Em formação

12.4: Tópico prático - RNAseq - Biologia


O RNA-seq é um método que utiliza a tecnologia de sequenciamento de próxima geração para sequenciar o cDNA, permitindo-nos obter informações sobre o conteúdo do RNA. Além disso, o RNA-seq também está começando a substituir muitas técnicas tradicionais de sequenciamento, permitindo que os laboratórios realizem experimentos com mais eficiência.

Como funciona

A máquina RNA-Seq pega uma transcrição e a quebra em diferentes fragmentos, onde os fragmentos são normalmente distribuídos. Com a velocidade que o RNA-seq pode sequenciar esses fragmentos de transcrição (ou leituras), há um número abundante de leituras que nos permite extrair níveis de expressão. A ideia básica por trás desse método baseia-se no fato de que quanto mais abundante for uma transcrição, mais fragmentos iremos sequenciar dela.

As ferramentas usadas para analisar dados de RNA-Seq são conhecidas coletivamente como "Ferramentas Tuxedo"

Alinhamento de leituras de RNA-Seq com genomas e transcriptomas

Como o RNA-Seq produz muitas leituras, o algoritmo de alinhamento deve ter um tempo de execução rápido, aproximadamente da ordem de O (n). Existem duas estratégias principais para alinhar leituras curtas, que exigem que já tenhamos as transcrições.

1. Indexação de sementes espaçadas

A indexação de sementes espaçadas envolve pegar cada leitura e quebrá-la em fragmentos, ou “sementes”. Pegamos cada combinação de dois fragmentos (“pares de sementes”) e os comparamos a um índice de sementes (que ocupará dezenas de gigabytes de espaço) para resultados potenciais. Compare as outras sementes com o índice para ter certeza de que temos um acerto.

2. Indexação de Burrows-Wheeler

A indexação de Burrows-Wheeler pega o genoma e o embaralha de tal forma que você pode olhar para a leitura um caractere por vez e jogar fora um grande pedaço do genoma como posições de alinhamento possíveis muito rapidamente.

Um grande problema com essas duas estratégias de alinhamento de propósito geral é que elas não levam em consideração grandes lacunas no alinhamento.

Para contornar isso, TopHat divide as leituras em pedaços menores. Essas partes são alinhadas e lidas com partes mapeadas distantes umas das outras e sinalizadas para possíveis sites de intron. As peças que não puderam ser alinhadas são usadas para confirmar os locais de emenda. As leituras são então costuradas novamente para fazer alinhamentos de leitura completos.

Existem duas estratégias para a montagem de transcritos com base em leituras de RNA-Seq.

1. Abordagem guiada pelo genoma (usada em software como Cufflinks)

A ideia por trás dessa abordagem é que não sabemos necessariamente se duas leituras vêm da mesma transcrição, mas saberemos se elas vêm de transcrições diferentes. O algoritmo é o seguinte: pegue os alinhamentos e coloque-os em um gráfico. Adicione uma aresta de x → y se x estiver à esquerda de y no genoma, xey se sobrepõem consistentemente e y não está contido em x. Portanto, temos uma aresta de x → y se eles puderem vir da mesma transcrição.

Se percorrermos este gráfico da esquerda para a direita, obteremos uma transcrição potencial. Aplicando o teorema de Dilworth para ler ordens parciais, podemos ver que o tamanho da maior antichain no gráfico é o número mínimo de transcrições necessárias para explicar o alinhamento. Uma anticadeia é um conjunto de alinhamentos com a propriedade de que não há dois compatíveis (ou seja, pode surgir da mesma transcrição)

2. Abordagem independente de genoma (usada em software como o trinity)

A abordagem independente do genoma tenta juntar as transcrições diretamente das leituras usando métodos clássicos para montagem de leitura baseada em sobreposição, semelhante aos métodos de montagem do genoma.

Calculando a expressão de genes e transcritos

Queremos contar o número de leituras de cada transcrição para encontrar o nível de expressão da transcrição. No entanto, como dividimos as transcrições em fragmentos de tamanhos iguais, encontramos o problema de que transcrições mais longas naturalmente produzirão mais leituras do que uma transcrição mais curta. Para explicar isso, calculamos os níveis de expressão em FPKM, fragmentos por quilobase por milhão de fragmentos mapeados.

Função de verossimilhança para um gene

Suponha que sequencemos uma leitura específica, chame-a de F1.

A fim de obter esta leitura específica, precisamos escolher a transcrição específica em que ela está e, em seguida, precisamos escolher esta leitura específica de toda a transcrição. Se definirmos ($ gamma _ { text {green}} $ ) como a abundância relativa da transcrição verde, então temos

[P left (F_ {1} mid gamma _ { text {green}} right) = frac { gamma _ { text {green}}} {l _ { text {green}}} nonumber ]

onde euverde é o comprimento da transcrição em verde. Agora, suponha que olhemos para uma leitura diferente, F2.

Pode ter vindo da transcrição verde da transcrição azul, então:

[P left (F_ {2} mid gamma right) = frac { gamma _ { text {green}}} {l _ { text {green}}} + frac { gamma _ { text {blue}}} {l _ { text {blue}}} nonumber ]

Podemos ver que a probabilidade de obter F1 e F2 é apenas o produto das probabilidades individuais:

[P (F mid gamma) = frac { gamma _ { text {verde}}} {l _ { text {verde}}} cdot left ( frac { gamma _ { text {verde} }} {l _ { text {green}}} + frac { gamma _ { text {blue}}} {l _ { text {blue}}} right) nonumber ]

Definimos isso como nossa função de verossimilhança, L (F | γ). Dada uma entrada de abundâncias, obtemos a probabilidade de quão provável é nossa sequência de leituras. Portanto, a partir de um conjunto de leituras e transcrições, podemos construir uma função de verossimilhança e calcular os valores de gama que maximizarão essa função. Cufflinks consegue isso usando hill climbing ou EM na função log-verossimilhança.

Análise diferencial com RNA-Seq

Suponha que realizemos uma análise de RNA-Seq para um gene em duas condições diferentes. Como podemos saber se há uma diferença significativa na contagem de fragmentos? Calculamos a expressão estimando o número esperado de fragmentos que vêm de cada transcrição. Para testar a significância, precisamos saber a variância dessa estimativa. Modelamos a variação como:

Var (expressão) = variabilidade técnica + variabilidade biológica

A variabilidade técnica, que é a variabilidade da incerteza nas leituras de mapeamento, pode ser bem modelada com uma distribuição de Poisson (veja a figura abaixo). No entanto, o uso de Poisson para modelar a variabilidade biológica, ou variabilidade entre réplicas, resulta em superdispersão.

No caso simples em que temos variabilidade entre as réplicas, mas nenhuma incerteza, podemos misturar as distribuições de Poisson de cada réplica em uma nova distribuição para modelar a variabilidade biológica. Podemos tratar o parâmetro lambda da distribuição de Poisson como uma variável aleatória que segue uma distribuição gama:

[X sim operatorname {Poisson} ( Gamma (r, p)) nonumber ]

As contagens deste modelo seguem uma distribuição binomial negativa. Para descobrir os parâmetros do binômio negativo para cada gene, podemos ajustar uma função gama por meio de um gráfico de dispersão da contagem média vs. variância da contagem nas repetições.

No caso simples em que há incerteza de mapeamento lida, mas não variabilidade biológica, precisamos incluir a incerteza de mapeamento em nossa estimativa de variância. Uma vez que atribuímos leituras às transcrições probabilisticamente, precisamos calcular a variação nessa atribuição.

Os dois segmentos da pesquisa de análise de expressão de RNA-Seq se concentram nos problemas desses dois casos simples. Um dos tópicos se concentra em inferir as abundâncias de isoformas individuais para aprender sobre o splicing diferencial e o uso do promotor, enquanto o outro tópico se concentra na modelagem da variabilidade entre as réplicas para criar uma análise de expressão gênica diferencial mais robusta. Cuffdiff une esses dois segmentos separados para estudar o caso em que temos variabilidade biológica e ver a ambigüidade do mapeamento. Como a superdispersão pode ser modelada com uma distribuição binomial negativa e a incerteza de mapeamento pode ser modelada com uma distribuição Beta, combinamos essas duas para modelar este caso com uma distribuição binomial beta negativa.


1 Antes de começarmos

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Introdução

A capacidade de medir a expressão gênica e as mudanças na expressão gênica está no cerne da biologia molecular. O design experimental moderno envolve a análise das mudanças de expressão de todos os genes em comparação com um ou alguns genes. Várias metodologias foram desenvolvidas para medir a expressão de todos os genes simultaneamente, incluindo a análise de microarranjos de DNA 1. No entanto, está claro que na última década, o sequenciamento de RNA (RNA-seq) tornou-se a estratégia de referência para a análise de expressão gênica global devido à sua sensibilidade e capacidade de detectar todos os transcritos, não apenas aqueles representados em microarrays de DNA 2. Embora o RNA-seq e o sequenciamento de última geração como um todo sejam técnicas importantes em biologia molecular, há muito poucos recursos para sua incorporação na educação de graduação além das descrições dos processos em livros didáticos. O que os alunos de graduação devem aprender sobre o sequenciamento da próxima geração? Qual é um bom mecanismo para introduzir o sequenciamento de próxima geração em laboratórios de graduação?

Previmos que os alunos teriam grandes ganhos de aprendizagem para RNA-seq se fossem capazes de emparelhar a análise computacional com o uso de técnicas tradicionais de biologia molecular para testar as previsões com base nos resultados da informática. Portanto, projetamos um laboratório de quatro semanas com base na análise de RNA-seq da expressão gênica em Escherichia coli bactérias com base em nossos interesses de pesquisa e disponibilidade de reagentes. Um de nossos projetos de pesquisa está focado em bases de DNA metiladas em bactérias. As bactérias têm várias vias diferentes de metilação do DNA 3, 4. Dcm, DNA citosina metiltransferase, metila a segunda citosina na sequência 5′CCWGG3 ′ 3. Embora a sequência de reconhecimento da enzima seja conhecida há muito tempo, existem apenas dois relatos globais sobre o impacto do Dcm na composição do transcriptoma 5, 6. Para resumir esses relatórios, a perda de metilação do DNA mediada por Dcm frequentemente aumenta a expressão do gene, indicando que a metilação do DNA da citosina é repressiva. O impacto do Dcm na expressão gênica é maior na fase estacionária e não na fase logarítmica. A investigação do impacto do Dcm no transcriptoma bacteriano ainda está em sua infância e não foi estudada usando RNA-seq.

O laboratório de quatro semanas descrito é focado no ensino de alunos graduados em Biologia e Bioquímica. O objetivo principal do laboratório é fazer com que os alunos executem as porções informáticas e de bancada de um experimento de RNA-seq para medir as diferenças na expressão gênica com uma variável (Fig. 1). O curso é normalmente ministrado com 12 a 14 alunos. Todos os alunos têm treinamento prévio baseado em aulas expositivas em genética e biologia celular. Os alunos têm uma pequena quantidade de treinamento na teoria de sequenciamento de próxima geração de seu curso de genética. No entanto, nenhum aluno matriculado analisou um conjunto de dados de sequenciamento da próxima geração antes de iniciar os exercícios descritos a seguir. Durante este laboratório, os alunos trabalham em pares para a parte úmida do projeto RNA-seq. Todos os alunos trabalham individualmente nas porções informáticas do projeto RNA-seq, mas freqüentemente interagem com seus parceiros para suporte quando necessário. Os alunos preparam relatórios individuais que são descritos em detalhes na seção de resultados e conclusões. O laboratório também foi projetado para ser acessível a instrutores com pouca ou nenhuma experiência em biologia computacional ou bioinformática. Um instrutor durante nosso último semestre teve pouca experiência com análise de RNA e conjuntos de dados de RNA-seq, mas mesmo assim foi capaz de guiar os alunos durante os exercícios. Embora este laboratório seja baseado em mudanças na expressão de genes bacterianos, ele não requer reagentes ou dados específicos. A existência de um conjunto de dados RNA-seq e amostras de tecido ou células correspondentes é tudo o que é necessário.


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Modos contrastantes de emergência evolutiva de miRNAs de plantas e animais

MiRNA formado a partir da duplicação intragenômica

Como os novos miRNAs são formados? Uma pista importante veio da observação de que alguns grampos de miRNA recentemente desenvolvidos em plantas exibem complementaridade com seus mRNAs alvo que se estendem além da região do miRNA maduro [106]. Esta observação sugeriu um cenário evolutivo onde uma duplicação invertida de um gene deu origem a um 'proto-miRNA', que, quando transcrito, faria um grampo de cabelo capaz de produzir pequenos RNAs com complementaridade perfeita aos transcritos parentais (Figura 2a). Com o tempo, a deriva mutacional obscurece a extensa homologia com o transcrito parental e refina a precisão do processamento de RNA pequeno, deixando apenas uma única região (o miRNA maduro) que retém a complementaridade (Figura 2b). Consistente com esta hipótese, a evidência de complementaridade estendida de hairpins de miRNA de planta para mRNAs alvo é restrita a loci menos conservados (e, portanto, presumivelmente mais jovens) [20, 106, 107].

Modos de emergência de microRNA em plantas e animais. (uma) Esquerda: duplicações intragenômicas de genes codificadores de proteínas (ou regiões não codificantes) podem gerar foldbacks longos, que podem ser divididos em pequenos RNAs capazes de direcionar o transcrito do progenitor. Este fenômeno parece comum em plantas, onde extensa complementaridade de alvos é a regra, e relações ancestrais entre microRNAs (miRNAs) e seus alvos podem às vezes ser detectadas. Drosófila ARN em gancho (hpRNA) pode surgir de forma semelhante. MITE, elemento transponível de repetição invertida em miniatura. À direita: repetições invertidas também podem surgir de sequências inicialmente não estruturadas. Este parece ser o modo dominante de emergência de miRNA em animais. Também ocorre em plantas, mas apenas raramente esses miRNAs parecem adquirir alvos funcionais. (b) Modelo inferido para a emergência de miRNA de planta a partir de setas dobradas longas indicam relações evolutivas, pontas de seta indicam pequenos RNAs produzidos a partir de um determinado grampo de cabelo. Grampos de cabelo longos são processados ​​ao acaso, muitas vezes por diferentes Dicers, para gerar pequenos RNAs interferentes heterogêneos (siRNAs). À medida que as relações regulatórias são refinadas, a precisão e o faseamento do processamento em grampo podem aumentar. O encurtamento do grampo de cabelo para produzir um único duplex definido pode representar um estado maduro de evolução do miRNA da planta. (c) Expansão de clusters de miRNA. Em plantas e animais, a duplicação local pode aumentar a dosagem de um determinado miRNA. Em animais, pode haver uma vantagem para a clivagem de Drosha de grampos de cabelo emergindo perto de miRNAs existentes, levando a operons de miRNAs não relacionados. (d) Diferentes mecanismos de biogênese impõem demandas distintas no nascimento do gene. Mirtrons precisam apenas desenvolver a capacidade de uma clivagem de RNase III por Dicer, enquanto miRNAs canônicos precisam ganhar a capacidade de serem clivados consecutivamente por Drosha e Dicer.

Os loci 'proto-miRNA' em plantas são susceptíveis de transitar por um estágio em que pequenos RNAs são imprecisamente processados ​​por uma ou mais enzimas DCL geradoras de siRNA (Figura 2b). Esta hipótese é apoiada por numerosos exemplos de plantas recentemente evoluídas MIRNA grampos de cabelo que são processados ​​por DCL4, DCL3 ou DCL2 em vez de, ou além do, miRNA Dicer DCL1 canônico [45, 108-110]. Além de gerar vários tamanhos de pequenos RNAs (por exemplo, 21, 22 e 24 nucleotídeos) característicos de diferentes Dicers, os pequenos RNAs de um determinado tamanho podem ser apenas parcialmente faseados ou totalmente não faseados. Durante este período de transição, muitos pequenos RNAs do mesmo foldback seriam complementares ao (s) alvo (s), permitindo assim que relações regulatórias benéficas entre o grampo de cabelo e o alvo sejam selecionados sem uma necessidade imediata para o processamento preciso que caracteriza miRNAs canônicos. Este estado funcional, embora transicional, pode ser adequado para plantas (em relação aos animais) por causa de sua necessidade de um alto grau de complementaridade ARN-alvo pequena, o que pode, consequentemente, minimizar os efeitos fora do alvo.

Uma estratégia para gênese de miRNA de estruturas de RNA pré-existentes também parece ocorrer com elementos transponíveis de repetição invertida em miniatura (MITEs), cujas repetições invertidas de mesmo nome, quando transcritas, criam RNAs em gancho de cabelo semelhantes a protoMIRNAs em plantas [111]. Um subconjunto de miRNAs de animais também derivam de MITEs ou outros elementos repetitivos [112-114], e pelo menos alguns deles podem reconhecer alvos de mRNA com sequências complementares relacionadas à repetição. No entanto, como miRNAs de animais raramente exibem complementaridade extensa 'semelhante a planta' para alvos, o modelo de duplicação de alvo não parece se aplicar amplamente neste reino. Vale a pena considerar o vertebrado mir-196 genes neste contexto. Os três membros desta família estão localizados em posições homólogas dentro dos quatro grupos genômicos HOX, que codificam proteínas do homeodomínio conservadas que governam as identidades anterior-posteriores dos segmentos corporais. Vários genes Hox têm correspondências de sementes miR-196 em seus 3 'UTRs, mas o HOXB8 3 'UTR tem um local altamente conservado e totalmente complementar ao miR-196 [115, 116]. A proximidade cromossômica de mir-196a-1 para HOXB8 (separado apenas por HOXB9) é sugestivamente semelhante à proximidade de vários genes de miRNA de plantas jovens de seus alvos, e aumenta a possibilidade de que mir-196 os genes evoluíram de uma duplicação local dos genes HOX.

o Drosófila O caminho do hpRNA também oferece uma comparação informativa. Uma série de endo-siRNAs gerados por loci de hpRNA têm alvos claros com sítios quase perfeitamente complementares que medeiam sua regulação negativa [64, 65]. No caso de hp-CG18854 e seu alvo CG8289, a extensa homologia do alvo indica claramente sua relação ancestral. Isso imita um estado inicial na emergência de miRNA de planta derivada do alvo. No caso do hp-CG4068, o alvo mus308 carrega um local alvo antisense perfeitamente emparelhado com seu endo-siRNA mais abundante, mas não possui homologia de flanco estendida. Isso pode ser análogo a um estado maduro na história do miRNA da planta. Enfatizamos que não parece haver uma relação evolutiva entre hpRNAs e miRNAs em Drosófila (isto é, não há evidência de que os hpRNAs eventualmente se estabilizem como miRNAs) e os hpRNAs como uma classe estão evoluindo rapidamente. No entanto, as semelhanças entre Drosófila Os hpRNAs e os genes de miRNA de plantas são impressionantes, aparentemente refletindo estratégias evolutivas convergentes.

Emergência de miRNAs a partir de sequências inicialmente não estruturadas

Como poucos miRNAs de animais parecem ter derivado de seus genes-alvo, há muito se supõe que uma das principais vias para o nascimento de miRNAs em animais é por meio de de novo emergência de grampos de RNA que ganham competência para a biogênese de miRNA (Figura 2a). Lembre-se de que os miRNAs de plantas geralmente têm relações um para um ou um para alguns alvos, mas que os miRNAs de animais medeiam amplas redes regulatórias devido aos seus requisitos mínimos de emparelhamento de alvos de seis a sete nucleotídeos. Se assumirmos que a regulação gênica em qualquer indivíduo existente é o produto de pressões seletivas substanciais para um estado ideal, a introdução de um novo RNA regulador provavelmente será neutra ou prejudicial, e apenas raramente benéfica [117, 118]. Em plantas, a influência potencialmente prejudicial de um foldback emergente em um alvo de sequência de miRNA pode ser mitigada pelo aumento da atividade ou expressão desse alvo. No entanto, em animais, pode-se imaginar que foldbacks emergentes de miRNAs podem ter o potencial de desregular uma grande coorte de genes-alvo, dos quais um retorno à normalidade não seria fácil.

Portanto, foi postulado que miRNAs recém-nascidos de animais são susceptíveis de 'arrastar-se' silenciosamente para a existência, começando com baixos níveis de expressão cujas atividades regulatórias são toleradas por quaisquer alvos encontrados [117, 118]. Também parece provável que de novo os grampos de cabelo não seriam totalmente dotados de características que permitissem biogênese de miRNA eficiente, e isso também limitaria sua maturação. Esforços de anotação recentes em Drosophila melanogaster identificou os grampos de cabelo candidatos que têm evidências para biogênese de miRNA (ou seja, têm muitas leituras, têm espécies de estrelas e / ou têm leituras em imunoprecipitados Argonauta), mas não mostram evidências claras de precisão de processamento como fazem outros loci miRNA mais canônicos [ 52]. Estes incluem loci que exibem claramente padrões de quebra de RNA aleatório em camadas sobre a biogênese específica de Drosha / Dicer-1 / AGO1, sugerindo que eles são intermediários evolutivos que são apenas parcialmente processados ​​pela via de miRNA (Figura 3).

A complexidade de anotar microRNAs de leituras mapeadas para hairpins previstos. (uma) Exemplos de loci que não devem ser anotados como microRNAs (miRNAs): hairpins com leituras únicas, leituras de tamanho heterogêneo e / ou leituras supostamente duplexadas sem saliências 3 '. (b) Exemplos de loci com alguma, mas insuficiente, evidência para a biogênese de miRNA, tais loci valem a pena segregar como candidatos enquanto se aguarda um estudo mais aprofundado. Por exemplo, o esgotamento de leituras de mutantes de biogênese de miRNA ou enriquecimento em complexos Ago poderia elevar seu status de 'candidato' para 'confiante'. Também vale a pena considerar que os grampos de cabelo de miRNA candidatos com padrões de processamento relativamente imprecisos podem representar intermediários de transição no nascimento de miRNA. nt, nucleotídeo. (c) Grampos de cabelo de miRNA confiáveis ​​geram duplexes de miRNA / miRNA * relativamente precisos com saliências 3 '. Conforme os conjuntos de dados crescem, muitas vezes é possível observar loops terminais clonados ou fragmentos 5 '/ 3' (frag) da base de miRNA primário (pri-miRNA), cujo faseamento com terminais de miRNA / miRNA * fornecem evidências rigorosas para na Vivo reações de clivagem. Observe que o locus dos vertebrados mir-451 amadurece por clivagem direta em grampo por Ago2, e não por meio de um intermediário miRNA / miRNA *, portanto, os critérios descritos nesta figura não são aplicáveis ​​a mir-451substratos de classe.

Sob as circunstâncias apropriadas, então, a regulação benéfica ocasional mediada por um miRNA emergente pode ser selecionada. Isso ocorreria concomitantemente com a purga de sites-alvo que medeiam a regulação prejudicial, de outra forma, favorecendo a perda do locus miRNA emergente [117, 118]. Tais eventos podem permitir mutações dentro do grampo de cabelo que podem melhorar sua clivagem pelas enzimas Drosha e / ou Dicer, bem como melhorar a capacidade de transcrição. Essas qualidades são de fato espelhadas nos padrões de expressão geral de miRNAs de animais. Entre os miRNAs altamente expressos, basicamente todos são profundamente conservados dentro de um determinado clado (por exemplo, drosofilídeos ou vertebrados). Os miRNAs menos expressos incluem alguns loci conservados, o que pode ser devido à sua expressão restrita ao tecido, mas essencialmente todos os miRNAs evolutivamente recém-nascidos se enquadram no grupo de baixa expressão [34, 52, 119].

Embora o nascimento de muitas plantas MIRNA loci pode ser explicado pelo modelo de duplicação de alvo, comparações entre as espécies intimamente relacionadas Arabidopsis thaliana e Arabidopsis lyrata têm fortemente implícito que muitos MIRNA loci surgiu recentemente de repetições invertidas formadas a partir de sequências intergênicas aleatórias [107, 120, 121]. Tal MIRNA loci são provavelmente perdidos rapidamente devido à deriva mutacional, pois eles nascem sem homologia de alvo pré-existente, de fato, os alvos não são prontamente detectáveis ​​para muitos desses miRNAs evolutivamente jovens, e os padrões de substituições de nucleotídeos em muitos deles sugerem deriva neutra em vez dos padrões restritos de substituições encontrados para miRNAs mais antigos e claramente funcionais [107, 121]. No entanto, foi inferido que os alvos podem ocasionalmente ser capturados para miRNAs de plantas jovens. Isso talvez seja mais claro em alguns casos, onde a planta MIRNA grampos de cabelo nascidos de duplicações gênicas adquiriram alvos distintos de seus loci de origem, por exemplo, Arabidopsis miR447 e miR856 validaram alvos que são distintos de seus loci de origem [20, 107].


101 Tópicos de pesquisa genética de grau A para pontuação alta

Os alunos com especialização em Biologia estão familiarizados com tópicos de genética. No entanto, a tarefa de propor tópicos profissionais em genética não é a favorita de todos. Embora possamos atribuir isso a muitos fatores, o principal de todos eles é o aspecto técnico do assunto.

No entanto, encontrar tópicos de genética interessantes deve ser uma das tarefas mais agradáveis ​​para estudantes universitários. Uma vez que alguém esteja familiarizado com os conceitos relevantes da genética, a elaboração de tópicos de artigos de genética de primeira linha não levaria mais do que cinco minutos.

Para propor tópicos de trabalhos de pesquisa genética, é preciso:

  • Leia extensivamente sobre genética
  • Identifique os conceitos distintos em genética
  • Relacionar o conhecimento teórico com aplicações práticas

Se você fizer isso, ficará surpreso com a rapidez com que escreverá títulos em genética. Have a look at some of our best-rated genetics topics for your inspiration:

High School Genetics Topics For Research Papers

  1. Describe the implications of the conceptual knowledge of genetics to students
  2. Why is it important for high school students to be aware of societal issues related to genetics?
  3. Discuss the impact of the advances in sequencing technology on genetics
  4. Analyze the impact of varying molecular models on the conception of molecular genetics
  5. Discuss the effectiveness of using illustrations on the understanding of genetics
  6. Discuss the misconceptions of high school students concerning genetics
  7. A comprehensive analysis of the standards used in modern genetics
  8. Suggest possible revisions to the current A- and 0-level syllabi on genetics
  9. Discuss the interplay between relationship and causality in genetics
  10. Analyze the impact of various personal views of classification
  11. Discuss the evolution and the appropriate use of biotechnology

Impressive Genetics Topics For Presentation

  1. Evaluate the use of information encoded in genes
  2. Analyze the various techniques and methodologies used in genetics
  3. What is the relationship between the structure and function of genes?
  4. Discuss how genes are transferred from one generation to the next
  5. The impact of tiny variations in genes on an organism’s development
  6. Compare and contrast between dominant, recessive, and intermediate genes
  7. Discuss the role of Gregor Mendel in the field of genetics
  8. What are the contributions of the Experiments on Plant Hybridization to genetics?
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  10. Why the discovery of restriction enzymes is essential to the study of genetics

Ethical Controversial Topics in Genetics

  1. Can animal cloning cause serious health problems to man?
  2. Can pronuclear transfer occur without resulting in an embryo without mitochondrial disease?
  3. Is it ethical to conduct maternal spindle transfer?
  4. The impact of CRISPR–Cas9 gene editing on an individual’s germline
  5. Discuss the ethics of gene therapy in curing a fatal genetic disease
  6. Is it ethical to alter the regulation of a particular gene?
  7. Are the protocol guidelines in gene therapy ethical?
  8. Should doctors use gene therapy to alter germline traits?
  9. The ethical implication of enhancing essential human traits, such as height, intelligence, or athletic ability
  10. Discuss who decides which traits are typical and which constitute a disability or disorder

Hot Topics in Genetics

  1. Discuss the Eukaryotic cell cycle and the genetics of cancer
  2. Conduct critical research on the transposable genetic elements
  3. Identify the various genetic challenges experienced in RNA metabolism and human diseases
  4. Discuss the various genetic factors that contribute to human Type 1 Diabetes
  5. A scientific approach to the relationship between genetic susceptibility and human obesity
  6. Discuss the composition of genes in the estrogen metabolism pathway and breast cancer
  7. Causes and preventive measures of hereditary breast and ovarian cancers
  8. Discuss the genetics of substance dependence
  9. Genetics of intracellular traffic jams: A case study of multi-organellar
  10. Discuss the various critical molecules in bone development and genetic bone diseases

Interesting Topics in Genetics

  1. A statistical approach to the recent progress in osteoporosis genetics
  2. Factors that influence insulin resistance and metabolic syndrome
  3. The role of a single-gene (Mendelian disorders) on genetic disorders
  4. The impact of men not having a paired allele to offset the effects of most alleles on the X chromosome
  5. Why relatives are more likely to carry the same mutant allele
  6. The risk of having abnormal children in parent-child or brother-sister unions
  7. Why is the percentage of heterozygotes (carriers) higher in specific populations over others?
  8. Discuss how heterozygosis for sickle cell anemia helps protect against malaria
  9. The impact of a reduced amount of protein on a heterozygote
  10. Factors affecting the survival of X-linked dominant traits on the X chromosome

Human Genetics Topics

  1. Genetic mutations that disrupt normal regulation of cell proliferation in cancer
  2. The impact of inherited genetic changes
  3. Discuss the various somatic mutations that promote tumor metastases
  4. Discuss the various processes in the human body that affect DNA and RNA sequencing
  5. The role of heritable genetic changes in cardiovascular genetics
  6. How various genetic disorders affect the pathological development of the heart
  7. The effect of using gene editing methods to correct genetic defects
  8. How a single fertilized egg directs the formation of the entire organism
  9. The coordination of genes in normal human development
  10. Changes that occur in human genes leading to diseases

Molecular Genetics Topics

  1. Trace the origins of molecular genetics from the 1930s
  2. Discuss the double-helical structure of the DNA molecule
  3. How to produce many copies of a specific piece of DNA in the lab
  4. How the discovery of the mechanism of hereditary contributed to molecular genetics
  5. Discuss the application of molecular biology in DNA forensics
  6. Identify the various macromolecules essential in biological inheritance
  7. The impact of computer simulation on molecular genetics
  8. Discuss the response of various genes to different environmental stressors
  9. Analyze linked genetic markers that give rise to differences in phenotypes
  10. How to disseminate the superior genetics into the commercial population

Latest Controversial Topics Genetics

  1. How to differentiate between ethical and non-ethical gene therapy
  2. Does the high cost of gene therapy make it only for the wealthy?
  3. Does gene therapy make society less accepting of the people who are different?
  4. Can you use gene therapy to treat your disorder?
  5. Discuss the ethical implications of prenatal, newborn screening
  6. Does genetic screening interfere with one’s privacy?
  7. Who has the right to know about various genetic disorders?
  8. Is euthanasia applicable in the case of disorders?
  9. Should insurance companies force people to be tested?
  10. Why is genetic testing done anonymously or under false names?

Current Topics in Genetics

  1. The impact of social engineering in genetics
  2. The relationship between the study of genes and the development of drugs
  3. How gene editing can help treat COVID-19
  4. Discuss the characteristics of RNA-binding proteins
  5. An analysis of the double-stranded RNA
  6. The role of RNA binding in treating leukemia
  7. Discuss the evolution of the Human Microbiome
  8. The impact of 5G technology on the human genome
  9. Effects of genomics companies rushing to IPO
  10. The molecular structure of a bat versus that of man

Sample Controversial Genetics Topics in 2021

  1. Who should decide when to go for a genetic test?
  2. Should children be tested?
  3. Is the Human Genome Project ethical?
  4. Is it right to interfere with human DNA?
  5. Impacts of gene doping
  6. Is it right to have a ‘designer baby?’
  7. Relationship between genetics and business
  8. Unintended consequences
  9. Genetic modification of food
  10. Animal cloning

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Propósito

What is the microbiome?

Microorganisms can be found across all environments on Earth and are critical to Earth&rsquos systems and cycles. Microbiome research encompasses many areas including: air, soil and aquatic microbial ecology, bioremediation, microbiome of the built environment, geomicrobiology, agriculture, and the human microbiome.

The human microbiome is all of of microbes including bacteria, fungi, protozoa and viruses that live on and inside the human body. The microbiome contains more genes than the human genome. The gut microbiome is an important component of human health, aiding digestion and regulating the immune system.

Why is studying the microbiome important?

The environmental microbiome has a significant impact on human health. The microbial composition of the built environment has been linked to the development of disease. Understanding how factors like humidity, pH, chemical exposures, temperature, filtration, surface materials, and air flow can impact microbes and microbial communities are critical to engineering an environment optimal for human health [1].

The human microbiome is essential for maintaining health. Getting a better understanding of the microbial makeup of a healthy person is as important as identifying microbiome phenomenon that enable disease. There are diverse, complex communities of microbes in our bodies inhabiting many organs ranging from the gastrointestinal tract and the mouth to our skin and reproductive organs that are interacting with cells in the body helping them to absorb nutrients and modulating various immunological functions. Studying the microbiome can help us find new ways to keep the microbiome healthy, repair it and leverage it to prevent and treat disease.


Resumo

Methodological breakthroughs over the past four decades have repeatedly revolutionized transcriptome profiling. Using RNA sequencing (RNA-seq), it has now become possible to sequence and quantify the transcriptional outputs of individual cells or thousands of samples. These transcriptomes provide a link between cellular phenotypes and their molecular underpinnings, such as mutations. In the context of cancer, this link represents an opportunity to dissect the complexity and heterogeneity of tumours and to discover new biomarkers or therapeutic strategies. Here, we review the rationale, methodology and translational impact of transcriptome profiling in cancer.


Sobre o autor

R quick reference card.

General key to statistical methods.

1.5 Expressions, Assignment and Arithmetic.

1.6 R Sessions and workspaces.

1.11 Matrices, lists and data frames.

1.12 Object information and conversion.

1.13 Indexing vectors, matrices and lists.

1.14 Pattern matching and replacement (character search and replace).

1.16 Functions that perform other functions repeatedly.

1.18 An introduction to the R graphical environment.

1.21 Citing R in publications.

2.1 Constructing data frames.

2.2 Reviewing a data frame - fix().

2.3 Importing (reading) data.

2.4 Exporting (writing) data.

2.5 Saving and loading of R objects.

2.7 Manipulating data sets.

2.8 Dummy data sets - generating random data.

3 Introductory statistical principles.

3.4 Measures of dispersion and variability.

3.5 Measures of the precision of estimates - standard errors and confidence intervals.

4 Sampling and experimental design with R.

5 Graphical data presentation.

5.1 The plot() função.

5.3 Enhancing and customizing plots with low-level plotting functions.

5.6 Working with multiple graphical devices.

5.7 High-level plotting functions for univariate (single variable) data.

5.8 Presenting relationships.

5.9 Presenting grouped data.

5.10 Presenting categorical data.

6 Simple hypothesis testing – one and two population tests.

6.2 One- and two-tailed tests.

6.5 Statistical decision and power.

6.8 Key for simple hypothesis testing.

6.9 Worked examples of real biological data sets.

7 Introduction to Linear models.

7.3 Estimating linear model parameters.

7.4 Comments about the importance of understanding the structure and parameterization of linear models.

8 Correlation and simple linear regression.

8.2 Simple linear regression.

8.3 Smoothers and local regression.

8.4 Correlation and regression in R.

8.6 Key for correlation and regression.

8.7 Worked examples of real biological data sets.

9 Multiple and curvilinear regression.

9.1 Multiple linear regression.

9.10 Key and analysis sequence for multiple and complex regression.

9.11 Worked examples of real biological data sets.

10 Single factor classification (ANOVA).

10.0.1 Fixed versus random factors.

10.5 Robust classification (ANOVA).

10.6 Tests of trends and means comparisons.

10.7 Power and sample size determination.

10.10 Key for single factor classification (ANOVA).

10.11 Worked examples of real biological data sets.

11.6 Pooling denominator terms.

11.7 Unbalanced nested designs.

11.8 Linear mixed effects models.

11.10 Power and optimisation of resource allocation.

11.13 Key for nested ANOVA.

11.14 Worked examples of real biological data sets.

12.5 Planned and unplanned comparisons.

12.7 Robust factorial ANOVA.

12.8 Power and sample sizes.

12.11 Key for factorial ANOVA.

12.12 Worked examples of real biological data sets.

13 Unreplicated factorial designs – randomized block and simple repeated measures.

13.6 Unbalanced un-replicated factorial designs.

13.8 Power and blocking efficiency.

13.9 Unreplicated factorial ANOVA in R.

13.11 Key for randomized block and simple repeated measures ANOVA.

13.12 Worked examples of real biological data sets.

14 Partly nested designs: split plot and complex repeated measures.

14.7 Key for partly nested ANOVA.

14.8 Worked examples of real biological data sets.

15 Analysis of covariance (ANCOVA).

15.9 Worked examples of real biological data sets.

16 Simple Frequency Analysis.

16.1 The chi-square statistic.

16.2 Goodness of fit tests.

16.8 Simple frequency analysis in R.

16.10 Key for Analysing frequencies.

16.11 Worked examples of real biological data sets.

17 Generalized linear models (GLM).

17.1 Dispersion (over or under).

17.2 Binary data - logistic (logit) regression.

17.3 Count data - Poisson generalized linear models.

17.5 Generalized additive models (GAM's) - non-parametric GLM.

17.9 Worked examples of real biological data sets.

Companion website for this book: wiley.com/go/logan/r


Datas

ONLINE 5-9 July 2021

Due to the COVID-19 outbreak, this course will be held online

General Topic: Understanding and Working with Next Generation Sequencing Data

Visão geral

This course will introduce participants into the field of Next Generation Sequencing biology, understanding both the concepts and handling of the data. We will cover a broad range of software and analyses from quality assessment of sequencing runs, through assembling and annotating small genomes, RNAseq and differential gene expression, and phylogenomics with NGS data. Primarily focussed on Illumina data, we will also look at the different requirements and opportunities when utilising long read data (Nanopore/PacBio). This course will be accompanied with sessions on the use of the Linux command line, and docker which is the preferred platform for most bioinformatic analyses, as well as software containers, through Docker or Singularity, with particular focus on best practices for reproducibility.

Format

The course is structured in modules over five days. Each session will include an introductory lecture with class discussion of key concepts. The remainder of each day will consist of practical hands-on sessions. These sessions will involve a combination of both mirroring exercises (delivered via live coding) with the instructors to demonstrate a skill, as well as applying these skills on your own to complete individual exercises. After and during each exercise, interpretation of results will be discussed as a group.

Target audience and assumed background

The course is aimed at researchers with a biological background but with no to basic hands-on experience with NGS data. We will start by gaining experience with the Linux command line which is fundamental for running the analysis that the rest of the week will be based on. We will therefore dedicate one day to introduce basic and advanced Linux concepts for processing data on Amazon cloud (AWS), and then introduce concepts and background on each analysis step as we progress. Overall, we will begin with assessing raw sequencing data and move through genomic, transcriptomic, and phylogenetic/phylogenomic analysis.

Learning outcomes

Effectively handling NGS data comfortably and in a reliable and reproducible manner

Understanding the strengths and pitfalls of NGS and how to assess quality of data generation and analysis

Hands-on experience of state of the art methods to use NGS in experiments across a range of approaches (genomics, transcriptomics, phylogenomics)

Assessment of strengths and weaknesses of the different DNA sequencing technologies, both short read (Illumina), and long reads (Pacific Bioscience,Oxford Nanopore).

Familiarity with biological sequence analysis in an evolutionary context

Example data



- We will use example data from Illumina and Nanopore sequencing runs across a range of species and experimental designs.

- We encourage the participants to bring, analyze (if possible) and discuss their own data


Assista o vídeo: R Tutorial: RNA-Seq Workflow (Dezembro 2021).