Usando super-computadores para comparar parcelas do genoma humano com as aquelas de outros mamíferos, os pesquisadores em Cornell descobriram uns 300 genes humanos previamente não identificados, e encontraram extensões de várias centenas genes já conhecidas.
A descoberta é baseada na ideia que como os organismos evoluem, as secções do código genético que fazem algo útil para a mudança do organismo em maneiras diferentes.
A pesquisa é relatada pelo professor adjunto de Adam Siepel, de Cornell de estatísticas biológicas e da biologia computacional, pelo pesquisador pos-doctoral Brona Brejova de Cornell e pelos colegas em diversas outras instituições na versão em linha da Pesquisa do Genoma do jornal, e aparecerá na edição da cópia de Dezembro.
O genoma humano completo foi arranjado em seqüência diversos anos há, mas aquele significa simplesmente que o pedido dos 3 bilhões ou as unidades tão químicas, chamado as bases, que compo o código genético estão sabidos. O Que permanece é a identificação do lugar exacto de todas as secções curtos que codificam para proteínas ou executam regulador ou de outras funções.
Mais de 20.000 genes da proteína-codificação foram identificados, assim a contribuição de Cornell, quando significativos, não mudam dramàtica o número de genes conhecidos. O Que é importante, os pesquisadores dizem, são que suas mostras da descoberta lá ainda poderiam ser muito mais genes que foram faltados usando métodos biológicos actuais. Estes métodos são muito eficazes em encontrar os genes que são expressados extensamente mas podem faltar aqueles que são expressadas somente em determinados tecidos ou em fases iniciais de revelação embrionária, Siepel disse.
“O Que é emocionante está usando a evolução para identificar estes genes,” Siepel disse. A “Evolução tem feito esta experiência para milhões de anos. O computador é nosso microscópio para observar os resultados.”
Quatro bases diferentes -- referiu geralmente pelas letras G, C, A e T -- compo o ADN. Três bases em seguido podem codificar para um ácido aminado (os blocos de apartamentos de proteínas), e uma corda destes códigos da três-letra pode ser um gene, codificando para uma corda dos ácidos aminados que uma pilha pode fazer em uma proteína.
Siepel e os colegas expor para encontrar os genes que “foram conservados” -- isso é fundamental a toda a vida e aquele ficou o mesmos, ou quase Assim, sobre milhões de anos de evolução.
Os pesquisadores começaram com os “alinhamentos” descobertos por outros trabalhadores -- estica até diverso mil bases por muito tempo que são na maior parte semelhantes através de dois ou mais espécies. Usando conjuntos do computador em grande escala, incluindo um conjunto de 850 nós no Centro de Cornell para Computação Avançada, os pesquisadores executaram três projectos diferentes dos algoritmos, ou da computação -- um de que Siepel criou -- para comparar estes alinhamentos entre o ser humano, o rato, o rato e a galinha em várias combinações.
Sobre milhões de anos, as bases individuais podem ser trocadas -- C a G, T a A, por exemplo -- dano ou miscopying. Muda que altera a estrutura de uma proteína pode matar o organismo ou o enviar abaixo de um trajecto evolucionário sem saída. Mas os genes conservados contêm somente as mudanças menores que saem da proteína capaz de fazer seu trabalho. O computador procurou regiões com aqueles tipos de mudanças criando um modelo matemático de como o gene pôde ter mudado, procurando então combina a este modelo.
Após ter eliminado as previsões que combinaram genes já conhecidos, os pesquisadores testaram o restante no laboratório, mostrando que muitos dos genes poderiam de facto ser encontrados nas amostras de tecido humano e poderiam codificar para proteínas. Os pesquisadores podiam às vezes identificar as proteínas em comparação com bases de dados de proteínas conhecidas. Os genes descobertos principalmente têm que fazer com actividade de motor, adesão de pilha, tecido conjuntivo e revelação de sistema nervoso central, as funções que puderam ser esperadas ser comuns a muitas criaturas diferentes.
O projecto inteiro, da construção e do teste os modelos matemáticos a executar análises laboratoriais finais, tomou aproximadamente três anos, Siepel disse. O trabalho foi apoiado pelo Instituto Nacional para o Cancro, por uma Revelação de Carreira Adiantada Grant do National Science Foundation e por uma bolsa de estudo da pesquisa do graduado da Universidade Da California.
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