Informație

7.8: Referințe - Biologie


Brachmann CB, Davies A, Cost GJ, Caputo E, Li J, Hieter P & Boeke JD (1998) Tulpini de ștergere proiectate derivate din Saccharomyces cerevisiae S288C: un set util de tulpini și plasmide pentru întreruperi genetice mediate de PCR și alte aplicații. Drojdie 14: 115-132.

Goffeau A, Barrell BG, Bussey H și colab. (1996) Viață cu 6000 de gene. Ştiinţă 274: 563-567.
Sakai RK, Scharf S, Faloona F, Mullis KB, Horn GT, Erlich HA și Amheim N (1985). Enzimatic

amplificarea secvențelor genomice beta-globine și analiza locului de restricție pentru diagnosticarea

anemia celulelor secera. Ştiinţă 230: 1350-1354.
Sakai RK, Gelfand DH, Stofel S, Scharf SJ, Higucki R, Horn GT, Mullis KB și Erlich HA (1988).

Amplificarea enzimatică a ADN-ului direcționată prin grund cu o ADN polimerază termostabilă.

Ştiinţă 239: 487-491.
Winzeler EA, Shoemaker DD, Astromoff A și colab. (1999) Caracterizarea funcțională a

Saccharomyces cerevisiae genomul prin ștergerea genei și analiza paralelă. Ştiinţă 285: 901-906.


Recomandări de manual de biologie

Gradul tradițional de biologie va include biologie generală, fiziologie, biochimie și genetică. Orice enumerat după genetică, cu excepția secțiunii de anatomie, poate fi considerat opțional și puteți trece la texte de nivel absolvent. Aș presupune că, până citești biochimie, ai cunoștințe de chimie organică.

NECESITĂȚI DE ADĂUGAT: cărți de evoluție, plante și ecologie. Nu știu și nici nu mă prefac că știu nimic despre aceste subiecte. Dacă cineva ar putea adăuga acele cărți, ar fi minunat.


LISTA CELOR MAI BUNE CĂRȚI DE REFERINȚĂ PENTRU CLASA 9

Știi că atunci când parcurgi cărțile tale NCERT, nici măcar nu primești subiectele esențiale, de ce? Din cauza lipsei de informații și a problemelor explicate în scurt timp.

Pentru a învăța aceste subiecte incomplete, folosim cărți de referință. Când vine vorba de explicația subiectului, unele cărți de referință din clasa a IX-a sunt cele mai bune și, de asemenea, vă ajută marcând note bune la clasa a 9-a.

Toate subiectele și conceptele explicate cu exactitate în aceste cărți de referință din clasa a IX-a.

Datele sunt, de asemenea, bine aranjate în aceste cărți de referință și conțin cantitatea potrivită de întrebări de rezolvat.


Rezultate

Determinarea modelelor de utilizare a codonilor și a compoziției aminoacizilor

Datele extinse ale secvenței de nucleotide sunt acum disponibile pentru multe specii de nematode, în mare parte din cauza progreselor recente folosind abordări genomice [25, 44]. Pentru a obține o mai bună înțelegere a utilizării codonilor și a compoziției AA în filumul Nematoda, am analizat un total de 265.494 secvențe EST provenite din 30 de specii de nematode. EST-urile definesc 93.645 de clustere sau gene putative, cu 208-9.511 clustere per specie (Tabelul 1) [26]. Tabelul 1 oferă, de asemenea, două coduri de litere pentru speciile de nematode utilizate în restul raportului. Am folosit prot4EST, o conductă de predicție de traducere optimizată pentru seturile de date EST [45], pentru a genera predicții de proteine. Pentru a reduce zgomotul derivat din traduceri slabe, analiza noastră a luat în considerare doar cele mai lungi traduceri cu cadru de lectură deschisă (ORF), cu dovezi puternice în formă de asemănare cu proteinele cunoscute sau prezise (limita BLASTX 1 × e -8) și a păstrat doar polipeptida aliniată porțiunea secvenței de nucleotide. Aproximativ 75% din clustere au îndeplinit aceste criterii, producând 8.080.057 codoni originari din alte specii decât Caenorhabdita, și 25.871.325 codoni în total din toate cele 32 de specii, inclusiv predicții disponibile din C. elegans și C. briggsae. Cele 18 reziduuri AA cu codoni redundanți au dat un total de (18) × C32,2 = 496 comparații ale utilizării codonilor între specii. Sunt furnizate tabele complete de compoziție AA (Tabelele 2 și 3) și utilizarea codonilor (Tabelul 4) pentru toate cele 32 de specii de Nematoda studiate. Mai jos folosim aceste tabele pentru a examina, în primul rând, variația compoziției AA și relația acesteia cu conținutul GC și, în al doilea rând, utilizarea codonilor și relația sa cu conținutul GC.

Pentru a examina aceste variabile independent de legătura dintre specii, corelațiile au fost calculate folosind contraste independente din punct de vedere filogenetic (a se vedea Materiale și metode, mai jos). Variațiile contrastelor au fost calculate pentru fiecare caracter ca o măsură a varianței acumulate pe unitatea de lungime a ramurii. Lungimile ramurilor au fost estimate din filogenia cu probabilitate maximă presupunând un ceas molecular (Figura 1) prin acest criteriu, vârfurile arborelui sunt toate echidistante în lungime de ramură de la rădăcina sa. Contrastele calculate au fost reprezentate grafic în toate cifrele reprezentând comparații pe perechi, iar coeficienții de corelație au fost calculați din contrastele perechi. Această metodă este robustă la schimbările ipotezelor de ceas molecular. (Arborii calculați fără presupunerea unui ceas molecular sunt similari în topologie, dar diferă în înrădăcinare, iar lungimile ramurilor variază în funcție de cantitatea de substituție a bazei în ARNr 18S. deoarece contrastele independente sunt influențate în principal de lungimile relative ale ramurilor, rezultatele noastre ar trebui să fie robuste față de plasările alternative ale rădăcinii.)

Analiza probabilității maxime (ML) a ARN ribozomal 18S de la 25 de specii de nematode. Calculul ML presupune un ceas molecular, astfel, vârfurile arborelui sunt toate echidistante, în lungime de ramură, de la rădăcina sa. Acest model de substituție a bazelor permite frecvențelor așteptate ale celor patru baze să fie inegale și sunt permise rate diferite de evoluție la diferite situri. Numerele indică reconstrucția modificărilor procentuale în utilizarea generală a codonilor pe această topologie filogenetică (a se vedea modelele de utilizare a codonilor și relațiile cu metoda de eșantionare, filogenia nematodelor și conținutul GC [sub Rezultate]). O matrice de distanță cu valori D corectate pentru non-aditivitate [1 - antilog (-D)] × 100 a fost partiționată pe topologie folosind algoritmul de îmbinare ciclică a vecinilor, așa cum este ilustrat de Avise [82]. Modificarea procentuală aproximativă în utilizarea generală a codonilor este indicată pentru cinci ramuri deduse că au suferit o divergență de 5% sau mai mult de la un model de nematode ancestrale. Această analiză a identificat genuri Globodera, Meloidogine, Pristionhus, și Strongyloides ca având cele mai puternice tipare de utilizare a codonilor, iar speciile rămase ca având relativ puțină divergență netă de la un model ancestral de nematode. Definițiile speciilor coduri cu două litere sunt furnizate în Tabelul 1 Numerele de acces GenBank sunt enumerate în dreapta. Cladele V sunt prezentate în roșu, IVa în albastru, IVb în verde, III în galben și I în maro.

Compoziția de aminoacizi a proteinelor nematodice și relația cu conținutul de GC

Compoziția AA a proteinelor prezise în nematode variază între specii într-o fereastră îngustă și este similară cu cea observată în alte organisme (tabelele 2 și 3). (Abaterile standard în utilizarea AA între nematode variază de la 5% la 15% din utilizarea medie, iar utilizarea medie a nematodului AA diferă de media a patru organisme reprezentative cu o medie de 8%.) La nivelul nematodelor, Leu este cel mai frecvent AA ( 8,8% din toți codonii) și Trp cel mai puțin frecvent (1,1%). Opt AA contribuie în medie cu mai mult de 6% fiecare la conținutul de AA (Ile, Gly, Val, Glu, Ala, Lys, Ser și Leu). (Tabelul 3). Ca și la alți taxoni [46], nematodele prezintă o corelație între utilizarea AA și gradul de degenerescență a codonilor (R = 0,72).

În nematode, secvența de codificare a conținutului GC, derivat din grupurile noastre EST, variază de la 32% la 51% (Tabelul 1) între specii, cu o medie de 43,6 ± 5,9%. Distribuția este bifazică, cu un vârf la 36% GC și un al doilea vârf la 48%. Strongyloides (SS și SR), Meloidogine (MI, MJ, și așa mai departe), și paraziți filariați (BM, DI, și OV) sunt cele mai bogate în AT (GC scăzut) și NB, PPși nematodele chistice (GP, GR, și HG) sunt cele mai bogate în GC (aproximativ 50%). Variația observată în compoziția AA între specii arată o relație clară cu conținutul GC al secvenței de codare a speciei. Frecvența AA codificată de codoni WWN (AA, AT, TA sau TT în prima și a doua poziție nucleotidică Asn, Ile, Lys, Try, Phe și Met) scade odată cu creșterea conținutului GC al secvenței de codare (Figura 2a), în timp ce proporția de AA codificate de codoni SSN (GG, GC, CG și CC Ala, Arg, Pro și Gly) crește odată cu conținutul mai mare de secvențe de codificare GC (Figura 2b), iar aceste relații rămân chiar și după eliminarea efectului relațiilor evolutive folosind contraste independente filogenetic. Dintre AA, cea mai uniformă și precipitată scădere cu creșterea conținutului de GC a fost observată cu Ile și Tyr, în timp ce cea mai uniformă și rapidă creștere cu un conținut mai mare de GC a fost văzută cu Ala și Arg. Tendința este mai puțin pronunțată pentru alte AA (panta mai plată, valoare R mai mică). Thr, codificat de patru codoni „echilibrați” (ACN) GC / AT, nu prezintă nicio modificare a frecvenței sale cu modificarea conținutului GC (datele nu sunt afișate).

Corelația dintre contrastele filogenetic independente ale conținutului GC3 al secvenței de codificare și utilizarea AA pentru 25 de specii de nematode. (A) AAs lizină (Lys), izoleucină (Ile), asparagină (Asn) și tirozină (Tyr) sunt utilizate mai rar pe măsură ce crește conținutul GC3 al secvenței de codare a speciei. (b) AA alanina (Ala), glicina (Gly), arginina (Arg) și prolina (Pro) sunt utilizate mai frecvent pe măsură ce crește conținutul de GC3 al secvenței de codificare. AA, aminoacizi.

Compoziția de bază după poziția codonului în transcrierile nematodelor și relația cu conținutul GC

Utilizarea codonilor la speciile de nematode a fost examinată prin mai multe metode, inclusiv compararea utilizării bazei în funcție de poziția (1-3) peste toate AA-urile și compararea utilizării codonilor în cadrul fiecărui AA. Peste toate AA, utilizarea purinei (AG) și pirimidinei (TC) în pozițiile 1, 2 și 3 este remarcabil de uniformă între specii, favorizând purinele în poziția 1 (AG 59,6 ± 1,5%), utilizarea aproape egală în poziția 2 (AG 50,0 ± 0,8%) și pirimidine în poziția 3 (AG 47,9 ± 1,5% Fișier de date suplimentare 1). Valori similare au fost observate în Schistosoma mansoni (AG 61%, 53% și 48% în pozițiile 1, 2 și respectiv 3) [1]. Utilizarea GC versus AT variază de asemenea în funcție de poziție, dar cu o varianță mult mai mare, cu o utilizare aproape egală în poziția 1 (50,3% GC) și o utilizare mai mică a GC în pozițiile 2 și 3 (39,1 și respectiv 41,4%), în principal datorită utilizării mai mari a G în poziția 1 și T în pozițiile 2 și 3 [4].

Variația observată în utilizarea GC în funcție de poziția codonului dintre specii prezintă o relație clară cu conținutul general de GC al secvenței de codificare a speciei. Nu este surprinzător, atât compoziția GC1, cât și GC2 cresc cu un conținut mai mare de secvență de codificare GC3 (Figura 3). Mai exact, specii cu conținut ridicat de AT, cum ar fi nodul rădăcină Meloidogine specie (MI, MJ, și așa mai departe) și viermi filariați (BM, DI, și OV) [38, 39] sunt influențate spre codoni care se termină în A sau T, în timp ce speciile cu conținut mai mare de GC, cum ar fi NB, PP, nematode chistice și viermi bici (TM și televizor) preferă codonii care se termină cu G sau C. Diferențele compoziției GC calculate în funcție de poziția codonului (1-3) între specii sunt determinate atât de utilizarea AA a speciei (așa cum este descris mai sus), cât și de codonii utilizați pentru fiecare AA. De exemplu, Cys a fost codificat de TGT până la 85% din timp pentru cei bogați în AT Strongyloides genomului, în timp ce TGC a fost folosit până la 60% din timp în genomuri bogate în GC, cum ar fi NB, PP, și HG. Pentru a compara mai sistematic utilizarea codonilor pentru AA individuale între specii, am folosit o abordare statistică (descrisă în Materiale și metode și în secțiunea următoare).

Corelația dintre contrastele filogenetic independente ale poziției a treia conținut GC (GC3) și cea a primelor (GC1) și a doua (GC2) poziții de codoni pentru 25 de specii de nematode.

Modele de utilizare a codonilor și relații cu metoda de eșantionare, filogenia nematodelor și conținutul GC

Similaritatea în utilizarea codonilor a fost cuantificată și raportată ca D100 valori pentru fiecare specie și AA comparate [47, 48] (matrice de D100 valorile pentru fiecare specie și AA comparate sunt disponibile în fișierul de date suplimentare 2).

Deoarece analizele tuturor, cu excepția a două specii de nematode, s-au bazat pe genomi parțiali derivați de EST [26], au fost efectuate comparații pentru a estima diferențele în tiparul de utilizare a codonilor care ar putea fi de așteptat folosind colecțiile EST față de predicțiile genei derivate dintr-un ansamblu complet și adnotat genomului. Folosind C. elegans, s-au efectuat analize paralele folosind fie toate cele 22.254 produse genetice prezise, ​​fie două seturi de date EST (CE-A și CE-B) fiecare cuprinzând 10.000 EST. Clustering și predicții peptidice au fost efectuate folosind aceiași algoritmi ca și pentru celelalte 30 de specii. Media D100 valoare pentru compararea modelului de utilizare a codonilor între CE-A și CESeturile de date -B au fost de 0,18, ceea ce nu a fost statistic diferit la P & lt 0,05 prag și mai mic decât D100 valoarea C. elegans la C. briggsae comparație (0,40). Comparând CE-A și CE-B Seturi de date la setul de gene complete derivate din genom C. elegans a obținut media D100 valori de 0,67 și respectiv 0,26. La nivel practic, utilizarea calculată a codonului mediu în C. elegans bazat pe CE-A și CE-B diferă de cel bazat pe predicția din întregul genom cu doar 3,4 ± 2,3% și respectiv 2,0 ± 1,5%. Prin urmare, deși diferențele în utilizarea calculată a codonilor folosind date parțiale față de datele genomului întreg sunt suficient de modeste pentru a face datele de utilizare a codonilor derivate din EST extrem de informative, trebuie să se acorde atenție să nu se interpreteze în exces diferențele minore în D100 valorile, deoarece astfel de diferențe se încadrează probabil în intervalul de eroare de eșantionare (vezi Discuție, mai jos). Cu toate acestea, o astfel de incertitudine în jurul diferențelor mici în D100 valorile nu modifică tendințele majore pe care le descriem.

Cele 16 comparații intragenus ale speciilor care au același nume de gen (Ancilostom, Caenorhabdita, Strongyloides, Globodera, Meloidogine, Ascaris, și Trichuris) toate au D scăzut100 valori, cu o medie de 0,14 ± 0,11 (mediană 0,09, interval 0,02-0,40), indicând modele foarte similare de utilizare a codonilor în rândul speciilor din același gen. Prin contrast, cele 480 de comparații dincolo de genurile numite variază foarte mult, cu o medie D100 valoare de 8,10 ± 7,46 (mediană 5,26, interval 0,08-40,56). Scăzut D100 valorile se extind uneori la comparații între genuri. De exemplu, D relativ scăzut100 valorile (0,08-1,94) sunt observate în următoarele: comanda Haemonchidae (HC, OO, și TD) subfamilia Heteroderinae (GP, GR, și HG) superfamilia Ascaridoidea (LA FEL DE, AL, și TC) și superfamilia Filarioidea (BM, DI, și OV). Cu toate acestea, D scăzut100 valorile nu sunt menținute în familia Ancylostomatidae (N / A, AC, și AY), familia Strongyloididae (SS, SR, și PT), superfamilia Tylenchoidea (PE-MC), și comandă Trichocephalida (TS, TM, și televizor). Similitudine în utilizarea codonilor, așa cum este indicat de D scăzut100 valorile, nu se extinde la nivelul principalelor clade (I, III, IVb, IVa și V).

Mai mult, speciile cu conținut GC foarte similar, deși sunt înrudite la distanță, pot prezenta o utilizare extrem de similară a codonilor (de exemplu Ancylostoma caninum impotriva Toxocara canis, GC = 48%, D100 = 0,79). Specie cu cea mai mică medie D100 valorile din comparațiile unu contra tuturor sunt cele mai apropiate de conținutul GC de specii mediane, cum ar fi PE (GC = 46%). Taxa cu cel mai mare conținut AT, cum ar fi Strongyloides și Meloidogine specii, au printre cele mai extreme diferențe în utilizarea codonilor în comparație cu speciile dincolo de genul lor (mediana D100 valorile sunt 15,3 și respectiv 9,4).

Analiza filogenetică a modificărilor în utilizarea codonilor folosind (1 - antilog [-D]) × 100, interpretabilă ca procent divergență în utilizarea generală a codonilor (Figura 1), identifică cinci ramuri care au acumulat o schimbare de peste 5% în utilizarea codonilor. Aceste ramuri sunt după cum urmează: cel mai recent strămoș comun al cladelor III, IVa și IVb (5,2%) cel mai recent strămoș comun al cladei IVa (11,2%) cel mai recent strămoș comun al genului Meloidogine (6,7%) cel mai recent strămoș comun al genului Globodera (7,3%) și descendența reprezentată de PP (8,3%). Genere Globodera, Meloidogine, Pristionhus, și Strongyloides Prin urmare, reprezintă cele mai puternice tipare de utilizare a codonilor în nematode, speciile rămase prezentând mai puține divergențe relativ față de un model de nematode ancestrale.

Biasul codonului în transcrierile nematodelor și relația cu conținutul GC

Am folosit numărul efectiv de codoni (ENC) pentru a măsura gradul de polarizare a codonilor pentru o genă [49]. ENC este o măsură generală a neuniformității utilizării codonilor și variază de la 20 dacă se utilizează un singur codon pentru fiecare AA la 61 dacă toți codonii sinonimi sunt utilizați în mod egal. Media ENC pentru toate speciile de nematode eșantionate este de 46,7 ± 5,1 și mulți nematodi au valori ENC similare cu cele obținute pentru diferite bacterii, drojdie și Drosophila specii (ENC de 45-48) [50]. Valorile aberante cu valori ENC scăzute includ SS și SR, pentru care transcrierile utilizează în medie doar aproximativ 35 din 61 de codoni disponibili. Variația observată în valorile ENC între specii prezintă o relație clară cu secvența de codificare globală a speciei conținut GC3 (R = 0,70 după corecția filogenetică Figura 4). Corelația confirmă faptul că speciile cu un conținut mai scăzut de GC3 în secvența de codificare au o polarizare mai mare a utilizării codonilor decât cele cu GC3 mai mare. Valorile ENC pentru nematode ating vârful 47-49% GC (datele nu sunt prezentate). Pe lângă compararea valorilor ENC medii ale speciilor, am examinat și distribuția valorilor ENC pe toate transcrierile din cadrul fiecărei specii. Deși toate speciile au exemple de transcrieri în aproape întreaga gamă de valori ENC posibile, la speciile cu conținut scăzut de GC3, cum ar fi SR, distribuția este deplasată către un vârf ENC mai mic (fișier de date suplimentar 3).

Corelația dintre contrastele independente filogenetic ale% GC3 a fiecărei specii și media sa ENC pentru 25 de specii de nematode. ENC, număr efectiv de codoni.

Pentru a ne asigura că diferențele în datele noastre disponibile pentru fiecare specie (de exemplu, numărul clusterului și lungimea clusterului) nu au creat artefacte în valorile ENC, s-au efectuat verificări de calitate. Spre deosebire de măsuri precum indicele de polarizare a codonilor, scalarea × 2 și indicele de polarizare a codonului intrinsec, valorile ENC ar trebui să fie independente de lungimea tradusă a polipeptidelor și dimensiunea eșantionului [49, 51], iar analiza noastră a confirmat acest lucru. Nu s-a observat nicio corelație cu ENC cu lungimea medie tradusă a polipeptidelor sau cu numărul de clustere pentru o specie. De fapt, SS și SR cu cele mai mici valori ENC au avut lungimea și numărul de cluster peste medie. Ca o confirmare suplimentară, am selectat în mod aleatoriu 2.400 C. elegans gene (numărul mediu de clustere pentru alte specii decât CE și CB) și ENC calculat pe baza fie a genelor de lungime completă, fie a genelor tăiate la 121 AA (lungimea medie a traducerii grupului pentru alte specii decât CE și CB). Diferențele în numerele medii ENC pentru aceste seturi de date nu au fost semnificative statistic de zero (P & gt 0,05).

În plus față de părtinirea codonului, nucleotidele vecine influențează codonul observat într-o poziție relativă la codoni sinonimi. Cea mai importantă nucleotidă care determină o astfel de polarizare a codonului dependent de context [52-54] este prima care urmează codonului (context N1) [55, 56]. O analiză utilizând seturile genetice complete ale Homo sapiens, Drosophila melanogaster, C. elegans, și Arabidopsis thaliana a dezvăluit că 90% dintre codoni au o tendință de codon N1 dependentă de context statistic semnificativă [57]. Folosind aceeași metodă am calculat că, pentru cele 30 de specii de nematode reprezentate de datele codonilor derivați de EST, o medie de 63% dintre codonii cu context N1 au o prejudecată statistic semnificativă (deoarece valorile R au diferit de la 1 cu mai mult de 3 abateri standard ). Fedorov și colegii [57] au arătat că rezultatele lor nu au fost afectate considerabil de eșantionarea genelor. Cu toate acestea, pentru setul nostru de date calculat CE-A și CE-Contestul B N1 cu o prejudecată semnificativă statistic a fost de 75% și respectiv 83% din codoni, comparativ cu 96% atunci când este complet C. elegans a fost utilizat setul de gene. Prin urmare, gradul de prejudecată semnificativă a codonilor dependenți de contextul N1 determinat din datele de utilizare a codonilor bazate pe EST se poate schimba pe măsură ce genomii mai completi ai nematodelor devin disponibile. Lista completă a abundenței relative a tuturor speciilor de nematode cu contextul N1, valorile R și abaterile standard sunt disponibile în fișierul de date suplimentare 4.

Secvența de codare a conținutului GC față de conținutul GC al genomului total

Datorită relațiilor clare ale compoziției AA, a modelului de utilizare a codonilor și a polarizării codonilor la conținutul GC al secvențelor de codare și interesul pentru cauza subiacentă a acestor corelații (a se vedea Discuția de mai jos), am examinat relația dintre conținutul GC3 al secvenței de codare și conținut GC genomic în nematode. Conținutul total de GC genomic a fost calculat pentru cele șase specii de nematode pentru care au fost disponibile date semnificative ale secvenței genomului ca secvențe neasamblate (TS și HC), ansambluri parțiale (BM și AC), sau ansambluri terminate (CE și CB). Conținutul GC genomic necodificat a fost calculat pentru CB și CE pe baza estimărilor publicate ale procentului fiecărui genom care este compus din secvență necodificatoare, respectiv 74,5% și respectiv 77,1% [35]. Extrapolările au fost făcute pentru alte specii folosind CE estimare procentuală necodificatoare. Deși conținutul de GC variază în funcție de genom pentru unele organisme (de exemplu, izocori la vertebrate [58]), conținutul de GC este destul de uniform în întreaga C. elegans genomului [17] în plus, încă nu există dovezi ale neuniformității în alte genomuri nematode. S-a observat o corelație pozitivă între conținutul GC3 de codificare și atât conținutul GC total, cât și conținutul GC extrapolat necodificat (R = 0,92 Figura 5). Secvențele genomice necodificate au variat pe o gamă mai largă de valori GC decât secvențele de codificare. În toți cei șase nematode, secvențele de codificare au fost ceva mai bogate în GC decât au fost secvențele necodificate (2-10%).

Corelația dintre secvența codificatoare (transcriptom)% GC3 și% genom GC pentru șase specii de nematode cu secvență genomică disponibilă extinsă. Linia verde indică secvența de codare% GC față de% GC genomică completă. În acest caz, secvența de codare% GC3 contribuie la% GC complet genomică, astfel încât X și Y nu sunt variabile independente. Linia roșie indică secvența de codare% GC3 versus% GC genomică necodificatoare. În acest caz, contribuția secvenței de codare a fost eliminată din totalurile genomice, astfel încât X și Y sunt variabile independente. Pentru BM, TS, HC, și AC, calculul% GC genomic necodificat se bazează pe presupunerea că speciile vor avea o defalcare similară a secvenței de codificare și necodificare ca CE. Asamblarea și solicitarea genei pentru BM, HC, TS, și AC sunt necesare secvențe pentru a testa această ipoteză. Definițiile speciilor coduri cu două litere sunt furnizate în tabelul 1.

Comparația secvenței de codificare GC versus regiunea 3'-netradusă (UTR) GC susține, de asemenea, această concluzie. GC calculat 3'-UTR pentru cele 30 de specii din setul nostru de date EST variază de la 28,6% la 46,1%. Corelația dintre contrastele filogenetic independente ale codificării conținutului GC (Tabelul 1) și 3'-UTR are o valoare R de 0,81 (datele nu sunt prezentate).

Modele de utilizare a codonilor în gene exprimate abundent și codoni optimi candidați

Reprezentarea în biblioteca ADNc se corelează în general cu abundența în eșantionul biologic original [59], deși apar artefacte [60, 61]. Pentru a investiga diferența dintre modelele de utilizare a codonilor în transcrieri foarte abundente în comparație cu genele exprimate mai puțin abundent, așa cum au fost determinate de EST, am selectat cinci specii, fiecare dintre ele fiind membru al unei clade diferite. Specia selectată (AY, MI, OV, SR, și TS) au fost reprezentate de aproximativ 3.000 de clustere fiecare (interval 2.693-3.214), iar tabelele de utilizare a codonilor au fost generate pentru subseturi de gene din fiecare specie: cele mai abundente 20 de clustere față de toate grupurile rămase și cele mai abundente 50 de clustere față de toate grupurile rămase. Rezultatele ambelor comparații au fost similare și, pentru simplitate, discutăm numai rezultatele pe baza comparației celor mai abundente 50 față de toate grupurile rămase. Clusterele 51 până la aproximativ pot fi descrise ca conținând în principal gene cu expresie scăzută până la moderată deoarece transcrierile cu abundență extrem de scăzută sunt mai puțin probabil să fie reprezentate în colecțiile EST (de exemplu, receptorii neuronali 7-transmembranari). Tabelele de utilizare a codonilor, frecvențele AA și diferențele relative între utilizarea AA a celor mai abundente și mai puțin abundente gene sunt disponibile în fișierul de date suplimentare 5.

Valorile D au fost calculate pentru toate AA-urile și utilizarea codonilor în fiecare specie a fost în general similară pentru genele reprezentate de clustere EST abundente și gene reprezentate de clustere EST cu expresie scăzută până la moderată. SR a prezentat cea mai mare diferență între cele două modele de utilizare (D100 = 6,15). În plus, pentru toate speciile, cel puțin șapte AA au fost utilizate în mod semnificativ mai frecvent în genele abundente decât în ​​restul genelor. De exemplu, deși abundent OV clustere au avut o compoziție Pro de 10,5% din toate AA, restul clustere au fost doar 4,4% Pro.

Examinând frecvențele de utilizare a codonilor într-un AA, s-a observat o creștere a utilizării cu o expresie genică mai mare pentru așa-numiții codoni specifici „optimi” [62, 63]. Folosind tabelele de utilizare a codonilor pentru primele 50 și clustere rămase, am definit o listă de codoni potențial optimi cu utilizare care este mai mare în transcrieri abundente printr-o măsură statistic semnificativă. Din cei 59 de codoni sinonimi au existat 24, 28, 25, 27 și 23 de codoni optimi candidați (Tabelul 5) în AY, MI, OV, SR, și TS, respectiv. De exemplu, Tyr este codificat de doi codoni (TAC și TAT) în AY TAC este utilizat 75% din timp în grupurile abundente și 59% din timp în grupurile mai puțin abundente. O analiză similară a documentat aproximativ 21 de codoni optimi candidați în C. elegans pentru care utilizarea diferă semnificativ atunci când se compară genele exprimate de înaltă și de scăzută [31, 33, 64]. Confirmarea acestor codoni candidați ca fiind cu adevărat „optimi” va necesita investigații suplimentare, inclusiv alte mijloace de verificare a nivelurilor relative de expresie (de exemplu, microarrays și transcripție inversă [RT] -reacție în lanț a polimerazei [PCR]).


Opțiuni de acces

Obțineți acces complet la jurnal timp de 1 an

Toate prețurile sunt prețuri NET.
TVA va fi adăugat mai târziu în casă.
Calculul impozitului va fi finalizat în timpul plății.

Obțineți acces limitat la timp sau la articol complet pe ReadCube.

Toate prețurile sunt prețuri NET.


Concluzii

În concluzie, după cum a rezumat Fig. & # X000a0 7, lucrarea actuală evidențiază o parte a efectelor toxicologice legate de administrarea 2,3,7,8-TCDD pe planta Arabidopsis. Într-o manieră specifică țesutului, cele mai ridicate niveluri de TCDD au fost detectate în frunzele rozetei și semințele mature și au afectat metabolismul lipidelor. În mod similar cu animalele, plantele pot acumula TCDD în lipidele lor prin implicarea a câteva enzime care metabolizează FA pentru sculptarea unei noi oxilipine & # x0201csignature & # x0201d tipificate pentru toleranță la TCDD a plantelor. Împreună, rezultatele noastre vor contribui la o mai bună înțelegere a mecanismelor adoptate de plante ca răspuns la contaminarea cu dioxină și, prin urmare, aceste strategii potențiale protejează plantele, precum și mediul lor.


Ontologia genică: instrument pentru unificarea biologiei

Secvențierea genomică a arătat clar că o mare parte din gene care specifică funcțiile biologice de bază sunt împărtășite de toți eucariotele. Cunoașterea rolului biologic al unor astfel de proteine ​​comune într-un organism poate fi adesea transferată către alte organisme. Scopul Consorțiului pentru Ontologie Genică este de a produce un vocabular dinamic, controlat, care să poată fi aplicat tuturor eucariotele, chiar și atunci când cunoașterea rolurilor genetice și proteice din celule se acumulează și se schimbă. În acest scop, sunt construite trei ontologii independente accesibile pe World-Wide Web (http://www.geneontology.org): proces biologic, funcție moleculară și componentă celulară.

Disponibilitatea accelerată a secvențelor moleculare, în special secvențele genomurilor întregi, a transformat atât teoria, cât și practica biologiei experimentale. Acolo unde odată biochimiștii caracterizau proteinele prin diversele lor activități și abundențe, iar geneticienii caracterizau genele prin fenotipurile mutațiilor lor, toți biologii recunosc acum că este probabil să existe un singur univers limitat de gene și proteine, dintre care multe sunt conservate în majoritatea sau toate celulele vii. Această recunoaștere a alimentat o mare unificare a biologiei, informațiile despre genele și proteinele comune contribuind la înțelegerea noastră a tuturor organismelor diverse care le împărtășesc. Cunoașterea rolului biologic al unei astfel de proteine ​​comune într-un singur organism poate cu siguranță să ilumineze și să ofere adesea o deducere puternică a rolului său în alte organisme.


De ce este PH important pentru organismele vii?

Organismele vii depind de un echilibru adecvat de ioni hidrogen și hidroxid pentru a menține procesele fiziologice esențiale. Oamenii de știință folosesc pH-ul pentru a exprima concentrația ionilor de hidrogen într-o soluție. Multe organisme au sisteme bine reglate pentru a menține pH-ul în intervalul necesar.

PH-ul normal al sângelui uman este ușor bazic la 7,4. Boala și factorii de mediu afectează pH-ul normal al sângelui. Dacă individul întâmpină dificultăți de respirație, dioxidul de carbon se acumulează în sânge, ducând la acidoză. Dioxidul de carbon dizolvat scade pH-ul sângelui. Netratată, starea devine periculoasă pentru individ. Pe de altă parte, o creștere a bicarbonatului sau un nivel scăzut de dioxid de carbon în sânge duce la alcaloză. Schimbarea pH-ului din sânge provoacă zvâcniri musculare și oboseală. Alcaloza netratată progresează uneori către paralizie sau moarte.

PH-ul afectează funcția enzimelor în organisme, inclusiv în oameni. Aceste substanțe chimice, necesare pentru buna funcționare a proceselor de viață, își pierd eficacitatea în afara intervalului adecvat de pH. Organismele complexe, cum ar fi mamiferele, au zone în corp care funcționează cel mai bine la niveluri de pH foarte diferite. Saliva umană are un pH de 7,0, dar sucurile gastrice au un pH extrem de acid de 2,0. În timp ce antiacidele neutralizează arsurile la stomac, acestea fac sucurile stomacului aproape de digestia neutră și lentă.


Principiile biologiei: Biologia 211, 212 și 213

Colaboratori: Bartee, Shriner și Creech

Editor: Open Oregon Educational Resources

Secvența Principiile biologiei (BI 211, 212 și 213) introduce biologia ca disciplină științifică pentru studenții care intenționează să se specializeze în biologie și alte discipline științifice. Laboratoarele și activitățile la clasă introduc tehnici utilizate pentru studierea proceselor biologice și oferă oportunități elevilor de a-și dezvolta capacitatea de a efectua cercetări.


MEGA7: Analiza genetică evolutivă moleculară versiunea 7.0 pentru seturi de date mai mari

Vă prezentăm cea mai recentă versiune a software-ului Molecular Evolutionary Genetics Analysis (Mega), care conține multe metode și instrumente sofisticate pentru filogenomică și filomedicină. În această actualizare majoră, Mega a fost optimizat pentru utilizare pe sisteme de calcul pe 64 de biți pentru analiza seturilor de date mai mari. Cercetătorii pot acum explora și analiza zeci de mii de secvențe în Mega Noua versiune oferă, de asemenea, un expert avansat pentru construirea orarelor și include o nouă funcționalitate pentru a prezice automat evenimentele de duplicare a genelor în arborii genealogici. Mega pe 64 de biți este disponibil în două interfețe: grafică și linie de comandă. Interfața grafică de utilizator (GUI) este o aplicație nativă Microsoft Windows care poate fi utilizată și pe Mac OS X. Linia de comandă Mega este disponibilă ca aplicații native pentru Windows, Linux și Mac OS X. Sunt destinate utilizării în debit și analiză scriptată. Ambele versiuni sunt disponibile gratuit de pe www.megasoftware.net.

Cuvinte cheie: evoluţie. programe software pentru familiile de gene.


Priveste filmarea: REZOLVARE TEST 8 BAC 2021 - BIOLOGIE VEGETALA SI ANIMALA (Ianuarie 2022).