Виртуальная бактерия.

Как-то в дискуссии о пользе-вреде ГМО промелькнул аргумент "вот ученые сами не знают точно, что там с генами происходит, когда вставить в геном чужеродный ген, вот пусть и не лезут своим грязными ручонками в святое". А действительно, что на самом деле ученые знают про геном и его работу? Ответ на этот вопрос призвано ответить отрасль современного направление молекулярной биологии, так называемой
системной биологии, а именно
транскриптомика. Всего несколько лет назад, на заре зарождения системной биологии, речь шла о необходимых компьютерных мощностях, которые способны обработать динамику работы десятков тысяч генов. Теперь уже можно сказать, что первые успешные шаги в этом направлении сделаны и в конце прошлого года появилась публикация в журнале Cell "
A Predictive Model for Transcriptional Control of Physiology in a Free Living Cell". Причем ключевое слово "predictiv", а значит модель, которая способна не только описать, но и предсказать поведение генома живой клетки при изменении условий. Прежде, чем мы углубимся в результаты работы, разберем, что такое
транскриптомика.

После того, как ученые научились прочитывать геномы и стало ясно, что не все последовательности в геноме являются собственно генами, следующим шагом стало выделение и описание именно генов. Как различить где
ген, а где не ген? Скажем так: то, что экспрессируется в виде
мРНК, почти наверняка является геном. Если мы выделим все возможные мРНК, то можно сказать, что мы определили все работающие в тот момент гены. Методы для этого уже есть, так что закатываем рукава и принимаемся за работу.

После того, как мы их выделили, мы можем теперь еще раз прочитать для верности каждый отдельный ген и попробовать сравнить с доселе известными и описаными. Это даст нам минимальную информацию об их возможной функции. Когда я впервые таким образом получила прочитанные 8 тысяч генов гороха, у меня зарябило в глазах от чудовищных малознакомых мне названий, из которых от силы 5% я могла вспомнить роль в клетке из университетского курса. Просто не верилось, что это все помещается в маленьку клетку. Пришлось начать издалека. Из каталогизации (системные биологи называют это аннотацией). Систему аннотации по структуре и функциям придумали к счастью до меня. После того, как я посортировала эти гены, стало немного проясняться. Сейчас и у вас прояснится. Все гены можно грубо разделить на пять больших классов:

1.
гены, регулирующие метаболизм (
синтез и распад сахаров, жиров, аминокислот, нуклеотидов, гормонов, вторичных метаболитов, таких как витаминов, флавоноидов и пр., а также гены, которые задействованы в синтезе и переработке энергетических молекул АТФ)

2.
гены, отвечающие за обработку генетической информации (синтез РНК на ДНК из тех составляющий частей, которые наделали гены предыдущей группы; гены, которые сами включают или выключают работу генов, они называются
факторы транскрипции и на них мы остановимся позже поподробнее; гены, кодирующие машину для синтеза белка – рибосому; гены обслуживающие синтез, созревание и доставку свеженасинтезированного белка по назначению, а также развал ненужного белка.)

3.
гены, отвечающие за получение, передачу и обработку информации из окружающей среды (мембранные рецепторы, транспортеры, мембранные каналы, передатчики молекулярных сигналов, типа киназы, фосфатазы, а также куча других извозчиков и курьеров)

4.
гены, регулирующие клеточные процессы (гены обеспечивающие механизм роста и деления клетки, начиная от удвоения ДНК заканчивая формированием новой клеточной стенки. Там много всего нужного. Например гены, кодирующие структурные приспособления гистоны для упаковки клубка ДНК в красивые хромосомы. Также в этой группе гены ответственные за клеточную смерть, защиту от болезней, поддержание клеточного гомеостаза и приспособление к изменившимся условиям внешней среды)

5.
непонятно, что за гены, которые делятся на две группы: те, которые не подпадают ни в одну из вышеперечиленных категорий и те безымянные белые пятна, о роли которых ничего не известно.

Итак, когда на гены разложили по полочкам и навесили бирочки, можно посмотреть, какие у нас есть способы отследить их работу. А возможности у нас практически безграничные. Мы можем нанести все гены в виде молекул на твердый носитель и это буде называться
биочипом. Разновидностей этих чипов уже сейчас очень много, делаются они с помощью специальных роботов. Я надеюсь, что когда-то напишу обзор про принцип метода, его зарождение и эволюции, а также возможности. С помощью этого чипа мы можем отслеживать, какие гены включились, а какие выключились в ответ на стресс, болезнь, стадии развития, внешние раздражители (любые, вплоть до циркадных ритмов), в том числе и на внедрение чужеродного гена в геном.
На чип наносятся две пробы РНК из опыта и контроля. Опыт мы, например, маркируем зеленым флюоресцирующим красителем, а контроль красным. Результаты наблюдаем в виде разноцветных точек: если точка зеленая, значит этот ген "включен" в опытном образце, если красная, то соответственно в контроле "влючен", а в опыте "выключен". Если желтая, то значит, что и в контроле и в опыте работает одинаково, а если сигнал отсутствует, то значит, что ген ни там, ни там не "включен". Интенсивность свечения отвечает количеству мРНК в клетке. То есть мы можем не только сказать "включен" или "выключен" ген, а даже сказать "много" его или "мало". Интенсивность выражатеся в числах и с этого момента биолог начинает сильно жалеть, что плохо учил в школе математику и искать друзей информатиков с просьбой написать скриптик, чтобы это все посчитать. Впрочем, как раз тут на этом стыке, развивается новое поколение ученых, которые на ты не только с биологией, но и с математикой и называются они биоинформатиками.

Итак, теперь пришло время помотреть, что написано в той статье, ссылку на которую я дала в самом начале.

Есть такая бактерия Halobacterium salanarium NRC-1, о которой до начала проекта было известно немного. А именно то, что она живет в солевой среде, ее геном содержит 2400 генов, из которых функцию описано 38%. Первым делом гены сравнили с уже известными другими похожими и разложили по полочкам, как это сделала когда-то я. На выходе получилось примерно 90% более-менее внятной аннотации. Особое место в ней занимают те самы транскрипционные факторы, о которых я вскользь упомянула, и которые являются "включателями" генов. Один транскрипционный фактор может принять сигнал из клетки "давай, вруби мне все гены, которые необходимы для уравновешения кислотности, а то мой гомеостаз что-то не в порядке" и включить целую кучу генов для этой цели. После того, как гены были описаны и нанесены на чип, биологи взялись обрабатывать клетки бактерии всем, чем только можно и анализировать работу генов с помощью чипа. Было сделано около 200 различных анализов, а биоинформатики взялись приводить эти все сигналы в божеский вид: то есть коррелировать работу генов с условиями, не выпуская из виду "включатели".

Я не сильна в биоинформатических подходах, скажу только, что построили так называемые динамические сети, которые должны собрать этот генный паззл назад воедино. Получилась компьютерная модель генома галобактерии, которую назвали EGRIN (
Environmental and Gene Regulatory Influence Network). Теперь вопрос, насколько она работает. Теперь вводим в модель переменную в виде изменившегося содержания марганца или меди в среде (в статье описано моделирование 9ти различных условий) и смотрим, как реагирует вируальный геном: какие "включатели" генов какие гены включают. И что вы думаете? Все получилось. В частности удалось даже найти главный генный "включатель", который регулирует экспрессию гена соляной помпы
nhaC3 для откачки лишней соли.

Помнится, нобелевский лауреат Sydney Brenner сильно воротил нос от системной биологии. Он говорил так: представьте, что вы слушаете звук барабана, записываете это звучание и по измерению интенсивности и амлитуды колебания пробуете определить физические свойства этого инструмента. В этот момент вы натыкаетесь на классическую инверсивную проблему: информация утеряна и измерения неаккуратны. Впрочем, это ему не помешало говорить о больших перспективах коннектомикса: электрических сетях мозга. Прорыв и перспективы системной биологии налицо, а о Sydney Brenner мы поговорим чуть позже.

Advertisements

One thought on “Виртуальная бактерия.

  1. Пінгбек: Бреннер о адаптации, эволюции, системной биологии и мозге. – progenes

Залишити відповідь

Заповніть поля нижче або авторизуйтесь клікнувши по іконці

Лого WordPress.com

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис WordPress.com. Log Out / Змінити )

Twitter picture

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис Twitter. Log Out / Змінити )

Facebook photo

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис Facebook. Log Out / Змінити )

Google+ photo

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис Google+. Log Out / Змінити )

З’єднання з %s