Функционал Геномик: Өгөгдөл дээр анализ хийх шинэ хэлбэрүүд

Өндөр хурдтайгаар геномын дарааллын секвенсинг хийх болсноор биологийн шинжлэх ухаанд дэвшил гарсан нь тодорхой билээ. Организмын геном дахь ДНХ-ийн хэсгийг олсон байхад болдог байсан бол одоо илүү нарийн судалгаа явагдах ёстой юм. Одоо хромосом дахь ДНХ-ийн бүх дарааллыг нэг бүтэн нэгж маягаар харж, эдгээр нь хэрхэн хоорондоо харилцан холбоотой ажиллаж үйл ажиллагаагаа явуулдаг болохыг судалж болох боломжтой болжээ.

Үндсэндээ геномын үүрэг нь дөрвөн хэсэгт хуваагддаг: Метаболизм, зохицуулалт, дохио дамжуулалт, бүтээн байгуулах. Метаболизм гэдэг нь гадаад орчноос орж ирсэн бодисоос энерги үүсгэн дотоод үйл ажиллагаанд хэрхэн хувиргаж хэрэглэх талаар бол зохицуулалт гэдэг нь геном дахь генүүдийн экспресслэгдэж байгаа болон экпресслэгдээгүй үе дэх биохимийн зохицуулах механизм юм.

Харин дохио дамжуулалт судлах гэдэг нь эсийн мембрануудаар ямар бодисууд зөөвөрлөгдөж байгаа буюу дохио дамжуулагдах талаар судалдаг юм. ДНХ-ийн транскрипцийн маш олон хэлбэрийг эрдэмтэд одоогоор судлаад байгаа билээ. Энэхүү метаболизмын, зохицуулалтын, дохио дамжуулалтын, бүтээн байгуулалтын үүргүүдийг геномын дараалал дээр зураглалыг хийх нь функциональ геномикийн үндсэн үүрэг юм.

Генийн экспрессийн анализийг хийх дараалал дээр суурилсан аргууд

 GenBank-нд геномын дарааллууд байхаас гадна маш олон төрлийн генийн дарааллууд агуулагдаж байдаг билээ. Үүний нэг жишээ нь экспресслэгдсэн дарааллын таг (EST) юм. EST нь генийн экпсрессийн талаар шинэ нээлт хийхийг зорьсон судалгаанд эхлэх материал болдог юм. EST гэдэг нь цДНХ-ийн клоны хагас хэлбэр юм. Харин цДНХ буюу циркуляр ДНХ нь мРНХ-ийн дугуй хэлбэрт транскрипт юм.

мРНХ нь организмын эс дотор уураг үүсгэх зориулалттай нуклейн хүчил байдаг билээ. мРНХ нь цДНХ болон хувирдаг ажээ. мРНХ нь организмын амьдралын циклийн туршид ихэсч багасдагаас гадна эдээс хамааралтай байдаг билээ. Тиймээс мРНХ, цДНХ-ийн тоог тогтоох нь геном тодорхой нөхцөл дор хэрхэн ажиллаж байгааг мэдэх том хөшүүрэг юм.

NCBI нь мянга мянган EST-ийн дарааллыг багтаасан нөөцийн сан буюу dbEST-г эрхлэн ажиллуулдаг билээ. dbESt дотроос та ихэвчлэн хүний EST-г олох юм. Харин мөн NCBI-ийн UniGene дэх EST-ийн нөөцийн сангаас та хүн, хулгана, харх, алаг загасны EST-ийг хайх боломжтой.

NCBI-ийн бас нэгэн дараалал дээр суурилсан экспрессийн анализын нөөцийн сан бол SAGEmap юм. Генийн экспрессийн сериал анализ (SAGE) нь тодорхой байрлал дээрх генийн транскрипцийн бүтээгдэхүүнүүдийг ДНХ-ийн экспресслэгдсэн богино “таг”-ийн дарааллыг ашиглан тоог нь тогтоодог туршилтын програм юм.

ДНХ-ийн microarray: Функционал геномикт шинээр гарч ирж буй технологиуд

ДНХ-ийн microarray буюу генийн чип нь нэг талдаа ойролцоогоор 1 см2 орчим нимгэн шилэн слайд бөгөөд өөр өөр ДНХ-ийн олигомерүүдийг тус тус агуулсан 20,000 микро цэгтэй юм. цДНХ-г слайдад нааж проб маягаар ашиглах нь бий. Слайдын оронд нарийн мембраныг мөн ашиглах боломжтой байдаг. Слайдад ДНХ-г нэг талаар нь нааж иммобилизацид оруулсан байдаг.

ДНХ-ийн microarray-д явуулсан урвал нь тодорхой ДНХ-ийн дараалалд гарсан өөрчлөлтийг тодорхойлно. Microarray-ийн туршилтууд нь ДНХ-ийн чухал шинж чанар дээр суурилдаг юм. ДНХ болон РНХ нь өөртэйгөө комплементар дараалалтай бат бэх холбоог үүсгэдэг тул энэ холбоог таслах нь бэрх болдог.

Тиймээс энэ төрлийн туршилтад тодорхой ДНХ-ийн дарааллыг олоход хэрэглэгддэг юм. Комплементар ДНХ-г флуоресцент маркертай тодорхой дараалалд холбох ёстой юм. Тиймээс дор хаяж 20,000 ДНХ-ийн олигомерийг байгаа эсвэл үгүй эсэхийг нэг ген чип ашиглан тодорхойлж болох юм.

Microarray нь уламжлалт Southern болон Northern blotting-с зарчмын хувьд төстэй юм. Blotting-ийн үед уургийг иммобилизацид оруулдаг бол microarray-ийн хувьд пробыг иммобилизацид оруулдаг байна. Microarray-ийн хувьд нэг туршилтаас маш их хэмжээний мэдээлэл цуглуулах давуу талтай байдаг юм. Энэ нь мөн сканнер болон CCD камер ашиглан үр дүнгээ гаргадгаараа бусад ихэвчлэн гар ажиллагаа шаарддаг уламжлалт аргуудаас мөн давуутай юм. Хэрэглэж буй чип нь роботоор хийгддэг флуоресцент материалд найдлага тавьдаг бол Southern болон Northern blotting-д радио идэвхит материал хэрэглэдэг байна.

Доорх зурагт Arabidopsis-ийн microarray-ийн сканы нэг хэсгийг харуулсан болно. ДНХ-ийн microarray-ийн туршилт нь одоо секвенсингийн олон туршилтууд тэр дундаа полиморфизм илрүүлэх туршилтад ихээхэн өргөн хэрэглэгдэж байна. Мөн сүүлийн үед microarray-г генийн экспрессийн анализд хэрэглэх болжээ. Ген экспресслэгдэхэд мРНХ-ийн транскрипт бий болдог.

Microarray дээр сонирхсон ДНХ-ийн олигомер комплементар дарааллыг чип дээр байрлуулсны эцэст мРНХ болон цДНХ-ийн хувилбаруудыг чипэнд гибридизацид оруулдаг. Энэ нь сонирхсон ген экспресслэгдэж байгаа эсэхийг тодорхойлдог маш хурдан арга юм. Энэ маягийн туршилтыг гадаад орчны сахарын концентрацид хөрөнгөний мөөгийн ген экспресслэгдэх байдлыг судлахад хэрэглэдэг. Тиймээс microarray-ийн туршилт нь ямар нэгэн организмын генийн экспресс гадаад орчны өөрчлөлтөд хэрхэн өөрчлөгддөгийг судалдаг юм.

Microarray-ийн дизайн, анализд оруулж буй биоинформатикийн нөлөө

Microarray-н туршилтыг компьютер болон өгөгдлийн сангүйгээр төсөөлөхийн аргагүй юм. Microarray-ийн дизайн нь ямар төрлийн туршилтад хэрэглэгдэхээсээ хамааран өөр өөр байдаг. Одоогийн байдлаар microarray чип ашигладаг хамгийн өргөн хэрэглээний лабораторийн багаж бол Affymetrix юм. Үүн дээр та өөрийн гараар нэмэлт хийж болох юм. Гэвч худалдаж авсан нэмэлттэй microarray-ийн багаж нь илүү хялбархан өгөгдлийг тусгай программ ашиглан гаргаж ирдэг билээ.

Microarray-ийн машинуудын хувьд стандартчилал нь ярвигтай зүйлүүдийн нэг юм. Худалдааны бус машин ашиглах нь экпрессийн өгөгдлийг тодорхой дараалал, генийн тодорхойлолттой холбох нь бага зэрэг хүндрэлтэй байж болох юм. Энэ асуудлыг шийдэх хэд хэдэн программууд гарсны дотор NCGR-ийн GeneX, EMBL-EBI-ийн ArrayExpress, Үндэсний Хүний Геномын Судалгааны Институтын (NHGRI) ArrayDB (http://genome.nbgri.nib.gov/arraydb/) зэрэг нь анализын хэрэгслүүд, өгөгдлийн сантай юм.

ArrayDB нь чипийн өгөгдлийн сантай бөгөөд энэ санд тодорхой хүрээний хүмүүс ямагт шинэ мэдээлэл нэмж байдаг билээ. Стэнфордын их сургуулийн Пэт Брауны бүлгийнхэн өөрсдийн веб сайтдаа microarray-ийн туршилтын талаарх мэдээллүүдийг тавьдаг бөгөөд эндээс та худалдааны чипийн машины үнийн 10%-тай тэнцэх хэмжээний үнээр босж болох array хэрхэн хийх талаар мөн олж мэдэж болно. Энэ сайтын ArrayMaker программ нь танд array хэвлэхэд тусална.

Array-н туршилтыг төлөвлөх нь

Microarray-н туршилтын нэгэн гол зүйл бол чипийн дизайн юм. Худалдааны microarray-н машин хэрэглэдэг хүмүүс энэ талаарх ойлголт муутай байдаг. Учир нь энэ тохиолдолд мэргэжилтнүүд хэдэн сарын турш танд чипийн дизайныг гаргаад өгчихсөн байх болно.

Хамгийн том чип ч эукариотын геномын бүх уургийг багтаах боломжгүй юм. Тиймээс чипийн дизайн дээр маш их анхаарал тавих шаардлагатай болдог. Чипийн дизайныг гаргахад геномын аль хэсэг нь идэвхтэй үйл ажиллагаатай байдгийг мэдэх хэрэгтэй. Ингэхийн тулд EST-ийн өгөгдлийн санг ашиглах нь тохиромжтой. Хэдийгээр EST-ийн сан нь тооны хувьд мэдээлэл болж чадахгүй ч ямар ген тодорхой нөхцөл дор идэвхтэй үйл ажиллагаа явуулдаг болохыг мэдэхэд тусална. Туршилт явуулахын өмнө ДНХ-ийн пробоор зөвхөн өвөрмөц дарааллуудыг чипэндээ суулгах хэрэгтэй. Мөн энэхүү дарааллуудаа өгөгдлийн санд тухайн дарааллын тодорхойлолттой нь хадгалах ёстой. Иймээс хэрэв үр дүн гарсан тохиолдолд та өгөгдлийн сангаасаа мэдээлэл авах боломжтой юм. Энэ нь буруу тодорхойлолт өгөхөөс сэргийлэх юм.

Вебээс та проб болон праймерийн дизайны талаар мэдээлэл авч болно. “Сайн” олигонуклеотид бол өөрөө өөртэйгөө холбогдож hairpin үүсгэдэггүй юм. Энэ нь зөвхөн сонирхсон ДНХ-ийн дараалалтай холбогдох чадвартай байдаг. Тиймээс ийм пробийг microarray-н туршилт, PCR, бусад праймер, проб хэрэглэдэг туршилтад өргөнөөр ашигладаг. Праймерийн дизайны сайн сайт гэвэл WhiteHead институтын Primer3 веб юм. Мөн CODEHOP нь Blocks-ийн өгөгдлийн сангаас олж болох сайн пробын дизайн хийгч программ юм.

CrazyQuant ашиглан microarray-н зургийг шинжлэх нь

Microarray-н туршилт дууссаны дараа гарсан зургийг сканнердаж, анализ хийх шаардлага тулгардаг. Зураг нь TIFF форматаар байх болно.

Зургийг сканнердаж мөн анализ хамтад нь хийх программуудын нэг бол Стэнфордын их сургуулийн эрдэмтдийн гаргасан ScanAnalyze юм. Энэ программ нь TIFF форматаас гадна Стэнфордын SCN форматыг таньж чаддаг юм. Тиймээс ScanAnalyze-г эрдэмтэд, академид маш өргөнөөр хэрэглэдэг бөгөөд одоогийн байдлаар хамгийн нарийн анализын программ юм.

Харин харьцангуй хурдан үр дүн гаргадаг array-н зургийн анализ хийх программ бол Вашингтоны их сургуулийн Хүүд лабораторийн гаргасан CrazyQuant юм. CrazyQuant-г хялбархан меню ашиглан ажиллуулах боломжтой бөгөөд TIFF, JPEG, GIF форматуудыг таньдаг юм. CrazyQuant нь хоёр хэмжээст тор маягаар зурагт анализ хийдэг бөгөөд өнгөгүй болон өнгөтэй (дифференциал) зургийн аль алинд анализ хийнэ. Linux дээр үүнийг суулгах нь маш хялбар юм. Та зүгээр татаж авсан архиваа задлаад java CrazyQuant гэсэн дээр дараад программыг ажиллуулах болно.

TIGR-ийн санал болгож байгаа array-н туршилтын үр дүнд скан хийгч программ бол SpotFinder юм. Энэ нь TIFF форматын зурагт анализ хийж үр дүнгээ TIGR-ийн ArrayViewer болон бусад array-н анализын программуудаа харж болно.

Өндөр хэмжигдэхүүнт өгөгдлийг зурагжуулах нь

Microarray-н туршилтыг зурагжуулах (визуал график) нь хэцүү асуудал юм.  Учир нь Microarray-н туршилт нь ерөнхийдөө 4 хэмжигдэхүүнтэй байдаг. Үүнд нь Х-олтриг, y-олтриг, флуоресценцийн эрчим, цаг хугацаа орно. TIGR-ийн ArrayViewer нь генийн экспрессийг олж тогтоон дифференциал экспрессийн үр дүнг гаргадаг юм.

ArrayViewer нь генийн дарааллын өгөгдөл, тодорхойлолттой шууд харьвцах боломжийг олгодог. ArrayViewer нь нэгэн хэмжигдэхүүн цаг хугацааг зурагжуулах тал дээр тийм сайн биш ч одоогоор бидэнд байгаа хамгийн сайн программ юм. Энэ нь ямар ч хэмжээний чипт анализ хийж зурагжуулдаг. Array-н өгөгдөлийг зурагжуулдаг өөр нэгэн программ нь Xgobi юм.

Экспрессийн профилийн бөөгнөрөл

Энэ бичлэгийг хийж байгаа энэ цаг мөчид microarray-н өгөгдөлд анализ хийх хамгийн түгээмэл арга нь экспрессийн профилийн бөөгнөрөл юм. Экспрессийн профил гэдэг нь microarray-н нэг цэг дээрх генийн экспрессийн өөрчлөлтийг харуулсан плот хэлбэрийн зураг юм. Туршилтын туршид шим тэжээлийн бодисын концентраци ихсэх, багасах, эсүүдийн ДНХ гибридизацид орж байх явцад эсүүд өсөх, буурах зэрэг нь том өөрчлөлтүүд болдог.

Харин бөөгнөрөл гэдэг нь  плотын хэлбэр юм. SOM буюу өөрөө зохион байгуулалагддаг зургийн программ нь энэ төрлийн үр дүнг өгдөг юм. Энэ төрлийн олон программ байдаг ч зорилго нь нэг ижил юм.

Хэрэв хоёр өөр ген орчны өөрчлөлтийн үед ямар нэг байдлаар төстэйгөөр экспресслэгдэж, эсвэл экспресс нь дарангуйлагдаж байвал энэ хоёр ген нь харилцан хамааралтай гэсэн үг юм. Хамааралтай гэдэг нь энэ хоёр ген ижил промотертой, эсвэл нэг механизмаар зохицуулагддаг хэрэг байж болох юм. Нэг үгээр хэлэхэд энэ хоёр ген нь нэг ижил экспрессийн профилтой байна гэсэн үг ажээ. Ийм төрлийн плот гарсны дараа эрдэмтэд анализ хийх ёстой.

Стэнфордын их сургуулийн Cluster болон TreeView нь Windows дээр ажиллах зориулалттай экспрессийн профилийн бөөгнөрлийг хийгч программууд юм. Сluster-ийн нэг хэлбэр XCluster нь Unix-д зориулсан хувилбар юм.

Advertisements

2 thoughts on “Функционал Геномик: Өгөгдөл дээр анализ хийх шинэ хэлбэрүүд

Хариулт үлдээх

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Өөрчлөх )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Өөрчлөх )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Өөрчлөх )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Өөрчлөх )

Connecting to %s