Predicción de genes.

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1 Predicción de genes

2 Contenido de la presentación
¿Es realmente necesario ? Introducción biológica Predicción “in silico” , principales problemas ¿De qué información disponemos? Medidas de fiabilidad Fiabilidad actual: GASP1 Introducción a la Bioinformática

3 ¿Es realmente necesario ?
Anotación del genoma humano.

4 Introducción a la Bioinformática
Numero de genes en el chromosoma 22 initial annotation 545 Dunham et al., 1999 genscan+RT-PCR 590 Das et al., 2001 genscan+microarrays 730 Shoemaker et al., 2001 reviewed annotation 726 chr22 team, sanger, 2001 mouse shotgun data +20 (our data) geneid predictions 794 genscan predictions 1128 Introducción a la Bioinformática

5 Introducción a la Bioinformática
Numero de genes del genoma humano Consortium Celera Consortium+Celera Hogenesch et al. 2001 DBsearches Wrigth et al., 2001 HumanGenomeSciences Haseltine, 2001 Introducción a la Bioinformática

6 2. Introducción biológica
Del DNA a las proteínas

7 Dogma central de la biología
Transcripción. Las regiones promotoras contienen señales que son reconocidas por los factores de transcripción. Interacciones entre estos, activan la copia de una de las dos cadenas de DNA a RNA por una RNA polimerasa. Splicing. Los intrones, regiones no codificantes, son eliminados del tránscrito primario, produciendo una molécula mas corta de RNA, conocido como RNA mensajero (mRNA). Traducción. El ribosoma se une al codón inicial del mRNA, y recorre la secuencia sintetizando la cadena de aminoácidos especificada por codones consecutivos hasta que encuentra un codón de finalización. Introducción a la Bioinformática

8 Introducción a la Bioinformática

9 Predicción de genes “in silico”
Deducir la secuencia de aminoácidos codificada en una cadena de DNA genómico, generando modelos computacionales para reproducir el mecanismo biológico que ocurre en la célula. Introducción a la Bioinformática

10 Predicción en genomas procariotas
La predicción de genes en los genomas procariotas es mas simple debido principalmente a : Ausencia de intrones en los genes. Alta densidad de genes. Estas propiedades implican que la mayoría de pautas de lectura abiertas(ORFs), mas largas de un razonable “cutoff”, corresponden a genes. Introducción a la Bioinformática

11 Predicción en genomas eucariotas
Los genes están separados por largas regiones intergénicas. Las regiones codificantes están divididas en un número “usualmente grande” de “pequeños” fragmentos codificantes conocidos como exones, separados por “largas” regiones no codificantes conocidas como intrones. Las señales que existen no están 100% conservadas y en muchos casos no tenemos suficiente conocimiento del proceso biológico. En algunos genomas eucariotas existe una gran densidad de elementos repetitivos, que pueden contener regiones codificantes. Introducción a la Bioinformática

12 Diferencias entre genes de organismos procariotas y eucariotas.
Introducción a la Bioinformática

13 Introducción a la Bioinformática
ATATATATATGGCGGCATTATATTGTTGGTAACTAAAATCACTCAGCTCTTACATGGTAAACCAGGATCCAAACTAGGGTCTGTGAAGTTCTAAATCTCATGTTTTCAACACTGTTCAAACAAAGATTTTCAGCTTCTGAGAAGAACAGAGGTGGACGAATGCAGGTACTTGATAGAATTTGAATCTGAATTACAGTGCTACTGATAGGTCTGTTAATCACGCACGTGCACATGCCACGCAAAAGTCAAACGCAGGGACCTAAACACGCCTGTGGTGTGTTCTCAGCTGAGCTCCAAGGCCCTGATGAGTTGTAAATGTTTACAGACTCCTCAGCTGGGTGGTCCTGGAGGCAGCTTATCACATGCCCTGAGGCCCGAGTGGGTTAGGGGAGAGAGCACAAAACGTGACAGCTTTGCCCTCACAGTCTCAGCTACCCTGGGAAAGAGTTTGGCAGGGGAATCATCATGCAGGCTCCATTTTTATACCACTGCACTGAAGTATAAGTACATTTTTTGTCACACTCTGCTAACTGCCTGCTCATAGATATTCAAATTTAGTAGATGTAGACAGACTCCTAACTTCTCATGGTTTAAAATGTTTAAACAACTATATTTATTTTGTACTTGCCTAATCTTTTCTAGTCCCCCTGGATTGGTATATGTTTCACCTGCTTAAATGAGACTGTTCTCTGGCTTAAGATTTATTTAGGTAGTGAGGGCTACTTTTGGTTGAAAGCTAGAACAGGTTTTGCACTTTAATGAACCTAAAGCAGATCTATGCTGTTTACATTCAGGTAAGGGGACTTCTCCTTTATTATTTATTTTAGATAGAATATTTGCCAACTGAAGATGTGTGGCCCCTTCCCACCCCAAAGAAGACAGTACCCATGGTTGAATTCCCAGATGGAAATGATTTATGACTAGGGATCCCATAGCCTTGGTTCCCCTTGTCTGCTGCTTATGAAGCAAGATAAACATGCTGCCTCCTCCTGGTGCAGCTCTTGAAATGTTTTGACTTCCTGTCACTGGAGAGGTGTTGACATGCTCAGGGGAATGTTGGTGGAACTCACTCTGCATTCCAATGTGTCATGAATTTAAGGATTATGGTTAGACCACGTCGAAGTCATCACACAGTAGTTACAGCTAATGTCTAGTACTGGTTGGCCCTGGAAACAAAGAAGAGCTTGGAAAAAAAGCAGTTTACAATGCAGAAGGTAGACGGAGCTGTGCTTATTGGATTGGTGGGAAATCAAATGCAGGAAACATGGTGTATTACTTGTTTATTTGGTGTAATGAAGACTACAGTGTCAGCCTCTACAACTACAGTGTGATCTGCTTCAGGGCAGGGTGTGTCTTCATCACTTTCACCTGGCCCTGGGGAGGCACTCAATAAATATTTGGAGGTGAATGAATTAATTAGAGTGGGAGATCTACCACGCTTGTGTCTGGTTCCTTACAGGGTAAAGACCCTGAGTTAAAGGCCAATGAAGTGACTAAATAAAGAAGATGGTAATCCAGCAAGCAGATTCTAATGCAGCCTTTTACAATAAATAACACCCCCATGCAGCTTTTATATAGAGATATAGACAGCTATAGATGAAT Introducción a la Bioinformática

14 3. ¿De qué información disponemos ?
Modelizando la información biológica

15 Información utilizada para encontrar genes:
Búsqueda de señales. La maquinaria celular reconoce secuencias mas o menos conservadas en el DNA genómico. Estadísticos codificantes. Las regiones codificantes tienen propiedades estadísticamente diferentes a las regiones no codificantes. Uso de homología. La similaridad con secuencias conocidas es un indicativo de que esa región pueda contener un gen homólogo. Introducción a la Bioinformática

16 (I) Búsqueda de señales
Tipos de señales: Les señales conocidas son alineadas y se generan patrones con las regiones conservadas. Introducción a la Bioinformática

17 Generando un modelo para donors sites
Introducción a la Bioinformática

18 (II) Estadísticos codificantes
El DNA codificante tiene una composición de nucleótidos diferente al resto de DNA genómico, debido a que ha de codificar para proteínas (es menos aleatorio). Estadístico codificante: es una función que dada una secuencia de DNA, nos devuelve un número relacionado con la probabilidad de que esa secuencia corresponda a una región codificante. Introducción a la Bioinformática

19 Ejemplo de estadístico codificante: “codon usage”
Introducción a la Bioinformática

20 Introducción a la Bioinformática
(III) Uso de homología Algunos programas de predicción de genes permiten el uso de homologías con secuencias conocidas para mejorar las predicciones. Estas homologías las podemos encontrar en: Proteínas de otras especies. Fragmentos genómicos que sabemos que se transcriben (ESTs o cDNAs) Comparación de genomas completos. Introducción a la Bioinformática

21 Introducción a la Bioinformática
Integrando la información geneid como ejemplo de programa de predicción de genes. Estructura jerárquica : señales - exones - genes Introducción a la Bioinformática

22 4. Medidas de fiabilidad

23 Fiabilidad de los programas de predicción de genes.
Necesitamos un conjunto de genes conocidos para validar las predicciones. Conceptos básicos para medir la fiabilidad: Sensibilidad: proporción de genes reales que han sido predichos. Especificidad: proporción de predicciones que corresponden con la realidad. Introducción a la Bioinformática

24 Introducción a la Bioinformática
Ejemplo de fiabilidad Introducción a la Bioinformática

25 5. Fiabilidad actual: GASP1
Introducción a la Bioinformática

26 GASP1: genome annotation assessment project
El objetivo de este proyecto era estudiar la eficiencia de los programas de predicción de genes en una región de 2.9 Mb del genoma de Droshophila Melanogaster. Las predicciones fueron comparadas en base a los resultados de un profundo estudio experimental (2 años recopilando cDNAs) que no fueron revelados hasta el final de la evaluación. Introducción a la Bioinformática

27 Introducción a la Bioinformática
Resultados del GASP1 Introducción a la Bioinformática

28 Introducción a la Bioinformática
Resultados del GASP1 Introducción a la Bioinformática

29 Introducción a la Bioinformática
Conclusiones del GASP1 Las predicciones cubren un 95% del proteoma. La predicción a nivel de nucleótido mejor que a nivel de exón. Muy baja proporción de genes correctamente predichos. Métodos optimizados para una especie funcionan mejor. Ningún programa es perfecto. Introducción a la Bioinformática