Jakob Fredslund, datalog, phd.

Slides:



Advertisements
Lignende præsentationer
Historien om Jørgen Finke
Advertisements

©Jenny Bohr – Til underviserne Voksne beskriver og italesætter ofte sig selv med de ord, som voksne brugte om dem, da de var børn. Mange.
Kært barn har mange navne -
Johannesevangeliet kap 15,1-11.
EVOLUTION.
Skovøkosystem Målgruppe: Elever i folkeskolen Brugskontekst:
DEN PRIMÆRE NAVIGATION JOEK © TEC 2011 Dit websteds primære navigation er det område på sitet, der indeholder links til de primære sektioner af dit websted,
DAISY Arkivalieronline. DAISY Arkivalieronline.
Anvendt Statistik Lektion 3
Dataindsamling og kildebearbejdning
Gør kasserens arbejde lettere
Moderne genteknologi Celler som fabrikker.
InSire.
MLPA (Multiplex ligation – dependent probe amplification)
Beskyt din computer og dine data!
Evolution.
Nordisk Avlsværdi Vurdering Nordic Cattle Genetic Evaluation Procedurer for rettelse af afstamning på genotypede dyr Kevin Byskov og Anders Fogh.
• Alternativ splejsning •
Apis mellifera subspecies. Artens udbredelse Ruttner (1992): 25 underarter baseret på morfologisk, adfærdsmæssig og biogeografisk variation 3 hovedlinier/grp.
Efteruddannelse i Bioteknologi Kursus A. Kursus indhold.
FUNCTIONAL GENOMICS. FORMÅL Forstå hvorledes celler fungerer på et molekylært niveau og responderer på fysiologiske ændringer.
Anvendt Statistik Lektion 3
Jørgen Haagen & John Andersson UCSJ
U-kursus i føtal medicin Onsdag 23/
Økologi.
RNA editering.
Økonometri 1: Specifikation og dataproblemer1 Økonometri 1 Specifikation, og dataproblemer 4. november 2005.
Grøn skole. Grøn skole - nationale krav:  Undersøgelse: Undersøg Undersøg naturen omkring skolen. Find ud af hvilke planter og dyr der findes i nærheden.
Mutationer.
Niveauer for læring i organisationen
Kvalitet i almindelighed og i relation til softwareudvikling.
Evolutionsteorien En teori om, hvordan livet udvikler sig. For at forstå den skal man lære følgende begreber: Fødselsoverskud: Der fødes flere unger end.
Bakterie og virus.
Genetiske undersøgelse ved hæmostaseforstyrrelser
Lektion 1: Introduktion
Læren om livets udvikling
Opfattelse i gamle dage DNAMutationRekombination Menneskets påvirkning.
Undervisningsplanen for S4-net molekylærbiologi og genetik
Innovative elever løser virksomhedsproblemer Se Roslev Frugts reklamespot.
Rosalind Franklin f – d.1958 Francis Harry Compton Crick
Anvendelse af DNA markører i planteforædlingen
Gert Pedersen Aamand og Anders Fogh
Introduktion til Bioinformatik
Egenskaber ved sorter af vårbyg til økologisk dyrkning – BAR-OF Molekylære markører Sortsforsøg Sortsblandinger Næringsstofoptagelse Sygdomskomplekser.
Enzymer KHPHH! Aminosyrer Proteiner Enzymer. Enzymer KHPHH! Aminosyrer Proteiner Enzymer.
Bio-informatik Søgning efter og karakterisering af mikro RNAer.
Handel med korn mellem landmænd
Udvikling af immunforsvaret
Økonometri 1: Specifikation og dataproblemer1 Økonometri 1 Specifikation, og dataproblemer 9. november 2004.
INTERPERSONEL KOMMUNIKATION MODEL 1
Økonometri – lektion 8 Multipel Lineær Regression
Oversigt Evolution DNA Mutation Recombinationon Mennesker påvirkning.
Kvantitative metoder 2: Den multiple regressionsmodel1 Kvantitative metoder 2 Den multiple regressionsmodel 26. februar 2007.
Efteruddannelse i Bioteknologi
Evolution af komplekse organismer -baseret på: ’RNA regulation: a new genetics?’ John S. Mattick.
Mindsket respiration – En vej til formindsket tab af udbytte?
Evolutionens historie
Proteiner og massespektrometri
PROTEINSYNTESE.
Fra mælk til ost Vi lavede osten ved hjælp af enzymet Chymosin. Chymosin får mælken til at koagulerer, sådan at man, når vallen er sorteret fra, har det.
Fysiske målinger på mælk
SEO-workshop LOF.dk 24. mar. 2017
Cytoplasma Cellekerne DNA-molekyle Aminosyre tRNA Kvælstof-baser
Kolonisering  af Mars Anna Rosa, Laura, Linda.
Hemmeligheden bag arvelighed
DNA, mitose og meiose.
Gentest.
Genetik i praksis Hvordan flytter vi os
Genetik.
Præsentationens transcript:

Jakob Fredslund, datalog, phd. jakobf@birc.au.dk Team Supermule Jakob Fredslund, datalog, phd. jakobf@birc.au.dk

Planteavl Vores projekt er bl.a. om jordnøddeplanten (Arachis Hypogaea) Forædling: samling af gode egenskaber i samme linie (bakterieresistens, mange frugter, etc.) Kryds far-plante med gode egenskaber med mor-plante med andre gode egenskaber, håb på afkommet får dem alle

Planteavl Tager tid & plads og er bøvlet: egenskab afhængig af omgivelser test af egenskaben sen ikrafttræden, etc. Alternativt: genetiske markører. Sparer tid & plads: tag DNA-prøver brug kun kimplanter

Genetisk markør Specifikt stykke variabelt DNA der vides at sidde et (og kun et) sted i genomet Markør der følges med en ønsket egenskab kan være indikator (linkage: genet må så ligge tæt på markøren) Markør CGACTAGCAATGCTACA(G/C)AGGATCCCCGCGAC Genom (Ukendt) gen for ønsket egenskab

PCR Det gode ved genetiske markører: Let at afgøre om en plante har en given markør: Tag DNA-prøve Tilsæt kemisk fremstillede primere baseret på markør-DNA´en Lav Polymerase Chain Reaction (PCR)

Eksempel: gen for Supermuleegenskaben? Kilde: http://www.disney.dk/andersand/andeby/portraetter/supermule/

Supermulegenet Må have to alleller (findes i to varianter): Jordnøddens genom ? Må have to alleller (findes i to varianter): Fedtmuleallellen - almindelige jordnødder Supermuleallellen - superjordnødder

Supermulegenet Opgave: Hvilke planter har supermuleallellen? Jordnøddens genom ? Opgave: Hvilke planter har supermuleallellen? Problem: Vi kender ikke allellernes sekvens, så vi kan ikke afgøre med PCR, om en plante har den ene eller den anden

Genetisk markør som indikator? Jordnøddens genom AATGCTACAGG(C/T)GCCCGCGACCCGAC Følges med supermuleallellen AATGCTACAGGCGCCCGCGACCCGAC Følges med fedtmuleallellen AATGCTACAGGTGCCCGCGACCCGAC Vil gerne finde en markør tæt på genet

Mange markører → genetisk kort Jo flere markører, jo større chance for at en af dem ligger tæt på supermulegenet Dvs. lav genetisk kort: identificér en masse markører. (Markør: Specifikt stykke DNA i flere varianter der findes ét sted i genomet hos alle eksemplarer)

Hvordan finder vi markører? Sekventere hele jordnøddegenomet for flere jordnøddeplanter..? .. nix, alt for dyrt. ACGACCGGGGcaatccggcgcgcccacgcctcaCAGCGATGGTAGAGAG Jordnøddeplante A Jordnøddeplante B ACGACCGGGGgggcgggcgggcatcattactatCAGCGATGGTAGAGAG God markørregion: bevarelse & variation

EST’er Vi kan sekventere stumper af tilfældige gener og få expressed sequence tags (ESTs) exon exon exon exon Gen: DNA mRNA (sekventeres som EST) intron intron intron Protein

Leder efter bevarede regioner m. variation DNA bevaret mellem eksemplarer: vigtig for organismen. Meget vigtig DNA: bevaret mellem arter (ingen grund til at genopfinde den dybe tallerken).

Leder efter bevarede regioner m. variation Kig i EST-databaser for beslægtede arter, find bevarede stumper. Disse stumper vil formentlig også være bevaret hos alle eksemplarer af jordnøddeplanten. (også genominformation)

Leder efter bevarede regioner m. variation Ikke-så-vigtig DNA: bevares ikke nødvendigvis God chance for variation i introns selv i vigtigt gen (mutationer i introns skader ikke organismen) Dvs. godt bud på god markør: stump der indeholder bevaret exon samt intron exon exon exon exon intron intron intron

Leder efter bevarede regioner m. variation Sammenhold (align) bevarede EST´er med fuld genominformation fra Medicago/Lotus exon exon intron exon intron exon intron Lotusgenom Glycine EST Medicago EST Jordnød? AGCAT CGATCAGGAC GGGAA CTAAACTCTCTCTAG TACCC GGAGGAGGAGGACCTAACAATAAGAGAC CACAT TACCC CACAT AGCAT GGGAA TACCC CACAT TACCC <----------intron----------> CACAT Meget sandsynlig struktur – god markørregion!

Leder efter bevarede regioner m. variation Sammenhold (align) bevarede EST´er med fuld genominformation fra Medicago/Lotus exon exon intron exon intron exon intron Lotusgenom Glycine EST Medicago EST Jordnød? AGCAT CGATCAGGAC GGGAA CTAAACTCTCTCTAG TACCC GGAGGAGGAGGACCTAACAATAAGAGAC CACAT CACAT TACCC CACAT TACCC GGGAA AGCAT TACCC <----------intron----------> CACAT Meget sandsynlig struktur – god markørregion!

Alignment: Lotus, Glycine, Medicago introns (faktisk sekvens erstattet af X´er) God markørregion

Valg af specifik markør PCR skal kunne fungere for markøren: dvs. visse krav til primerne skal opfyldes

Datalogens forklaring af PCR DNA Primere (små stumper DNA kopieret fra markøren)

Datalogens forklaring af PCR Hvis primerne matcher DNA-strengen.. .. kan PCR med DNA-strengen som skabelon producere det manglende stykke mellem primerne.

Datalogens forklaring af PCR Efter mange gentagelser: Et produkt kan detekteres (markøren findes i DNA-strengen), eller Intet produkt (markøren findes ikke). Primere: skal kunne binde til DNA-strengen kun ét sted og ved optimal temperatur m.m. Dvs. ikke alle stumper af markøren kan bruges.

Primerdesign Typisk delvis manuelt ved inspektion af alignment

Automatisk primerdesign (og her kommer datalogen endelig på scenen)

Automatisk primerdesign Analyser alle mulige primere og giv dem en score Foreslå de bedste http://cgi-www.daimi.au.dk/cgi-chili/PriFi/main

Det vil altså sige.. Søgning i EST-databaser efter bevaret DNA Alignment med genomisk information Automatisk primerdesign til PCR Laboratorietest: giver primerne forskellige resultater for far- og mor-jordnøddeplanten? Hvis ja: her er en markør!

Status lige nu Ca. 70 primere testet Ca. 30 markører fundet Resten var ikke polymorfe eller primerne duede ikke i jordnøddeplanten Vi er kun halvvejs igennem vores EST-alignments → Nettet strammes om Supermulegenet!