1 / 23

ARE a czasowa aktywacja genów zależnych od NF-κB

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.

yoshino-gen
Télécharger la présentation

ARE a czasowa aktywacja genów zależnych od NF-κB

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ARE aczasowa aktywacja genów zależnych od NF-κB mgr Marta Iwanaszko Silesian 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 Tian et al. (2005) 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

  5. Klasyfikacja genów zależnych od NF-κB

  6. Czasowa aktywacja genów Nie 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 3grupy, 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 adeninęi uracyl) • sekwencje wpływające na translację • miejsca wiązania miRNA

  9. AU – rich elements (ARE) ARE to region w sekwencji mRNA, w którym często występująnukleotydy 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 Geny występujące w obu zestawach genów (Hao & Baltimore, Tian i in.)

  14. Human 25 Late Middle Early 20 15 10 5 Mouse 15 Late Middle Early 10 5 Chimp 24 Late Middle Early 20 15 10 5 Cow 13 Late Middle Early 10 5 Wyniki: ARE III

  15. Wyniki: ARE III 1 Wczesne: mean= 8,142 2 Późne: mean= 2,091 3 Średnie: mean= 5,056

  16. Human 20 Late Middle Early 15 10 5 Mouse 12 Late Middle Early 10 5 Chimp 20 Late Middle Early 15 10 5 Cow 10 Late Middle Early 5 Wyniki: ARE I (‘ATTTA’)

  17. Wyniki : ARE I (‘ATTTA’) 1 Wczesne: mean= 5.643 2 Późne: mean= 1.091 3 Średnie: mean= 2.667

  18. Human Late Middle Early 8 7 6 5 4 3 2 1 Mouse 6 Late Middle Early 5 4 3 2 1 Chimp 8 7 Late Middle Early 6 5 4 3 2 1 Cow 4 Late Middle Early 3 2 1 Wyniki: ARE II (‘WWATTTAWW’)

  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 Early genes representative Late genes representative Human IκBα Human PTGES

More Related