Upload
yoshino-gen
View
29
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
ARE a czasowa aktywacja genów zależnych od NF-κB. mgr Marta Iwanaszko Silesian University of Technology Gliwice 2010. Plan wystąpienia. Wprowadzenie do zagadnienia Motywacja, dane, narzędzia Wyniki. NF-κB. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
ARE a czasowa aktywacja genów zależnych od NF-κB
mgr Marta IwanaszkoSilesian University of Technology
Gliwice 2010
2
Plan wystąpienia
Wprowadzenie do zagadnienia
Motywacja, dane, narzędzia
Wyniki
3
NF-κB
Rodzina NF-κB odgrywa ważną rolę
we wczesnej odpowiedzi immunologicznej, a także
ma wpływ na inne ważne procesy takie
jak aktywacja cyklu komórkowego, czy apoptoza.
Po stymulacji przez patogen aktywowana jest
kaskada kinaz, której efektem jest uwolnienie
NF-κB poprzez odłączenie molekuły inhibitora
(IκBα). Aktywny NF-κB przedostaje się
z cytoplazmy do jądra komórkowego, gdzie
uczestniczy w aktywacji procesu transkrypcji
zależnych genów.
4
Klasyfikacja genów zależnych od NF-κB
Based on the TNF-stimulation experiment, conducted at the UTMB at Galveston, NF-κB-dependent
genes can be categorized, based on the timing of their activation counted from NF-κB translocation
into the nucleus as: early, middle and late genes. Red color indicates high expression
Tian et al. (2005)
5
Klasyfikacja genów zależnych od NF-κB
Grupa Funkcja
Wczesne (Early)
cytokiny czynniki transkrypcyjne sygnałowa
Średnie (Middle)
receptory powierzchniowe metaboliczna sygnałowa antyapoptotyczna
Późne(Late)
receptory receptory powierzchniowe sygnałowa czynniki transkrypcyjne
6
Czasowa aktywacja genówNie jest oczywiste jaki mechanizm odpowiada za podział
genów ze względu na czas odpowiedzi transkrypcyjnej.
Hipotezy próbujące wytłumaczyć ten proces:
Hipoteza kofaktorów (Paszek et al. 2005)
Hipoteza aminokwasowo specyficznej fosforylacji (Nowak et
al. 2008)
Teoria oparta o stabilność mRNA (Hao & Baltimore 2009)
7
Czasowa aktywacja genów„ The stability of mRNA influences the temporal order of the induction
of genes encoding inflammatory molecules” S. Hao and D. Baltimore (2009)
Analiza ekspresji genów i ich czasowej aktywacji wywołanych przez TNF w mysich
fibroblastach i macrofagach BMD (Bone-Marrow-Derived).
Pod uwagę zostały wzięte wyłącznie geny stymulowane (upregulation) przez TNF.
Stymulowane geny można podzielic na 3 grupy, charakteryzujące się czasem
szczytu ekspresji mRNA.
Stabilność mRNA jest różna dla danej grupy i jest powiązana z obecnością ARE w
3’ UTR (obszar nieulegający translacji).
8
3’ Untranslated Region
W obszarze 3'UTR mogą się znajdować różne sekwencje sygnałowe:
sekwencje będące sygnałem do poliadenylacji
sekwencje wpływające na lokalizację mRNA w komórce
sekwencje wpływające na stabilność mRNA (np. sekwencje ARE bogate
w adeninę i uracyl)
sekwencje wpływające na translację
miejsca wiązania miRNA
9
AU – rich elements (ARE)
Klasa Charakterystyka
ARE I Kilka rozproszonych kopii pentameru AUUUA
ARE II Przynajmniej dwa pokrywające się motywy UUAUUUA(U/A)(U/A)
ARE III Regiony bogate w AU, ale nie zdefiniowane jako motyw AUUUA
ARE to region w sekwencji mRNA, w którym często występują nukleotydy
A (adenina) i U (uracyl), który wskazuje mRNA do degradacji.
Szacuje się, ze 5-8% ludzkiego mRNA zawiera ARE, szczególnie w mRNA cytokin
i czynników transkrypcyjnych, gdzie oznaczają sekwencje przeznaczone do
szybkiej destrukcji.
10
ARE a czasowa aktywacja genów
S. Hao and D. Baltimore (2009)
11
Motywacja
Analiza zestawu genów zależnych od NF-κB przedstawionego
w pracy Tiana i in. (2005) pod względem występowania
elementów ARE w 3’ UTR.
Motywy: ATTTA WATTTWW / WWATTTW WWATTTAWW ARE III,
12
Dane, narzędzia Gatunki:
człowiek, szympans, mysz, krowa.
Geny:
Podzbiór genów zależnych od NF-κB (40 genów, reprezentujące
grupy: early, middle, late) zaprezentowanych w pracy Tian in.
(2005)
Aplikacje:
UCSC Genome Browser
NucleoSeq
Matlab
13
Analiza wyników klasyfikacji
GeneClassification based on ARE count (mRNA stability)
Classification based on expression pattern (Tian et al.)
PTGS2 Early Early
CXCL1 Early Early
CXCL2 Early Early
IL6 Early Early
TNFAIP3 Early Early
NFKBIA (IkBa) Early Early
IRF1 Early Early
Geny występujące w obu zestawach genów (Hao & Baltimore, Tian i in.)
GeneClassification based on ARE count (mRNA stability)
Classification based on expression pattern (Tian et al.)
ICAM1 Middle/ Late Late
CCL20 Middle/ Early Early
IFNGR2 Middle Middle
NFKBIE Middle Middle
RELB Middle Middle
TNFAIP2 Middle Middle
TAPBP Late Late
14
Wyniki: ARE IIIHuman
Mouse
Chimp
Cow
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early25
20
15
10
5
15
10
5
24
20
15
10
5
13
10
5
15
Wyniki: ARE III
1 Wczesne: mean= 8,142
2 Późne: mean= 2,091
3 Średnie: mean= 5,056
16
Wyniki: ARE I (‘ATTTA’)Human
Mouse
Chimp
Cow
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early
5
10
5
10
15
20
5
10
12
5
10
15
20
17
Wyniki : ARE I (‘ATTTA’)
1 Wczesne: mean= 5.643
2 Późne: mean= 1.091
3 Średnie: mean= 2.667
18
Wyniki: ARE II (‘WWATTTAWW’)
Human
Mouse
Chimp
Cow
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early
Late Middle Early
8
7
6
5
4
3
2
1
6
5
4
3
2
1
8
7
6
5
4
3
2
1
4
3
2
1
19
Wyniki: ARE II (‘WWATTTAWW’)
1 Wczesne: mean= 2.929
2 Późne: mean= 0.182
3 Średnie: mean= 0.500
20
Problemy do rozwiązania Uzyskanie prawidłowych sekwencji 3’ UTR dla wszystkich
rozpatrywanych gatunków,
Wybór najlepszego motywu do poszukiwania ARE,
tak by umożliwiał on najlepsze zróżnicowanie grup genów
w zależności od czasowej aktywacji transkrypcji
Okreżlenie poziomu korelacji pomiędzy znaczeniem
struktury regionu promotora rozpatrywanych genów,
a zawartością ARE w 3’ UTR.
Rozszerzenie zestawu genów poddawanych analizie.
21
Podziękowania
Prof. Marek Kimmel, W.M. Rice University, Houston
Prof. David Wheeler, BCM, Houston
Prof. Allan R. Brasier, UTMB, Galveston
22
Dziękuję za uwagę
23
Results: Differences in promoter structure
General cross-species sequence conservation is higher between the early genes than between the late genes
Human IκBα Human PTGES
Early genes representative
Late genes representative