縮小我們的新陳代謝
每一分鐘,我們數(shù)萬億個細(xì)胞中的每一個都會進(jìn)行無數(shù)的化學(xué)反應(yīng),將食物轉(zhuǎn)化為能量,建立蛋白質(zhì)并消除有毒廢物??偟膩碚f,所有這些反應(yīng)都構(gòu)成了我們的新陳代謝。但它受到哪些潛在機制的監(jiān)管?來自SIB和CHUV(洛桑大學(xué)醫(yī)院)的研究人員已經(jīng)找到了一種新方法,以更高的分辨率來理解新陳代謝的調(diào)節(jié)基礎(chǔ)。
1. 什么是基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)(GSMN)?
GSMN是復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò),它將數(shù)千個節(jié)點本身互連,分為四種主要類型:1)代謝物; 2)生化和運輸反應(yīng); 3)酶和轉(zhuǎn)運蛋白; 和4)基因。如果手頭有足夠的數(shù)據(jù),GSMN可用作預(yù)測工具,通過模擬敲除實驗來了解生物體是否以及如何產(chǎn)生一定量的生物量,或基因?qū)ι矬w的重要性。
2.什么是轉(zhuǎn)錄組學(xué)?
轉(zhuǎn)錄組學(xué)的科學(xué)研究了給定細(xì)胞群中RNA的表達(dá)水平,從而揭示了在任何給定時間點哪些基因是活躍表達(dá)的。研究轉(zhuǎn)錄組和測量RNA水平的最常用方法之一是使用稱為RNAseq的新一代測序技術(shù)。
能夠確定我們新陳代謝的調(diào)節(jié)途徑將有助于我們更好地理解 - 甚至可能防止 - 潛在的故障,例如與糖尿病或肥胖有關(guān)的故障。然而,將這些途徑分開,不僅需要對生物和化學(xué)過程的高層次理解,例如基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)(GSMN,見方框1)所提供的,還需要對每個基因的作用進(jìn)行精細(xì)分辨。通過表達(dá) - 或轉(zhuǎn)錄組學(xué) - 數(shù)據(jù)提供(RNAseq,見方框2)。
來自CHUV的研究人員,來自Vital-IT集團(tuán)的SIB科學(xué)家開發(fā)出一種結(jié)合兩種方法的新方法,從而更好地了解我們的新陳代謝的基礎(chǔ)規(guī)則以及預(yù)測它們的方法。他們的方法可以作為名為metaboGSE的R包獲得,結(jié)果發(fā)表在Bioinformatics期刊上。
“通過利用已有的數(shù)據(jù),這種”組合“方法使研究人員能夠獲得比單獨使用GSMN或RNAseq方法更高水平的代謝信息,”SIB的資深科學(xué)家和作家Marco Pagni說。“在某種程度上,它就像通過放大鏡觀察,而不是看到'磷脂生物合成,我們看到'磷脂酰膽堿生物合成' - 從分辨率來看,這是向前邁出的一大步”。
該團(tuán)隊呼吁對代謝研究進(jìn)行廣泛的重新研究,以獲得更好的RNAseq數(shù)據(jù)和GSMN,以獲得更強大和預(yù)測的結(jié)果。
對與肥胖特征相關(guān)的小鼠脂肪細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試和驗證,該團(tuán)隊現(xiàn)在打算對來自幾個歐洲隊列的人類糖尿??病相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用相同的方法。這將是幾個創(chuàng)新藥物倡議(IMI)項目的框架,其中SIB充當(dāng)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)中心
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