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Agrupamento de genes por factor de transcrição Avançado

Publicado em 18/11/2005 (revisto em 06/07/2009)

Ficha de Aprendizagem

Síntese

O agrupamento de genes por factor de transcrição permite agrupar uma lista de genes introduzida pelo utilizador, de acordo com os factores de transcrição que são os seus reguladores documentados ou potenciais.

A pesquisa, aplicada a uma lista de genes cuja regulação é desconhecida, permite identificar factores de transcrição presumivelmente envolvidos na resposta observada, colocar hipóteses sobre os processos biológicos que lhe estão subjacentes, e obter uma representação gráfica das redes de regulação subjacentes à lista de genes co-expressos.

Palavras-chave
  • Agrupamento de genes
  • Factor de transcrição
  • Genes co-expressos
Objectivos de aprendizagem

A aprendizagem neste tópico envolve os seguintes objectivos:

  • Utilizar as várias potencialidades contidas na base de dados YEASTRACT;
  • Conseguir agrupar uma lista de genes, de acordo com os factores de transcrição, através da ferramenta Group genes - Group by TF da base de dados YEASTRACT.
Pré-requisitos

Os seguintes conhecimentos são essenciais para a compreensão deste tópico:

  • Biologia Molecular
  • Bioquímica
  • Regulação da expressão genética

O agrupamento de genes por factor de transcrição (Group Genes - Group by TFLink externo) permite agrupar uma lista de genes introduzida pelo utilizador, por exemplo um grupo de genes co-activados numa experiência de microarrays, de acordo com os factores de transcrição que são os seus reguladores documentados ou potenciais. Dentre os reguladores documentados, podem escolher-se apenas aqueles para os quais há evidência experimental que comprove a sua interacção directa com a região promotora dos genes alvo (selecionando a opção “Direct evidence codes”).

Os factores de transcrição levados em conta nesta pesquisa podem ser fornecidos pelo utilizador ou podem ser todos os descritos na base de dados. A cada grupo é atribuída uma percentagem que representa a proporção de genes regulados por cada factor de transcrição. Este valor pode ser calculado em função de:

  1. o número de genes na lista introduzida;
  2. o número de genes no genoma que se sabem ser regulados pelo factor de transcrição em questão.

A utilização desta ferramenta computacional é ilustrada para a lista de genes sobre-expressos em consequência da expressão do gene PDR1-3, derivado de uma mutação pontual que confere um ganho de função ao gene PDR1, que codifica um factor de transcrição envolvido na resistência a múltiplas drogas (ver tabela). Estes dados foram extraídos de DeRisi et al., 2000Link externo.

A ordem pela qual os grupos são apresentados tem em consideração o decréscimo da percentagem de genes regulados por cada factor de transcrição em função do número de genes na lista introduzida pelo utilizador.

Transcription Factor % ORF/Genes
Pdr1p 100% SNQ2,IPT1, PDR15, HXK1, SCW11, YGR035c, RTA1, FMP43, YOR1, TPO1, YLL056c, ICT1, MET17, YLR346c, YLR413w, YGP1, PDR16, FRE4, DSE4, COS10, GRE2, YOR152c, PDR5, REV1, YPL088w
Pdr3p 92% SNQ2, IPT1, PDR15, HXK1, SCW11, YGR035c, FMP43, YOR1, TPO1, YLL056c, ICT1, YLR346c, YLR413w, YGP1, PDR16, FRE4, DSE4, COS10, GRE2, YOR152c, PDR5, REV1, YPL088w
Yrr1p 24% SNQ2, YGR035c, YOR1, YLL056c, YLR346c, YPL088w
Pdr8p 20% SNQ2, PDR15, YGR035c, YOR1, YLL056c
Sok2p 20% HXK1, SCW11, TPO1, YGP1, GRE2
Msn4p 16% PDR15, HXK1, YGP1, GRE2
Msn2p 16% PDR15, HXK1, YGP1, GRE2
Rtg1p 12% PDR15, YLR346c, PDR5
Yap1p 12% SNQ2, YLR346c, GRE2

Como o trabalho de DeRisi et al., 2000 foi uma das fontes de informação da base de dados, não é surpreendente que a pesquisa feita indique que 100% dos genes na lista introduzida são alvos documentados do factor de transcrição Pdr1p e que 92% são alvos documentados do seu homólogo Pdr3p. A tabela indica também que os factores de transcrição Yrr1p e Pdr8p estão envolvidos na regulação de 24% e 20% dos genes na lista introduzida, respectivamente. Estes dois factores de transcrição são também homólogos próximos dos factores Pdr1p e Pdr3p e apresentam alvos em comum com estes (Le Crom et al., 2002Link externo; Hikkel et al., 2003Link externo) .

Este tipo de pesquisa, aplicada a uma lista de genes cuja regulação é desconhecida, permite identificar factores de transcrição presumivelmente envolvidos na resposta observada e colocar hipóteses sobre os processos biológicos que lhe estão subjacentes.

É possível, também, obter uma representação gráfica das redes de regulação subjacentes à lista de genes co-expressos, conforme ilustrado na figura abaixo.

agrupamento de genes

Fig. 1 – Representação gráfica da rede de regulação presumivelmente subjacente à activação transcricional da lista de genes co-expressos em estudo.

Autor e Créditos

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Tópicos Relacionados

 

Referências Bibliográficas

  • [1] DeRisi J., Van Den Hazel B., Marc P., Balzi E., Brown P., Jacq C., Goffeau A., Genome microarray analysis of transcriptional activation in multidrug resistance yeast mutants, FEBS Lett, 470 (2): 156-60, 2000.
  • [2] Hikkel I., Lucau-Danila A., Delaveau T., Marc P., Devaux F., Jacq C., A general strategy to uncover transcription factor properties identifies a new regulator of drug resistance in yeast, J Biol Chem, 278 (13): 11427-32, 2003.
  • [3] Le Crom S., Devaux F., Marc P., Zhang X., Moye-Rowley WS., Jacq C., New insights into the pleiotropic drug resistance network from genome-wide characterization of the YRR1 transcription factor regulation system, Mol Cell Biol, 22 (8): 2642-9, 2002.
  • [4] Monteiro P., Mendes N., Teixeira M.C., d'Orey S., Tenreiro S., Mira N.P., Pais H., Francisco A., Carvalho A., Lourenço A.R., Sá-Correia I., Oliveira A.L., Freitas A.T., YEASTRACT-DISCOVERER: new tools to improve the analysis of transcriptional regulatory associations in Saccharomyces cerevisiae, Nucleic Acids Res, Database Issue, 36, D132-D136, 2008.
  • [5] Teixeira, M.C., Monteiro, P., Jain, P., Tenreiro, S., Fernandes, A.R., Mira, N.P., Alenquer, M., Freitas, A.T., Oliveira, A.L., Sá-Correia, I., The YEASTRACT database: a tool for the analysis of transcriptional regulatory associations in Saccharomyces cerevisiae, Nucleic Acids Research, Database Issue, 34, D446-D451, 2006.
  • [6] Teixeira, M.C., Monteiro, P., Jain, P., Tenreiro, S., Fernandes, A.R., Mira, N.P., Alenquer, M., Freitas, A.T., Oliveira, A.L., Sá-Correia, I., A Bioinformática e as Bases de Dados: o exemplo de uma Base de Dados para Análise de Mecanismos de Regulação em Levedura, Boletim de Biotecnologia, 81, 23-31, 2005.
 

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