2009-01-21
1
Bioinformatyka –
wykład 12
13.I.2009
przewidywanie struktury białka –
c.d.
biologiczne dane wielowymiarowe
Krzysztof Pawłowski
Krzysztof_Pawlowski@sggw.pl
2009-01-21
1
Bioinformatyka –
wykład 12
13.I.2009
przewidywanie struktury białka –
c.d.
biologiczne dane wielowymiarowe
Krzysztof Pawłowski
Krzysztof_Pawlowski@sggw.pl
2009-01-21
2
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
3
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
4
CASP –
Critical Assessment
of Structure
Prediction
Konkurs
w „ślepym”
przewidywaniu
struktury
trójwymiarowej
białek
Rzadki przypadek przewidywań, które nie są
ani
trywialne ani nieinteresujące
Asilomar
(półwysep Monterey)
Silne ekipy polskie
2009-01-21
5
Postęp w przewidywaniach struktur
- jakość
rozpoznania
i zakres dopasowania sekwencji
1994 1996 ... 2004
Dopasowana
część
sekwencji
2009-01-21
6
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
7
Globular
domains
2009-01-21
8
Thornton
Nat Struct
Biol. 2000; 7 Suppl:991-4.
2009-01-21
9
R
R
ó
ó
ż
ż
ne struktury z podobnymi
ne struktury z podobnymi
miejscami aktywnymi
miejscami aktywnymi
2009-01-21
10
Podobne struktury z r
Podobne struktury z r
ó
ó
ż
ż
nymi
nymi
miejscami aktywnymi
miejscami aktywnymi
2009-01-21
11
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
12
Wyzwania na przyszłość
•
Białka wielodomenowe –
dokowanie
domen
•
Białka transmembranowe
•
Czy model może byc
„lepszy”
od szablonu?
•
...Gdy genomika
strukturalna rozwiąże
wszystkie struktury...
2009-01-21
13
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
14
Użyteczne
serwery
•
Swiss-Model
www.expasy.ch
•
FFAS
ffas.ljcrf.edu
•
Metaserwer
www.bioinfo.pl/meta
•
Robetta
robetta.bakerlab.org
2009-01-21
15
•
Wyszukuje szablony (templates) do modelowania
struktur (Blast)
•
Buduje następnie modele struktur
Swiss
Model
Modelowanie porównawcze / comparative
modelling
www.expasy.ch
Mode
lowani
e
porównawcze –
com
parativ
e
m
ode
lling
2009-01-21
16
Metaserwer
„all-in-one”
•
Wyszukuje szablony (templates) do modelowania struktur
•
Stosuje niezależne metody wyszukiwania (sekwencyjne,
np. profile oraz uproszczone metody oparte na analizie
struktur -
threading)
•
Podaje też
przewidywanie konsensuowe
•
Produktem są
dopasowania sekwencji do modelowania
porównawczego
Leszek Rychlewski –
www.bioinfo.pl/meta
3D Jury
Fo
ld
recognition
–
rozpo
znawani
e ksztatów
Janusz Bujnicki–
www.genesilico.pl
2009-01-21
17
FFAS (metoda profilowa)
Adam Godzik
ffas.ljcrf.edu
•
Wyszukuje szablony (templates) do modelowania struktur
metoda profilowa)
•
Oprócz PDB przeszukuje inne bazy danych umożliwiając
wykrycie podobieństwa do znanych rodzin białkowych
nawet gdy struktury nie jest w stanie przewidzieć
•
Produktem są
dopasowania sekwencji do modelowania
porównawczego
Fo
ld
recognition
–
rozpo
znawani
e ksztatów
2009-01-21
18
Rosetta
–
de novo
Ab ini
tio –
de novo.
David Baker
www.bakerlab.org
kolejki...
.
2009-01-21
19
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
20
Gene expression microarray
•
Simultaneous measurment
of expression
1000s of genes
2009-01-21
21
Gene expression microarray
•
Simultaneous measurment
of expression
1000s of genes
2009-01-21
22
Gene expression microarray
•
Simultaneous measurment
of expression
1000s of genes
2009-01-21
23
Gene expression microarray
•
Simultaneous measurement of expression
of 1000s of genes
Now, I skip the interesting computational
problems:
probe design
image analysis
combining probe intensity readouts
into probeset “signals”
normalisation and linearity issues
2009-01-21
24
Analysis of
a gene expression data set
•
Trivial? Just do a t-test 44000 times ?
•
Biology
is
usually
multi-mechanism
/ multi-gene
•
biology-related ”noise”:
–
gender
–
age
–
daily & seasonal intra-individual variation
•
lab-related ”noise”:
–
e.g. reagents
2009-01-21
25
Analysis of
a gene expression data set
PCA analysis of the AZ study.
Non smokers well-separated.
”healthy”
smokers and COPD –
not
Disease effects more subtle than
smoking effects
2009-01-21
26
samples
genes
healthy
disease
Gene expression –
more than just numerical data
there are many different metrics in the gene space
2009-01-21
27
samples
genes
healthy
disease
Demographic data, clinical data (e.g. lung function
measurements, body fluid analyses, …)
Gene expression –
more than just numerical data
each sample: 100s of associated parameters,
2009-01-21
28
mapo
wani
e danych ekspresji
na sieci zale
żno
ści l
iteratu
rowych
2009-01-21
29
plan wykładu
•
postępy metod przewidywania struktur -
zawody CASP
•
przewidywanie funkcji białka
a przewidywanie struktury
•
wyzwania na przyszłość
•
serwery do przewidywania struktur białek
•
mikromacierze –
pomiary ekspresji genów
•
bazy danych ekspresji genów
2009-01-21
30
Public gene expression
data repositoris
GEO:
276 k samples
10,8 k experiments
Homo, mus, rattus
Bos, sus
Arabidopsis, oryza,
Salmonella,
Mycobacterium
et al.
2009-01-21
33
profi
l ekspr
es
ji jednego
genu
2009-01-21
34
symatlas.gnf.org/SymAtlas
tkankowe profi
le ekspres
ji
2009-01-21
35
