Genómica, Transcriptómica y Proteómica: Generalidades PDF

Genómica, Transcriptómica y Proteómica. Generalidades CONCEPTOS GENERALES Genómica->ADN Transcriptómica->mRNA Proteomics->Proteínas Metabolómicos->metabolismos Omico se asocia con Big data ESTUDIOS ÓMICOS ESTUDIOS ÓMICOS Los estudios ÓMICOS generan un “BIG DATA” a varios ni...

Genómica, Transcriptómica y Proteómica. Generalidades CONCEPTOS GENERALES Genómica->ADN Transcriptómica->mRNA Proteomics->Proteínas Metabolómicos->metabolismos Omico se asocia con Big data ESTUDIOS ÓMICOS ESTUDIOS ÓMICOS Los estudios ÓMICOS generan un “BIG DATA” a varios niveles. En un contexto biológico el sufijo “ómica” se refiere al estudio de grandes grupos de datos de moléculas biológicas. Se requiere una aproximación integrada: Multi-ómicas - Una sóla ómica no es suficiente para caracterizar la complejidad de sistemas biológicas -> El nivel de expresión de un gen no indica necesariamente la cantidad de proteína producida, ni su ubicación, actividad biológica, etc. ->En células ocurren muchos niveles de regulación: post-transcripcional, traduccional y post-traduccional Big data de moléculas biológicas Genómica, Transcriptómica, Proteómica, metabolómica, epigenómica, etc. Datos disponibles online, y son herramientas de análisis Experimentos actuales son “data driven”: descubrir conocimiento a partir de grandes cantidades de datos El número de estudios va aumentando cada vez más Se avanzó gracias a los surgimientos de nuevos tecnologías y datos compartidos con la comunidad científica Avances tecnológicos La era de las “ómicas” ha sido posible con el avance de las nuevas tecnologías Biología molecular: Mayor rango de enfoques para purificación y manipulación de proteínas y ácidos nucleicos. Computadoras: requeridas para la colección y análisis de datos Internet: permite que los datos sean compartidos, de manera rápida y fácil. ESTUDIOS GENÓMICA Genómica la genómica tiene un papel importante y multifacético en el control futuro de las enfermedades infecciosas Estudia la genoma y su acción: cómo los genes y la información genética están organizados dentro del genoma y cómo esta organización determina su función. Existe plataforma de IGSR (International Genome Sample Resource) para dar el uso de los datos de 1000 Genome Proyecto Evolución del secuenciamiento Evolución del secuenciamiento: NGS La era de las “ómicas” ha sido posible con el avance de las nuevas tecnologías Biología molecular: Mayor rango de enfoques para purificación y manipulación de proteínas y ácidos nucleicos. Computadoras: requeridas para la colección y análisis de datos Internet: permite que los datos sean compartidos, de manera rápida y fácil. Evolución del secuenciamiento: SHORT READ NGS Evolución del secuenciamiento: WGS Secuenciamiento a amplia escala (Whole Genome Sequencing Process) Evolución del secuenciamiento: Chip MinION Dispositivo de USB Secuenciamiento directo de ARN o DNA >10kbp read length, 3-20 Gb yield Portabilidad por análisis clínico rápido.(uso on-field) Evolución del secuenciamiento: SNPs El conjunto de SNP tiene un impacto significativo en el análisis genético de los trastornos humanos GWAS: Genome-Wide Association Studies Examina SNPs a lo largo del genoma de miles de individuos para identificar alelos asociados con la enfermedad. La comparación de las frecuencias de alelos entre los dos grupos revela genotipos que son sobrerrepresentados en un grupo comparado con el otro, por tanto asociado con el riesgo de la patología. Hoy se conoce unas 1300 variantes asociadas con enfermedades complejas  ESTUDIOS TRANSCRIPTÓMICA Recurso en Línea: Human Genome(NCBI) RefSeq (NCBI): es la genoma de referencia, es decir el más limpio y representativo. Ensembl ¿Qué es el transcriptoma? El transcriptoma de una célula constituye todo el RNA ya sean moléculas, o transcriptos, presentes en la célula. Estudio de ARN mensajero (todo los ARNm de una célula) a través de una molécula llamada cDNA Para determinar los mRNAs presenta en una célula, se extraen el total de mRNAs y exponiéndose a transcripción reversa con TRANSCRIPTASA REVERSA para generar cDNA → insertar en vector y clonar. MÉTODOS USADOS FRECUENTEMENTE Métodos para medir la abundancia de transcritos… Microarreglos: Análisis paralelo de miles de genes en dos poblaciones de RNA marcadas diferencialmente RT-qPCR: Medición simultánea de la expresión de genes en ≠ muestras para un número limitado de genes Correlación mRNA y proteína La correlación entre la abundancia de mRNA y proteína de un gen particular puede ser baja: No siempre se traduce a una proteína - en el último estudio han descubierto la existencia de micro RNAs que degrada mRNA como regulación postranscripcional. Regulación génica post-transcripcional Modificaciones post-traduccionales de proteínas (ej.fosforilación) son importantes para cascadas de señalización celular No siempre ESTUDIOS PROTEÓMICA DEFINICIÓN Análisis simultáneo de todas las proteínas expresadas por una célula, tejido u organismo en una condición fisiológica específica: investiga el PROTEOMA(=todas las proteínas de un organismo) Estudio a gran escala de propiedades de proteínas: expresión, localización subcelular, modificaciones post-traduccionales, interacciones proteína-proteína RECURSOS ONLINE Human Proteome Map Proteoma - Es el set completo de proteínas que es expresado por una célula u organismo en un momento dado. - Proteínas: Estructura celular, catálisis enzimática, transducción de señales - El proteoma de una célula está determinado por: síntesis, procesamiento, localización y degradación (regulados) de proteínas específicas Métodos de proteómica Electroforesis bidimensional en geles de poliacrilamida (2D-PAGE o 2DGE) o Cromatografía líquida (LC) (SEPARACIÓN DE PROTEÍNAS) Espectrometría de masas (MS) (IDENTIFICACIÓN DE PROTEÍNAS)  Análisis de big data Las herramientas computacionales son esenciales para el almacenamiento, análisis e interpretación de datos “ómicos” Análisis mediante: Integración de datos multi-omicos Las nubes en investigación biomédica Estudios “ómicos” y enfermedades Los investigadores ahora están integrando múltiples fuentes de datos biológicos con los mecanismos de interacción entre genes, proteínas y metabolitos para ofrecer una comprensión más rica y completa de las enfermedades complejas. Aplicación: Marcadores de enfermedad Los estudios ómicos permiten determinar marcadores de enfermedad -> PRONOSTICO, DIAGNOSTICO, FARMACOGENÉTICO Aplicación: Desarrollo Farmacogenómica Aplicación: Medicina Personalizada CONCLUSIONES Los proyectos “ómicos” han sido posible gracias a las nuevas tecnologías de secuenciamiento, así como de imágenes y de pequeñas moléculas. La información “ómica” en cáncer están mejorando nuestro conocimiento sobre el proceso de carcinogénesis, progresión y metástasis. Dichos conocimientos están siendo llevados al ámbito clínico mediante estudios traslacionales incluyendo biomarkers y terapia target. La disponibilidad de tecnología avanzada pero sobre todo de recursos humanos capacitados será clave para mantener el ritmo de las investigaciones en este campo.