Strategie di annotazione di geni e genomi
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- Gloria Guglielmi
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1 Strategie di annotazione di geni e genomi Dr. Giovanni Emiliani giovanni.emiliani@unifi.it Bioinformatica A.A
2 Concetti generali Le nuove tecnologie consentono l ottenimento di una grande mole di dati ad esempio: dati di espressione genica per geni (microarray, RNAseq) dati genomici, migliaia di geni identificati in un genoma Come ottenere informazioni di significato biologico da questa mole di dati?
3 Concetti generali Esempio 1: in un esperimento di espressione genica, poniamo individuo sano vs individuo malato, sono risultati differenzialmente espressi 1000 geni; Per quali proteine codificano? A quale/i via/e metabolica/he appartengono? Esempio 2: genomica comparativa di 2 o più organismi; Per quali caratteristiche funzionali si differenziano?
4 Concetti generali È necessario dunque procedere ad una annotazione funzionale dei geni. Nel caso di neo-sequenziamenti di genomi annotazione può significare anche l identificazione di geni all interno del genoma (ORF finding) L annotazione si effettua attraverso software (dati in numero elevato, difficilmente gestibili manualmente ) che si basano sulla disponibilità di banche dati costruite ed aggiornate continuamente sulla base di dati sperimentali
5 Concetti generali L approccio generale di analisi si basa inizialmente sulla ricerca di similarità di sequenza (BLAST) tra il dataset sperimentale e le banche dati Una volta trovata una corrispondenza in banca dati (se esistente) si possono avere in automatico tutte le informazioni disponibili riguardo al dato gene/proteina
6 Problemi È ormai più facile sequenziare un genoma che descrivere nel dettaglio una reazione metabolica Si stanno perciò accumulando moltissimi dati che si basano sulla similarità di sequenza rispetto a dati già presenti Ciò significa che spesso troviamo proteine senza annotazione perché non è stata chiarita la sua funzione
7 Database generali e specifici Esistono database specifici (legati ad esempio ad un particolare organismo) o database generali su cui effettuare le analisi
8 Database generali Gene Ontology ( Contiene informazioni multi-organismo sulla funzione delle proteine. È organizzato in maniera gerarchica (scatole cinesi) dal processo generale a quello più specifico È diviso in tre settori principali: Biological process Molecular function Cellular component
9 Gene Ontology
10 Gene Ontology
11 Gene Ontology Un analisi lanciata contro il database restituisce tutti GO terms associati a quella proteina
12 Gene Ontology Questo è un approccio pigro sensato solo se si hanno una o poche proteine da annotare
13 Esempio Esempio di file di output di un esperimento microarray
14 Gene Ontology Si possono però inserire le sequenze ed effettuare analisi batch
15 KEGG KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes Contiene informazioni multi-organismo È particolarmente utile perché fornisce mappe metaboliche dei processi biologici
16 KEGG
17 KEGG
18 KEGG
19 KEGG
20 KEGG
21 KEGG
22 KEGG
23 KEGG KEGG può essere interrogato con una proteina oppure effettuare analisi batch fornendo un file multi-fasta al tool di analisi KAAS (Kegg Automatic Annotaion Server) KAAS effettua un analisi BLAST e recupera le informazioni relative raggruppando le queries in via/ mappe metaboliche
24 KEGG
25 KEGG
26 KEGG
27 KEGG
28 KEGG
29 KEGG
30 COG COG: Clusters of Orthologous Groups
31 COG
32 COG
33 InterPro Cerca domini funzionali nelle proteine
34 InterPro
35 InterPro
36 InterPro
37 Tools Blast2GO di analisi BLAST2GO A partire da sequenze consente l annotazione complessiva delle proteine (GO + KEGG + Interpro)
38 Tools Blast2GO di analisi Blast2GO Blast2GO effettua dei Blast in banche dati, poi automaticamente ottiene da altri databases (GO, KEGG, ecc) tutte le informazioni connesse.
39 Tools Blast2GO di analisi BLAST2GO A partire da sequenze consente l annotazione complessiva delle proteine (GO + KEGG + Interpro)
40 Tools Blast2GO di analisi BLAST2GO
41 Tools Blast2GO di analisi BLAST2GO
42 Tools Blast2GO di analisi BLAST2GO
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