분자 기생충학 : 원생 동물 기생충과 그 분자

분자 기생충학에 대한 생물학적 이해

 

 

틀림없이 유전체학 분야는 프리드리히 미셔가 1869년에 DNA를 격리하는 방법을 고안하면서부터 시작하였습니다. 유전 및 유전 암호 해독, 그러나 유전체학의 전체 분야가 의존하는 기술적 진보는 시퀀싱입니다. 유전 암호를 읽는 능력은 비교적 새로운 것으로 지난 50년 만에 개발되었습니다. 디옥시 사슬 종결에 의존하는 Sanger 시퀀싱은 수십 년 동안 선택된 방법으로 남아있었습니다. 그러나 디옥시 체인 종료 방법의 초기 구현은 잘 병력화 되지 않았으며 분석은 처음에는 힘든 수동 프로세스였습니다. 나중에 데이터 분석은 컴퓨터로 수행되었지만 당시 컴퓨터의 처리 능력에 의해 제한되었습니다. 이러한 요인들이 결합되어 초기 시퀀싱을 개별 유전자, 작은 게놈 단편 또는 작은 바이러스 및 세포 기관의 게놈으로 제한합니다. 결과를 자동으로 읽고 분석하기 위한 계산 능력의 증가와 더불어 형광 기반 주기 시퀀싱 및 중합 효소 연쇄 반응과 같은 기술의 출현 실제로 이러한 기술과 분야의 결합 후 몇 년 이내에 최초의 박테리아 원생동물, 곰팡이, 식물 및 동물 게놈이 서열화되었습니다. 이러한 진보에도 불구하고 전체 게놈의 서열 분석은 상대적으로 비용이 많이 들고 시간 소모적이었습니다. 예를 들어 인간 게놈 시퀀싱은 30억 달러의 가격으로 약 10년 걸렸습니다.

 

시퀀스 데이터의 고 처리량 분석에 대한 첫 번째 시도는 마이크로 어레이의 형태였습니다. 마이크로 어레이는 유리 슬라이드와 같은 고체 표면에 결합된 올리고 뉴클레오 타이드 프로브 패널로 구성됩니다. 표본에서 기별 프로브로의 핵산의 혼성화는 형광 신호의 강도로 감지됩니다. 이 기술은 게놈 수준에서 서열 다형성, 전 사체 발현 수준 및 분절 복제를 가능하게 하고 널리 사용할 수 있을 만큼 저렴하게 쿼리 한 최조의 기술이었습니다. 또한 마이크로 어레이는 게놈 규모로 데이터를 처리하기 위한 계산 도구 및 기술의 개발을 강제했습니다. 그러나 microarrays의 중요한 한계는 게놈에 대한 사전 지식이 필요하다는 것과 동시에 de novo를 만들 수 없다는 것입니다. 발견 (즉, 알려진 SNP의 존재를 쿼리 할 수 있지만 새로운 SNP를 발견할 수 없음). 마이크로 어레이 기술을 사용하여 많은 양의 기능 유전체학 데이터를 얻었지만 소수의 예외 (예 : 진단)를 제외하고 마이크로 어레이는 대부분 차세대 시퀀싱 기술로 대체되었습니다.

 

두 두지 요소가 시퀀싱을 다음 단계로 끌어올리는데 중요한 역할을 했습니다. Moore의 법칙에 따른 컴퓨터 처리 용량의 지속적인 성장과 "차세대" 시퀀싱(NGS) 방법의 개발입니다. 합성을 통해 수백만 개의 단편을 대량 병렬 시퀀싱 할 수 있습니다. 차세대 시퀀싱의 주요 장점 중 하나는 다음을 포함한 다양한 방법론에 적용할 수 있다는 것입니다.

 

DNA 시퀀싱 : 높은 처리량 기술에 대한 염기 서열하게 드 노보 어셈블리를 더욱 저렴한 새로운 게놈을. 참조에 대한 재 배열된 분리 물의 비교는 서열 다형성의 발견을 위한 일반적인 기술이며, 커버리지 깊이 및 매핑 토폴로지 분석은 염색체 전좌 및 분절 복제와 같은 구조적 변이에 대한 정보를 나타낼 수 있습니다.

 

RNA 시퀀싱 : RNA 시퀀싱은 UTR 및 인트론 / 엑손 경계의 위치, 대체 또는 트랜스 스플 라이스 변형 의 존재와 같은 유전자 구조에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 시간 경과에 따라 또는 상이한 실험 조건 하에서 RNAseq 커버리지 깊이의 분석은 상이한 조건 하에서 유전자의 전사에 관한 정보를 나타내고, 이 기술과 리보솜 프로파일 링의 조합은 게놈의 번역 상태를 식별할 수 있게 한다. 전문화된 샘플 준비 기술은 RNAi 매개 번역 침묵에 관련된 것과 같은 비 코딩 RNA 종의 시퀀싱을 가능하게 합니다.

 

Epigenomics : Chromatin immunoprecipitation (ChIP) -sequencing은 DNA 결합 단백질의 "footprint"를 결정할 수 있는 강력한 기술입니다. 이것은 프로모터 결합 부위, 전사, 복제 및 복구 메커니즘 및 전사에 영향을 미칠 수 있는 히스톤 변형과 같은 인자를 조사하는 데 사용할 수 있습니다. DNA 메틸화의 프로파일링을 가능하게 하는 bisulfite 시퀀싱과 같은 다른 기술을 사용할 수 있습니다.

 

Metagenomics : 혼합 된 유기체 집단을 포함하는 샘플에서 추출된 DNA의 시퀀싱은 환경 샘플 (예 : 토양) 또는 생물학적 샘플 (예 : 장 미생물 군집)에서 개체군을 조사하는 데 사용할 수 있습니다. Metagenomics 기술은 인구의 구성을 결정하고 이것이 시간이 지남에 따라 또는 다른 조건에서 어떻게 변하는지 조사하는 데 사용할 수 있습니다. Metagenomics 분석은 분석 문제가 아직 해결되지 않은 빠르게 성장하는 분야입니다.

 

대규모 시퀀싱 프로젝트의 시작으로 인해 생물 정보학 및 데이터 관리 분야의 확장이 필요했던 것은 놀라운 일이 아닙니다. 처리량이 많은 시퀀싱이 저렴 해짐에 따라 전문 기술에서 전 세계 실험실에서 매일 사용되는 도구로 이동했습니다. 이것은 데스크톱 컴퓨터에서 실행될 수 있는 사용자 친화적인 도구의 개발을 필요로 하고 생물 정보학 분야를 전면으로 밀어붙였습니다. 대규모 병렬 시퀀싱의 확장은 현재 많은 학부 과정에서 가르치고 있는 게놈 규모 데이터 세트의 관리 및 분석을 위한 계산 기술과 함께 생물학 교육에 혁명을 가져왔습니다. 데이터웨어 하우스는 생명 공학 정보에 대한 국립 센터 (NCBI)와 같은 데이터 저장소와, 우선순위가 되고 제출 절차와 저장 방법에 대해 다시 생각해야 합니다.

 

 

 

기생충 유전체학

 

기생충 유전체학 분야는 시퀀싱 혁명으로 엄청난 이익을 얻었습니다. 2005 년에는 소수의 기생충 게놈 만이 시퀀싱되었지만 그 수는 550 개 이상의 게놈으로 폭발적으로 증가했습니다. 2015년까지. 이 숫자는 주석이 달린 게놈과 주석이 없는 게놈을 모두 반영하며 이 장이 인쇄될 때까지 이미 구식입니다. 기술 발전 외에도, 이러한 시퀀스 증가는 기생충학 구성 요소를 포함한 여러 이니셔티브에 의해 지원되었습니다. 여기에는 영국의 Wellcome Trust Sanger Institute에서 지원하는 프로젝트와 미국의 National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) Genomic Centers for Infectious Diseases (GCID)가 지원하는 여러 기생충 특정 게놈 시퀀싱 백서가 포함됩니다. 이 센터는 함께 많은 중요한 인간 및 수의학 기생충으로부터 시퀀스, 어셈블리 및 주석을 생성했습니다.

 

 

 

원생동물 기생충 게놈의 일반적인 특징

 

아메바

가장 최근의 공통 조상을 식물 이후 인간과 공유했지만 균류 이전의 단세포 진핵 생물 인 아메바는 생명나무의 표본이 거의 없고 연구된 영역이 거의 없습니다. 대부분의 원생생물과 마찬가지로 가장 잘 알려진 것은 인간에게 질병을 일으키는 것으로 알려진 아메바는 엔타 메바 와 아 칸타 메바입니다. Entamoebae은 장내 기생충이나 인간뿐만 아니라 동물의 넓은 범위의 공생입니다. Acanthamoebae는 독립생활입니다 주로 기회 병원균으로 인간에게 관심의 아메바를. 이 두 가지와 같은 사회적 아메바 Dictyostelium의 종, 최고의 연구된 아메바와 시퀀스 게놈 어셈블리가 존재하는 것입니다.

 

Entamoevae

설명된 엔타메바종은 일반적으로 의무적인 기생충 또는 공생체입니다. 그들은 숙주의 대장에 살고 박테리아를 먹고 숙주 외부에서 생존하고 새로운 숙주로의 전염을 허용하는 전염성 단계인 낭종을 먹는 영양체로 구성된 간단한 수명주기를 가지고 있습니다. 이러한 규칙에 대한 가능한 예외에는 숙주 외부에서 생존할 수 있고 주로 자유 생물일 수 있는 두 종과 입에 서식하여 형성 능력을 상실했을 수 있는 한 종이 있습니다. 대신 낭종은 영양체 형태로 직접 전염됩니다.