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Confusión relacionada con la expresión génica

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Tengo un conjunto de datos de expresión genética descargados de http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo. Tengo dos conjuntos de datos, uno es el conjunto de datos de intensidad de la sonda sin procesar en forma de archivos CEL. Otro es el archivo txt procesado.

Aquí hay un enlace, por ejemplo, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE7904

No sé qué tipo de procesamiento se realiza para generar los datos procesados ​​a partir de los archivos CEL sin procesar. Por ejemplo, en el enlace anterior, he procesado datos como

Archivo (s) de familia con formato SOFT Archivo (s) de familia con formato MINiML Archivo (s) de matriz de serie

No sé qué tipo de procesamiento se realiza para generar esos archivos. ¿Alguna sugerencia? Puedo leer los archivos CEL sin procesar en matlab, pero ¿qué tipo de preprocesamiento se supone que debo hacer?

También quiero mapear estas sondas con los identificadores de genes y obtener el gen correspondiente. ¿Cómo puedo lograr esto? Conozco matlab. Pero estoy un poco confundido acerca de la terminología y todo eso. ¿Alguna sugerencia?


Si hace clic en algunas de las muestras del estudio, p. Ej. GSM194397, GSM194398, etc. menciona en la sección "Procesamiento de datos" que "Los datos se analizaron con dchip con la configuración de normalización predeterminada".

Puede obtener más información sobre dChip en el sitio web de dChip.


Los métodos utilizados para el procesamiento de la fecha deben mencionarse en la sección Métodos del documento de donde provienen los datos (aquí están Richardson AL, Wang ZC, De Nicolo A, Lu X et al. Anomalías cromosómicas X en humanos basales cáncer de mama. Cancer Cell 2006 Feb; 9 (2): 121-32. PMID: 16473279). Cito del periódico:

"La extracción de ARN, la síntesis de ARNc y la hibridación con las matrices Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 se realizaron como se describió anteriormente (Signoretti et al., 2002 y Wang et al., 2004). Los datos de expresión sin procesar obtenidos con el software Affymetrix GENECHIP se normalizaron y analizaron utilizando el software personalizado DNA-Chip Analyzer (dChip) (WH Wong y C. Li, http://www.dChip.org/). Los datos de la sonda de matriz se normalizaron al nivel de expresión medio de cada sonda en un conjunto de muestras. Donde se indique , los tumores se clasificaron como BLC o no BLC sobre la base de sus características de matriz de expresión, utilizando el análisis de agrupamiento jerárquico de dChip como se describió anteriormente (Matros et al., 2005 y Wang et al., 2004). Los tumores BRCA1, los tumores no BLC y las muestras de mama normales se realizaron utilizando la función "Comparar muestra" de dChip. Se aplicó un umbral de sobreexpresión de 1,2 veces en los tumores BLC y BRCA1 con un 90% de confianza. De 1271 sondas genéticas que se asignan al Cromos X En algunos casos, 60 cumplieron estos criterios de sobreexpresión con un rango de diferencia de veces de 1,35 a 5,11. La tasa de descubrimiento falso (número) de 1000 permutaciones fue la siguiente: mediana, 0% (0); Percentil 90, 3,3% (2). De las 60 sondas, 19 eran redundantes (dos o más sondas que mapean el mismo gen) y se excluyeron, dejando 41 sondas específicas de genes para su uso en el gráfico de expresión de la Figura 5B. El conjunto de datos completo de la matriz de expresión génica está disponible en la base de datos NCBI GEO (número de acceso GSE3744) ".

Dado que se trata de un chip de genoma humano estándar de Affymetrix, su CDF debería estar integrado en la mayoría de los paquetes utilizados para analizar este tipo de datos (limma es un ejemplo estándar de la industria ;-), o descargarse del sitio web de Afymetrix. Tenga en cuenta que el CDF en sí mismo puede ser bastante antiguo y su anotación ya no siempre es precisa (no tengo experiencia con datos humanos), por lo que vale la pena usar un CDF actualizado (ver Dai et al 2005).


Por qué debería conocer el número de acceso de su gen

Un gen de mamífero típico generalmente no codifica una sola proteína, gracias en parte al fenómeno de empalme alternativo de ARNm. Casi todos los genes de mamíferos contienen múltiples intrones, y más del 90% de todos los genes que contienen intrones se someten a un empalme alternativo para generar múltiples variantes de transcripción y, posteriormente, diferentes isoformas de proteínas (Pan, et al., 2008 Park, et al., 2018 ). El empalme alternativo diferencial generalmente ocurre dentro y entre tejidos, pero algo (5%) puede ocurrir entre individuos (Kwan, et al., 2007 Wang, et al., 2008). Como resultado, un gen puede potencialmente expresar muchas proteínas diferentes.

En GeneCopoeia, proporcionamos a los clientes herramientas basadas en ADN que se utilizan para muchos tipos diferentes de estudios de función genética. Estos incluyen plásmidos para la expresión del marco de lectura abierto (ORF), eliminación de genes a través de CRISPR sgRNA, estudios de validación de microRNA (miRNA) utilizando 3 & rsquoUTR, etc., así como cebadores qPCR. Cuando los clientes solicitan estos reactivos, a menudo se encuentran con múltiples números de acceso para cada gen y no saben cuál necesitan pedir. Del mismo modo, un cliente podría estar interesado en utilizar plásmidos para estudiar un gen en particular, pero, cuando se le pregunte, no sabrá el número de acceso de la variante o isoforma con la que está trabajando. En esta nota técnica, hablamos sobre la diversidad de múltiples variantes de genes de mamíferos y cómo el número de acceso del gen con el que está trabajando debe ser una consideración importante al solicitar diferentes tipos de plásmidos de GeneCopoeia.


Abstracto

Los análisis de la coexpresión diferencial de conjuntos de genes pueden arrojar luz sobre los mecanismos moleculares subyacentes a los fenotipos y enfermedades. Sin embargo, los análisis de coexpresión diferencial de estudios individuales conceptualmente similares a menudo son inconsistentes y no tienen la capacidad suficiente para proporcionar resultados definitivos. Los investigadores pueden beneficiarse enormemente de una aplicación de código abierto que facilita la agregación de evidencia de coexpresión diferencial entre estudios y la estimación de efectos comunes más sólidos. Desarrollamos Meta Gene Set Coexpression Analysis (MetaGSCA), una herramienta analítica para evaluar sistemáticamente la coexpresión diferencial de un a priori conjunto de genes definido mediante la agregación de evidencia a través de estudios para proporcionar un resultado definitivo. En el kernel, se utiliza un enfoque no paramétrico que tiene en cuenta la estructura de correlación gen-gen para probar si el conjunto de genes se coexpresa diferencialmente entre dos condiciones comparativas, a partir de las cuales se realiza una prueba de permutación. pag-La estadística se calcula para cada estudio individual. Luego se realiza un metanálisis para combinar los resultados del estudio individual con una de dos opciones: un modelo de regresión logística de intersección aleatoria o el método de varianza inversa. Demostramos MetaGSCA en estudios de casos que investigan dos enfermedades humanas e identificamos vías altamente relevantes para cada enfermedad en todos los estudios. Además, aplicamos MetaGSCA en un análisis de cáncer de pan con cientos de vías celulares principales en 11 tipos de cáncer. Los resultados indicaron que la mayoría de las vías identificadas estaban desreguladas en el escenario del pan-cáncer, muchas de las cuales se han informado previamente en la literatura sobre el cáncer. Nuestro análisis con conjuntos de genes generados aleatoriamente mostró una excelente especificidad, lo que indica que las rutas / conjuntos de genes importantes identificados por MetaGSCA son falsos positivos poco probables. MetaGSCA es una herramienta fácil de usar implementada en ambas formas de una aplicación basada en web y un paquete R "MetaGSCA". Permite metanálisis completos de datos de coexpresión diferencial de conjuntos de genes, con un módulo opcional de post hoc Análisis de redes de diafonía de vías para identificar y visualizar vías que tienen perfiles de coexpresión similares.


Conceptos y definiciones principales

Existen dos paradigmas principales en el campo del aprendizaje automático: supervisado y sin supervisión aprendiendo. Ambos tienen aplicaciones potenciales en biología.

En el aprendizaje supervisado, los objetos de una colección determinada se clasifican mediante un conjunto de atributos o características. El resultado del proceso de clasificación es un conjunto de reglas que prescriben asignaciones de objetos a clases basándose únicamente en los valores de las características. En un contexto biológico, ejemplos de objeto-para-clase Los mapeos son perfiles de expresión génica de tejidos a grupos de enfermedades y secuencias de proteínas a sus estructuras secundarias. Las características en estos ejemplos son los niveles de expresión de genes individuales medidos en las muestras de tejido y la presencia / ausencia de un símbolo de aminoácido dado en una posición dada en la secuencia de la proteína, respectivamente. El objetivo del aprendizaje supervisado es diseñar un sistema capaz de predecir con precisión la pertenencia a la clase de nuevos objetos en función de las características disponibles. Además de predecir una característica categórica como la etiqueta de clase, (similar a la clásica análisis discriminante), también se pueden aplicar técnicas supervisadas para predecir una característica continua de los objetos (similar a análisis de regresión). En cualquier aplicación de aprendizaje supervisado, sería útil que el algoritmo de clasificación devolviera un valor de "duda" (que indica que no está claro a cuál de varias clases posibles se debe asignar el objeto) o "valor atípico" (que indica que el objeto es tan diferente a cualquier objeto observado previamente que la idoneidad de cualquier decisión sobre la pertenencia a una clase es cuestionable).

A diferencia del marco supervisado, en el aprendizaje no supervisado, no hay etiquetas de clase predefinidas disponibles para los objetos en estudio. En este caso, el objetivo es explorar los datos y descubrir similitudes entre objetos. Las similitudes se utilizan para definir grupos de objetos, denominados racimos. En otras palabras, el aprendizaje no supervisado está destinado a revelar agrupaciones naturales en los datos. Por lo tanto, los dos paradigmas pueden contrastarse informalmente de la siguiente manera: en el aprendizaje supervisado, los datos vienen con etiquetas de clase, y aprendemos cómo asociar datos etiquetados con clases en el aprendizaje no supervisado, todos los datos no están etiquetados y el procedimiento de aprendizaje consta de ambos definir las etiquetas y asociar objetos con ellas.

En algunas aplicaciones, como la clasificación de estructuras de proteínas, solo están disponibles unas pocas muestras etiquetadas (secuencias de proteínas con una clase de estructura conocida), mientras que también están disponibles muchas otras muestras (secuencias) con una clase desconocida. En esos casos, semi-supervisado Se pueden aplicar técnicas para obtener un clasificador mejor que el que se podría obtener si solo se utilizaran las muestras etiquetadas [5]. Esto es posible, por ejemplo, al hacer la "suposición de clúster", es decir, que las etiquetas de clase se pueden transferir de manera confiable de los objetos etiquetados a los no etiquetados que están "cercanos" en el espacio de características.

Las aplicaciones de las ciencias biológicas de las técnicas de aprendizaje automático supervisadas o no supervisadas abundan en la literatura. Por ejemplo, los datos de expresión génica se utilizaron con éxito para clasificar a los pacientes en diferentes grupos clínicos e identificar nuevos grupos de enfermedades [6-9], mientras que el código genético permitió predecir la estructura secundaria de la proteína [10]. La predicción de variables continuas con algoritmos de aprendizaje automático se utilizó para estimar el sesgo en los datos de microarrays de ADNc [11].

Para respaldar la caracterización precisa de los métodos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados, hemos adoptado ciertas notaciones y conceptos matemáticos. En las siguientes secciones, empleamos la notación vectorial (X denota un ordenado pag-tupla de números para algún entero pag), notación matricial (X denota una matriz rectangular de números, donde Xij denotará el número en el Ith fila y ja columna de X), densidades de probabilidad condicionales y álgebra matricial suficiente para definir la densidad normal multivariante. Los antecedentes formales necesarios en álgebra y probabilidad se pueden encontrar en otro lugar [12].


Identificación de un gen relacionado con DREB en Triticum durum y su expresión en condiciones de estrés hídrico

Los genes de la familia DREB están involucrados en las respuestas de las plantas a la deshidratación y posiblemente juegan un papel en su capacidad para tolerar el estrés hídrico. Comprender la relación entre la tolerancia al estrés hídrico y la expresión de genes específicos requiere el aislamiento y caracterización de las secuencias que pueden estar involucradas. Reportamos el aislamiento y caracterización de un gen en Triticum durum, a saber TdDRF1, que pertenece a la familia de genes DREB y produce tres formas de transcripciones mediante empalme alternativo. La relación entre el perfil de expresión del TdDRF1 El estrés genético y hídrico se evaluó mediante la reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa en tiempo real en un experimento de curso temporal de hasta 7 días. Las condiciones experimentales de estrés hídrico se seleccionaron para relacionar los cambios en las expresiones génicas durante un período de tiempo que refleja lo más fielmente posible aquellos durante los cuales el estrés hídrico comienza a tener un efecto visible en condiciones de campo. Entre las tres isoformas de TdDRF1, la forma truncada TdDRF1.2 fue en todo momento el más expresado. Su expresión, junto con la TdDRF1.3 transcripción, aumentó bruscamente después de 4 días de deshidratación, pero luego disminuyó a los 7 días. los TdDRF1.1 La transcripción fue la menos expresada en general y varió menos con la duración de la deshidratación. Diferencias genotípicas en TdDRF1 La expresión génica se encuentra actualmente bajo investigación.


Características fisiológicas y expresión génica relacionada de la posmaduración en la liberación de la latencia de las semillas en el arroz

Laboratorio de Ciencia y Tecnología de Semillas, Laboratorio Estatal Clave de Genética de Cultivos y Mejora de Germoplasma, Centro Colaborativo de Innovación de Jiangsu para la Producción de Cultivos Modernos, Universidad Agrícola de Nanjing, Nanjing, Jiangsu, China

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Z. Wang y H. Zhang, Laboratorio de Ciencia y Tecnología de Semillas, Laboratorio Estatal Clave de Genética de Cultivos y Mejora de Germoplasma, Centro Colaborativo de Innovación de Jiangsu para la Producción de Cultivos Modernos, Universidad Agrícola de Nanjing, Nanjing 210095, Jiangsu, China.

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Abstracto

La posmaduración es un método común utilizado para la liberación de la latencia en el arroz. En este estudio, la variedad de arroz Jiucaiqing (Oryza sativa L. subsp. rosal japonés) se utilizó para determinar la liberación de latencia después de diferentes tiempos de posmaduración (1, 2 y 3 meses). La velocidad de germinación, el porcentaje de germinación y la emergencia de las plántulas aumentaron con la posmadurez, se observó más del 95% de germinación y el 85% de la emergencia de las plántulas después de 1 mes de posmaduración dentro de los 10 días posteriores a la imbibición, en comparación con & lt45% de germinación y 20% de emergencia de plántulas en recién nacidos. semilla cosechada. Por lo tanto, 3 meses de posmaduración podrían considerarse un período de tratamiento adecuado para la liberación de la latencia del arroz. La liberación de latencia por maduración posterior se correlaciona principalmente con una rápida disminución del contenido de ABA y un aumento del contenido de IAA durante la imbibición. Posteriormente, GA1/ ABA, GA7/ ABA, GA12/ ABA, GA20/ ABA y IAA / ABA aumentaron significativamente, mientras que GA3/ ABA, GA4La relación / ABA y GAs / IAA disminuyó significativamente en las semillas embebidas después de 3 meses de posmadurez, alterando así la actividad de la α-amilasa durante la germinación de la semilla. La actividad máxima de la α-amilasa se produjo en una etapa de germinación más temprana en las semillas maduras después que en las semillas recién cosechadas. La expresión de los genes del metabolismo ABA, GA e IAA y de los genes relacionados con la latencia fue regulada por el tiempo de posmadurez tras la imbibición. Expresión de OsCYP707A5, OsGA2ox1, OsGA2ox2, OsGA2ox3, OsILR1, OsGH3-2, qLTG3-1 y OsVP1 aumentado, mientras que la expresión de Sdr4 disminuyó en las semillas embebidas después de 3 meses de posmadurez. La liberación de latencia a través de la posmaduración podría estar involucrada en el debilitamiento de los tejidos que cubren el embrión. a través de qLTG3-1 y disminución de la señalización y sensibilidad de ABA vía Sdr4 y OsVP1.


Información suplementaria

Proteínas mutadas que pueden antagonizar la función de la proteína de tipo salvaje, a menudo porque las proteínas son parte de un complejo macromolecular, que se vuelve defectuoso por la presencia de la proteína mutada.

La talasemia es un trastorno sanguíneo que causa anemia. En la forma grave de β 0 -talasemia, no se detecta proteína β-globina en sangre periférica.

Una característica del ARNm que aumenta la probabilidad de que el ARNm sufra una desintegración del ARNm mediada sin sentido. Los ejemplos incluyen un complejo de unión exón-exón depositado como consecuencia del empalme de más de

30-35 nucleótidos cadena abajo de un codón de terminación, una región no traducida 3 ′ inusualmente larga (& gt1 kb) o un codón de selenocisteína que se interpreta como un codón de terminación.

Marco de lectura abierto aguas arriba

(uORF). Un ORF corto en el extremo 5 'del ARNm (aguas arriba del ORF principal) que puede regular la traducción del ORF principal.

El sitio amino-acilo en el ribosoma es donde las moléculas de ARNt cargadas (con la excepción del ARNt cargado que inicia la traducción) se unen durante la síntesis de proteínas.

Proceso que ocurre durante la traducción cuando una molécula de agua ataca el enlace entre el péptido naciente y la molécula de ARNt en el ribosoma, liberando así el polipéptido completo.

Decaimiento del ARNm mediado por Staufen

Vía de desintegración del ARNm en la que la proteína staufen recluta UPF1 en una región no traducida 3 'del ARNm, lo que provoca la desestabilización del ARNm dependiente de la traducción.

Un gran complejo de proteínas que degrada los ARNm a través de sus actividades de exoribonucleasa 3 'a 5'.

Aminoácido que se inserta en el ARNm que lleva una secuencia de inserción de selenocisteína que dirige su incorporación en los codones UGA, que de otro modo se reconocerían como codones de terminación.

Ocurre cuando un intrón no se puede escindir de un pre-mRNA durante el corte y empalme alternativo, dando lugar a una transcripción con un codón de terminación prematuro.

Cambios de marco ribosomales programados

(PRF). Durante la traducción, incidentes de "deslizamiento" del ribosoma y adopción de un nuevo marco de lectura.

Una estructura de ARN terciario formada por el apareamiento de bases entre el bucle de una estructura de tallo-bucle y los ribonucleótidos cercanos. Es extremadamente difícil para las helicasas desenrollar esta estructura.

Enfermedad que manifiesta defectos en tejidos derivados de células del linaje de la cresta neural (neurocristopatía). Las personas con síndrome de Waardenburg tienen defectos en la pigmentación del cabello, la piel y los ojos y pueden sufrir pérdida de audición.

Enfermedad congénita en la que faltan células nerviosas del final del intestino, lo que causa problemas para defecar.

Trastorno ligado al cromosoma X que causa discapacidad intelectual de leve a moderada, dismorfismo facial y brazos y piernas anormalmente largos y delgados.

Trastorno ligado al cromosoma X caracterizado por discapacidad intelectual, tono muscular deficiente y macrocefalia.

Péptidos ausentes de las células normales que son producidos por genes mutados por tumores que se presentan al sistema inmunológico y lo activan.


Conclusiones y perspectivas

Acumulación de Arabidopsis Los datos del transcriptoma han facilitado el análisis de todo el genoma de los perfiles de coexpresión génica. Varias bases de datos de coexpresión proporcionan coeficientes de correlación independientes de la condición calculados a partir de grandes conjuntos de datos de microarrays. Estas bases de datos han permitido la búsqueda de genes coexpresados ​​con genes de interés. Las redes de coexpresión construidas a partir de coeficientes de correlación por pares han proporcionado una forma eficaz de identificar módulos de transcripción funcionales asociados con procesos biológicos específicos. Las hipótesis biológicamente relevantes desarrolladas mediante el análisis de coexpresión han ayudado en el diseño de experimentos basados ​​en hipótesis y la priorización de genes para esos experimentos. En resumen, el análisis de coexpresión, utilizando datos de microarrays acumulados hasta ahora, está ahora al alcance de muchos investigadores, incluso si no calculan los coeficientes de correlación por sí mismos.

Los coeficientes de correlación proporcionados en las bases de datos son una medida conveniente para estimar la coexpresión de gen a gen. Sin embargo, enfatizamos que es crucial revisar los datos de expresión originales. Los genes exhiben naturalmente una alta correlación si los patrones de expresión completos en diversas condiciones son similares. Por otro lado, los genes también muestran una alta correlación si se expresan juntos en unas pocas condiciones y, por lo demás, son silenciosos. Por lo tanto, la revisión de los datos de expresión originales proporciona información sobre la razón por la que los genes de interés muestran una alta correlación. Algunas de las bases de datos de coexpresión implementan un navegador de datos de expresión originales, lo que ayuda a discriminar los perfiles de coexpresión significativos de los menos significativos.

El análisis de coexpresión ha sentado las bases para la comprensión de los procesos fisiológicos a nivel de sistema. Los próximos pasos incluyen el desarrollo de metodologías para integrar múltiples conjuntos de datos ómicos, como se ha propuesto para humanos y peces cebra (Aerts et al. 2006, Butte y Kohane 2006). Las asociaciones entre genoma, transcriptoma, proteoma, metaboloma y fenoma se considerarán juntas para descubrir relaciones reguladoras que no se pueden extraer de un único conjunto de datos ómicos. Esta línea de estudio puede revelar la función de genes que no muestran una coexpresión aparente con otros genes. Además, los siguientes pasos incluyen el análisis de datos de expresión de series de tiempo. El grado de desplazamiento temporal existente entre la expresión génica y sus puntos finales (por ejemplo, acumulación de metabolitos, cambio de fenotipo) debe medirse al relacionar la expresión génica con otros datos ómicos utilizando métodos de correlación clásicos. Una escala de tiempo de respuesta y reequilibrio de la expresión génica puede incluir información como la naturaleza de la interacción dentro del sistema celular (Nicholson et al. 2004). Finalmente, con el desarrollo de la metodología, el análisis basado en correlación arrojará nueva luz no solo sobre los aspectos estáticos sino también sobre los dinámicos del comportamiento de los sistemas celulares de las plantas.


Patrones de herencia

La palabra & # 8220expression & # 8221 puede significar diferentes cosas en diferentes contextos. En biología molecular, & # 8220expression & # 8221 significa & # 8220transcrito y traducido & # 8221, o el proceso de hacer una proteína a partir de las instrucciones genéticas en el ADN.
En las discusiones sobre fenotipos, a veces la gente usa la palabra & # 8220expressed & # 8221 para significar & # 8220visible & # 8221 en el fenotipo.
Estas definiciones tan diferentes crean mucha confusión sobre la diferencia entre expresión génica y apariencia fenotípica, porque puede hacer que suene como si un alelo recesivo es recesivo porque no debe ser transcrito o traducido. Este no es el caso. A menudo tanto el dominante y los alelos recesivos se expresan (transcrito y traducido), pero el comportamiento de la proteína codificada por el alelo dominante & # 8220masks & # 8221 o & # 8220hides & # 8221 el comportamiento de la proteína codificada por el alelo recesivo.
Reconocer esta distinción es extremadamente útil para comprender el comportamiento tanto de los rasgos mendelianos (gen único, herencia dominante / recesiva) como de los rasgos & # 8220 no mendeliano & # 8221 (cualquier cosa que no sea de gen único, herencia dominante / recesiva).

Más allá de los rasgos dominantes / recesivos

Mendel identificó las reglas de la herencia de partículas (herencia basada en genes) utilizando plantas de guisantes que tienen muchos rasgos de un solo gen con un herencia dominante / recesiva patrón. Este es el patrón de herencia más simple posible y la mayoría de los rasgos NO se controlan de esta manera. Otros patrones de herencia (más comunes) incluyen:

  • Dominancia incompleta: dónde los heterocigotos tienen un fenotipo intermedio entre los dos fenotipos homocigotos. Un ejemplo es el color de los pétalos en las flores de las cuatro en punto, donde los homocigotos son blancos o rojos y los heterocigotos son rosados. Cada alelo R aporta una & # 8216unidad & # 8217 de color de pétalo, mientras que cada alelo r no aporta & # 8216 unidades & # 8217 de color de pétalo. Por lo tanto, dos alelos R dan como resultado un rojo, un alelo R da como resultado el rosa y ningún alelo R da como resultado el blanco.
  • Co-dominancia: dónde Los heterocigotos muestran cada fenotipo asociado con cada alelo.. Un ejemplo es el tipo de sangre AB en humanos, donde el alelo A da como resultado un tipo específico de azúcar en un glóbulo rojo, y B da como resultado un tipo diferente de azúcar en un glóbulo rojo. Dos alelos A producen solo azúcares de tipo A, dos alelos B producen solo azúcares de tipo B y el heterocigoto tiene azúcares de tipo A y B en el glóbulo rojo. (El tipo O da como resultado que no haya azúcar, lo discutiremos más en clase). Aunque parecen similares a primera vista, la dominancia incompleta y la co-dominancia son diferentes entre sí y se basan en el fenómeno molecular subyacente al rasgo.

Aquí hay un video que describe la diferencia entre el dominio incompleto y el dominio conjunto utilizando un ejemplo artificial

  • Rasgos cuantitativos: donde el rasgo tiene un fenotipo continuo controlado por alelos aditivos a múltiples genes. Esto significa que el rasgo no está controlado por un solo gen con varios alelos, sino MÚLTIPLES genes (herencia poligénica), cada uno de los cuales puede tener múltiples alelos. Un ejemplo es la altura humana: tenemos diferencias de altura de hasta fracciones de pulgada, en lugar de medir 4, 5 o 6 pies. Cada alelo de altura en cada gen que controla la altura aporta una & # 8216 unidad & # 8217 de altura que es aditiva. Los rasgos cuantitativos contrastan con rasgos discretos donde el rasgo tiene solo unos pocos fenotipos posibles que caen en clases discretas (es decir, los guisantes son cualquiera redonda o arrugada, y no hay fenotipos intermedios).
  • Alelismo múltiple: donde un gen en particular tiene más de dos alelos. Un ejemplo es el tipo de sangre humana (descrito anteriormente) donde el gen único que controla el tipo de sangre puede tener un alelo A, B u O.

Este video describe la diferencia entre los rasgos poligénicos y el alelismo múltiple:


Y este video muestra algunos ejemplos reales de múltiples alelismos y rasgos cuantitativos (parada en 6:20 min):

  • Interacciones gen por gen: dónde el fenotipo asociado con un alelo depende de los alelos presentes en otro gen. Esto es diferente de un rasgo cuantitativo donde los alelos en múltiples genes son aditivos. El patrón de herencia gen por gen también se puede llamar epistasis. El mensaje para llevar a casa sobre las interacciones gen por gen es que este fenómeno altera las proporciones fenotípicas esperadas de un cruce dihíbrido mendeliano (9: 3: 3: 1) a un patrón diferente.

Este video ofrece una descripción general de una interacción gen por gen que controla el color del pelaje en ratones:

  • Pleiotropía es el fenómeno donde un solo gen influye en múltiples rasgos aparentemente no relacionados. Por ejemplo, en el trastorno humano fenilcetonuria (PKU), una sola mutación en un solo gen puede causar discapacidad intelectual, convulsiones, reducción de la pigmentación de la piel, color del cabello, olor a orina y predisposición al eccema.
  • Interacciones gen por medio ambiente: dónde el medio ambiente juega un papel en la determinación del fenotipocontrolado por alelos. Un ejemplo es la estatura humana (que también es un ejemplo de un rasgo cuantitativo) donde la nutrición infantil juega un papel en la estatura adulta. Hemos crecido como especie en los últimos 200 años (en su mayoría) no debido a cambios en nuestros alelos, sino debido al acceso a una mejor nutrición en gran parte del mundo.


Si bien estos tipos de herencia & # 8216 violan & # 8217 & # 8217 las reglas de Mendel & # 8217 para la herencia de rasgos discretos de un solo gen, todavía están controlados por el comportamiento de los cromosomas durante la meiosis. Además, el patrón de herencia de un solo gen que Mendel descubrió es bastante raro en comparación con todos estos otros patrones de herencia descritos anteriormente: la mayoría de los rasgos están controlados por uno o más de los patrones de herencia descritos anteriormente. En clase, predeciremos genotipos, fenotipos y proporciones fenotípicas para patrones de herencia de dominancia incompleta y co-dominancia.


Discusión

En este estudio, se lleva a cabo un análisis exhaustivo de genes clave y procesos patológicos asociados con la gravedad del asma en el perfil de expresión con 108 muestras. El objetivo de este estudio es proporcionar información sobre la relación entre la biología de la enfermedad y el desarrollo del asma. Los hallazgos abordan la escasez de objetividad en el diagnóstico patológico de enfermedades y en la orientación de las aplicaciones de tratamiento clínico.

La selección de características de aprendizaje automático se ha utilizado ampliamente debido a su evaluación objetiva y precisión óptima en inteligencia artificial (Li et al., 2017 Nidheesh, Abdul Nazeer & amp Ameer, 2017). The feature genes for the development of asthma are screened out using machine learning feature selection. 37 genes associated with asthma development are all retained after feature selection of machine learning. These feature genes can accurately distinguish different severity of asthma (Fig. 9), playing an essential role in asthma. In previous analysis of this asthma dataset (GSE43696), thyroid peroxidase (TPO) plays an important role in asthma (Voraphani et al., 2014). TPO and its metabolome drives nitrative stress in severe asthma. Similarly, TPO is attributed to the feature gene set after the screening of feature genes in our study. These gene sets can effectively distinguish severe asthma patients from the control. However according to the classification, feature gene contribution shows that TPO is low-ranked in the feature gene set. Thus, asthma, a complex disease, is more likely to be the result of multi-gene interactions.

Due to the multiple functions of genes, it is challenging to locate the exact asthma mechanism (Cao et al., 2015 Li et al., 2017 Singh & Sivabalakrishnan, 2015). Hence, WGCNA, based on biological and medical background, is used to endow these genes with clinical significance and cluster the feature genes according to the specific pathological process. However, WGCNA, being considered as a correlation analysis, cannot solve all problems, but needs to combine other appropriate methods. (Li et al., 2016).

This study combines machine learning and WGCNA for the improvement of assessment regarding pathogenic mechanisms. After these processes, the feature genes that played a role in asthma severity can be classified into three major pathological processes: hormone secretion regulation, airway remodeling, and regulation of immune response. These pathological processes and related feature genes can determine the development of asthma. As a result, some genes screened out have been actually reported to be associated with respiratory diseases, such as the gene of superoxide dismutase 2 (SOD2). Previous study identifies production of H2O2 as a key driver of reactive oxygen species (ROS) that leads to lung damage in asthma. SOD2 could promote the development of inflammation since it is a generator of H2O2. On the contrary, in our study, superoxide dismutase 2 (SOD2), is identified as an inhibitor of immune responses, as validated by the latest research (Seo et al., 2019). Codonopsis lanceolata extract (CLE) has anti-asthmatic and anti-inflammatory effects. Treatment with CLE enhanced the expression of SOD2, which is related to mitochondrial ROS (mROS) scavenge and Th2 cell regulation. It indicates that CLE has a potential to enhance the immune-suppressive property by regulating mROS scavenging through SOD2. Furthermore, previous studies have reported that SOD2 can be used as an anti-inflammatory agent due to its ROS scavenging capacity (Li & Zhou, 2011). The SOD2 expression level is decreased in multiple diseases, including cancer, neurodegenerative diseases, and psoriasis. The reduction of SOD2 mRNA expression was also observed in our study from mild to severe asthma. Therefore, SOD2 should be identified as an inhibitor of immune response. In addition, the above results also prove the effectiveness of our method.