Məlumat

Bir gen üçün bir neçə mRNA RefSeq arasında fərq nədir?

Bir gen üçün bir neçə mRNA RefSeq arasında fərq nədir?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Mən insanda "HLA-F" gen adını axtararaq UCSC genom brauzerində verilmiş gen üçün mRNA RefSeq ardıcıllığını axtarıram (Refseq genləri bölməsinə gedin). Gen üçün bir neçə RefSeq mRNA var, bu RefSeq ardıcıllıqları arasında fərq nədir və onlardan hansını istəyirəm?


Bunu müəyyən etmək prosesində sizə məlumat verəcəyəm:

  1. Qeyd edək ki, təqdim olunan iki gen adı var: HLA-F və HLA-F-AS1. "AS" hissəsi "anti-hissi" deməkdir, buna görə də əks teldədir... ona görə də bütün HLA-F-AS1-lərə məhəl qoymayın.
  2. Əlaqədar xromosomlara diqqət yetirin. chr6 normal xromosomdur, lakin chr6_cox_hap2 kimi şeylər deyil. Bunun əvəzinə bunlar haplotip yamaqları/xromosomlarıdır. HLA bölgələri çox dəyişkəndir, buna görə də yalnız bir istinad ardıcıllığına malik olmaq, ardıcıllıq variantlarını tapmaq kimi bir çox analizdə problemli olur. Məqsədləriniz üçün bunları görməməzlikdən gəlmək istəyə və ya istəməyə bilərsiniz, bu, məqsədinizin nə olduğundan asılıdır.
  3. Əgər haplotip yamaqlarına məhəl qoymursanız, chr6-da 3 siyahı ilə qalarsınız. Bunlar HLA-F-nin 3 izoformudur. Bunların hər biri üçün refseq identifikatorlarından istifadə etməlisiniz.

BTW, Gencode/Ensembl HLA-F üçün 3 deyil, 4 izoforma sadalayır. UCSC Gencode və ya Ensembl ilə razılaşmadıqda, Gencode və ya Ensembl ilə gedin.


RNT və mRNT arasındakı fərq

Nuklein turşuları yer üzündəki bütün canlılarda bol olan ən mühüm molekullardan biridir. Onlar genetik məlumatı zülallara kodlaşdırmaq, ötürmək və ifadə etməkdən məsuldurlar. 1869-cu ildə isveçrəli həkim və bioloq Fridrix Mişer öz təcrübələri zamanı ilk dəfə nuklein turşularını müəyyən etdi. Nuklein turşuları haqqında məlumat genom və məhkəmə elminin, həmçinin biotexnologiya və əczaçılıq sənayesinin əsas təməlini qoydu. Nuklein turşusu molekullarının əsas növləri DNT (dezoksiribonuklein turşusu) və RNT (ribonuklein turşusu) təşkil edir. Funksiyasından asılı olaraq RNT-nin üç universal növü vardır: messenger RNT (mRNA), transfer RNT (tRNA) və ribosomal RNT (rRNA). Bu məqalə RNT və mRNT arasındakı fərqi vurğulayır.

MƏZMUN


MRNT, DNT və hər hansı digər *DNT* arasındakı fərq nədir?

Layman dili ilə desək, DNT əsas plandır. Yalnız bir var, o, nüvəni tərk edə bilməz. mRNT, ehtiyac duyduqları planın xüsusi hissəsini izləyən bir inşaatçı kimidir. Bu nüsxə daha sonra onu nüvədən və sitoplazmaya aparır, burada təlimatlar polipeptidləri (zülalları təşkil edən) yaratmaq üçün istifadə edilə bilər, buna görə də inşaatçılar metaforası. rRNT və tRNT genetik kodu daşımadıqları üçün fərqlidirlər və polipeptidlərin qurulmasında alət olmaları baxımından oxşardırlar. Bu şey yeni başlayanlar üçün çox çətin ola bilər, buna görə ümid edirəm ki, bu kömək edir :)

Molekulyar olaraq, bütün DNT analoqları riboz şəkərindən (qlükoza kimi, lakin o, SikloHeksan olmaq əvəzinə bir SikloPentan əmələ gətirir) və Nuklein turşusundan (SikloHeksandan və ya hər ikisindən ibarət olan başqa bir siklik molekuldan) hazırlanır.

Fərq DNT-də ribozanın 2° karbonundan çıxarılan tək bir -OH qrupudur (Hidroksi/Alkol qrupu). RNT də timin yerinə Nuklein Turşusu Urasildən istifadə edir.

tRNA: Adenil T-RNT Sintaza və ATP kimi tanınan bir molekulda saxlanan enerjidən istifadə edərək bir amin turşusunu Ribosoma bağlayan bir Kodon və antikodon meydana gətirmək üçün ətrafına sarılan RNT.

nuRNA: Nüvədə olan və Ribosom alt bölmələri ilə birləşən RNT və Splicisome kimi tanınan çox zülallı bir quruluş yaratmaq üçün xüsusi zülallarla bağlanan RNT.

siRNA: Sitozolda tapılan və digər zülallarla birlikdə mRNT-yə bağlana və onu parçalaya bilən bir RNT molekulu istehsal etmək üçün bir ferment tərəfindən parçalanan saç sancağı ara məhsulunu meydana gətirən RNT. Protein ifadəsinin tənzimlənməsində vacibdir.

mRNA: Zülalları kodlayan RNT. (Bütün DNT-nin yalnız 2%-i mRNT-yə çevrilir)

piRNA: histamin (DNT-yə bağlanan qlobul zülallar) metilasiyasında iştirak edən və buna görə də gen ifadəsini tənzimləyən RNT.

Viral RNT: Ev sahibi DNT-yə birləşən viral DNT üçün RNT tərs transkriptazadan istifadə edən çox kiçik RNT molekulları. Birləşdirilmiş Viral DNT provirus adlanır.


Nəticələr və müzakirə

İnsan Bədəni Xəritəsi 2.0 Layihəsi 16 müxtəlif insan toxuması (piy, adrenal, beyin, döş, kolon, ürək, böyrək, leykosit, qaraciyər, ağciyər, limfa düyünləri, yumurtalıq, prostat, skelet əzələsi, testis və s.) üçün RNT-Seq datası yaratdı. tiroid). Biz bu ictimai məlumat toplusunu təhlil etməyi seçdik, çünki gen ifadəsi toxuma spesifikdir və bütövlükdə bu 16 yüksək keyfiyyətli RNT-Seq nümunəsini təhlil etmək daha az qərəzli nəticələrə səbəb ola bilər. Qeyd edək ki, gen annotasiyasının heç biri 100% tamamlanmayıb. Nəticədə, gen annotasiyası ilə əhatə olunmayan RNT-Seq oxunuşları üçün, xəritələşdirmə mərhələsində gen modelinin istifadə edilib-edilməməsi onların xəritələşdirilməsinə heç bir təsir göstərmir. Buna görə də, bir gen modelinin RNT-Seq oxuma xəritəsinə təsirini ədalətli qiymətləndirmək üçün yalnız gen modelinin əhatə etdiyi oxunuşlardan istifadə edilmişdir. Bu işdə biz iki mərhələli xəritəçəkmə protokolu hazırladıq. Mərhələ №1-də gen modeli ilə əhatə olunmayan bütün oxumalar süzülüb. Mərhələ №2-də, bütün qalan oxunuşlar gen modelindən istifadə etməklə və istifadə etmədən istinad genomuna uyğunlaşdırıldı. Xəritəçəkmə addımında gen modelinin rolu daha sonra 2-ci Mərhələdə xəritəçəkmə nəticələrinin müqayisəsi ilə ölçüldü və səciyyələndirildi.

Müxtəlif gen annotasiyalarının əhatə dairəsi

Bütün 16 nümunə üçün RNT-Seq oxunmuş xəritələşdirmə xülasələri müvafiq olaraq Əlavə fayl 1: Cədvəl S1 (oxumaq uzunluğu = 75 bp) və Əlavə fayl 1: Cədvəl S2 (oxumaq uzunluğu = 50 bp) göstərilmişdir. Əlavə fayl 1-də iki fərqli xəritəçəkmə rejimi var: Cədvəllər S1 və S2. “Yalnız transkriptom” xəritəçəkmə rejimində bütün RNT-Seq oxunuşları yalnız istinad transkriptomuna uyğunlaşdırıldı. Əgər oxunan məlumatı məlum gen bölgəsi ilə müqayisə etmək mümkün deyilsə, o, potensial olaraq qeydlər olmadan genomik bölgəyə uyğunlaşdırıla bilsə də, xəritədən çıxarılır. “Transkriptom + genom” xəritəçəkmə rejimində olarkən oxunuşlar əvvəlcə istinad transkriptomuna, sonra isə xəritəsiz olanlar istinad genomuna uyğunlaşdırıldı. İstinad transkriptomunun RNT-Seq oxunuşlarının xəritələşdirilməsinə təsiri “transkriptom + genom” xəritəçəkmə rejimində zəiflədilir, çünki xəritədə göstərilməmiş hər bir oxunuşun genomla müqayisə olunmaq üçün ikinci şansı olur. Əlavə fayl 1: Cədvəllər S1 və S2-də verilənlər üçün xəritələşdirmə xülasələri müvafiq olaraq Şəkil 1 və Əlavə fayl 1: Şəkil S1-də göstərilmişdir. “Yalnız transkriptom” xəritəçəkmə rejimində, RefGene və/və ya UCSC ilə müqayisədə Ensembl-də daha çox oxunma təsvir edilmişdir. Hər bir toxuma növü üçün xəritəçəkmə dərəcəsi RefGene və UCSC arasında oxşar idi. Ensembl, RefGene və UCSC annotasiyaları üçün orta oxuma xəritələşdirmə dərəcələri müvafiq olaraq 86%, 69% və 70% təşkil etmişdir. Qısa oxunan xəritəçəkmə RNT-Seq məlumatlarının təhlilində əsas addımdır və müəyyən dərəcədə verilmiş transkriptoma uyğunlaşdırılmış oxunma faizi onun annotasiya edilmiş genlərinin və transkriptlərinin tamlığını təxminən əks etdirə bilər. Beləliklə, Ensembl annotasiyası RefGene və UCSC ilə müqayisədə daha geniş gen əhatəsinə malikdir.

16 toxuma nümunəsi üçün oxunan xəritəçəkmə xülasəsi "yalnız transkriptom" “transkriptom + genom” Xəritəçəkmə rejimləri (qeyd: oxu uzunluğu = 75 bp). “Yalnız transkriptom” rejimində RefGene və UCSC (sol panel) ilə müqayisədə Ensembl-də daha çox oxunuş xəritələnir və RefGene və UCSC (sağ panel) ilə müqayisədə daha çox oxunuş Ensembl-də çoxlu xəritələnir. Qeyd: gen modeli “heç biri” o deməkdir ki, RNT-Seq oxunuşları gen modelindən istifadə etmədən birbaşa istinad genomuna uyğunlaşdırılır.

Bunun əksinə olaraq Şəkil 1 göstərir ki, oxunan xəritələmə faizi də nümunədən asılıdır və bu, hər bir gen modeli üçün doğrudur. Məsələn, ürəkdəki ardıcıl oxunmaların yalnız 52,5%-i RefGene modelinə uyğunlaşdırılıb, leykositlərdə isə oxunuşların 84,2%-i RefGene ilə əlaqələndirilə bilər. Ürək və leykosit arasındakı bu xəritələşdirmə fərqi ən azı qismən RefGene annotasiyasının natamam olmasından irəli gəlir. Gen modelində daha çox gen qeyd edildiyi üçün oxunmaların daha yüksək faizi “Yalnız Transkriptom” xəritəçəkmə rejimində xəritələnəcək.

“Transkriptom + genom” xəritəçəkmə rejimində məlumat nümunələri “yalnız transkriptom” rejimi ilə müəyyən edilənlərdən fərqli idi (Şəkil 1-də sol panel). “Transkriptom + genom” xəritəçəkmə rejimində Ensembl, RefGene və UCSC üçün orta xəritəçəkmə dərəcələri müvafiq olaraq 96,7%, 94,5% və 94,6%-ə yüksəldi və müxtəlif gen modelləri arasında xəritəçəkmə sürəti fərqi azaldı. İki rejim arasındakı xəritələşdirmə dərəcələrindəki bu böyük fərq gen modellərinin natamam olduğunu göstərir: bir çox oxunuşlar var ki, onlar genomik bölgələrə qeydlər olmadan çəkiliblər.

“Yalnız transkriptom” xəritəçəkmə rejimində oxunanların orta hesabla 6,9%-i, 1,4%-i və 1,8%-i müvafiq olaraq Ensembl, RefGene və UCSC gen modellərində çoxlu xəritələnmiş oxunuşlardır (Şəkil 1-də sağ panel). Ensembl-də çoxlu xəritələnmiş oxunmaların faizi RefGene və ya UCSC ilə müqayisədə daha yüksəkdir. Adətən, daha əhatəli annotasiya ümumiyyətlə daha çox gen və izoforma annotasiya edir və beləliklə, qeyri-müəyyən xəritələrin olma ehtimalını artırır. Bu qeyri-müəyyən xəritələr birbaşa qeyri-unikal xəritədə oxunanların faizinin artmasına çevrilir.

Bir gen modelinin RNT seq oxuma xəritəsinə təsiri

Mərhələ №1-də “yalnız transkriptom” xəritəçəkmə rejimindən xəritələnməmiş oxunuşlar süzüldü. Mərhələ №2-də biz gen modellərindən istifadə etməklə və istifadə etmədən qalan oxunuşları dəyişdirdik. Gen modelləri Mərhələ №2-də istifadə edildikdə, bütün oxunuşlar ya unikal olaraq, ya da bir neçə yerə uyğunlaşdırıla bilərdi və xəritəsiz oxunuşlar yox idi. Bu oxunuşlar gen modellərindən istifadə etmədən genomla yenidən qurulduqda, bəziləri xəritədən çıxarıldı. Xəritəçəkilən yerlərin sayına görə (#ML) bütün ardıcıllıq oxunuşları unikal (yəni, #ML = 1), çoxsaylı (yəni, #ML > =2) və xəritələnməmiş (yəni, #ML =) olmaqla üç kateqoriyaya təsnif edildi. 0). RNT-Seq bütün 16 nümunə üçün Mərhələ №2-də təkrar xəritələşdirmə xülasələrini oxuyur, müvafiq olaraq Şəkil 2 (oxumaq uzunluğu = 75 bp) və Əlavə fayl 1: Şəkil S2 (oxumaq uzunluğu = 50 bp) göstərilmişdir. Şəkil 2 və Əlavə fayl 1: Şəkil S2-yə uyğun rəqəmsal məlumatlar Əlavə fayl 1-də cədvəl şəklində verilmişdir: Cədvəllər S3 və S4, müvafiq olaraq. RefGene və UCSC ardıcıl olaraq unikal xəritələnmiş oxunmaların ən yüksək faizinə malik idi, qeyri-unikal xəritədə oxunanların faizi isə Ansamblda daha yüksək idi (Şəkil 2-də mavi rənglə rənglənmiş nümunələr). Gen modeli olmadan, xəritələnməmiş oxunuşların faizi 6%-də demək olar ki, sabit idi (Şəkil 2-də çəhrayı ilə rənglənmiş nümunələr). Aşağıdakı kimi nümayiş etdirdiyimiz kimi, gen modeli əsasən qovşaq oxunuşlarının uyğunlaşdırılmasına təsir edir, lakin qovşaq olmayan oxunuşlara az təsir göstərir. Nümunələrimizdəki oxunuşların orta hesabla 23%-i qovşaq oxunuşları idi və adətən onların üçdə biri gen modelindən istifadə etmədən xəritələşdirilə bilmədi. Ona görə də belə olacağı gözlənilir

Xəritələnmiş oxunuşların 6%-i (23% * 0,33) gen modelindən istifadə etmədən xəritədən çıxarılır.

Bir gen modelinin 16 toxuma nümunəsi üçün xəritəçəkmə xülasəsinə təsiri (oxu uzunluğu = 75 bp). RefGene və UCSC ardıcıl olaraq bənzərsiz xəritələnmiş oxunmaların ən yüksək faizinə malikdir, qeyri-unikal xəritədə oxunanların faizi isə Ensembl-də daha yüksəkdir. Xəritəçəkmə addımında gen modeli (çəhrayı rənglə göstərilmişdir) olmadan oxunanların sabit 6%-i xəritəsizləşir.

Gen modelinin oxunmuş xəritələşdirməyə təsirini qiymətləndirmək üçün Şəkil 2 və Əlavə fayl 1: Şəkil S2-dəki xəritələşdirmə xülasələri kifayət deyildi. Məsələn, xəritəçəkmədə bir gen modelinin köməyi ilə və olmadan oxunuş fərqli şəkildə uyğunlaşdırıla bilər və bu ssenaridə xəritəçəkmə xülasəsi belə bir fərqi müəyyən edə bilməz. Beləliklə, başlanğıc və son mövqelər və birləşdirmə saytları daxil olmaqla, hər bir oxunuş üçün xəritəçəkmə təfərrüatlarını müqayisə etdik. Sadəlik üçün Mərhələ №2-də biz “yalnız transkriptom” xəritəçəkmə rejimində unikal xəritələnmiş oxunuşlara diqqət yetirdik. Unikal xəritələşdirilmiş oxunuş, gen modeli olmadan müvafiq xəritələşdirmə məlumatlarına görə dörd kateqoriyaya təsnif edilə bilər: (1) "Eyni" - eyni genomik bölgə ilə xəritədə qalan (2) "Alternativ" - hələ də unikal şəkildə xəritələnmiş, lakin fərqli (3) “Çoxlu”—daha çox yerə xəritələnmiş və (4) “Xəritədən çıxarılmışdır”. Ətraflı qiymətləndirmə nəticələri Şəkil 3 (oxumaq uzunluğu = 75 bp) və Əlavə fayl 1: Şəkil S3 (oxumaq uzunluğu = 50 bp) və Əlavə fayl 1: Cədvəl S5 və S6-da ümumiləşdirilmişdir.

Bir gen modelinin RNT-yə təsiri Seq oxuma xəritəsi (oxu uzunluğu = 75 bp). (A) Xəritəli oxunuşların tərkibi: təxminən 23% qovşaq oxunuşları, qalan 77% isə qovşağı olmayan oxunuşlardır (B) qeyri-qovşaqların xəritələşdirilməsinə təsir oxunur: orta hesabla, 95% tam olaraq eyni genomik yerə xəritələnmiş qalır, oxunanların 3-9% -i çox xəritələnmiş oxunuşlara çevrilir (C) qovşaqların xəritələşdirilməsinə təsiri oxunur: oxunuşların orta hesabla 53%-i gen modelinin köməyi olmadan eyni genomik bölgələrə uyğun olaraq qalır. Qovşağın oxunuşlarının təxminən 30%-i xəritələşdirilmir, 10-15%-i isə alternativ olaraq xəritələnir. (Qeyd: 16 toxuma nümunəsinin adı aşağıdakı kimi göstərilmişdir: a: yağlı b: adrenal, c: beyin d: döş e: kolon f: ürək g: böyrək h: leykosit i: qaraciyər j: ağciyər k: limfa düyünləri l: yumurtalıq m: prostat n: skelet əzələsi o: testis və səh: tiroid).

Şəkil 3A-da biz unikal xəritələşdirilmiş oxunuşları iki sinfə, yəni qovşağı olmayan oxunuşlara və qovşaq oxunuşlarına böldük və gen modelinin onların xəritələşdirilməsinə təsirini araşdırdıq. Şəkil 3A-a uyğun olaraq, xəritələnmiş oxunuşların təxminən 23%-i qovşaq oxunuşları, qalan 77%-i isə qovşaq olmayan oxunuşlardır. Qeyri-qovşaq oxunuşları üçün (Şəkil 3B-ə baxın), gen modelinin istifadəsindən asılı olmayaraq 95% tam olaraq eyni genomik yerə xəritədə qaldı. Bir gen modeli olmadan, qovşaq olmayan oxunuşların 3%-dən 9%-ə qədəri çoxlu xəritələnmiş oxunuşlara çevrildi. Beləliklə, qeyri-qovşaq oxunmasının xəritədən çıxarılmaması və ya alternativ olaraq xəritələnməsi nadirdir. Bununla belə, qovşaq oxunuşlarının xəritələşdirilməsi gen modelləri tərəfindən güclü şəkildə təsirlənmişdir (bax Şəkil 3C). Gen modelindən istifadə etmədən qovşaq oxunuşlarının orta hesabla 53%-i eyni genomik bölgələrə, 30%-i hər hansı genomik bölgəyə xəritədə göstərilə bilmədi və 10-15%-i alternativ olaraq xəritələndi. Bu cür alternativ xəritələr bir gen modelindən istifadə edərək müvafiq xəritələşdirmə nəticələri ilə müqayisədə ümumiyyətlə aşağıdır [20]. Qeyri-qovşaq oxunuşlarına bənzər şəkildə, qovşaq oxunuşlarının orta hesabla 5%-i gen modelindən istifadə etmədən birdən çox yerə xəritələnmişdir. Şəkil 3C-də göstərildiyi kimi, ardıcıl oxunuşlar gen modellərindən istifadə etmədən istinad genomuna uyğunlaşdırıldıqda, RefGene və/yaxud UCSC-də daha çox unikal xəritələnmiş qovşaq oxunuşları Ensembl ilə müqayisədə çoxlu xəritələnmiş oxunuşlara çevrildi.

Gen modeli seçiminin gen kəmiyyətinə təsiri

Fərqli annotasiya verilənlər bazalarında müxtəlif gen identifikatorları istifadə olunur, buna görə də biz bu verilənlər bazası üçün xüsusi identifikatorları HUGO Gen Nomenklaturası Komitəsinin unikal HGNC gen simvollarına uyğunlaşdırdıq, onların gen kəmiyyət nəticələrini bu verilənlər bazalarından yaranan müxtəlif gen modelləri üzrə müqayisə etdik. Bu verilənlər bazalarında annotasiyaların az-çox natamam olduğunu nəzərə alaraq, biz yalnız ümumi genlərə diqqət yetirdik. Şəkil 4-dəki Venn diaqramı RefGene, UCSC və Ensemb annotasiyalarının üst-üstə düşməsini və kəsişməsini göstərdi. Aydındır ki, RefGene ən az unikal genlərə malikdir, halbuki Ensembldəki genlərin 50%-dən çoxu unikaldır. Ümumiyyətlə, müxtəlif annotasiyalar çox yüksək üst-üstə düşür: 21.598 ümumi gen hər üç gen annotasiyası tərəfindən paylaşılır.

RefGene arasında üst-üstə düşmə və kəsişmə, UCSC, və Annotasiyalar. Ümumiyyətlə, müxtəlif annotasiyalar çox yüksək üst-üstə düşür: hər üç gen modeli tərəfindən paylaşılan 21.598 ümumi gen var. RefGene ən az unikal genlərə malikdir, halbuki Ensembl-dəki genlərin 50%-dən çoxu unikaldır.

Müxtəlif gen modellərinin gen kəmiyyət nəticələrinə təsirini araşdırmaq üçün diqqətimizi bu 21,598 ümumi gen dəstinə yönəltdik. RefGene və Ensembl arasındakı ümumi korrelyasiya Şəkil 5-də göstərilmişdir. Həm x, həm də y oxları log2 (count + 1) ilə təmsil olunurdu. Bütün genlər üçün, sıfır sayı olan genlər üçün loqarifmik xətanın qarşısını almaq üçün saylara 1 əlavə edildi. İdeal olaraq, gen modelinin seçimindən asılı olmayaraq, bütün ümumi genlər üçün eyni sayda xəritələnmiş oxunuşları əldə etməliyik, lakin bu, açıq-aydın belə deyildi. Genlərin əksəriyyətinin yüksək ardıcıl və ya demək olar ki, eyni ifadə səviyyələrinə malik olmasına baxmayaraq, gen modelinin seçilməsi kəmiyyətləşdirmə nəticələrinə kəskin şəkildə təsir edən xeyli sayda gen var idi. Şəkil 5-də göstərildiyi kimi, bir gen modelində onlara uyğunlaşdırılmış oxunma sayı 0, digərlərində isə çoxlu genlər var idi.

RefGene və Ensembl arasında gen kəmiyyət nəticələrinin korrelyasiyası. Həm x, həm də y oxları Log2-ni (count + 1) təmsil edir. Genlərin əksəriyyətinin yüksək ardıcıl və ya demək olar ki, eyni ifadə səviyyələrinə malik olmasına baxmayaraq, kəmiyyət göstəriciləri gen modelinin seçimindən kəskin şəkildə təsirlənən çoxlu genlər var.

RefGene və Ensembl annotasiyaları arasındakı uyğunluğu ölçmək üçün əvvəlcə hər bir gen üçün xəritələnmiş oxunma nisbətini hesabladıq. Müəyyən bir gen üçün biz RefGene və Ensembl annotasiyalarında xam oxunma saylarını müvafiq olaraq #C1 və #C2 olaraq təyin etdik. 0-a bölünmənin qarşısını almaq üçün nisbətlər hesablanmadan əvvəl bütün xam oxunmuş saylara 1 əlavə edildi. Düzəliş edilmiş saylar müvafiq olaraq #C1’ (=#C1 + 1) və #C2’ (=#C2 + 1) kimi qeyd edilmişdir. Nisbət Maks(#C1’,#C2’)/Min(#C1’,#C2’) kimi hesablanıb. Buna görə də hesablanmış əmsal həmişə 1-ə bərabər və ya daha çox olmuşdur. Nisbətlərin paylanması Cədvəl 1-də ümumiləşdirilmişdir (oxumaq uzunluğu = 75 bp). 21.958 ümumi gen arasında genlərin təxminən 20%-nin hər iki annotasiyada heç bir ifadəsi yox idi. Eyni saylar genlərin yalnız 16,3% -i üçün əldə edilmişdir. Genlərin ifadə səviyyələrinin təxminən 28,1%-i 5% və ya daha yüksək, onların arasında genlərin 9,3%-i (2038-ə ekvivalent) 50% və ya daha çox fərqlənmişdir. Cədvəl 1 və Şəkil 5-də göstərildiyi kimi, gen modelinin seçilməsi genin kəmiyyətinə böyük təsir göstərmişdir. UCSC və RefGene annotasiyası arasındakı uyğunluq Əlavə fayl 1-də bildirildi: Cədvəl S7 (oxumaq uzunluğu = 75 bp). Ensembl ilə müqayisədə, UCSC gen kəmiyyətinin nəticələri baxımından RefGene ilə daha yaxşı uyğunluq əldə etdi. Genlərin 38,3%-nin eyni oxunma sayları var idi ki, bu da Ensembl və RefGene arasındakı 16,3%-dən xeyli yüksəkdir. İfadə səviyyələri 5% və ya daha çox fərqlənən genlərin faizi yalnız 11,3% təşkil etmişdir ki, bu da Ensembl və RefGene arasında müvafiq 28%-dən çox az idi. Bundan əlavə, genlərin kəmiyyət göstəricilərinin yalnız 3,24%-i 50% və ya daha çox fərqlənmişdir ki, bu da Ensembl və RefGene arasındakı 9,3%-dən aşağı olmuşdur.

Nə üçün gen modelinin seçilməsi genin kəmiyyətinə bu qədər dramatik təsir göstərir? Aşağıda mümkün izahatları təmin etmək üçün bir neçə ekstremal və ya nümayəndəli hal seçdik. Qaraciyər nümunəsində həm Ensembl, həm də RefGene üçün bu nümunəvi genlər üçün ifadə səviyyələri Cədvəl 2-də ümumiləşdirilmişdir (oxumaq uzunluğu = 75 bp). PIK3CA (fosfatidilinositol-4,5-bisfosfat 3-kinaz, katalitik alt vahid alfa) PtdIns, PtdIns4P və PtdIns(4,5)P2-ni fosforilləşdirmək üçün ATP-dən istifadə edir. Qaraciyər nümunəsində, Ensembl annotasiyasında PIK3CA-ya uyğunlaşdırılmış 1094 oxunuş, RefGene-də isə yalnız 492 oxunuş var idi. Həm Ensembl, həm də RefGene-də PIK3CA gen tərifi və RNT-Seq oxunuşlarının xəritəçəkmə profili Şəkil 6-da göstərilmişdir. Aydındır ki, gen tərifindəki fərq kəmiyyətdə müşahidə edilən uyğunsuzluğa səbəb olur. Ensembl-də PIK3CA üçün üç izoforma var və ən uzun izoforma ENST00000263967-dir. Bu transkriptin ümumi uzunluğu 9653 bp-dir, 21 eksondan ibarətdir, çox uzun ekson #21 (6000 bp, chr3: 178,951,882-178,957,881). RefGene-də PIK3CA-da NM_006218 adlı yalnız bir transkript var. Bu transkript çox qısa ekson №21 ilə 3909 bp uzunluğundadır (yalnız 616 bp, chr 3:178,951,882-178,952,497-də yerləşir). Ensembl-də PIK3CA geninin tərifi oxunan ardıcıllığın xəritəçəkmə profilinə əsaslanaraq RefGene-dəkindən daha dəqiq görünür. Eyni şəkildə, Ensembl və RefGene-də EGFR və SLC30A1 geninin oxunma sayındakı fərq əsasən gen təyini fərqindən irəli gəlir (Əlavə fayl 1: Şəkillər S4 və S5).

PIK3CA üçün fərqli gen tərifləri genlərin miqdarında fərqlərə səbəb olur. Ensembl annotasiyasındakı PIK3CA RefGene-dəki tərifindən xeyli uzundur və Ansambl-da PIK3CA-ya uyğunlaşdırılmış 1094 oxunuşun, RefGene-də isə yalnız 492 oxunuşun xəritələndiyini izah edir. Ensembl-dəki PIK3CA gen tərifi, oxunan ardıcıllığın xəritəçəkmə profilinə əsaslanaraq, RefGene-dəkindən daha dəqiq görünür.

Şəkil 7, RefGene ilə müqayisədə Ensembl-də müəyyən edilmiş olduqca fərqli gen modelinin başqa bir nümunəsini göstərir. RefGene-də bi-cistronic transkript 7-ci xromosomda yerləşən həm MTPN (miotrofin) və həm də LUZP6 (leucine fermuar zülalı 6) genlərinin məhsullarını kodlaşdırır. Bütün xəritələnmiş oxunuşlar bu iki genə bərabər paylanır. Yetkin transkript RefGene-də 3884 bp-dir. Bununla belə, Ensembl-də LUZP6 cəmi 177 bp uzunluğundadır və tamamilə MTPN daxilindədir. Nəticə olaraq, üst-üstə düşən bölgəyə uyğunlaşdırılan bütün oxunuşlar MTPN-ə yalnız ona görə təyin edilir ki, LUZP6-nın ona uyğunlaşdırılmış heç bir unikal oxunması yoxdur, bu da Ansambl annotasiyası seçilərkən LUZP6 üçün oxunma sayının 0 olduğunu izah edir. Eyni şəkildə, gen tərifindəki fərq (Əlavə fayl 1: Şəkil S6-ya baxın) Cədvəl 2-də PIGY/PYURF üçün kəmiyyət nəticələrini izah edə bilər. Ansambldakı PIGY geni cəmi 217 bp uzunluğundadır və PYURF (PIGY Upstream Reading Frame) ilə tamamilə üst-üstə düşür. . Beləliklə, PIGY bölgəsinə uyğunlaşdırılmış bütün oxunuşlar PYURF geninə təyin edilir, PIGY-ə isə heç bir oxu verilmir. RefGene-də PIGY və PYURF eyni mRNT-ni kodlayır, baxmayaraq ki, tərcümə edilmiş zülal ardıcıllığı fərqlidir. Beləliklə, PIGY/PYURF-ə uyğunlaşdırılan bütün oxumalar bu iki genə bərabər paylanır. PECAM1 geni başqa bir maraqlı nümunədir. RefGene modelində 17-ci xromosomda yerləşir. Ensembl-də isə bu gen HG183_PATCH xromosomunda yerləşir: 62,399,863-62,491,136. HG183_PATCH insan genomu GRCH37.3-ə ümumiyyətlə daxil edilmir, bu da Ensembl annotasiyasından istifadə edərək PECAM1 geninə sıfır oxunmasının səbəbini izah edir.

LUZP6 üçün müxtəlif gen tərifləri. Annotasiyada LUZP6 cəmi 177 bp uzunluğundadır və o, tamamilə başqa bir gen, MTPN daxilindədir. Nəticədə, LUZP6-dan gələn bütün ardıcıllıq oxunuşları əvəzinə MTPN-ə təyin edilir. RefGene-də LUZP6 və MTPN eyni genomik bölgədən əldə edilir və zülal kodlaşdırma ardıcıllığı fərqli olsa da, hər ikisi eyni mRNT-ni kodlayır. Buna görə də, bu bölgəyə aid edilən bütün oxunuşlar bu iki gen arasında bərabər paylanır.

Gen modellərinin diferensial analizə təsiri

Ümumiyyətlə, RNT-Seq diferensial analizi bioloji replikasiya tələb edir. Bununla belə, biz 16 müxtəlif toxumadan tək nümunələri təhlil etdik. Gen modellərinin diferensial analizə təsirini nümayiş etdirmək üçün ürək və qaraciyər nümunələri arasında qat dəyişiklikləri RefGene və Ensembl annotasiyalarından istifadə etməklə hesablanmışdır. Hesablanmış Log2Ratio-nun (qaraciyər/ürək) korrelyasiyası Şəkil 8-də təsvir edilmişdir. Əgər gen modelinin seçilməsi diferensial analizə təsir göstərmirsə, qrafik mükəmməl diaqonal xətt göstərməlidir. Genlərin əksəriyyətində yüksək ardıcıl və ya müqayisə edilə bilən ifadə dəyişiklikləri olsa da, nisbətləri gen modelinin seçimindən kəskin şəkildə təsirlənən bir sıra genlər var. Maraqlıdır ki, bəzi genlərin bir gen modelində çox yüksək qat dəyişikliyi var, digər gen modelində isə heç bir dəyişiklik yoxdur. Aydındır ki, gen modelinin seçilməsi gen kəmiyyətinin müəyyən edilməsi ilə yanaşı, aşağı axın diferensial ifadə analizinə də təsir göstərir.

Hesablanmış Log2Ratio-nun korrelyasiyası (ürək/ qaraciyər) RefGene və Ensembl arasında. Yaşıl, mavi və qırmızı nöqtələr müvafiq olaraq 1, 2 və ya 5-dən çox olan iki Log2Ratios arasında müvafiq mütləq fərqi göstərir. Genlərin əksəriyyətində yüksək ardıcıl ifadə dəyişiklikləri olsa da, müxtəlif gen modellərinin seçimindən nəzərəçarpacaq dərəcədə təsirlənən bir çox gen var.

Bir gen modelinin xəritələşdirməyə təsiri oxunma uzunluğundan asılıdır

50 bp oxunuş uzunluğuna malik verilənlər toplusu üçün bütün təhlil nəticələri əlavə cədvəl və rəqəmlərdə bildirilmişdir. İntuitiv olaraq, oxuma nə qədər qısa olsa, bir o qədər çox yerə xəritə çəkmək olar. Nəticədə, unikal xəritələnmiş oxunuşların faizi azalır və çoxlu xəritəli oxunuşların faizi artır. Xəritəçəkmə üçün hansı gen modelindən istifadə olunmasından asılı olmayaraq, məsələn, Əlavə fayl 1: Cədvəl S1 ilə Əlavə fayl 1: Cədvəl S2 və/və ya Əlavə fayl 1: Əlavə fayl 1 ilə Cədvəl S3: Cədvəl S4 ilə müqayisə etsək, bu müşahidə doğru sayılır. Beləliklə, oxunan ardıcıllıq üçün xəritəçəkmə sədaqəti onun uzunluğu ilə artır və bu, xüsusən də qovşaq oxunuşları üçün doğrudur. Şəkil 3C və Əlavə fayl 1-də göstərildiyi kimi: Cədvəl S5, oxunma uzunluğu 75 bp olduqda, qovşaq oxunuşlarının orta hesabla 53%-i gen annotasiyası olmadan xəritələşdirildikdə eyni genomik bölgələrə uyğun olaraq qaldı. Bununla belə, oxunma uzunluğu 50 bp uzunluğunda olduqda bu faiz 42%-ə düşüb (Əlavə fayl 1: Şəkil S3C və Əlavə fayl 1: Cədvəl S6). Beləliklə, bir gen modelinin keçid oxunmasının xəritələşdirilməsinə təsiri oxunma uzunluğundan əhəmiyyətli dərəcədə təsirlənir.

Bu vaxt, qovşaq oxumalarının nisbi bolluğu oxunma uzunluğu ilə ciddi şəkildə müəyyən edilir.

Şəkil 3A və Əlavə fayl 1: Cədvəl S5-ə əsasən, oxunma uzunluğu 75 bp olduqda, ardıcıl oxunuşların təqribən 23%-i keçid oxunuşları olub. Oxunma uzunluğu 50 bp olduqda qovşaq oxunmalarının faizi 16%-ə düşdü (bax. Əlavə fayl 1: Şəkil S3A və Əlavə fayl 1: Cədvəl S6). Bu onunla izah olunur ki, oxunuş nə qədər uzun olarsa, onun birdən çox eksonu əhatə etmə ehtimalı bir o qədər yüksəkdir. Ardıcıllıq texnologiyası inkişaf etdikcə oxunma uzunluğu daha uzun və daha uzun olacaq. Nəticə etibarilə, qısa silah ardıcıllığı texnologiyaları ilə daha çox qovşaq oxunuşu yaradılacaq. Buna görə də, oxunan xəritələşdirmə prosesinə genom annotasiyasının daxil edilməsinə ehtiyac çox artacaq.

Gen kəmiyyəti üçün hansı genom annotasiyasını seçmək lazımdır?

Praktikada bu sualın sadə cavabı yoxdur və bu, təhlilin məqsədindən asılıdır. Bu yazıda bir gen modelinin seçilməsinin kəmiyyət nəticələrinə təsir etdiyini nümayiş etdirdik. Əvvəllər biz RefGene və Ensembl annotasiyalarından istifadə edildikdə gen kəmiyyətinin nəticələrini müqayisə etdik. 25.958 ümumi gen arasında 2038 genin ifadəsi (yəni 9.3%) bir annotasiyanı digərindən seçərkən 50% və ya daha çox fərqlənirdi. Belə böyük fərq tez-tez qeydlərdəki gen tərifi fərqlərindən qaynaqlanır. Fərqli gen modellərində eyni HUGO simvolu olan genlər tamamilə fərqli genomik bölgələr olaraq təyin edilə bilər. Annotasiya verilənlər bazası seçərkən tədqiqatçılar yadda saxlamalıdırlar ki, heç bir verilənlər bazası mükəmməl deyil və bəzi gen annotasiyaları qeyri-dəqiq və ya tamamilə yanlış ola bilər.

Wu və b. [27], təkrarlana bilən və möhkəm gen ifadə təxminlərini vurğulayan tədqiqat apararkən RefGene kimi daha az mürəkkəb genom annotasiyasına üstünlük verilə biləcəyini təklif etdi. Daha çox kəşfiyyat tədqiqatı apararkən, Ensembl kimi daha mürəkkəb genom annotasiyası seçilməlidir. RNT-Seq data analizi təcrübəmizə əsaslanaraq, əgər RNA-Seq transkriptom profilində mikroarrayın əvəzi kimi istifadə edilirsə, RefGene annotasiyasından istifadə etməyi tövsiyə edirik. Zhao-ya görə, insan nümunələri üçün Affymetrix GeneChip HT HG-U133+ PM massivləri transkriptom profili üçün ən məşhur mikroarray platformalarından biridir və bu çipin əhatə etdiyi genlər RefGene ilə çox yaxşı üst-üstə düşür. və b. [6] h. Ensembl R74-də 63.677 şərhli gen girişi olmasına baxmayaraq, yalnız 22.810 giriş (təxminən üçdə biri) protein kodlayan genlərə uyğun gəlir. rRNA (566), snoRNA (1549), snRNA (2067), miRNA (3361), misc_RNA (2174) və lincRNA (7340) daxil olmaqla, müxtəlif növ RNT-ləri təmsil edən 17.057 giriş var. Ensembl R74-də 15583 psevdogen var. Əksər RNT-Seq ardıcıllığı layihələri üçün, ehtimal ki, yalnız mRNA-lar zənginləşdirilir və ardıcıllaşdırılır və miRNA-lar və ya lincRNA-lar kimi RNT-lərə ardıcıl oxunuşların xəritələşdirilməsinin heç bir mənası yoxdur. Ensembl R74 cDNT-nin genomda sonrakı reinteqrasiyası ilə mRNT transkriptinin tərs transkripsiyası ilə yaradılan və adətən aktiv şəkildə ifadə olunmayan 819 işlənmiş transkriptdən ibarətdir. Bu ssenaridə, həqiqətən aktiv mRNT-dən yaranan oxu işlənmiş transkriptlə əlaqələndirilə bilər və ya yalnız işlənmiş transkriptlə əlaqələndirilə bilər, bu xüsusilə birləşmə oxunuşları üçün doğrudur. Nəticə etibarilə, müvafiq mRNT üçün həqiqi ifadə düzgün qiymətləndirilə bilər. Daha böyük annotasiya verilənlər bazasından istifadənin başqa bir mənfi tərəfi düzəliş edilmiş p dəyərlərinin hesablanmasıdır, çünki çoxlu sınaqlara imkan vermək üçün xam p dəyərinin tənzimlənməsi əsasən modeldəki genlərin sayı ilə müəyyən edilir. Əgər maraq doğuran genlər müxtəlif annotasiyalar arasında uyğunsuz şəkildə müəyyən edilirsə, RNT-Seq məlumat dəstinin müxtəlif gen modellərindən istifadə etməklə təhlil edilməsi tövsiyə olunur.


Bir gen üçün bir neçə mRNA RefSeq arasında fərq nədir? - Biologiya

TargetScan Tez-tez Verilən Suallar (FAQ)

  1. "konservləşdirilmiş miRNT ailələri","konservləşdirilmiş miRNA ailələri","konservləşdirilmiş miRNT saytları" və "konservləşdirilmiş miRNA saytları" tərifləri hansılardır?
    • TargetScan 6-da (İnsan və Siçan) miRNA ailələri üçün konservasiya kəsintiləri sanki Friedman et al. (2009):
      • geniş qorunan = əksər onurğalılar arasında, adətən zebra balığı üçün qorunur (Fridman və digərlərinin Əlavə Cədvəl 1).
      • konservləşdirilmiş = əksər məməlilər arasında qorunur, lakin adətən plasental məməlilərdən kənara çıxmır (Friedman və digərlərinin Əlavə Cədvəl 2 və 3).
      • zəif qorunmuş = bütün digərləri
    • TargetScan 5 və 6-da (İnsan və Siçan) miRNA saytları üçün saytın mühafizəsi qorunmuş budaq uzunluğu ilə müəyyən edilir və hər bir sayt növü mühafizə üçün fərqli həddə malikdir:
      • 8mer >= 0,8
      • 7mer-m8 >= 1.3
      • 7mer-1A >= 1.6
    • TargetScanFly 5 və 6 üçün Sophophora altcinsindən kənarda qorunan miRNA ailələri qorunan kimi təsnif edilir və ən azı 3,16 (ümumi budaq uzunluğunun 60%-i) budaq uzunluğuna malik saytlar qorunan kimi təsnif edilir.
    • TargetScanWorm 5 və 6 üçün C. elegans və C. briggsae-də mövcud olan miRNA ailələri qorunan kimi təsnif edilir və hər üç növdə mövcud olan saytlar qorunan kimi təsnif edilir.
    • Release 4 kimi TargetScan-ın əvvəlki versiyaları miRNA ailələrinin və saytların daha sadə təriflərindən istifadə edirdi.
      • yüksək konservləşdirilmiş = insan, siçan, siçovul, it və toyuqda qorunur
      • konservləşdirilmiş = insan, siçan, siçovul və it arasında qorunub saxlanılmışdır

  2. "Representative miRNA", "Aggregate P CT" və ya hər hansı digər TargetScan termini ilə nə nəzərdə tutursunuz?
    • Bu hallarda veb-saytda cədvəllərin başlıqları kimi görünən terminin üzərinə klikləməyə çalışın. Onlar Representative miRNA və ya Aggregate P CT kimi terminlərin təsviri ilə açılan pəncərələrə keçid verirlər.

  3. Bir genin bir neçə transkripti varsa, hansının hədəf proqnozu üçün istifadə edildiyini necə bilə bilərəm?
    • For TargetScanHuman and Mouse 6, the annotated 3' UTR of each transcript of a gene was used for target prediction. The transcipt ID (NM_*) corresponding to the UTR annotation appears above the blue bar that represents the UTR in the top image on each gene-centric pages.
    • For TargetScan 5 and earlier, we selected the transcript with the longest 3' UTR, after removing any regions that overlap the coding region of another RefSeq transcript. The NM_* ID of the transcript (and its length) is shown in small text near the top of the gene page, just above the blue bar representing the gene.
    • For TargetScanWorm 5.2, we selected 3' UTRs, often more than one per gene, determined using the methods described in Jan et al., 2011.


Difference between siRNA vs miRNA:

1. The siRNA called small interfering or short interfering RNA while the miRNA is known as microRNA.

2. The siRNA is not conserved throughout the species while miRNA are highly conserved in the related organisms of species.

3. Structurally, the siRNA is a 21-23 nucleotide long RNA duplex having a dinucleotide 3’ overhang.

Whereas the miRNA is made up to 19-25 nucleotide RNA hairpin which forms duplex by binding with each other.

4. The siRNA is an exogeneous double-stranded RNA uptaken by the cell, generally, are viral RNAs, it is also encoded by heterochromatin regions and transposons.

Whereas the miRNA are endogenous single-stranded, non-coding RNA molecule, by forming a hairpin structure, it becomes duplex. The miRNAs are the non-coding RNA molecule which is encoded by some of the genes.

5. Though both are processed by the RISC, the siRNA only abort gene expression, if it finds the exact complementary sequence on mRNA.

On the other side, the miRNA binds imperfectly or at the 3’ untranslated region of the mRNA and hinder in the translation process.

6. For doing gene silencing, the siRNA required the Ago 2 protein- argonaute protein 2 whereas the miRNA required the Ago protein but not necessarily the Ago2. Any argonaute family protein can do miRNA mediated gene silencing.

Generally, in addition to ago2, several other proteins such as ago1, ago4, ago7 and ago6 are involved in the siRNA mediated gene silencing in different organisms. Contrary, a go1 and ago10 are majorly linked in the miRNA mediated gene regulation.


Difference between DNA and RNA

RNA and DNA have some similarities, but also their differences. Next we will see what the differences between DNA and RNA are.

DNA is the abbreviation for deoxyribonucleic acid . This is largely responsible for how people are viewed physically ( phenotype ) and how they act, as well as certain health conditions and traits that distinguish them. It is also responsible for storing genetic information about how and what work each cell should do.

It ‘s a molecule that encodes the genetic instructions that are used for the development and functioning of cells in living organisms and many viruses . E l DNA is one macromolecule essential for the existence of all living organisms .

The genetic information is encoded as a sequence of nucleotides : guanine , adenine , thymine , and cytosine . DNA tells to each cell what proteins have to do and also is responsible for storing long – term data .

The type of protein in a cell, is what determines the function of the same . The DNA is inherited from parents to children , so they share similar traits .

The DNA molecule has a form double helix , which resembles a staircase that is twisted into a spiral . Each rung of the ladder has a pair of nucleotides that stores the information . The DNA backbone consists of a sugar ( deoxyribose) and a phosphate group , from which the DNA gets its name .

The nucleotides are bound to the sugar in a special formation . The adenine (A ), thymine (T ), cytosine ( C) and guanine ( G) are nucleotides that always form pairs AT and GC although they can be found in any order in the DNA . The adenine and thymine pair to make two hydrogen bonds , while cytosine and guanine make three Hydrogen bonds. When the order is different it is as if the DNA write “codes” with “letters” that tell a cell ‘s duties to perform .

The ribonucleic acid ( RNA) molecule is a single chain which plays a vital role in encoding, decoding , regulation and expression of genes. S to DNA, is composed of the same nucleotides , but these are found in shorter chains .

The RNA is a molecule of single – stranded . Each nucleotide is composed of sugar ribose with carbons numbered 1 through 5. The carbon atoms are composed of four bases different : Adenine ( A), guanine (G ), cytosine ( C) and uracil (U ).

The RNA backbone is composed of ribose sugar bound with a phosphate group and bases . The bases are always formed as follows: GC and AU although they can be found in any order . Unlike DNA, the RNA is outside the nucleus of the cells and is not protected inside.

There are several types of RNA: transfer RNA ( tRNA ) , messenger RNA (mRNA ), ribosomal RNA ( rRNA ) … All of these performs different functions in the body . The RNA polymerase is responsible for decoding the genetic data of l DNA that the mRNA used then to direct how proteins act in the body . The tRNA is responsible for the delivery of amino acids to the ribosomes, where the rRNA binds the amino acids to create specific proteins . Therefore, the proteins are composed of a combination of different amino acids.

Thus RNA plays an important role in the decoding and transmission of the genetic composition found in DNA and then used to create the proteins needed by our body .


What Is Moderna Vaccine?

The Moderna COVID-19 vaccine, codenamed mRNA-1273 is one of the first few vaccine candidates to be approved for emergency use by the FDA to curb the ongoing pandemic. The preliminary results suggested an efficacy rate of 94.5% against the COVID-19 infection with no severe allergic reactions. Like the Pfizer vaccine, Moderna’s vaccine is also an mRNA-based vaccine meaning it uses messenger RNA to provide instructions for our cells to make that spike protein of the coronavirus which the body then mount an immune response against. The mRNA vaccine technology is a novel technology for vaccine development that offers several advantages over other vaccine technologies in terms of efficacy, stability and speed of development.

The company has synthesized part of the virus RNA and embedded this RNA in lipid nanoparticles. The mRNA takes messages from the virus genes to the infected host cell, instructing the cell to make specific proteins. It then tells the host cell to make the spike protein which exists in the spike the virus uses to enter a person’s cells. When injected, it instructs our cells to make antibodies against this spike protein, which in turn stops the virus from getting into our cells.


DNT-nin strukturu [yuxarıya qayıt]

The three-dimensional structure of DNA was discovered in the 1950's by Watson and Crick. The main features of the structure are:

Function of DNA [yuxarıya qayıt]

DNA is the genetic material, and genlər are made of DNA. DNA therefore has two essential functions: replikasiyaifadə.

Replication means that the DNA, with all its genes, must be copied every time a cell divides.

Expression means that the genes on DNA must control characteristics. A gene was traditionally defined as a factor that controls a particular characteristic (such as flower colour), but a much more precise definition is that a gene is a section of DNA that codes for a particular protein. Characteristics are controlled by genes through the proteins they code for, like this:

Expression can be split into two parts: transkripsiya (making RNA) and tərcümə (making proteins). These two functions are summarised in this diagram (called the central dogma of genetics).

No one knows exactly how many genes we humans have to control all our characteristics, the latest estimates are 60-80,000. The sum total of all the genes in an organism is called the genom.

The table shows the estimated number of genes in different organisms:

Saccharomyces cerevisiae

* kbp = kilo base pairs, i.e. thousands of nucleotide monomers.

Amazingly, genes only seem to comprise about 2% of the DNA in a cell. The majority of the DNA does not form genes and doesn t seem to do anything. The purpose of this junk DNA remains a mystery!


What is difference between several mRNA RefSeq for one gene? - Biologiya

The problem of the "missing messenger" was solved with a combination of experiment and collective insight about the role of ribonucleic acid (RNA). The close chemical kin to DNA—the principal difference is that uracil, rather than thymine, is one of the bases—RNA was known to play at least one role in protein synthesis. RNA-containing molecules, known as ribosomes, were found in the cytoplasm of cells, and protein synthesis could not proceed without them. But it remained unclear how ribosomal RNA received specific information from DNA.


Fran ois Jacob
In this regard, experiments with E. coli bacteria, conducted at the Institut Pasteur, became the focus of intense interest in 1959. The "PaJaMo" experiments—performed by Arthur Pardee, Fran ois Jacob, and Jacques Monod—built upon research into the system of bacterial enzyme production pioneered by Jacques Monod. They involved observations of carefully controlled gene transfer during conjugation—mating between "male" and "female" bacteria.

In previous experiments, Monod had learned how to genetically manipulate the compounds that control sugar metabolism in E. coli—collectively known as the B-galactosidase system. He had first bred mutated "female" bacteria in which this system ceased to function. When normal "male" bacteria then penetrated and inserted genes into such bacteria, however, the system was immediately—within minutes—restored to normal and the bacteria could digest sugar. How such information transfer could take place so quickly suggested the existence of a specific, relatively simple molecule that was complementary to DNA.


Jak Monod
Courtesy the Archives, California Institute of Technology
Discussions among Monod, Jacob, Crick, and Brenner led to a solution. They recalled research from the early 1950s with bacteriophages—viral parasites that invade bacteria. Experiments had shown that soon after bacteriophages insert their DNA into bacterial cells, traces of RNA rapidly appear. In addition, the composition of such RNA closely resembled the DNA of the invading bacteriophage.

With this as context, the PaJaMo experiments suggested that another type of RNA was rapidly synthesized from DNA. Comparatively short-lived, its crucial presence had been initially overlooked. But in 1960, Fran ois Jacob and Jacques Monod named this hypothetical molecule "messenger RNA" (mRNA). Its presence was subsequently confirmed by experiment.

As it was finally understood, several types of RNA represent a basic division of labor in protein synthesis. Messenger RNA (mRNA) presents information contained in DNA sequences to the ribosomes, which are structured by ribosomal RNA (rRNA). Other molecules, known as transfer RNA (tRNA), attach to specific amino acids and conduct them to the ribosomes for protein synthesis.


Videoya baxın: mRNA Aşısı Nedir? (BiləR 2022).