit identiques dans l'annotation manuelle et automatisée dans la version v21. L'utilisation intensive de la curation manuelle dans GENCODE permet l'utilisation d'une gamme plus large de « biotypes » de gènes et de transcrits fonctionnellement descriptifs. De manière pertinente, GENCODE peut annoter les transcrits contenant un codon d'arrêt prématuré en tant que modèles de «décroissance médiée par non-sens» (NMD) sur la base qu'ils sont susceptibles de subir une dégradation par les voies de surveillance de l'ARN [20]. GENCODE est également soumis à une validation informatique en cours par d'autres groupes au sein du consortium (à l'aide d'outils tels que Pseudopipe [21], Retrofinder [22], PhyloCSF [23], APPRIS [24]) tandis que des modèles putatifs peuvent également être ciblés pour une confirmation expérimentale [ 25]. Le geneset GENCODE est accessible au public via http://www.gencodegenes.org, et il peut être visualisé à l'aide des portails VEGA [18], Ensembl [19] et UCSC [26]. GENCODE est l'annotation par défaut utilisée par le projet Ensembl, et les termes 'Ensembl annotation' et 'GENCODE annotation' sont donc synonymes lorsqu'ils font référence à l'humain.

Le geneset RefSeq largement utilisé est produit par le NCBI [15]. Il peut également être visualisé à l'aide des navigateurs UCSC et Ensembl, et téléchargé à partir de http://www.ncbi.nlm.nih.gov/RefSeq. L'ensemble de transcrits codant pour les protéines humaines RefSeq contient également un important composant annoté manuellement. Cependant, il intègre également un grand nombre de transcriptions calculées par calcul dans NCBI Homo sapiens Annotation Release 106

31 % des transcrits dans les gènes codant pour les protéines sont désormais classés comme RÉVISÉS,

20% comme VALIDÉ et 2% comme PROVISOIRE, avec <1% comme PRÉDIT, INFERMÉ et

45% comme MODÈLE. Fichier supplémentaire 1 : La figure S1 montre l'annotation RefSeq du locus BRCA1 humain, qui comprend des modèles « XM » prédits codant pour les protéines, ainsi que des transcrits « NM » codant pour les protéines manuellement et des transcrits « NR » non codants.

Historiquement, le geneset GENCODE a été plus riche en épissage alternatif (AS) que RefSeq [14]. Il diffère également dans la façon dont il représente les transcrits basés sur des preuves tronquées, c'est-à-dire où l'ARN obtenu à partir du séquençage est supposé être une partie de la molécule d'ARN réelle. Alors que RefSeq étend tous les transcrits à un locus partageant le même premier et dernier exon pour utiliser le même site de début et de fin de transcription, GENCODE n'étend un transcrit que dans la mesure où les preuves à l'appui le permettent. En tant que tel, GENCODE ne prédit pas les structures génétiques pour lesquelles il n'y a pas de preuves à l'appui ou pour lesquelles il n'y a pas de preuves à l'appui incomplètes, et ce jeu de gènes contient de nombreux transcrits tronqués (voir le fichier supplémentaire 2 : figure S2). une balise de début/de fin introuvable.

Ici, nous présentons une comparaison détaillée des versions les plus récentes de GENCODE (v21) et RefSeq (version 67) afin d'identifier les similitudes et les différences entre les transcrits, les exons et les CDS qu'ils codent. Nous analysons les profils d'expression des transcrits uniques aux ensembles de gènes GENCODE et RefSeq ainsi que ceux communs aux deux, et discutons de la façon dont cela affecte l'utilité des deux ensembles dans l'annotation de variantes. Nous comparons ensuite l'effet de l'utilisation de différents ensembles de gènes dans l'annotation de deux grands ensembles de variantes mappés à la dernière version du génome humain de référence (GRCh38). Enfin, nous décrivons une enquête sur l'utilisation des données RNAseq pour fournir une base biologique pour réduire la complexité de l'ensemble de transcription GENCODE. Nous n'avons pas inclus le geneset alternatif Aceview [27] dans cette analyse, car son annotation de modèle de gène humain ne semble pas avoir été mise à jour depuis 2007, bien avant la sortie de GRCh38. De plus, une analyse précédente a identifié plusieurs caractéristiques de confusion, telles que des définitions de locus confuses et l'ajout d'un CDS à presque toutes les transcriptions [14].


Comment s'effectue l'annotation des gènes ?

L'annotation des gènes peut être manuelle ou électronique à l'aide d'outils développés par un amalgame d'organisations. Les inconvénients de la technique manuelle sont qu'elle prend du temps et que le taux de rotation est très faible. Cependant, il reste utile à des fins prédictives et remplit donc une fonction complémentaire. Il existe trois étapes principales dans le processus d'annotation des gènes :

Identification des régions non codantes du génome (exons). C'est vital pour limiter le champ d'analyse et ne se concentrer que sur les composants essentiels car il est inutile de faire le travail fastidieux sur des portions qui ne donnent pas ou peu d'informations biologiques.

La prédiction des gènes donne un aperçu des composants acides aminés des gènes et du rôle de ces éléments. Également appelé recherche de gènes, ce processus identifie les régions de l'ADN génomique qui codent pour les gènes. Les méthodes empiriques ou les méthodes Ab Initio peuvent le faire.

Établir un lien et une corrélation entre les éléments identifiés et les informations biologiques disponibles. La liaison des fonctions biologiques et des données est ainsi possible.

Les outils basés sur l'homologie, par exemple Blast, ont considérablement simplifié le processus d'annotation des gènes, et cela peut désormais être fait sans trop de tracas, comme en témoignent les méthodes manuelles qui nécessitent une expertise humaine.


CDS et ARNm - (17 janvier 2008 )

Je suis nouveau en biologie moléculaire et j'essaie de comprendre comment trouver une séquence d'ADNc à partir d'une base de données pour le clonage dans des vecteurs d'expression. Je cherchais une séquence de NADPH Cytochrome P450 réductase humaine et j'ai trouvé celle-ci sur NCBI dans la base de données core-nucléotides,

La description de cette séquence indique « ARNm d'Homo sapiens NADPH-cytochrome P450 réductase, cds complet ».

1. Trouvez-vous la séquence d'ADNc à partir de la séquence d'ARNm, si oui, comment ?
2. La séquence cds et la séquence d'ARNm sont-elles identiques ?
3. J'ai essayé de localiser le codon d'arrêt (dans l'ORF) dans la séquence ci-dessus, mais il y a encore quelques nucléotides après le codon d'arrêt, quels sont-ils ?

J'apprécierais si vous pouviez expliquer en détail.

1. Trouvez-vous la séquence d'ADNc à partir de la séquence d'ARNm, si oui, comment ?

La séquence donnée est l'ADNc qui pourrait être généré à partir d'ARNm par transcription inverse. (il y a "T" et pas de "U"). Donc, ce qu'ils vous donnent, c'est l'ADNc.

2. La séquence cds et la séquence d'ARNm sont-elles identiques ?

Lorsque vous accédez à la page sur PUBMED, la séquence qu'ils donnent est l'ARNm complet, avec le 5 & 39 et le 3 & 39 UTR. Si vous ne voulez que la séquence de codage, vous devez cliquer sur le "CDS" bleu. Il vous redirigera vers une page PUBMED avec une séquence plus courte, qui n'est que la séquence de codage complète, du codon de départ à la fin, sans les UTR.

3. J'ai essayé de localiser le codon d'arrêt (dans l'ORF) dans la séquence ci-dessus, mais il y a encore quelques nucléotides après le codon d'arrêt, quels sont-ils ?

Comme je l'ai dit, la séquence originale contient les UTR. Ainsi, les nucléides que vous voyez après le codon d'arrêt ne sont pas traduits.

Donc, même si le ncbi dit qu'il s'agit d'une séquence d'ARNm, ce n'est pas une séquence d'ARNm mais d'ADNc (parce qu'il y a des T et pas de Us), n'est-ce pas ?

Si l'on doit cloner le gène dans le vecteur d'expression à l'aide d'un logiciel et créer une carte de construction, il/elle utilisera les CD, ajoutera des sites de restriction aux deux extrémités et utilisera cette séquence pour le clonage, n'est-ce pas ?

Je pose des questions très basiques mais expliquez s'il vous plaît.

"Donc, même si le ncbi dit qu'il s'agit d'une séquence d'ARNm, ce n'est pas un ARNm mais une séquence d'ADNc (parce qu'il y a des T et pas de Nous), n'est-ce pas?"

Oui, c'est comme ça que je l'ai compris.

"Si l'on doit cloner le gène dans le vecteur d'expression à l'aide d'un logiciel et créer une carte de construction, il/elle utilisera les CD, ajoutera des sites de restriction aux deux extrémités et utilisera cette séquence pour le clonage, n'est-ce pas ?"


L'analyse des voies basée sur GWAS fait la distinction entre l'intelligence fluide et cristallisée

Les capacités cognitives varient selon les personnes. Environ 40 à 50 % de cette variabilité est due à l'intelligence générale (g), ce qui reflète la corrélation positive entre les scores des individus sur divers tests d'aptitudes cognitives. g est positivement corrélé avec de nombreux résultats de la vie, tels que l'éducation, le statut professionnel et la santé, motivant l'investigation de sa biologie sous-jacente. Dans la recherche psychométrique, une distinction est faite entre l'intelligence fluide générale (gF) - la capacité de raisonner dans des situations nouvelles - et l'intelligence générale cristallisée (gC) - la capacité d'appliquer les connaissances acquises. Cette distinction est étayée par des études en neurosciences développementales et cognitives. Les études épidémiologiques classiques et les récentes études d'association pangénomique (GWAS) ont établi que ces traits cognitifs ont une grande composante génétique. Cependant, aucune association génétique solide n'a été publiée jusqu'à présent en grande partie à cause de la nature polygénique connue de ces traits et des tailles d'échantillons insuffisantes. Ici, en utilisant deux ensembles de données GWAS, dans lesquels la polygénicité des traits gF et gC a été précédemment confirmée, une approche basée sur les gènes et les voies a été entreprise dans le but de caractériser et de différencier leur architecture génétique. L'analyse des voies, utilisant des gènes sélectionnés sur la base de critères relaxés, a révélé des différences notables entre ces deux caractères. gF semblait être caractérisé par des gènes affectant la quantité et la qualité des neurones et donc l'efficacité neuronale, alors que la dépression à long terme (LTD) semblait sous-tendre gC. Ainsi, cette étude soutient la distinction gF-gC au niveau génétique et identifie des annotations fonctionnelles et des voies dignes d'une enquête plus approfondie.

Mots clés: Intelligence cristallisée Analyse des voies d'analyse basée sur les gènes de l'intelligence fluide GWAS.

© 2014 Les auteurs. Genes, Brain and Behavior publié par International Behavioral and Neural Genetics Society et John Wiley & Sons Ltd.

Les figures

Résumé des SNP et des gènes…

Résumé des analyses basées sur les SNP et les gènes et nombres correspondants de gènes identifiés pour…


Notes sur la bioinformatique | La génétique

Voici une compilation de notes sur la bioinformatique. Après avoir lu ces notes, vous découvrirez : 1. Définition de la bioinformatique 2. Bioinformatique dans les instituts, sites Web et sites Web, bases de données, outils 3. Bioinformatique dans l'industrie 4. Domaines.

Note # 1. Définition de la bioinformatique :

La bioinformatique est actuellement définie comme l'étude du contenu de l'information et du flux d'information dans les systèmes et processus biologiques. Il sert de pont entre les observations (données) dans diverses disciplines liées à la biologie et les dérivations de la compréhension (informations) sur la façon dont les systèmes ou les processus fonctionnent et, par conséquent, l'application (connaissance).

Bien que Hwa Lim, père de la bioinformatique, ait inventé le mot ‘bio/informatique’ en 1987, Temple Smith a utilisé le terme ‘Bioinformatics’ en 1991.

In Silico La biologie, un nouveau domaine de la biologie, s'est développée ces dernières années en raison de la génération de données dans le domaine de la génétique à un rythme exponentiel sans précédent dont la gestion et l'utilisation nécessitent l'utilisation croissante des ordinateurs et des logiciels correspondants.

Biologie computationnelle, un autre terme souvent utilisé de manière interchangeable avec la bioinformatique, bien que le premier se concentre généralement sur le développement d'algorithmes et de méthodes de calcul spécifiques, tandis que le second se concentre davantage sur les tests d'hypothèses et la découverte dans le domaine biologique.

La biologie des systèmes, un autre domaine de recherche, a émergé en raison de la disponibilité d'une énorme quantité de données moléculaires et d'outils bioinformatiques créant des opportunités sans précédent pour assembler et intégrer ces données dans des réseaux de gènes, de protéines et de voies biochimiques.

La bioinformatique implique la collecte, le stockage, la récupération et l'analyse de données biologiques qui ont de nombreuses applications dans les industries pharmaceutiques, agricoles et alimentaires, et dans la recherche en génétique moléculaire.

Les données biologiques sont générées à partir de divers projets de séquençage du génome, obtenus par différentes techniques comme le séquençage ONA (génome et EST), l'électrophorèse sur gel 2D, la spectroscopie de masse (MS, MALDI, LC-MS), la cristallisation de protéines, les puces à ADN (par exemple, ADNc, oligos, pep­tide), des marqueurs moléculaires (p. ex. RFLP, RAPD, AFLP, SNP).

Ainsi, la bioinformatique est une interface entre les sciences biologiques, les mathématiques, les sciences physiques et l'informatique, c'est-à-dire le domaine intégré de la biologie et des technologies de l'information.

Note n°2. Bioinformatique dans les instituts, les sites Web, les bases de données, les outils :

Les principales installations bioinformatiques du domaine public sont (Fig. 19.2) :

(a) NCBI – National Center for Biotechno­logy Information, États-Unis.

(b) EBI – European Bioinformatics Institute, Royaume-Uni.

(c) SIB – Institut suisse de bioinformatique, Suisse.

(d) Genome NET (KEGG & DDBJ), Japon.

Certains sites Web importants couramment utilisés pour la bioinformatique sont décrits dans le tableau 19.1.

La bioinformatique est impliquée dans le stockage des informations sur les séquences dans différentes bases de données d'acides nucléiques et de protéines qui peuvent être évaluées par des personnes du monde entier grâce à la technologie de réseau.

Les principales bases de données de protéines sont :

PDB, SWISS-PROT, PROSITE, ExPASy, PIR, IMPRIMES, BLOCS, PRODOM, Pfam, Inter Pro.

Bases de données d'acides nucléiques :

Les principales bases de données d'acides nucléiques sont : Gen Bank, DDBJ, Ref Seq, dbEST, NDB, CSD, EMBL.

iv. Outils pour les études génétiques :

Afin de traiter les données moléculaires, une large gamme de logiciels est désormais disponible, ce qui facilite l'analyse des données dans marther convivial.

Ces outils sont classés en quatre classes :

une. Outils d'analyse statistique (tableau 19.2)

b. Outils d'analyse du génome (tableau 19.3)

c. Outils d'alignement de séquences (tableau 19.4)

ré. Outils d'annotation du génome (Fig. 19.3)

Note n°3. Bioinformatique dans l'industrie :

La bioinformatique a un grand impact dans l'agriculture, les soins de santé et sur l'environnement qui apportera la révolution bio-industrielle.

La génomique fonctionnelle joue un rôle majeur dans l'industrie de la biotechnologie alimentaire. Les informations complètes sur la séquence du génome disponibles dans différentes bases de données génèrent des informations qui peuvent être utilisées pour trouver des voies métaboliques, améliorer les usines cellulaires et développer de nouvelles méthodes de conservation.

Industrie agricole :

Les cultures sont améliorées en produisant des plantes qui ont des gènes résistants aux maladies aux agents pathogènes comme les champignons et les bactéries. Les recherches d'homologie, la recherche de motifs conservés et la modélisation moléculaire sont utiles pour identifier les gènes résistants aux maladies. Les fongicides capables de tuer efficacement les agents pathogènes sont conçus par modélisation moléculaire.

Industrie pharmaceutique:

La chimioinformatique joue un rôle clé dans l'industrie pharmaceutique pour concevoir de nouvelles cibles médicamenteuses à partir de données génomiques à un rythme très rapide. Les gènes causant des maladies sont identifiés à l'aide des outils de la génomique et de la protéomique. L'identification et l'optimisation des médicaments sont devenues faciles à l'aide des outils de la génomique et de la protéomique.

L'industrie pharmaceutique utilise également les informations de séquence dans la production de vaccins et de protéines thérapeutiques.

Remarque # 4. Domaines de la bioinformatique :

Le contenu génétique complet d'un organisme est le génome, et le DMA obtenu est appelé ADN génomique. Cet ADN génomique de procaryote contient toute la région codante et peut être séquencé, tandis que l'ADN des eucaryotes comprend à la fois des séquences d'intron et d'exon (séquence codante) ainsi que des séquences régulatrices non codantes telles que des séquences de promoteur et d'amplificateur.

Le sujet génomique est l'analyse complète du génome entier d'un organisme choisi qui implique l'étude de la structure physique du génome de l'organisme ou de la constitution génétique d'un organisme pour connaître le nombre de gènes présents et le type de gènes, c'est-à-dire, pour étudier la fonction de différents gènes.

Données de séquence du génome entier :

Des séquences nucléotidiques complètes des génomes nucléaires, mitochondriaux et chloroplastiques ont déjà été élaborées chez un grand nombre de procaryotes et plusieurs eucaryotes. En 2005, parmi les procaryotes, env. 1400 génomes viraux, 250 génomes bactériens (230 eubactéries et 20 archées), 500 génomes mitochondriaux, 35 génomes chloroplastiques ont été entièrement séquencés.

Parmi les eucaryotes à savoir le génome entier de Saccharomyces cerevisiae (levure), Coenorhabditis elegans (nématode), mouche des fruits (Drosophila melanogaster). L'homme (Homo sapi­ens), l'herbe crucifère (Arabidopsis thaliana) et le riz (Oryza sativa) ont déjà été séquencés et les données sont disponibles pour des études d'annotation.

Les données de séquence du génome nucléaire eucaryote sont une source importante d'identification, de découverte et d'isolement de gènes importants. Ces données sont très utiles dans une variété d'applications pertinentes à la biotechnologie animale, végétale et microbienne.

Génomique fonctionnelle et structurelle :

Une fois que toute la séquence du génome est disponible, l'étape suivante consiste à attribuer la fonction à différentes régions du génome. La génomique fonctionnelle est le sujet qui est basé sur l'utilisation de l'information génétique pour délimiter la structure, la fonction, les voies et les réseaux des protéines.

La fonction peut être déterminée en éliminant et en introduisant des gènes exprimés dans des organismes modèles tels que le ver, la mouche des fruits, la levure ou la souris. La génomique structurale implique la résolution des structures expérimentales de tous les repliements possibles des protéines, ce qui joue un rôle important dans l'attribution des fonctions à haut débit.

Importance de la génomique :

Toutes les informations nécessitent une entrée dans la théorie des probabilités, la gestion et la manipulation de bases de données et l'informatique.

(a) Identification de séquences de cadres de lecture ouverts,

(b) Sites d'épissage de gènes (introns),

(c) Annotation des gènes (comparaisons inter-génomiques) et

(d) Détermination des schémas de séquence des sites de régulation et des régulations géniques.

L'ensemble du composant protéique d'un organisme donné est appelé ‘protéome’, le terme inventé par Wasinger en 1995. Un protéome est une protéine exprimée quantitativement d'un génome qui fournit des informations sur les produits génétiques qui sont traduits, la quantité de produits et tout après les modifications traductionnelles.

La protéomique est un domaine de recherche émergent à l'ère post-génomique, qui consiste à identifier les structures et les fonctions de toutes les protéines d'un protéome. Elle est parfois également traitée comme une génomique fonctionnelle basée sur la structure.

Méthodes d'analyse du protéome :

La résolution et l'identification des protéines sont possibles par 2D-PAGE (électrophorèse sur gel de polyacrylamide) et par spectrométrie de masse. L'approche comparative sur gel 2D ou l'approche par puce à protéines permet d'identifier les protéines dans un système régulé à la hausse ou à la baisse.

Diverses autres techniques sont utilisées pour l'identification des protéines, la plus courante étant la spectrométrie de masse à temps de vol avec désorption laser assistée par matrice (MALDI-TOF MS). La méthode hybride d'ionisation électrospray (ESI) du TOE-MS quadripolaire avec sa précision de masse accrue, est de plus en plus établie.

La protéomique traite des problèmes importants comme :

(a) Identification des domaines fonctionnels dans les séquences protéiques.

(b) Alignement protéique unique et multiple (homologie).

(c) Détermination des relations séquence-structure, séquence-shynce-fonction (bioinformatique structurelle).

(d) Découverte du modèle protéique et fourniture du cadre pour l'analyse des réseaux de signalisation.

La recherche en protéomique a permis d'acquérir la connaissance de toutes les protéines produites dans un organisme qui peuvent ou non être directement responsables d'un trait phénotypique, mais cela peut être utile pour connaître les fonctions de tous les gènes de cet organisme. Cela a rendu l'approche de la génétique inverse faisable car de l'étude des protéines, on peut déduire la fonction du gène et du trait.

Importance de la protéomique :

La connaissance de la protéomique est complémentaire à la génomique et est devenue un domaine d'orientation majeur de la recherche en génétique, biologie moléculaire et biotechnologie. A partir de la séquence entière du génome, les gènes fonctionnels sont identifiés comme des cadres de lecture ouverts (ORF) ayant des codons d'initiation et de terminaison, mais l'ORF ne représente toujours aucun gène fonctionnel.

La vérification du produit génique par analyse pro­teome est très utile pour l'annotation du génome. La modification post-traductionnelle et l'expression des protéines, les fonctions sont toutes régulées par diverses activités du métabolisme cellulaire - mais toutes sont également dues à la protéolyse ou aux interactions protéine-protéine.

La séquence complète de l'ensemble du génome de la levure a été élaborée en 1996, près de 6200 gènes sont présents dans ce petit organisme. En 2001, les fonctions de 93 % des protéines (5 800 protéines) codées dans les gènes ont également été élucidées. Des réseaux ultérieurs (2002-2005) impliquant les interactions ont également été étudiés.

L'étude du protéome de la levure dans les moindres détails sera très utile pour l'étude des fonctions des gènes d'organismes supérieurs, y compris l'homme, puisque la levure est l'eucaryote le plus simple.

iii. Transcriptomique:

Une fois les séquences du génome terminées, de nouvelles questions se posent sur les rôles fonctionnels des différents gènes les processus cellulaires auxquels ils participent mécanisme par lequel les gènes régulent l'interaction des gènes et des produits géniques changements dans le niveau d'expression des gènes dans différents types de cellules et États.

Pour répondre à toutes ces questions, un nouveau domaine scientifique a émergé : la transcriptomique. La transcription des gènes pour produire de l'ARN est la première étape de l'expression des gènes. Bien que l'ARNm ne soit pas le produit ultime d'un gène, il s'agit de la première étape de la régulation des gènes et des informations sur les niveaux de transcription qui sont nécessaires pour comprendre les réseaux de régulation des gènes.

Le transcriptome est l'ensemble complet des transcrits d'ARNm produits par le génome à un moment donné. Contrairement au génome, le transcriptome est extrêmement dynamique, toutes les cellules d'un organisme contiennent le même génome, mais le transcriptome varie considérablement dans différentes cellules dans différentes circonstances en raison de différents modèles d'expression génique.

Techniques d'analyse du transcriptome :

Techniques à haut débit basées sur la technologie des puces à ADN/microarrays (c. séquençage) sont utilisés pour l'analyse du transcriptome.

La technique des puces à ADNc est basée sur la capacité de la molécule d'ARNm à se lier spécifiquement ou à s'hybrider à sa séquence codante d'ADN d'origine sous la forme d'une matrice d'ADNc repérée sur une puce. La puce à ADN est préparée sur une surface à base de silicium ou de verre avec des régions de séquence connue de l'ADN cible choisi, qui peuvent s'hybrider avec un échantillon d'ADN marqué inconnu.

Outre l'utilisation de clones d'ADNc comme sondes sur une puce, des oligonucléotides d'environ 20 nucléotides peuvent également être utilisés comme sonde. Les expériences de puces à ADN permettent de comparer les profils d'expression génique entre deux échantillons d'ARNm (par exemple, traitement vs contrôle, ou traitement 1 vs traitement 2).

L'avantage le plus important de la technologie basée sur les puces à ADN est que de grands ensembles de données provenant de différentes expériences peuvent être combinés dans une seule base de données, ce qui permet aux profils d'expression génique de différents échantillons ou d'échantillons de différents traitements d'être comparés les uns aux autres et analysés ensemble.

Importance de la transcriptomique :

Comme le transcriptome inclut tous les transcrits d'ARNm dans la cellule, il reflète les gènes qui sont activement exprimés à un moment donné, à l'exception du phénomène de dégradation de l'ARNm tel que l'atténuation transcriptionnelle. L'étude de la transcriptomique examine le niveau d'expression de l'ARNm dans une population cellulaire donnée.

De nombreuses séquences d'ADN qui ont été iso-shylées se sont révélées n'avoir aucune fonction connue. Cependant, s'ils présentent des schémas d'expression similaires à ceux d'un gène caractérisé, il est probable que leurs fonctions soient similaires. Il est parfois possible d'identifier des séquences régulatrices conservées de tels gènes.

En fin de compte, ces études promettent d'élargir la taille des familles de gènes existantes, de révéler de nouveaux modèles d'expression génique coordonnée à travers les familles de gènes et de découvrir de toutes nouvelles catégories de gènes.

De plus, le produit de n'importe quel gène interagit généralement avec ceux de nombreux autres, par conséquent, la transcriptomique fournira des connaissances précises sur la coordination entre les gènes et leurs interrelations.

Cela aidera également à comprendre l'intégration de l'expression et de la fonction des gènes au niveau cellulaire, révélant comment plusieurs produits géniques fonctionnent ensemble pour produire des réponses physiques et chimiques aux besoins cellulaires statiques et changeants.

iv. Métabolomique:

La génomique concerne le complément total des gènes et la protéomique, l'analyse de l'ensemble des protéines, la métabolomique a été définie comme la mesure qualitative et quantitative de tous les métabolites de faible poids moléculaire dans un échantillon, une cellule ou un tissu donné et l'intégration de la données dans le cadre de l'analyse de la fonction des gènes.

Dans l'ère post-génomique, les méthodes de profilage de l'expression du génome sont apparues au niveau du transcriptome, du protéome et du métabolome.

Les mesures complètes des parties actives des systèmes biologiques à ces différents niveaux d'organisation permettront une comparaison complète et globale des différences entre les types de cellules, les tissus, les organes et les organismes entiers (plantes, animaux et microbes) pour prouver des aspects inconnus de la fonction des gènes. , physiologie et métabolisme.

Domaines de la métabolomique :

L'analyse métabolique peut être divisée en quatre domaines généraux :

(a) Analyse du composé cible :

La quantification de métabolites spécifiques.

(b) Profilage métabolique :

Détermination quantitative et qualitative d'un groupe de composés apparentés ou de membres de voies métaboliques spécifiques.

Analyse quantitative et qualitative de tous les métabolites.

(d) Empreintes digitales métaboliques :

Classement des échantillons par analyse globale rapide, sans identification étendue des composés.

Techniques d'analyse des métabolites :

Comme il existe différents types de métabolites disponibles dans le système cellulaire, il n'y a donc pas de méthode analytique unique pour détecter le métabolite présent dans l'extrait.

The detection also depends on the sol­vent used to get the tissue extract. A mixture of techniques such as gas chromatography, high pressure liquid chromatography and capillary electrophoresis are used to separate different metabolites according to various chemical and physical properties.

Proton ( 1 H) NMR can detect any metabolite containing hydrogen, gas chro­matography (GC) provides high resolution com­pound separations and can be used in conjunc­tion with a flame ionization detector (GC/FID) or a mass spectrometer (GC/MS). HPLC, with UV detection is a common method used for targeted analysis of plant materials and for metabolic pro­filing of individual classes.

LC/MS and LC/NMR are powerful instruments for the structure deter­mination. Mass analyser like Fourier transform ion cyclotron resonance instruments (FT-ICR-MS) can help to obtain the ‘mass profiles’ from the crude extract without any chromatographic separation.

Significance of Metabolomics:

Metabo­lomics is a relatively new discipline, and tech­niques for high throughput metabolic profiling are still under development. The advantage of metabolomic analysis is that the biochemical consequences of mutations, changes in the environment and treatment with drugs can be observed directly.


Difference between cDNA and mRNA - (Sep/23/2013 )

I have to clone a gene which shows ". mRNA, complete cds" on PUBMED.

Now I need to find out the target sequence and design a primer for cloning this gene.

I know I would have to extract the RNA and convert it to cDNA during isolation.

However, can I directly use this ". mRNA, complete cds" to pick primers in blast? Or do I need to pick primers in the mRNA sequence?

Thank you very much for your help.

Basically the sequence you see on pubmed is the cDNA sequence - RNA would have uracil (U) in the place of thymidine (T), and isn't currently sequenceable in the manner that DNA is. 

A forward primer would be the same as the sequence you are seeing on pubmed, and the reverse would be the reverse complement of the sequence you see.

bob1 on Mon Sep 23 07:54:39 2013 said:

Basically the sequence you see on pubmed is the cDNA sequence - RNA would have uracil (U) in the place of thymidine (T), and isn't currently sequenceable in the manner that DNA is. 

 

A forward primer would be the same as the sequence you are seeing on pubmed, and the reverse would be the reverse complement of the sequence you see.

Merci! I would like to ask, if my forward and reverse primer includes the cds region of the cDNA sequence, is it correct?

Just remember that cDNA has the intronic sequences removed.

helpwithdna on Mon Sep 23 11:05:17 2013 said:

bob1 on Mon Sep 23 07:54:39 2013 said:

Basically the sequence you see on pubmed is the cDNA sequence - RNA would have uracil (U) in the place of thymidine (T), and isn't currently sequenceable in the manner that DNA is. 

 

A forward primer would be the same as the sequence you are seeing on pubmed, and the reverse would be the reverse complement of the sequence you see.

Merci! I would like to ask, if my forward and reverse primer includes the cds region of the cDNA sequence, is it correct?

Correct for what purpose?  If you want to clone the coding sequence, your primers essentially need to incorporate the start and stop codons, but if you just want to measure presence/absence then any primer pair should work.

The only caveat to that is whether your gene is subject to intragenic duplication or full deletion.  But that's usually rare and specific to certain genes.


Creating annotation objects

By now you are aware that Bioconductor has a lot of annotation resources. But it is still completely impossible to have every annotation resource pre-packaged for every conceivable use. Because of this, almost all annotation objects have special functions that can be called to create those objects (or the packages that load them) from generalized data resources or specific file types. Below is a table with a few of the more popular options.

If you want this And you have this Then you could call this to help
TxDb tracks from UCSC GenomicFeatures::makeTxDbPackageFromUCSC
TxDb data from biomaRt GenomicFeatures::makeTxDbPackageFromBiomaRt
TxDb gff or gtf file GenomicFeatures::makeTxDbFromGFF
OrgDb custom data.frames AnnotationForge::makeOrgPackage
OrgDb valid Taxonomy ID AnnotationForge::makeOrgPackageFromNCBI
ChipDb org package & data.frame AnnotationForge::makeChipPackage
BSgenome fasta or twobit sequence files BSgenome::forgeBSgenomeDataPkg

In most cases the output for resource creation functions will be an annotation package that you can install.

And there is unfortunately not enough space to demonstrate how to call each of these functions here. But to do so is actually pretty straightforward and most such functions will be well documented with their associated manual pages and vignettes[3,4,10,12]. As usual, you can see the help page for any function right inside of R.

If you plan to make use of these kinds of functions then you should expect to consult the associated documentation first. These kinds of functions tend to have a lot of arguments and most of them also require that their input data meet some fairly specific criteria. Finally, you should know that even after you have succeeded at creating an annotation package, you will also have to make use of the install.packages() function (with the repos argument=NULL) to install whatever package source directory has just been created.


GTF2.2: A Gene Annotation Format

Here is a simple example with 3 translated exons. Order of rows is not important. The whitespace in this example is provided only for readability. In GTF, fields must be separated by a single TAB and no white space.

GTF Field Definitions

<seqname>
The name of the sequence. Commonly, this is the chromosome ID or contig ID. Note that the coordinates used must be unique within each sequence name in all GTFs for an annotation set.

<source>
The source column should be a unique label indicating where the annotations came from --- typically the name of either a prediction program or a public database.

<feature>
The following feature types are required: "CDS", "start_codon", "stop_codon". The features "5UTR", "3UTR", "inter", "inter_CNS", "intron_CNS" and "exon" are optional. All other features will be ignored. The types must have the correct capitalization shown here.

CDS represents the coding sequence starting with the first translated codon and proceeding to the last translated codon. Unlike Genbank annotation, the stop codon is not included in the CDS for the terminal exon. The optional feature "5UTR" represents regions from the transcription start site or beginning of the known 5' UTR to the base before the start codon of the transcript. If this region is interrupted by introns then each exon or partial exon is annotated as a separate 5UTR feature. Similarly, "3UTR" represents regions after the stop codon and before the polyadenylation site or end of the known 3' untranslated region. Note that the UTR features can only be used to annotate portions of mRNA genes, not non-coding RNA genes.

The feature "exon" more generically describes any transcribed exon. Therefore, exon boundaries will be the transcription start site, splice donor, splice acceptor and poly-adenylation site. The start or stop codon will not necessarily lie on an exon boundary.

The "start_codon" feature is up to 3bp long in total and is included in the coordinates for the "CDS" features. The "stop_codon" feature similarly is up to 3bp long and is excluded from the coordinates for the "3UTR" features, if used.

The "start_codon" and "stop_codon" features are not required to be atomic they may be interrupted by valid splice sites. A split start or stop codon appears as two distinct features. All "start_codon" and "stop_codon" features must have a 0,1,2 in the <frame> field indicating which part of the codon is represented by this feature. Contiguous start and stop codons will always have frame 0.

The "inter" feature describes an intergenic region, one which is by almost all accounts not transcribed. The "inter_CNS" feature describes an intergenic conserved noncoding sequence region. All of these should have an empty transcript_id attribute, since they are not transcribed and do not belong to any transcript. The "intron_CNS" feature describes a conserved noncoding sequence region within an intron of a transcript, and should have a transcript_id associated with it.

<start> <end>
Integer start and end coordinates of the feature relative to the beginning of the sequence named in <seqname>. <start> must be less than or equal to <end>. Sequence numbering starts at 1. Values of <start> and <end> that extend outside the reference sequence are technically acceptable, but they are discouraged.

<score>
The score field indicates a degree of confidence in the feature's existence and coordinates. The value of this field has no global scale but may have relative significance when the <source> field indicates the prediction program used to create this annotation. It may be a floating point number or integer, and not necessary and may be replaced with a dot.

<frame>
0 indicates that the feature begins with a whole codon at the 5' most base. 1 means that there is one extra base (the third base of a codon) before the first whole codon and 2 means that there are two extra bases (the second and third bases of the codon) before the first codon. Note that for reverse strand features, the 5' most base is the <end> coordinate.

Here are the details excised from the GFF spec. Important: Note comment on reverse strand.

Frame is calculated as (3 - ((length-frame) mod 3)) mod 3.

  • (length-frame) is the length of the previous feature starting at the first whole codon (and thus the frame subtracted out).
  • (length-frame) mod 3 is the number of bases on the 3' end beyond the last whole codon of the previous feature.
  • 3-((length-frame) mod 3) is the number of bases left in the codon after removing those that are represented at the 3' end of the feature.
  • (3-((length-frame) mod 3)) mod 3 changes a 3 to a 0, since three bases makes a whole codon, and 1 and 2 are left unchanged.
  • gene_id value A globally unique identifier for the genomic locus of the transcript. If empty, no gene is associated with this feature.
  • transcript_id value A globally unique identifier for the predicted transcript. If empty, no transcript is associated with this feature.

Attributes must end in a semicolon which must then be separated from the start of any subsequent attribute by exactly one space character (NOT a tab character).

Textual attributes should be surrounded by doublequotes.

These attributes are required even for non-mRNA transcribed regions such as "inter" and "inter_CNS" features.

[comments]
Comments begin with a hash ('#') and continue to the end of the line. Nothing beyond a hash will be parsed. These may occur anywhere in the file, including at the end of a feature line.

Exemples

Here is an example of a gene on the negative strand including UTR regions. Larger coordinates are 5' of smaller coordinates. Thus, the start codon is 3 bp with largest coordinates among all those bp that fall within the CDS regions. Note that the stop codon lies between the 3UTR and the CDS

140 Twinscan inter 5141 8522 . - . gene_id "" transcript_id ""
140 Twinscan inter_CNS 8523 9711 . - . gene_id "" transcript_id ""
140 Twinscan inter 9712 13182 . - . gene_id "" transcript_id ""
140 Twinscan 3UTR 65149 65487 . - . gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan 3UTR 66823 66992 . - . gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan stop_codon 66993 66995 . - 0 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan CDS 66996 66999 . - 1 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan intron_CNS 70103 70151 . - . gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan CDS 70207 70294 . - 2 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan CDS 71696 71807 . - 0 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan start_codon 71805 71806 . - 0 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan start_codon 73222 73222 . - 2 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan CDS 73222 73222 . - 0 gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"
140 Twinscan 5UTR 73223 73504 . - . gene_id "140.000" transcript_id "140.000.1"

  1. The first CDS (from 71807 to 71696) always has frame zero.
  2. Frame of the 1st CDS =0, length =112. (3-((length - frame) mod 3)) mod 3 = 2, the frame of the 2nd CDS.
  3. Frame of the 2nd CDS=2, length=88. (3-((length - frame) mod 3)) mod 3 = 1, the frame of the terminal CDS.
  4. Alternatively, the frame of terminal CDS can be calculated without the rest of the gene. Length of the terminal CDS=4. length mod 3 =1, the frame of the terminal CDS.

Note the split start codon. The second start codon region has a frame of 2, since it is the second base, and has an accompanying CDS feature, since CDS always includes the start codon.

Here is an example in which the "exon" feature is used. It is a 5 exon gene with 3 translated exons.

381 Twinscan exon 150 200 . + . gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan exon 300 401 . + . gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan CDS 380 401 . + 0 gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan exon 501 650 . + . gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan CDS 501 650 . + 2 gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan exon 700 800 . + . gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan CDS 700 707 . + 2 gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan exon 900 1000 . + . gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan start_codon 380 382 . + 0 gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"
381 Twinscan stop_codon 708 710 . + 0 gene_id "381.000" transcript_id "381.000.1"


Conclusion and Future Work

In this paper, we have proposed a novel multi-label gene function annotation model based on a deep learning strategy, namely, SdaMLL, for gene multi-function discovery. This model takes advantage of both effective dimension reduction and multi-label classification on account of Stacked denoising autoencoders. Compared to BP-MLL, SdaMLL converges much faster in terms of the number of training epochs. In addition, during the experiments, we try to reduce the dimension from 18900 to 200, which helps to shorten the training time tremendously. From the results, we can conclude that SdaMLL is a state-of-the-art algorithm for finishing the task at hand. In addition, we provide a website for researchers to inspect relationships between genes and articles.

This study demonstrated how the proposed method performed based on the data of eight pathways and generated a feature matrix containing genes existing in these pathways. Better annotation performance may be anticipated if more information from other pathways is integrated into the model in the future.



Commentaires:

  1. Thurhloew

    Je confirme. Je suis d'accord avec tout ce qui est ci-dessus par dit.

  2. Kazikree

    Remarquablement, la réponse très précieuse

  3. Gugar

    tout est nécessaire, le bon vieux plus

  4. Gardazragore

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    Entre nous parlant, cela est évident. Je vous invite à essayer de rechercher sur google.com

  6. Tobyn

    Tu te trompes. Discutons.

  7. Addergoole

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