Bioinformatika 2 1. előad

Átírás

1 1. előad adás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat

2 Bioinformatika Mi az? Bioinformatika: Tágabb értelemben: biológiai információ tárolása, értelmezése és elemzése számítógépes módszerek felhasználásával. Szűkebb értelemben: biológiai szekvenciaadatok illetve térszerkezeti adatok kezelése és elemzése

3 Bioinformatika Mi az? Bioinformatika Részletesebb definíció - Oxford English Dictionary: (Molecular) bio informatics: bioinformatics is conceptualising biology in terms of molecules (in the sense of physical chemistry) and applying "informatics techniques" (derived from disciplines such as applied maths, computer science and statistics) to understand and organise the information associated with these molecules, on a large scale. In short, bioinformatics is a management information system for molecular biology and has many practical applications. A bioinformatika a biológia (fizikai kémiai értelemben vett) molekulák segítségével történő értelmezése és (az alkalmazott matematikából, számítógépes tudományból, statisztikából származó) "informatikai módszerek" felhasználása az e molekulákkal kapcsolatos információ nagy léptékben történő megértésére és rendszerezésére. A bioinformatika röviden a molekuláris biológia sok gyakorlati alkalmazással bíró információkezelési rendszere

4 Bioinformatika Mi az? Bioinformatika Számításos biológia Részletesebb definíciók - definition Committee, National Institute of Mental Health : Bioinformatics: Research, development, or application of computational tools and approaches for expanding the use of biological, medical, behavioral or health data,including those to acquire, store, organize, archive, analyze, or visualize such data. Bioinformatika: Számítógépes eszközök és módszerek kutatása, fejlesztése és alkalmazása biológiai, orvosi, viselkedéstudományi és orvosi adatok kinyerése, tárolása, rendszerezése, archiválása, elemzése ill. megjelenítése céljából Computational Biology: The development and application of data-analytical and theoretical methods, mathematical modeling and computational simulation techniques to the study of biological, behavioral, and social systems. Számításos biológia: Adatelemzési és elméleti módszerek fejlesztése és alkalmazása, matematikai modellezés és számítógépes szimulációs eljárások biológiai, viselkedéstudományi és szociális rendszerek tanulmányozására

5 Rövid tematika A bioinformatika definíciója és története Szekvencia analízis nukleotid és fehérjeszekvenciák, az ezek közti összefüggések, páronkénti és többszörös összerendelés, filogenetikai analízis A szekunder szerkezet előrejelzése szekvencia alapján Domén analízis, funkció előrejelzése szekvencia alapján A genetikai és szerkezeti adatok összefüggése a molekuláris funkcióval és a metabolizmusban betöltött szereppel A fehérjék térszerkezetével összefüggő kérdések. A térszerkezet létrejöttéért felelős kölcsönhatások. A fehérjék szerkezeti osztályai. A térszerkezet meghatározás módszerei (proteinkrisztallográfia, NMR) A fehérjék 3D szerkezetének modellezésére alkalmas módszerek. Homológia modellezés alapmódszerei: templát alalpú és ab initio modellezési módszerek Fehérjék kölcsönhatása kis molekulákkal és biológiai makromolekulákkal, fehérjeszerkezetek dinamikája Proteomikai kérdésekkel összefüggő adatbázisok (nukleotid és fehérje szekvencia, szerkezeti adatbázisok, funkcionális adatbázisok) Bioinformatikai programok és programrendszerek proteomikai alkalmazásokhoz (önálló és Web alapú alkalmazások) Bioinformatika néhány gyakorlati alkalmazása

6 Bioinformatika Előzm zmények Pauling & Corey: az alfa-hélix és beta-redő szerkezete Watson & Crick: DNS kettős spirál (hélix) szerkezete (Franklin & Wilkins röntgenszerkezete alapján) Perutz's csoport: nehéz atom módszer a protein krisztallográfia fázisproblémájára F. Sanger: Az első protein szekvencia (bovine insulin) J. Kilby (Texas Instr.): Az első integrált áramkör / ARPA (Advanced Research Projects Agency, USA) megalakul Pauling elmélete a molekuláris evolúcióról Margaret Dayhoff : Atlas of Protein Sequences ARPANET: az UCSB (Stanford) és az UCLA (University of Utah) számítógépeinek összekötése Needleman-Wunsch algoritmus: szekvencia összhasonlításra Ray Tomlinson (BBN): az Paul Berg és csoportja: az első rekombináns DNS molekula A Brookhaven Protein DataBank (PDB) bejelentése / Robert Metcalfe (Harvard University) - Ethernet Vint Cerf & Robert Khan: az "internet" és a Transmission Control Protocol (TCP) Microsoft Co. (Bill Gates & Paul Allen) / 2D elektroforézis (P. H. O'Farrell) Unix-To-Unix Copy Protocol (UUCP) - Bell Labs / Southern Blot technika (E. M. Southern) A Brookhaven PDB teljes leírása / DNS szekvenálás (A. Maxam, W. Gilbert & F. Sanger) és szoftver (Staden) 1978 Az első Usenet kapcsolat (T. Truscott, J. Ellis & S. Bellovin)

7 Bioinformatika Kezdetek Az első teljes gén szekvencia (FX bázis pár / 9 protein) / Többdimenziós NMR protein szerkezet meghatározásra (Kumar, A.; Ernst, R.R.; Wüthrich, K.) A Smith-Waterman algoritmus (szekvencia összerendelés) / IBM - Personal Computer (PC) / A szekvencia motívum koncepció (Doolittle) Genetics Computer Group (GCG) - Wisconsin Suite molekuláris biológiai eszközök / GenBank Release 3 / Lambda fág genome szekvenálása Compact Disk (CD) / Szekvencia adatbázis kereső algoritmus (Wilbur-Lipman) / DNS klón (cosmid) könyvtárak / PCR (Polymerase Chain Reaction) a DNS analízis lehetővé válik Jon Postel: Domain Name System (DNS) / Macintosh (Apple Computer) A FASTP/FASTN algoritmus / A Human Genome Initiative lehetőségének felvetése A Human Genome Initiative kezdete / A "Genomics" elnevezés / A SWISS-PROT adatbázis megalapítása Mesterséges élesztő kromoszóma (YAC) / Az E. coli feltérképezése / Perl (Practical Extraction Report Language) / NIH NIGMS - genome projektek finanszírozásának kezdete National Center for Biotechnology Information (NCBI) megalakulása / EMBnet network az adatbázisok terjesztésére / A Human Genome Intiative elindul / A FASTA algoritmus (Pearson and Lupman) Oxford Molceular Group,Ltd.(OMG) megalakul. Termékeik: Anaconds, Asp, Cameleon (molekula modellezés, drug design, protein design)

8 Bioinformatika Kibontakozás A BLAST program (Altschul, et.al.) / (M. Levitt, C. Lee): Look & SegMod (molecular modeling and protein design) / HGP terv - USA Congress (15 éves projekt kezdete) Genf (CERN) - World Wide Web / Expressed sequence tags (ESTs) / Humán kromoszóma térkép adattár (GDB) megalakulása Humán genom - Kisfelbontású genetikai térkép IMAGE konzorcium összehangolt cdna génszekvenálás és térképezés / LBNL - új transposonsegített kromoszóma-szekvenálás / GRAIL Internetes szekvencia-interpretáló szolgáltatás (ORNL) Netscape Co (Navigator) / PRINTS database: protein motivumok (Attwood & Beck) / EMBL European Bioinformatics Institute / Másod-generációs DNS klón könyvtárak az összes humán kromoszómáról Az első bakteriális (Haemophilus influenzea) genom (1.8) szekvenálása ( Fleischmann et al) / A legkisebb baktérium (Mycoplasma genitalium) szekvenálása - az önálló léthez szükséges legkevesebb gén A sütőélesztő (Sacharomyces cerevisiae 12.1 Mb) genom / A Prosite adatbázis (Bairoch, et.al) / Affymetrix az első kereskedelmi DNS chip Az E. coli (4.7 Mbp) genom / National Human Genome Research Institute (NHGRI) A Swiss Institute of Bioinformatics megalakulása Az első teljes humán kromoszóma szekvencia

9 Bioinformatika Közelmúltlt Bakteriális (Pseudomonas aeruginosa, 6.3 Mbp), növényi (A. thaliana, 100 Mb) és rovar (Drosophila melanogaster, 180 Mbp) genom szekvenálása / További humán kromoszómák szekvenálása A Humán genom (3000 Mbp) közlése / Több humán kromoszóma komplett szekvenálása a Human Genome Project magas minőségi követelményei szerint Structural Bioinformatics és GeneFormatics egyesülnek / Mouse Genome Sequencing Consortium az egér genom nyers szekvenciája A Human Genome Project befejezése: 2003 április Rat Genome Sequencing Consortium: a barna norvég patkány (Rattus norvegicus) genom

10 Neutrális-Apoláris 3-betűs 1-betűs Glicin Gly G L-Alanin Ala A L-Valin Val V L-Izoleucin Ile I L-Leucin Leu L L-Fenilalanin Phe F L-Prolin Pro P L-Metionin Met M Neutrális-Poláris L-Szerin Ser S L-Treonin Thr T L-Tirozin Tyr Y L-Triptofán Trp W L-Aszparagin Asn N L-Glutamin Gln Q L-Cisztein Cys C Savas L-Aszparaginsav Asp D L-Glutaminsav Glu E Bázikus L-Lizine Lys K L-Arginin Arg R L-Hisztidin 13. His H

11 Fehérj rjék Szerkezet - Feltekeredés Protein szerkezets - A fehérj rjék szerkezeti szintjei Primer szerkezet Szekunder szerkezet Tercier szerkezet Kvaterner szerkezet ( hajtogatás-mentes állapot) (α-hélix, β-redő) (domének, alegységek) (több fehérjelánc) Intra- és intermolekuláris diszulfid kötések

12 Fehérj rjék Primer és szekunder szerkezet Primer szerkezet MNKKEWEEKYVKPLLERSPERKKEFKTSSGIVVDRLYTPEDVEIDYENKL GYPGVYPFTRGVYPTMYRGRLWTMRQYAGFGTAEETNRRYRYLLEQGQTG LSVAFDLPTQIGYDSDHPMALGEVGKVGVAIDTIEDMEILFNGIPLGKVS TSMTINSTCAQILSMYVAVAEKQGVERANLRGTVQNDMLKEYIARGTYIF PPEPSLRLATDIIMFCAKEMPKWNSISISGYHMEEAGATPVQEVAFTLAD GITYVEKVIERGMDVDSFAPRLSFFFAAGNNFLEEIAKFRAARRLWARIM KERFNAKNPRSMMLRFHVQTAGCTLTAQQPENNIVRVALQALAAVLGGCQ SLHTNSFDEALCLPTEKAVRIALRTQQIIAEESGVADVVDPLGGSYYIEW LTDRIEEEAMKYIEKIDEMGGMIKAIESGYVQREIQKSAYEKQKAIDEGE ITVVGVNKYQIEEEIQIELLRVDKAVVEKQIRRLQEFRKNRDAKKVEEAL RLRKAAEKEDENLMPYVLDAVKARATLGEMTDALRDVFGEFRAPEIF (tk. az aminosav sorrend) Szekunder szerkezet DNS aminosav sorrend feltekeredés

13 Tercier Fehérj rjék cier és kvaterner szerkezet Tercier szerkezet Kvaterner szerkezet Tercier és kvaterner szerkezet aktív konform nformáció Enzimek (katalítikus fehérjék): pozitív katalízis (a szubsztrát illeszkedik az aktív hely katalítikus részeihez) negatív v katalízis (a szubsztrát védelme, biológiai védőcsoport )

14 Fehérj rjék Az enzimek aktív v centruma A karboxipeptidáz A enzim aktív v centruma; (a) az aktív centrum sematikus megjelenítése; (b) a fehérje aktív centruma a Cbz-Gly-Phe szubsztráttal (abban a helyzetben ahogy az aktív centrumban feltehetóen elhelyezkedik)

15 A fehérje expressziót t követk vető folyamatok Proteinek feltekeredése és s lebomlása

16 A genetikai kódk A DNS szerkezete

17 A genetikai kódk A DNS szerkezete

18 Gén expresszi zió A központik dogma

19 Gén expresszi zió Transzk zkripció

20 A szabványos genetikai kódk A protein - DNS irányban a kódk redundáns ns

21 Gén expresszió Transzk zkripció transzláció folyamata

22 Gén n expresszió A transzláci ció folyamata

23 Gén expresszió Olvasási si keretek A start-stop stop kódok fontossága

24 Gén multiplikáci ció DNS in n vitro multiplikáci ciója PCR segíts tségével Primerek (nagy felesleg) és AS k+trna egyszálú DNS A PCR ciklus: 1. - DNS szétválás (~90 o C) 2. - Komplementer szál szintézis (~70 o C) hőstabil polimerázzal Eredmény: exponenciális sokszorozódás

25 Gén multiplikáci ció Gének klónoz nozása és multiplikáci ciója Desired gene Cleaved plasmid Wild type host cell Plasmid with the desired gene Recombinant cell

26 A bioinformatika céljaic Adatbázisok készítése és fenntartása. Az adatok elrendezése szervezése úgy, hogy a kutatók a meglévő információt könnyen elérjék és hozzáadhassanak újat. Eljárások, módszerek kidolgozása adatok elemzésére. Az adatok elemzés nélkül haszontalanok. A kidolgozott eszközök és módszerek alkalmazása az adatok elemzésére, és az eredmények biológiai értelmezése

27 A biológiai információ típusai és a bioinformatikai módszerek Az adatok forrása Nyers DNS szekvenciák Fehérjeszekvenciák Makromolekuláris szerkezetek (DNS, RNS, protein) Az adathalmaz mérete 50 millió szekvencia, 60 milliárd bázis szekvencia (egyenként kb. 300 aminosav) szerkezet (egyenként kb atom koordinátái) Bioinformatikai témák Kódoló és nem kódoló régiók Intronok és exonok Géntermékek predikciója Igazságügyi elemzések Szekvenciaösszehasonlítás Többszörös szekvenciaillesztés Konzerválódott szekvenciamotívumok 3D szerkezet illesztések Fehérjegeometriai mérések Felszín, térfogat alak számítás Intermolekuláris kölcsönhatás Molekulaszimulációk (energiafüggvény, molekuláris mozgások, dokkolás)

28 A biológiai információ típusai és a bioinformatikai módszerek Az adatok forrása Genomok Génexpressziós adatok Egyéb: Szakirodalom Anyagcsere útvonalak Az adathalmaz mérete Kb teljes genom (egyenként 1,6 millió - 3 milliárd bázis) Legnagyobb: kb. 20 időpont az élesztő kb génjénél Kb. 35 millió szakcikk Bioinformatikai témák Ismétlődések jellemzése Szerkezet - gén hozzárendelés Filogenetikai analízis Genom méretű felmérések (pl. anyagcsere útvonalak ) Betegségek és gének összefüggésének vizsgálata Expressziós mintázatok korrelációja Expresszió kapcsolata szerkezeti és biokémiai adatokkal Elektronikus könyvtárak / automatikus irodalmazás Tudásadatbázisok Reacióút szimulációk

29 Adatcsoportosítás hasonlóságok alapján Valós biológiai hasonlóságok alapján az információ nagy része csoportokba rendezhető ismétlődő szekvenciarészletek a genomban a gének funkció szerint csoportosíthatóak (pl. enzimhatás vagy anyagcsere útvonalak) különböző fehérjéknek gyakran hasonló a szekvenciájuk az alapvető fehérjeszerkezetek száma korlátos (becslések szerint 1000 és között) A biológiai rendszerek véges számú alkotórészből állnak

30 Mintázatfelismerés és predikció A bioinformatika két alapvető művelete a mintafelismerés és a predikció Mintafelismerés: a hasonlóságok megtalálása A már ismert, hasonló funkciójú/szerkezetû fehérjéket megvizsgálva megkeresünk valamely, a funkcióra/szerkezetre jellemző, konzerválódott sajátosságot Ezt használjuk fel új szekvenciák funkciójának/szerkezetének azonosítására Feltétel: az új szekvencia olyan fehérjéhez tartozzon, amihez hasonlót már "láttunk" Predikció: A funkció vagy a térszerkezet megjóslása, hasonlóság alapján vagy ab initio módon A bioinformatika alapóhaja - szekvenciából megjósolt térszerkezet

31 Szekvenciából jósolt térszerkezet problémája MNKKEWEEKYVKPLLERSPERKKEFKTSSGIVVDRLYTPEDVEIDYENKL GYPGVYPFTRGVYPTMYRGRLWTMRQYAGFGTAEETNRRYRYLLEQGQTG LSVAFDLPTQIGYDSDHPMALGEVGKVGVAIDTIEDMEILFNGIPLGKVS TSMTINSTCAQILSMYVAVAEKQGVERANLRGTVQNDMLKEYIARGTYIF PPEPSLRLATDIIMFCAKEMPKWNSISISGYHMEEAGATPVQEVAFTLAD GITYVEKVIERGMDVDSFAPRLSFFFAAGNNFLEEIAKFRAARRLWARIM KERFNAKNPRSMMLRFHVQTAGCTLTAQQPENNIVRVALQALAAVLGGCQ SLHTNSFDEALCLPTEKAVRIALRTQQIIAEESGVADVVDPLGGSYYIEW LTDRIEEEAMKYIEKIDEMGGMIKAIESGYVQREIQKSAYEKQKAIDEGE ITVVGVNKYQIEEEIQIELLRVDKAVVEKQIRRLQEFRKNRDAKKVEEAL RLRKAAEKEDENLMPYVLDAVKARATLGEMTDALRDVFGEFRAPEIF Felgombolyodás: az aminosavsorrend meghatározza a térszerkezetet, de máig sem értjük, hogyan Csak a másodlagos szerkezet jósolható korlátozott megbízhatósággal Ez így marad még a közeli jövőben is

32 A 2D 3D adatok különbk nbözősége Az ismert fehérjeszekvenciák és az ismert fehérje térszerkezetek száma jelentősen eltérő arányban nő Nagy információs deficit fontos szerep jut a bioinformatikának Kb több szekvencia, mint 3D szerkezet Kb ismert szekvencia, kb egyedi térszerkezet Az arány fokozatosan nő (genom programok) [percenként egy új szekvencia, míg max. napi 5 új szerkezetet]

33 Genom projektek Genom szekvenálás BAC to BAC szekvenálás Eukarioták (kb. 90 kész genom): Élesztő Caenorhabditis elegans (féreg) Drosophila melanogaster (muslica) Arabidopsis thaliana (lúdfû) Ember Egyéb: kb. 800 baktérium kb. 50 archeon >100 organellum több száz vírus és fág whole genom shotgun szekvenálás

34 Szekvenciaanalízis zis A bioinformatika legfontosabb eljárása: új (ismeretlen szerkezetû/funkciójú fehérjéhez tartozó) szekvenciához hasonló keresáse a már ismert szerkezetű / funkciójú fehérjék szekvenciái között. Szekvenciák összerendezése (vagy illesztése) (alignment): Szekvenciaazonosság: az összerendezésben az azonos aminosavpárok százalékos aránya A szekvenciaazonosság csökkenésével a funkció/szerkezet átvihetősége csökken

35 Szekvenciaanalízis zis

36 M. J. Foster: Micron 2002, 33, Szekvencia egyezés s fokának jelentősége A szekvencia egyezés s foka: <30 %: nem megfelelő modellek %: megfelelő modellek, amelyek megbízhatatlan régiókkal rendelkeznek >60 %: igen jó minőségű modellek, amelyeknél C α átlagos eltérése a kísérleti értéktől kisebb, mint 1Å A fibroblasz növekedési faktor modelljének (a patkány GF keratinocita szerkezete alapján, 40% egyezés) összehasonlítása kísérleti szerkezetével (röntgen)

37 A homológia típusait A homológia két k t típusat Ortológia: két gén ortológ, ha két különbözõ fajban találhatóak, és egy közös ős génből származnak, mely a két faj közös ősében volt jelen. Ugyanazt a funkciót szolgálják, a két fajban. Példa: karboxil észteráz (ill. génje) az emberben és a sertésben. Paralógia: két gén paralóg, ha ugyanabban az organizmusban találhatóak, és egy közös ős génből génduplikáció és azt követő divergens evolúció útján alakultak ki. Többnyire különböző, de egymással összefüggésben lévő funkciójuk van. Példa: a hisztidin bioszintézis enzimei (ill. ezek génjei) emberben (nagyon hasonló szerkezetûek, de más más reakciót katalizálnak)

38 M. J. Foster: Micron 2002, 33, Az illesztési si (threading) probléma Szerkezet: konzervált régiók változó régiók Illesztési (alignment) módszerek Szerkezeti finomítás túlfinomítás (over-refinement) A szerkezet minőségének értékelése (PROCHECK / WhatIf...) 1CPC 2FAL Nagyfokú szerkezeti hasonlóság kis mértékű szekvencia egyezés esetében is megfigyelhető Összehasonlítás a C-fikociamin (1CPC) és a tengeri nyúl mioglobin (2FAL) megfelelő régiói között

39 Bioinformatikai webhelyek EMBL, SRS NCBI (Medline, Genbank, stb.) Expasy, Swissprot, Amos

40 Bioinformatikai adatbázisok A Nucleic Acids Research 2009 évi adatbázis összesítője: Nucleotide Sequence Databases RNA sequence databases Protein sequence databases Structure Databases Genomics Databases (non-vertebrate) Metabolic and Signaling Pathways Human and other Vertebrate Genomes Human Genes and Diseases Microarray Data and other Gene Expression Databases Proteomics Resources Other Molecular Biology Databases Organelle databases Plant databases Immunological databases