Milyen különböző eszközöket és technikákat használnak a bioinformatikában az élettudományokban?

A bioinformatika a biológia, a számítástechnika és a statisztika metszéspontjában erős tudományággá vált. Az élettudomány területén döntő szerepet játszik a biológiai adatok elemzésében és értelmezésében, segíti a kutatókat a modern kísérleti technikák által generált hatalmas mennyiségű információ megértésében. Élettudományi beszállítóként jól ismerjük a bioinformatika különféle eszközeit és technikáit, amelyek átalakítják a biológiai kutatások tájképét.

Sorozatigazítási eszközök

A bioinformatika egyik alapvető feladata a szekvenciaillesztés. Ez magában foglalja a DNS, RNS vagy fehérje szekvenciák összehasonlítását a hasonlóságok és különbségek azonosítása érdekében. Ez betekintést nyújthat az evolúciós kapcsolatokba, a génfunkciókba és a betegséggel kapcsolatos mutációk azonosításába.

A BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) talán a legszélesebb körben használt sorozat-illesztési eszköz. Lehetővé teszi a kutatók számára, hogy egy lekérdezési szekvenciában keressenek egy nagy szekvencia-adatbázisban, hogy hasonlókat találjanak. A BLAST gyorsan képes azonosítani a homológ szekvenciákat, amelyek közös evolúciós eredetűek. Például egy újonnan felfedezett gén tanulmányozása során a BLAST felhasználható rokon gének megtalálására más szervezetekben, támpontokat adva annak lehetséges működésére vonatkozóan.

A ClustalW egy másik fontos eszköz a többszörös szekvencia-illesztéshez. Egyszerre három vagy több szekvenciát igazít, létrehozva egy mátrixot, amely megmutatja a konzervált régiókat a szekvenciák között. Ez különösen hasznos a filogenetikai analízisben, ahol a szekvencia-hasonlóságok alapján a különböző fajok vagy törzsek közötti kapcsolatokra lehet következtetni. A ClustalW kimenete felhasználható filogenetikai fák létrehozására, amelyek vizuálisan reprezentálják a szekvenciák evolúciós történetét.

Genome Assembly Tools

A genom összeállítás egy teljes genomszekvencia rekonstrukciója nagyszámú, szekvenálási technológiával nyert rövid DNS-fragmensből. Ez kihívást jelent a genomban ismétlődő elemek jelenléte és a szekvenálás során fellépő hibák miatt.

A SOAPdenovo egy népszerű genom-összeállító eszköz. Egy de Bruijn gráfalgoritmust használ a rövid leolvasások hosszabb kontigokba való összeállításához. A beolvasásokat kisebb k-merekre (k hosszúságú részsorozatokra) bontva és átfedéseik alapján gráfot szerkesztve a SOAPdenovo hatékonyan tudja kezelni a nagy léptékű szekvenálási adatokat. Egy másik eszköz, a Velvet szintén de Bruijn-gráf-megközelítést használ, de különféle méretű genomok összeállítására van optimalizálva, beleértve a baktériumok és eukarióták genomjait is.

Gén-előrejelző eszközök

A genom összeállítása után a következő lépés a benne lévő gének azonosítása. A gén-előrejelző eszközök számítási algoritmusokat használnak a genom azon régióinak lokalizálására, amelyek fehérjéket vagy funkcionális RNS-molekulákat kódolnak.

A Glimmer egy jól ismert gén-előrejelző eszköz a prokarióta genomokhoz. Valószínűségi modellt használ, amely a gének statisztikai tulajdonságain, például a kodonhasználaton, valamint a start- és stopkodonok jelenlétén alapul. Az eukarióta genomokhoz az Augustus hatékony eszköz. Figyelembe veszi az eukarióta gének összetett szerkezetét, beleértve az intronokat és az exonokat, és rejtett Markov-modellt használ a génszerkezetek előrejelzésére.

Fehérjeszerkezet-előrejelző eszközök

A fehérje háromdimenziós szerkezetének meghatározása elengedhetetlen a funkciójának megértéséhez. A fehérjeszerkezet-meghatározás kísérleti módszerei, mint például a röntgenkrisztallográfia és az NMR-spektroszkópia azonban időigényesek és költségesek. A bioinformatikai eszközök alternatív megközelítést kínálnak a fehérjeszerkezetek előrejelzésére.

A Modeller egy széles körben használt eszköz a homológia alapú fehérjeszerkezet előrejelzésére. Egy rokon fehérje (a templát) ismert szerkezetét használja fel a célfehérje modelljének felépítéséhez. A célszekvencia és a templátszekvencia összehangolásával és a szerkezeti információk átvitelével a Modeller létrehozhatja a célfehérje háromdimenziós modelljét.

A Rosetta egy másik hatékony eszköz, amely a semmiből képes megjósolni a fehérjeszerkezeteket anélkül, hogy egy ismert sablonra támaszkodna. Az energiaminimalizálás és a Monte Carlo-mintavétel kombinációját használja a fehérje legalacsonyabb energiájú konformációjának megkeresésére.

Adatvizualizációs eszközök

A bioinformatikában gyakran szükséges az összetett biológiai adatok megjelenítése az eredmények jobb megértéséhez. Erre a célra több eszköz is rendelkezésre áll.

A Cytoscape egy népszerű hálózati vizualizációs eszköz. Használható biológiai hálózatok, például fehérje-fehérje kölcsönhatási hálózatok, génszabályozó hálózatok és metabolikus hálózatok ábrázolására. A Cytoscape lehetővé teszi a felhasználók számára a hálózat megjelenésének testreszabását, megjegyzések hozzáadását, és különféle elemzések elvégzését a hálózati struktúrán.

Az IGV (Integrative Genomics Viewer) egy eszköz a genomikai adatok megjelenítésére. A genomi adattípusok széles skáláját képes megjeleníteni, beleértve a DNS-szekvenciákat, a génjegyzeteket és a szekvenálási leolvasásokat. Az IGV egy felhasználóbarát felületet biztosít, amely lehetővé teszi a kutatók számára a genom nagyítását és kicsinyítését, több adatsáv egyidejű megtekintését és a különböző genomi jellemzők közötti kapcsolatok feltárását.

Nagy áteresztőképességű adatelemzési technikák

A nagy áteresztőképességű technológiák, például a következő generációs szekvenálás és a mikrotömbök megjelenésével nagy mennyiségű biológiai adat keletkezik soha nem látott sebességgel. A bioinformatikai technikák elengedhetetlenek ezen adatok elemzéséhez.

Az RNS-seq analízis a nagy teljesítményű adatelemzés gyakori alkalmazása. Ez magában foglalja a mintában lévő gének expressziós szintjének számszerűsítését az RNS-molekulák szekvenálásával. Az olyan eszközöket, mint a DESeq2 és az edgeR, különböző állapotok, például egészséges és beteg szövetek közötti, eltérően expresszált gének azonosítására használják. Ezek az eszközök statisztikai modelleket használnak az adatok variabilitásának figyelembevételére, és annak meghatározására, hogy mely gének szignifikánsan felfelé vagy lefelé szabályozottak.

A microarray adatelemzés bioinformatikai technikákat is igényel. A mikrotömbök több ezer gén expressziós szintjét képesek egyidejűleg mérni. Az olyan eszközöket, mint a LIMMA (Linear Models for Microarray Data) használják a microarray adatok elemzésére, a differenciálisan expresszált gének azonosítására és a génkészlet-dúsítási elemzés elvégzésére.

Élettudományi beszállítóként megértjük ezen bioinformatikai eszközök és technikák fontosságát a modern biológiai kutatásban. A bioinformatikai kutatást támogató termékek és szolgáltatások széles skáláját kínáljuk. Például kiváló minőségű szekvenáló reagenseket biztosítunk, amelyek nélkülözhetetlenek a bioinformatikai elemzésben használt nyers adatok előállításához. Bioinformatikai szoftverlicenceket és képzési programokat is kínálunk, hogy segítsünk a kutatóknak a legtöbbet kihozni ezekből az eszközökből.

Ha érdeklik az élettudományi bioinformatikával kapcsolatos termékeink és szolgáltatásaink, akkor felkérjük, hogy tekintse meg termékkatalógusunkat. Néhány konkrét termékünkről további információkat találhat az alábbi linkeken:CAS: 111470 - 99 - 6 amlodipin-bezilátésÁtlátszó folyékony perflurohexán szulfonil-fluorid felületaktív anyagokhoz CAS 423 - 50 - 7.

Elkötelezettek vagyunk amellett, hogy a legjobb megoldásokat kínáljuk az Ön bioinformatikai kutatási igényeire. Legyen szó kis kutatócsoportról vagy nagy gyógyszeripari vállalatról, rendelkezünk a projektek támogatásához szükséges szakértelemmel és erőforrásokkal. Ha kérdése van, vagy szeretné megvitatni konkrét igényeit, forduljon hozzánk bizalommal beszerzési egyeztetés céljából.

Hivatkozások

1. Altschul, SF, Gish, W., Miller, W., Myers, EW és Lipman, DJ (1990). Alapvető helyi igazítási keresőeszköz. Journal of Molecular Biology, 215(3), 403-410.
2. Thompson, JD, Higgins, DG és Gibson, TJ (1994). CLUSTAL W: a progresszív többszörös szekvencia-illesztés érzékenységének javítása szekvenciasúlyozás, pozícióspecifikus résbüntetések és súlymátrixválasztás révén. Nukleinsavak kutatása, 22(22), 4673-4680.
3. Li, R., Zhu, H., Ruan, J., Qian, W., Fang, X., Shi, Z., ... & Li, S. (2010). Humán genomok de novo összeállítása masszívan párhuzamos rövid leolvasási szekvenálással. Genome research, 20(2), 265-272.
4. Zerbino, DR és Birney, E. (2008). Velvet: algoritmusok de novo rövid olvasási összeállításhoz de Bruijn gráfok használatával. Genome Research, 18(5), 821-829.
5. Delcher, AL, Harmon, D., Kasif, S., White, O. és Salzberg, SL (1999). Továbbfejlesztett mikrobiális génazonosítás a GLIMMER segítségével. Nukleinsavak kutatása, 27(23), 4636-4641.
6. Stanke, M. és Morgenstern, B. (2005). AUGUSTUS: webszerver eukarióták gén-előrejelzésére. Nukleinsavak kutatása, 33 (suppl_2), W465 - W467.
7. Eswar, N., Webb, B., Marti - Renom, MA, Madhusudhan, MS, Eramian, D., Shen, M., ... & Sali, A. (2006). Összehasonlító fehérjeszerkezet modellezés MODELLER segítségével. Jelenlegi protokollok a bioinformatikában, 5(1), 5.6.1 - 5.6.37.
8. Das, R. és Baker, D. (2008). Makromolekuláris modellezés Rosettával. Biofizika éves áttekintése, 37, 363 - 382.
9. Shannon, P., Markiel, A., Ozier, O., Baliga, NS, Wang, JT, Ramage, D., ... & Ideker, T. (2003). Cytoscape: szoftverkörnyezet biomolekuláris interakciós hálózatok integrált modelljéhez. Genome Research, 13(11), 2498-2504.
10. Robinson, MD, McCarthy, DJ és Smyth, GK (2010). edgeR: Bioconductor csomag digitális génexpressziós adatok differenciális expressziós elemzéséhez. Bioinformatika, 26(1), 139-140.
11. Love, MI, Huber, W. és Anders, S. (2014). Az RNS-seq adatok szeres változásának és diszperziójának moderált becslése DESeq2-vel. Genombiology, 15(12), 550.
12. Smyth, GK (2004). Lineáris modellek és empirikus Bayes-módszerek a differenciális expresszió értékelésére microarray kísérletekben. Statisztikai alkalmazások a genetikában és a molekuláris biológiában, 3(1).