Jajko czy kura? czyli gdzie dwóch się bije, tam trzeci korzysta

Transkrypt

1 Jajko czy kura? czyli gdzie dwóch się bije, tam trzeci korzysta Jacek Śmietański IIMK UJ Jajko czy kura

2 Pytanie tytułowe Co było na początku? Jajko czy kura? Rother M., 2012

3 Pytanie tytułowe Co było na początku? DNA czy Białko? Rother M., 2012

4 Odpowiedź Odpowiedź: RNA Rother M., 2012

5 RNA: RNA różni się od DNA Izolacja kwasów nukleinowych z różnych organizmów. Odkryto, że budulce cząsteczki RNA: ATP i GTP są podstawowymi źródłami energii (czyli życia) w komórce.

6 RNA: RNA produkuje białka Zidentyfikowano trzy rodzaje RNA biorące udział w tłumaczeniu informacji z DNA na białko: informacyjne (matrycowe) RNA (mrna) przenośnik informacji genetycznej transferowe RNA (trna) fizyczny łącznik między RNA a białkiem rybosomalne RNA (rrna) obecne w rybosomach, fabrykach białek. Odkryto kod genetyczny: trzy nukleotydy kodują jeden aminokwas. Wyizolowano polimerazę RNA, enzym syntetyzujący RNA. RNA jest nośnikiem informacji genetycznej w wirusach.

7 RNA: Pierwsze niekodujące RNA Analiza trna: zsekwencjonowanie (pierwsza zsekwencjonowana duża cząsteczka RNA) przewidzenie struktury drugorzędowej (4-listna koniczynka) rozwiązanie struktury 3D (krystalografia rentgenowska; kształt-l). Izolacja mrna; odkryto niekodowane nukleotydy (cap, polya, CCA) Opis odwrotnej transkryptazy (enzym przepisujący RNA na DNA); osłabienie centralnego dogmatu: DNA > RNA > białko.

8 RNA: Splicing RNA introny rozdzielają fragmenty genu i są usuwane z pierwotnego transkryptu Małe kompleksy RNA-białko są kluczowe w procesie splicingu. Porównanie sekwencji rybosomalnych RNA u wielu gatunków.

9 RNA: RNA jako enzym (RNase P) Spliceosom duży kompleks białko-rna odpowiedzialny za splicing. Alternatywny splicing różne białka z jednego genu. Katalityczna rola RNA ważną przesłanką dla hipotezy świata RNA.

10 Splicing

11 RNA: Modyfikacje RNA Doświadczenia in vitro funkcjonalne RNA może ewoluować Utrzymywanie końcówek chromosomów szablony RNA w telomerazie. Rybosomy największe enzymy RNA katalizują powstawanie wiązania peptydowego.

12 RNA: Regulatorowe RNA Małe cząsteczki RNA reguluję ekspresję przez potranskrypcyjne wyciszanie genów. Xist: pierwsze duże niekodujące RNA (lncrna) regulujące ekspresję genów. Epigeneza kontrolowana przez niekodujące RNA. Większa częśćgenomu jest transkrybowana. Ryboprzełączniki: regulacja ekspresji genu pod wpływem obecnych w komórce metabolitów. Mobilne DNA wykorzystuje pośrednictwo RNA.

13 Centralny dogmat tradycyjnie

14 ...nie uwzględnia niekodujących RNA

15 Centralny dogmat nowa wersja

16 RNA: struktury drugorzędowe i trzeciorzędowe

17 RNA: motywy Przykład: częste motywy strukturalne. (RNA HUB)

18 RNA: modyfikacje potranskrypcyjne Przykład dla adeniny. (Modomics)

19 Projekt: przewidywanie oddziaływań idea. To construct a predictor of base pairs in RNA structures that are imperfect and in a simplified representation. It may be useful for validation and optimization of predicted 3D models.

20 Model zredukowany Pyrimidines: N1, C2 and C4 Purines: N9, C2, C6

21 Model rozmyty Each atom is moved in random direction for random distance up to 1Å.

22 RNA base pairs: edges and orientations Leontis, 2002

23 12 interaction types (Leontis classification) cww cws cwh css csh chh tww tws twh tss tsh thh

24 FR3D database

25 Pairing information

26 1J6S - FR3D and McAnnotate output FR3D: McAnnotate:

27 1J6S - structures Assymetric unit: Biological assemble:

28 Multi-models structure Example: 28SP

29 Statystyki Dane dla elementów ciągu uczącego (ok struktur). Kreska (-) oznacza, że taka para nie powinna występować w przyrodzie.

30 Porównanie różnych klasyfikatorów Waleń, 2014

31 Polskie Towarzystwo Bioinformatyczne Członkostwo: - składka studencka: 40 zł/rok (opłaca się, jeżeli planujemy uczestniczyć w przynajmniej jednej konferencji PTBI) Konferencje: - BIT Toruń, VI Sympozjum PTBI, Białystok, IX.2016 Konkursy: - na najlepszą pracę magisterską - na najlepszą pracę doktorską

32 RNA-Puzzles Przewidywanie struktur 3D dla cząsteczek rozwiązanych eksperymentalnie, ale jeszcze nie opublikowanych. Np.: Jaka jest struktura poniższej cząsteczki? 5'-GGCUUAUCAAGAGAGGUGGAGGGACUGGCCCGAUGAAACCCG GCAACCACUAGUCUAGCGUCAGCUUCGGCUGACGCUAGGCUA GUGGUGCCAAUUCCUGCAGCGGAAACGUUGAAAGAUGAGCCA-3'

33 RNA-Puzzles Rozwiązanie

34 RNA-Puzzles wyniki

35 Wyzwania bioinformatyki RNA Wydobywanie nietrywialnych informacji z dużych zbiorów danych. - Big data - Data mining - Machine learning Przewidywanie 2D - Przewidywanie 3D - Identyfikacja kontaktów wewnątrz cząsteczki - Modyfikacje RNA - Miejsca wiązania jonów metali - Oddziaływania RNA-białko - Inne oddziaływania międzycząsteczkowe - Przewidywanie ncrna - Przewidywanie celów dla mirna - Identyfikacja i porównywanie sieci powiązań - Analiza transkryptomów -...

36 Zapraszam do współpracy - realizacja projektów w ramach koła - prace licencjackie - prace magisterskie jacek.smietanski@ii.uj.edu.pl pokój 2163, konsultacje czw