REAL

Kulcsfontosságú gének genomikai előrejelzése: In Silico megközelítés = Genomic prediction of essential genes: in silico approach

Pál, Csaba (2009) Kulcsfontosságú gének genomikai előrejelzése: In Silico megközelítés = Genomic prediction of essential genes: in silico approach. Project Report. OTKA.

[img]
Preview
PDF
49800_ZJ1.pdf

Download (42Kb)

Abstract

Kulcsfontosságú gének bioinformatikai elemzése: Csoportunk számos számos olyan sajátságot ismertek fel, melyek segítségével jellemezni lehet az esszenciális vagy a géndózis változására érzékeny géneket. Ezek közül a génduplikációt, az alternatív anyagcsereútvonalak jelenlétét, a génkifejeződés mértékét és a gén genomon belüli pozícióját érdemes megemlíteni. Rendszerbiológiai modellek alapján kulcsfontosságú metabolikus gének előrejelzése: Előzetesen leírt módszerekre alapozva, részletes vizsgálatnak vetettük alá a sörélesztő rekonstruált metabolikus hálózatát, majd megvizsgáltuk, hogyan viselkedik a rendszer ha egy-egy enzim működésképtelen. Módszerünk sikeresen jelzi előre az esszenciális gének 85%-át. Ez a siker lehetővé tette, hogy a biológia olyan kulcskérdéseire keressünk választ, mint a mutációkkal szembeni robusztusság háttere, a biológiai hálózatok evolúciós változása vagy a minimál genomok természete. Genetikai interakciók rendszerbiológiai és kísérleti vizsgálata: Anyagcserehálózat rendszerbiológiai modellünk komoly lehetőséget biztosít a genetikai interakciók mélyebb megértéséhez. A modell sikeresen képes előrejelezni speciális genetikai interakciók jelenlétét. Számos érvünk szól amelett, hogy a mutációkkal szembeni robusztusság a különböző környezeti feltételekhez való alkalmazkodás mellékterméke. | Bioinformatics analyses of essential genes: We identified several cellular and genomic features that enable reliable characterization of essential and dosage sensitive genes: Gene duplication, alternative metabolic pathways, gene expression level and genomic position all have some effect on gene dispensability. In silico prediction of essential metabolic genes using systems biological models: We have employed and further developed a previously elaborated metabolic network model of yeast. Our method predicts gene essentiality with about 85% accuracy. These methods have enabled us to study several key issues in evolutionary biology, such as the nature of mutational robustness and minimal genomes or the driving forces in the evolution of metabolic networks. Computational and experimental analyses of genetic interactions: The computational model described above paves the way for gaining novel insights into the nature of genetic interactions. The current model is able to predict the presence of genetic interactions in the metabolic networks of yeast with nearly 50% accuracy, while only approximately 0.5% would be expected by chance. Along with other arguments, our findings suggest that apparent robustness against harmful mutations is not a directly selected trait, but it's rather a by-product of organismal adaptation to varying environments.

Item Type: Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords: Elméleti Biológia és Biológiatörténet
Subjects: Q Science / természettudomány > QH Natural history / természetrajz > QH301 Biology / biológia
Depositing User: Mr. Andras Holl
Date Deposited: 07 Sep 2010 14:30
Last Modified: 30 Nov 2010 12:55
URI: http://real.mtak.hu/id/eprint/2462

Actions (login required)

View Item View Item