Tématem této přednášky jsou
bioinformatické nástroje pro hodnocení
variability genomu živočišných
genetických zdrojů. Přednáška je
součástí modulu 2 zachování
a udržitelné využívání živočišných
genetických zdrojů. Vytvoření této
prezentace bylo podpořeno grantem Erasmus
plus KA 2 v rámci projektu
ISAGREED inovace obsahu a struktury
studijních programů v oblasti managementu
živočišných, genetických a potravinových
zdrojů s užitím digitalizace.
Co je bioinformatika a jaký je
její význam?
Bioinformatika je interdisciplinární
obor, který kombinuje biologii,
informatiku, statistiku a matematiku
s cílem analyzovat a interpretovat
biologická data pomocí výpočetní
nástrojů a algoritmů.
V genetice zvířat hraje klíčovou roli při
získávání a analýze rozsáhlých genomských
dat, jako jsou sekvence DNA.
S cílem získat poznatky o genetické
výbavě a biologických procesech zvířat.
Bioinformatika v genetice zvířat pomáhá
při identifikaci a charakterizaci genů
odpovědných za specifické znaky
nemoci nebo odchylky u zvířat.
Může například pomocí identifikovat geny
spojené se zbarvením srsti, produkcí
mléka, rychlosti růstu nebo náchylnosti k
nemocem.
Umožňuje výzkumníkům porovnávat a
analyzovat genomy různých živočišných
druhů. Pochopit jejich evoluční vztahy,
identifikovat společné genetické prvky.
To může přinést poznatky o rozmanitosti a
evoluci živočišných druhů.
Bioinformatika pomáhá při vývoji nových
šlechtitelských strategií a zlepšování
chovatelských postupů. Analýzu
genetických dat pomáhá identifikovat
zvířata s žádoucími vlastnostmi
pro šlechtitelské programy, zlepšovat
vlastnosti, jako je produktivita, odolnost
vůči chorobám nebo přizpůsobivost.
Bioinformatika podporuje ochranu a
zachování ohrožených druhů zvířat.
Studium jejich genomů a identifikací
genetických markerů pro monitorování
populací. Hodnocení genetické
rozmanitosti a pomoc při programech v
chovu v zajetí.
Jaká se využívají data?
Pro bioinformatické analýzy je potřeba
mít internetové připojení, počítač,
programy a vlastní data. Jako
data jsou využívány sekvence DNA,
RNA nebo proteinů, dále i
data genomická, transkriptomická,
proteomická, metabolomická,
biologická či strukturální.
Data pro bioinformatické analýzy se od
počátku vkládají do online databázi.
Na internetu jsou k dispozici na 2000
databází k lednu 2024.
Nejvýznamnější z větších databází jsou
GenBank, ENA, Uniprot,
a genomická databáze Ensemble.
Na serverech, kde jsou databáze, jsou
i nástroje pro hledání, přirovnání,
neboli alignment a analýzu
bioinformatických dat.
Párový sekvenční eliment se používá k
identifikaci oblastí podobnosti, které
mohou naznačovat funkční
strukturní anebo evoluční vztahy
mezi dvěma sekvencemi
proteinů nebo nukleových kyselin.
Vícečetný sekvenční alignment MSA
je zarovnání tří nebo více biologických
sekvencí podobné délky. Z
výstupu aplikací MSA lze odvodit
homologii a studovat evoluční vztahy
mezi sekvencemi.
Základním nástrojem pro alignment dvou
sekvencí je BLAST - Basic Local
Aliment Search Tool, který se nachází na
serveru NCBI.
BLAST vyhledává oblasti podobností mezi
biologickými sekvencemi. Program
porovnává nukleidové nebo proteinové
sekvence s databázemi sekvencí
a vypočítává statistickou významnost.
Lze přirovnat vlastní sekvenci s
databázovými v databázi.
Lze přirovnávat konkrétní dvě sekvence.
Primárně jde však o lokální přiřazení.
Jsou však k dispozici i programy pro
globální přiřazení.
Na evropském serveru Emble-EBI
další nástroj pro párový sekvenční
alignment EMBOS.
Kdy použít lokální nebo globální
alignment? Lokální
například Smith-Watermanův algoritmus
se používá u sekvencí odlišnějších,
evolučně vzdálenější. Protože se
omezí na přiřazování jednoznačných úseků
a skončí tam, kde se sekvence rozcházejí
nad únosnou míru.
Globální přiřazení využívající například
Niederman-Wunchův algoritmus
je nejvhodnější pro sekvence, které jsou
podobné a přibližně stejně dlouhé.
A pokusí se sekvence přiřadit po celé
délce i za cenu vnášení mezer do jedné z
nich či do obou.
Ukážeme si modelový postup alignmentu.
Chceme zjistit, které dvě sekvence
A a B nebo C a D si
jsou vzájemně podobnější.
Sekvence po celé délce přiložíme k
sobě, to jest zapíšeme je do dvou pod
sebou umístěných řádků tak, aby
identické pozice baze či
aminokyseliny ležely pod sebou.
Každýmu páru a nepáru se přiřadí hodnota
například 1 pro pár a
0 pro nepár. Z
obou elementů vyplývá, že jedna dvojice
sekvencí A a B mají 8
párů a dva nepáry a dvě
dvojice sekvencí C a D mají
17 párů a 3 nepáry.
Které jsou však podobnější?
Je třeba spočítat normalizované hodnoty
podobnosti skóre. Můžeme
porovnat míru podobností různě dlouhých
dvojic sekvenci tím, že je
znormalizujeme. Počet párů
vynásobíme jejich hodnotou 1 a
sečteme s počtem nepárů, které opět
vynásobíme jejich hodnotou 0.
Normalizované skóre
určíme, když výši její spočítanou hodnotu,
vydělíme délkou alignmentu. V našem
případě má vyšší skóre
element sekvencí C a D, a jsou si
tedy podobnější.
V dalším příkladě přirovnáváme dvě různě
dlouhé sekvence. Kdybychom určili
skóre u nepřiřazených sekvencí,
pak by mělo hodnotu 6. Po
přiřazení se skóre zvýšilo na 9.
Skóre se zvyšuje vložením mezer.
Mezera, tak zvyšuje počet přiřazených
identických reziduí.
Online nástrojů pro vícečetný
sekvenční alliment MSA je mnohem
více. Mezi nejstarší patří
Clustal, ale byly postupně vyvinuty
další algoritmy, jako je MAST
Tea coffee, MUSCLE,
KALIGN nebo Cobalt. Každý
byl vyvinut pro různé typy sekvencí a
jejich délek.
Princip vícečetného sekvenčního
elementu, který elementu tří a více
sekvencí je podobný jako u BLASTu.
Vychází se z párových alimentů.
Výpočty jsou však více komplexnější,
mohou tak být odhaleny mutace, jako jsou
substituce nebo inzerce-delece.
Tato přirovnání se používají k odvození
evolučních vztahů pomocí fylogenetické
analýzy a mohou zvýraznit homologické
rysy mezi sekvencemi. Výsledkem
může být fylogenetický strom vyjadřující
evoluční vzdálenost mezi sekvencemi.
Děkuji za vaši pozornost.