Геномные базы данных как инструмент создания диагностических систем

Информационные услуги предоставляются в Интернете также на сайте американского Национального центра биотехнологической информации (NCBI,

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/). Узел NCBI содержит отдельные главные ресурсы. Наиболее известным среди них является GenBank. GenBank является генетической базой данных Национального института здоровья США (NIH), содержащий последовательности, аннотированные компиляции общедоступных последовательностей ДНК. GenBank в NCBI является частью международной базы данных последовательностей Nucleotide, в которую также входят Банк данных ДНК Японии (DDBJ,

http://www.ddbj.nig.ac.jp/) и Банк данных Европейской лаборатории по молекулярной биологии (EMBL,

http://www.embl-heidelberg.de/). Эти организации обновляют данные ежедневно и поддерживают примерно идентичные базы данных последовательностей.

Поиск в базе данных GenBank необходимых пользователям биологических последовательностей организован достаточно просто. По ссылке на Интернет-странице NCBI можно перейти к поисковой странице GenBank (

http://www2.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/query_form.html). Заполняя бланк формы запроса о запрашиваемой последовательности и нажимая кнопку поиска, пользователь получает подобные последовательности из базы данных с необходимыми комментариями.

База данных в Интернете Entrez, находящаяся по адресу

http://www3.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez/, позволяет пользователю информационных ресурсов иметь доступ к трем базам данных: американской Национальной библиотеке баз данных по медицине MEDLINE; базы данных белков NCBI; базы данных нуклеотидов NCBI (GenBank). База данных подмножества MEDLINE копирует публикации в журналах и содержит базу данных генетических последовательностей. Белки и нуклеотиды в базе данных Entrez формируются независимо от других баз данных, таких как GenBank, EMBL, DDBJ, PIR, SWISS-PROT, PRF, и PDB.

Другим средством доступа к базе данных NCBI является компьютерная поисковая программа BLAST (

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/). Поиск с помощью программы BLAST может выполняться в быстром основном или в более подробном продвинутом режиме.

Основной поиск использует типичные фильтрующие параметры. Более подробный режим поиска применяет различные дополнительные фильтры. Есть пять различных доступных программ BLAST, которые позволяют проводить: простой поиск гомологии последовательностей; сравнения шестибуквенных комплексов сравниваемых биологических последовательностей (одной исследуемой, а другой — из имеющейся базы данных биологических последовательностей). Интерфейс относительно простой, при использовании последовательности, представленной в формате FASTA (

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST / fasta. html), использующий стандартные коды аминокислот и нуклеотидов IUB / IUPAC. Результаты запроса пользователя по электронной почте отправляются заказчику или в текстовом формате или в формате HTML.

Продвинутый поиск позволяет включать в результаты поиска гистограммы, статистические погрешности, ограничить число сравниваемых последовательностей, конкретизировать использование различных методов обработки и анализа данных.

Другие ресурсы NCBI предоставляют дополнительные возможности в использовании генетической информации. Во-первых, это база данных OMIM. Это каталог человеческих генов и генетических повреждений. Она также содержит ссылки на научные статьи и последовательности в базах данных NCBI, MEDLINE, Entrez. База данных NCBI Taxonomy содержит информацию о генных последовательностях всех имеющихся организмов. Другие базы данных, доступные для поиска через узел NCBI, включают: dbEST (база данных экспрессии генов), dbSTS (база данных стабильных участков последовательностей), MMDB (база данных молекулярного моделирования).

Европейская лаборатория молекулярной биологии (EMBL,

http://www.embl-heidelberg.de/) является другим крупным Интернет-узлом, который обеспечивает доступ к базам данных геномики Европейского института биоинформатики (EBI,

http://www.ebi.ac.uk /). EMBL предлагает дополнительно базу данных последовательности нуклеотидов (Nucleotide-data base) для открытого использования последовательностей ДНК и РНК, полученных из научной литературы, запатентованных приложений, или полученных непосредственно от исследователей со всего мира. Этот узел предлагает удобный интерфейс для доступа к информации, идентичен тому, что используется в GenBank. EBI также поддерживает базу данных последовательностей белков SWISS-PROT (

http://www.ebi.ac.uk/ebi_docs/swissprot_db / swisshome. html).

База данных последовательностей белков SWISS-PROT содержит около ста тысяч последовательностей белков, полученных транскрипцией из последовательностей базы данных последовательностей нуклеотидов EMBL (Nucleotide). Это обеспечивает их широкое применение и перекрестные ссылки с базой данных последовательностей нуклеотидов EMBL (Nucleotide) и PROSITE — базой данных образцовых последовательностей. Поисковая компьютерная программа BLITZ (

http://www.ebi.ac.uk/searches/blitz.html) обеспечивает сверхбыстрый поиск в базах данных белков для выравнивания их последовательностей (

http://www.ebi.ac.uk/searches/blitz.html) на этом узле и позволяет пользователю выбирать различные варианты выравниваний, участков сравнения, пропусков и замен в биологических последовательностях, путем ввода данных в формате запроса навигатора. PROSITE — это база данных образцовых последовательностей белков для поиска (

http://www.ebi.ac.uk/searches/prosite.html) в базе данных EBI, которая позволяет проводить сравнение исследуемой последовательности белка со всеми образцами белковых последовательностей, записанными в базе данных PROSITE. Знание известных образцов белков или основных фрагментов в исследуемой последовательности служит ключом для поиска их биологической функции. Интернет-узел содержит много информации о том, как форматировать запрос пользователя, совместимое с поисковыми формами навигатора, или по электронной почте.

Другая Интернет-страница для анализа данных последовательностей на узле EBI позволяет выполнять поиски гомологии с помощью поисковой компьютерной программы FASTA (

http://www.ebi.ac.uk/htbin/fasta.py?request). Этот мощный инструмент позволяет пользователю, который задал чувствительность поиска, число соответствующих последовательностей, число выравниваний последовательности, наряду с выбором базы данных, к которой направляется запрос, выполнять поиск в базе данных. Один из наиболее используемых веб-узлов для анализа белков — это PredictProtein (

http://www.embl-heidelberg.de/predictprotein/predictprotein.html) в EMBL. Это автоматизированные сервисные программы для поиска последовательностей аминокислот, обслуживаемых Интернет-навигатором или по электронной почте. Посредством выполнения многократных выравниваний последовательности, PredictProtein вычисляет повторные структурные взаимодействия, соответствие для индивидуальных остатков и местоположение трансмембранных элементов и спиральных участков белков. Три главных особенностей этого алгоритма:

1) распознавание складок белков, основанное на сравнении с нанизыванием данных, полученных от белков с удаленной гомологией (идентичность последовательности от 0 до 25%) в исследуемой последовательности;

2) прогнозирование структур спиральных трансмембранных белков;

3) оценка точности расчета найденных последовательностей.

Программа BEAUTY (BLAST Enhanced Alignment Utility) является улучшенной версией поисковика информации в базе данных NCBI. BEAUTY (

http://dot.imgen.bcm.tmc.edu:9331/seq-earch/Help/beauty.html) Baylor — подключает дополнительные функции в поисковую систему BLAST. Это может быть, например, идентификация законсервированных участков, поиск родственных белков в их семействах; и выполняет сложение в последовательности снова найденных аннотированных участков. Эти дополнения особенно полезны пользователю информации при поиске участков биологических последовательностей со слабой гомологией. База данных Проекта генома человека (GDB,

http://gdbwww.gdb.org/) в медицинской школе университета Джона Хопкинса (Johns Hopkins), является версией Интернет-базы данных Проекта генома человека. Это база данных карт интронов (т.е. не экспресированных участков генов) (GDB 6.0), экзонов, семейств генов, регуляторных элементов и продукции генов. Все эти типы данных могут быть запрошены пользователем информации в режиме on-line. Другие узлы данных геномики доступны для просмотра на сайте исследовательских инструментариев Pedro’s BioMolecular (

http://www.public.iastate.edu/~pedro/research_tools.html).

Этот сайт накопил огромную коллекцию Интернет-ссылок для поиска в базах данных геномики и узлов для анализа данных, наряду с другими исследовательскими инструментами молекулярной биологии. Список новых узлов по биологии можно найти по адресу в Интернете Newsgroupbionet.software.www (news: bionet.software.www).

Другой крупный Интернет-узел поддерживается Центром генома человека в колледже медицины Бэйлор (Baylor). Эта поисковая система The BCM Search Launcher (

http://dot.imgen.bcm.tmc.edu:9331/seq-search/seq-anal-resources.html) организовывает услуги по поиску и анализу данных, доступных через единую Интернет-страницу для связанных информационных поисков. Единственная Интернет-страница обеспечивает доступ к большинству баз данных белков и поиск в мировых базах данных.

Эти и другие подобные уникальные Интернет-ресурсы становятся все более важными и полезными инструментами для исследователей всего мира для получения открытого доступа к большим мировым информационным ресурсам, что значительно ускоряет научно-технический прогресс.

Заключение

Генетическая изученность вида на современном уровне определяется насыщенностью его геномной карты т. е. количеством генетических маркеров (генов и анонимных нуклеотидных последовательностей), чье положение (локализация) определено в хромосоме или районе хромосомы.

Геномы картируют по разным причинам. Геном человека — для контроля над генетическими заболеваниями, сельскохозяйственных животных — для генетического улучшения пород, остальные с преимущественно научными целями: изучение механизмов наследования признаков и выяснение эволюционных взаимоотношений.

По мере картирования генов у позвоночных (особенно млекопитающих) стало ясно, что гены, одинаковые по эволюционному происхождению и выполняемой функции (гомологичные) часто оказываются сцепленными с одними и теми же гомологичными генами у разных видов. На основании этого предсказывают вероятный район локализации генов у одних видов, если известно с какими генами они сцеплены у других, т. е. проводят «сравнительное картирование». Конечно, подобная информация требует подтверждения методами физического (локализация последовательности ДНК) или генетического картирования.

Геномные базы данных создаются для быстрого поиска информации о локализованных генетических маркерах у конкретного вида и гомологичных генов у других. Кроме того, геномные базы данных призваны отображать общую картину изученности геномов картируемых видов, включая информацию о мутантных фенотипах, которая необходима для генетического картирования.

На данный момент существует геномные базы данных ряда видов. Некоторые из них построены однотипно, но есть и значительно отличающиеся по своей структуре геномные базы данных. В настоящее время создатели геномных баз данных стремятся выработать единый тип интерфейса, максимально удобный для пользователя.

Список использованных источников

1. Албертс Б. Молекулярная биология клетки. В 3 т. 2-е изд., перераб. и доп. Т. 1. Пер.

с англ. / Б. Албертс, Д. Брей, ДЖ. Льюис, М.

Рэфф, К. Роберте, Дж. Уотсон — М.: Мир, 1994. — 517 с., ил.

2. Бакай А. В. Генетика: учеб. и учебные пособия для высших учебных заведений / А. В.

Бакай, И. И. Кочиш, Г. Г. Скрипниченко.

— М.: Коло

С, 2007. — 448 с.

3. Борисов Л. Б. Медицинская микробиология, вирусология, иммунология / Л. Б. Борисов — М.: ООО «Медицинское информационное агентство», 2005. — 736 с.

4. Гинтер Е. К. Медицинская генетика / Е. К. Гинтер — М.: Медицина, 2003. — 449 с.

5. Глик Б. Молекулярная биотехнология. Принципы и применение. Пер.

с англ. / Б. Глик, Дж. Пастернак — М.: Мир, 2002. — 589 с., ил.

6. Гловер Д. Новое в клонировании ДНК. Методы: Пер. с англ. / Д. Гловер — М.: Мир, 1989. — 368 с., ил.

7. Грайфер Д. М. Биосинтез белка. Учебное пособие / Д. М. Грайфер, Н. А. Моор — Новосибирск: НГУ, 2011. — 104 с.

8. Дейвис К. Анализ генома. Методы / К. Дейвис — М.: Мир, 1990. — 246 с.

9. Дожбанский Ф. Генетика и происхождение видов / Ф. Добжанский — М.: Институт компьютерных исследований, НИЦ «Регулярная и хоатическая динамика», 2010 г. — 384 с.

10. Иванов В. И. Генетика / В. И. Иванов — М.: ИКЦ «Академкнига», 2006. — 638 с.

11. Камкин А. Г. Физиология и молекулярная биология мембран клеток / А. Г. Камкин, И. С. Киселева — М.: Издательский центр «Академия», 2008. — 592 с.

12. Колесников С. И. Общая биология / С. И. Колесников — Спб.: Феникс, 2006 г. — 288 с.

13. Куланина С. В. Молекулярная биология: Учебно-методический комплекс / С. В. Куланина — Елабуга: ЕГПУ, 2010. — 16 с.

14. Малинецкий Г. Г. Вычисления на ДНК. Эксперименты. Модели. Алгоритмы. Инструментальные средства / Г. Г. Малинецкий, С. А. Науменко — М.: «Препринт ИПМ № 57'», 2005. — 41 с.

15. Притчард Д. Дж. Наглядная медицинская генетика / Дориан Дж. Притчард, Брюс Р. Корф — М. :ГЭОТАР-Медиа, 2009 г. — 2000 с.

16. Савченко В. К. Ценогенетика. Генетика биотических сообществ / В. К. Савченко — М. :Беларуская Навука, 2010 г. — 295 с.

17. Уиллет Эдв. Генетика без тайн / Эдв. Уиллет — Спб.: Эксмо, 2008 г. — 224 с.

18. Шевченко В. А. Генетика человека. Учебник для студентов ВУЗов / В. А. Шевченко, Н. А. Топорнина, Н. С. Стволинская — М.: ВЛАДОС, 2004. — 240 с.

19. Щелкунов С. Н. Генетическая инженерия: учеб.

справ. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. / С. Н. Щелкунов — Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2004. — 496 с., ил.

20. Яковлев В. В. Популяционная генетика человека. Издание второе / В. В. Яковлев — Томск: Оптимум, 2005. — 72 с.