Реконструкция работы клетки на уровне регуляции экспрессии генов и построение генных сетей на основе анализа данных микрочиповых экспериментов. Выявление генов, изменивших уровень экспрессии (по раку молочной железы). Моделирование генной регуляции.
Аннотация к работе
Хорошо известно, что биологические системы обладают свойствами саморегуляции, то есть способностью перестраиваться в зависимости от внешних воздействий так, чтобы сохранился оптимальный уровень их функционирования. Понять динамические свойства этих регуляторных механизмов можно лишь на основе общесистемного подхода, рассматривающего поведение каждого из элементов сложной системы как результат его взаимодействия с остальными элементами. Данная работа выполнена в рамках более глобального проекта, имеющего своей целью наиболее полное формальное описание, реконструкция и моделирование регуляции клеточного цикла в норме и патологии (канцерогенез), а также связанных с ним процессов апоптоза и дифференцировки клеток высших эукариот.Генная экспрессия - это процесс, в результате которого по информации, закодированной в гене, синтезируется конечный продукт - белок. Транскрипционные факторы - это белки, контролирующие процесс транскрипции (переноса информации с молекулы ДНК в МРНК) путем связывания со специфичными участками ДНК (промоторами, служащими стартовыми площадками для начала транскрипции). Они обеспечивают снижение (репрессоры) или повышение (активаторы) константы связывания РНК-полимеразы с регуляторными последовательностями регулируемого гена, что соответственно приводит к увеличению или уменьшению нарабатываемой с данного гена РНК. Мы будем говорить, что некоторый ген X активирует (подавляет) другой ген Y, если увеличение уровня экспрессии X влечет увеличение (уменьшение) уровня экспрессии Y. Известны ситуации, когда ген активирует или подавляет сам себя либо когда ген X активирует ген Y в то время как Y подавляет X.В противном случае приходится сравнивать экспрессию пробы в исследуемой ткани с экспрессией у некоторой контрольной группы, например в качестве этой группы может браться экспрессия той же пробы, но в нулевой момент времени. Этот критерий предназначен для проверки гипотезы однородности средних значений в двух выборках, извлеченных из нормальных генеральных совокупностей: - первая выборка значений экспрессии для гена, - вторая выборка значений экспрессии для гена, имеющих одинаковую (хотя и неизвестную) дисперсию . Таким образом, используя двухсторонний критерий, Р-значение вычисляем по формуле: В случае, когда проверяемая и контрольная группы представляют собой связанные данные (например, после воздействия некоторого и до него) применяется критерии Стьюдента для связанных выборок [3]: Окончательно, получаем: Минусами этого метода являются: предположения нормальности данных и равенства дисперсий. Отсюда промежуточное Р-значение вычисляем по формуле: Далее, если , то в качестве итогового Р-значения мы берем: Если же наше , тогда подсчитываем все различные способы группирования рангов, при которых статистика принимает значения, равные или больше наблюдаемого , аналогично с предыдущим подсчитываем итоговое P значение: 3. Статистика критерия Колмогорова-Смирнова измеряет различия между эмпирическими функциями распределения, построенными по выборке: Однако на практике значение данной статистики удобнее вычислять при помощи формул: Если гипотеза справедлива, то при неограниченном увеличении объемов выборок: Т.е. статистика в пределе подчиняется распределению Колмогорова .Замеры проводились в следующих временных точках (единицы измерения в часах): Количество исследованных объектов - 22276. В частности очень важно проанализировать поведение генов, которые влияют на процесс апоптоза - программируемой клеточной смерти, которая наступает при нарушении правильного функционирования клетки (например, в результате мутации ДНК). Одним из самых важных противораковых генов является ген tp53 (tumor protein 53), который активируется при повреждениях генетического аппарата, а также при стимулах, которые могут привести к подобным повреждениям, или являются сигналом о неблагоприятном состоянии клетки (стрессовом состоянии). Сам процесс апоптоза, конечно, регулируется не одним геном, а целой генной сетью, однако решающим фактором является именно tp53, тогда как остальные гены заменяемы (существует несколько сигнальных путей, ведущих к tp53). В каждой временной точке кроме контроля (0ч.) было проведено только одно измерение экспрессии для каждого препарата, поэтому временные точки были сгруппированы следующим образом: и каждая из этих групп сравнивалась с контрольной группой в качестве которой выступали 3 замера уровня экспрессии в 0ч.Стоит отметить, что сам ген tp53 даже при малых отклонениях от нормы сильно влияет на процесс апоптоза, поэтому при исследовании действия Nutlin он не проявил себя среди наиболее изменивших уровень экспрессии генов, в то же время RITA является значительно более мощным препаратом, уже на втором этапе tp53 появляется в результатах. Кроме того на третьем этапе стабильно сильнее всего активизируется ген MDM2, который связан обратной негативной связью с tp53: наработанный белок р53 стимулирует экспрессию гена MDM2, который в свою очередь подавляет активность tp53. Таким образом, в результате дей