Det humana genomet

Question 1

Vad är genomik?

Answer 1

• Läran om genomet
• Arvsmassan analyseras genom kartläggning, sekvensering och karakterisering av genom samt att ta reda på vilka delar av DNA:t som är gener och vilka som är icke-kodande sekvenser
• Målet är att förstå alla biologiska funktioner → första steget är att sekvensbestämma DNA

Question 2

Redogör för kromosomuppsättningen och ange den ungefärliga storleken för det mänskliga genomet i baspar

Answer 2

Eukaryota celler → 22 kromosompar
Kromosompar 23 → könskromosomer → kvinnor har XX, män har XY
Totalt 46 kromosomer

Mänskligt haploid (enkel uppsättning kromosomer) genom → ca 3 miljarder baspar

Mänskligt genom (diploid) → 6 miljarder baspar i human cell

Question 3

Vad är shotgun-sekvensering?

Answer 3

• DNA sönderdelas i mindre fragment helt slumpmässigt
• Varje fragment sekvensbestäms var och en för sig
• Datorprogram pusslar ihop de olika bitarna av sekvenser med varandra

Question 4

Vad är hierarkisk shotgun-sekvensering?

Answer 4

• Gör en genom karta innan själva sekvenseringen → en minimal mängd fragment väljs ut för sekvensering
• Det amplifierade genomet delas in i mindre bitar → placeras i vektorer, t.ex. artificiella bakterie-kromosomer
• Använder sedan shotgun-sekvensering
• Letar sedan efter överlappningar som uppstår pga sekvenslikheter → kan bygga ihop en hel kromosom

→ Man klonar in en viss del av genomet i vektorer (blir flera olika vektorer för hela genomet) och utför sedan shotgun på de olika vektorerna var för sig/i olika prov.
Kan således bygga ihop en kromosom.

Question 5

Redogör för next-generation sequencing. Varför är den effektivare än Sanger-metoden?

Answer 5

Enligt Illumina/Solexa-principen

1. Dubbelsträngat DNA fragmenteras → s.k. adapters (känd sekvens) ligeras på ändarna på båda sidor om varje fragment
2. Låter DNA-fragmenten binda till en yta med sekvenser KOMPLEMENTÄRA MOT ADAPTERS i en sekvenseringsmaskin → tillsätter PRIMERS och låter de amplifieras genom en PCR-lik process → får KLUSTER AV DNA, varje kluster kommer fungera som en egen sekvenseringsreaktion
3. Flourescensmärkta nukleotider (ddNTPs), primers och polymeras tillsätts
4. Tar bild på ytan → färgen avgör vilken bas den första nukleotiden har
5. Terminatorer tas bort och ny nukleotid kan på så sätt adderas → tar ny bild. Processen upprepas många gånger. Dator kan sedan jämföra fotona

Question 6

Vad är en gen och hur många gener finns i humana eller?

Answer 6

Gen = sekvens DNA som kodar för en sammanhängande uppsättning av potentiellt överlappande funktionella produkter (proteiner). Genom alternativ splicing kan olika protein fås från samma mRNA-molekyl

Ca 20 000 - 25 000 gener i humana celler

• 20 000 gener beräknas koda för proteiner
• 11,9% för transkriptionsfaktorer
• Ca 10,4% för receptorer

Question 7

Vad är exon respektive intron? Hur mycket av respektive finns i humana celler?

Answer 7

Exon → kodande DNA-sekvens, DNA-sekvenser som ger upphov till ett funktionellt protein
UTRs → untranslated regions, finns på 3’ & 5’-änden i exoner i mRNA → translateras ej till ett protein

Intron → icke-kodande DNA-sekvens, måste klyvas bort genom splicing av mRNA-molekylen för att ett funktionellt protein ska genereras
- Tack vare många introner och alternativ splicing → kan få många olika produkter

98 % introner och 2 % exoner i humana celler
Ca 36 % av genomet består av protein-kodande gener (exon + intron)

Question 8

Vad är regulatoriska element?

Answer 8

Enhancers

- DNA-sekvenser som ökar eller minskar uttrycket av vissa gener i en organism, kan finnas många 1000 bp bort

Question 9

Vad menas med repetitiva element och vilka är de två huvudklasserna?

Answer 9

DNA-sekvenser som repeteras om och om igen, utgör drygt 50 % av mänskliga genomet

TANDEN/SATELLITE/SIMPLE REPEATS → upprepande DNA-sekvenser som utgör ca 8 % av genomet

INTERSPERSED REPEATS → DNA-transposon som utgör 3 % av genomet, samt retrotransposon som utgör mer än 40 % av genomet

Question 10

Redogör för några av de mekanismer som bidrar till genom-evolution.

Answer 10

Följande aspekter kan påverka genomet negativt i en kort tidsaspekt, men bidra positivt till genomets evolution i det långa loppet:

• RETROTRANSPOSON bidrar till genomförändring och biologisk mångfald
• Förlust eller dubblering av gener vid replikation
• Polymeraser gör fel, t.ex. mis-incorporation eller slippage
• Kedjebrott i kromosom/-er
• Mutationer från t.ex. UV-strålning som ej repareras

Question 11

Redogör för några av de mekanismer som bidrar till genetisk variation

Answer 11

SNP → single nucleotider polymorphism, strukturell variation av en enda nukleotid i en specifik position i humana genomet
Exempel: de flesta kanske har sekvensen TTCGACGT medan en liten population har sekvensen TTCGGCGT → finns en SNP i position 5 i denna sekvens

CNV → copy-number variations, fenomen i vilket sekvenser i genomet repeteras olika många gånger i en mänsklig population

Indels → mindre insertions eller deletions av baser i genomet ger upphov till variationer inom en population

Stora strukturella rearrangements i genomet kan också ge upphov till variationer
Exempel: translocation vid cancer → kan få förhöjd tillväxt av cancerceller

Question 12

Vad är bioinformatik?

Answer 12

Forskningsfält som kombinerar datavetenskap, biologi, matematik, statistik och teknik för att hantera, analysera och tolka biologisk data

Question 13

Vad är homologer, ortologer respektive paraloger?

Answer 13

Homologer → DNA-sekvenser med samma ursprung → har strukturella och funktionella likheter i antingen DNA:t eller aminosyrasekvensen i det protein DNA-sekvensen genererar genom transkription och translation

Ortologer → homologer MELLAN arter
Exempel: transkriptionsfaktor-proteiner FOXP2 i apor och människor, spelar viktig roll vid språkutveckling

Paraloger → homologer INOM en art
Exempel: immunoglobuliner hos människan

Question 14

Vad är sekvensinpassning/alignment?

Answer 14

Sätt att arrangera olika DNA-, RNA- eller proteinsekvenser för att IDENTIFIERA LIKNANDE REGIONER, handlar om att lista ut HUR EN SEKVENS RELATERAR TILL EN ANNAN

• Kan vara vissa svårigheter pga variationer, t.ex. insertions, deletions och punktmutationer
• Annat problem → gaps pga splicing av mRNA → kommer inte passa in perfekt mot genomet

Question 15

Vad är skillnaden mellan global och lokal sekvensinpassning?

Answer 15

Global → sekvensinpassning där man passar in hela sekvenser mot varandra

Lokal → sekvensinpassning där man vill identifiera ett delsegment som är lika mellan 2 sekvenser
Exempel: jämför 2 proteiner som har en viss domän som förväntas vara lik

Question 16

Vad är en “dot-plot” i sammanhanget sekvensjämförelser?

Answer 16

Verktyg/metod som kan användas för att matematiskt beskriva jämförelse av 2 sekvenser → sätter sekvenserna på varsin axel i en matris, alla typer av inpassningar (alignments) mellan sekvenserna kan representeras av olika vägar genom matrisen

• Ett helt diagonalt streck → sekvenserna är exakt lika
• Diagonala resp. vertikala förflyttningar → motsvarar insertions eller deletions
• Har även ett poängsystem i dot-plots → olika vägar ger olika poäng, vill hitta det som ger högst poäng

Question 17

Hur fungerar en substitutionsmatris?

Answer 17

Verktyg/metod som kan användas främst för att jämföra 2 proteinsekvenser, ger mindre poängavdrag om en aminosyra har substituerats mot en aminosyra som är väldigt lik

Question 18

Vad är syftet med komparativ genomik och hur går det till?

Answer 18

• Syftar till att jämföra genom mellan olika organismer
• Gör en SEKVENSINPASSNING och letar efter ORTOLOGER → jämför dessa för att se hur olika DNA-sekvenser är bevarade mellan organismer under evolutionen, kan t.ex. kolla på fenotypisk utveckling eller populationsgenetik

Question 19

Du har med hjälp av NGS-sekvensering av tumörmaterial hittat en okänd sekvens som inte verkar härröra från det mänskliga genomet. Vilket vanligt bioinformatiskt verktyg skulle du kunna använda för att lista ut vad sekvensen hör hemma?

Answer 19

BLAST = Basic Local Alignment and Search Tool

• Viktigaste verktyget inom bioinformatik, finns på internet (“ett Google för sekvenser”)
• Man skriver in en DNA-sekvens i sökrutan → BLAST kommer jämföra sekvensen mot en hel databas av sekvenser genom alignment
• Kan alltså jämföra DNA-sekvensen med alla kända sekvenser genom ett knapptryck

E-VÄRDE → expect value, kommer stå i en kolumn vid varje resultat efter BLAST. Värdet är en statistisk parameter som visar på betydelsen/signifikansen av ett alignment; ju närmare E-värdet är 0, desto mindre sannolikhet är det att alignment är resultat av slumpen → ju lägre E-värde, desto större sannolikhet att DNA-sekvensen man sökte på och “the hit” faktiskt är besläktade