Nutriomic - komplexná analýza interakcie medzi nutričným prostredím a biologickými
Nutriomic - komplexná analýza interakcie medzi nutričným prostredím a biologickou individualitou Frank Döring Biogenese, Technogenese Food Nutričné prostredie Ľudské (. Om) zdravie/choroba
. Technológie čipov DNA patria do novej biológie ako veľká veda Manfred Eigen: biológia ako veľká veda Začiatok biológie ako veľká veda: Renato Dulbecco 1986. teraz sa musíme sústrediť na bunkový genóm. genomika fylogenomika Kompletné. Sekvenovanie genómov. Porovnanie genómov rôznych druhov. Porovnanie genómov v rámci druhovej transkriptomiky proteomika štrukturálna genomika. Detekcia mrnas v bunkách/tkanivách. Detekcia bielkovín v bunkách/tkanivách. Objasnenie 3-D štruktúry proteínových domén. Identifikácia proteom-proteínových interakcií fenoménová operomika. Objasnenie génových funkcií (funkčná genomika). Kombinácia všetkých. omics for system description Manfred Eigen, Perspektiven der Wissenschaft, 1988 (Deutsche Verlags-Anstalt); Renato Dulbecco, Science 231, 1055 (1986) Nature: 402, 23 (1999); 402: 362 (1999); 402: 413 (1999); 402, 714 (1999) 403, 623 (2000)
Od genómu k funkcii - zníženie zložitosti? Genóm bunkovej DNA 3 x 10 9 báz 30 000 - 40 000 génov Metabolome 100 - 1 000 (?) Metabolitový komplexóm 100 - 1 000 proteínových komplexov C-C-N N-C-C 5 hn-rna mrna 3 polymorf 1 báza/1 000 báz transkriptóm 5 000 - 10 000 mrnas proteómu 5 000 - 10 000 proteínov
Princíp a použitie technológie DNA čipov Aplikácie Analýza transkriptomov: Vplyv x na génovú expresiu Analýza polymorfov: Biologická variabilita na úrovni jednotlivých báz (jednonukleotidový polymorfizmus = snp) buniek/tkanív značených vlákien DNA/RNA 5 -. TACGGGTGTTAA. -3 5 -. TACCCCGCCATA. -3 Detekcia> 103 DNA/RNAs -3 -ATGCCCACAATT. -5 5 - . TACGGGTGTTAA. -3-3 -ATGGGGCGGTAT. -5 5 - . TACCCCGCCATA. -3 - simultánne - semikvantitatívne - špecifické (1 báza !)
Jednonukleotidové polymorfizmy, hypertenzia a citlivosť na soľ 74 jedincov Izolácia amplifikácie genomovej DNA, značenie, fragmentácia DNA 75 kandidátskych génov na reguláciu krvného tlaku SNP analýza s 9 čipmi DNA a 2 500 000 génových sond Science 280, 1077 (1998); Nature Genetics 22, 239 (1999) 190 000 báz (50% kódovanie) 874 SNP (0,5%) 387 SNP kódujúcich (44%) 207 SNP vedie k aminokyselinovým substitúciám, napr. B. 17 SNP v géne pre angiotenzinogén Stanovenie individuálnych predispozícií k hypertenzii a citlivosti na soľ
Nutričné požiadavky a biologická individualita Počet jedincov Množstvo živín/deň
Dodávka živín závislá od polymorfizmu? 30 000 - 40 000 génov: 10 000 kód pre enzýmy: 2 500 potrebuje kofaktory Kofaktory: Vitamíny sú súčasťou 30% polymorfizmov/mutácií v génoch pre enzýmy závislé od kofaktorov, čo vedie k zvýšeniu hodnoty Km pre opísané polymorfizmy/mutácie kofaktora 50: vedú vysoké dávky vitamínov na čiastočné obnovenie enzymatickej aktivity kinetika enzýmu normálny polymorfizmus [kofaktor] Linus Pauling (Science 160, 265-271, 1968). dysfunkcia môže byť spôsobená mutáciami, ktoré ovplyvňujú Km enzýmov Roger Williams (60. roky): individualita vo výživových potrebách je základom pre genetotrofný prístup a pre presvedčenie, že výživa sa uplatňuje s náležitým ohľadom na jednotlivé genetické variácie
Zásoba folátu závislá od polymorfizmu? Metionínsyntáza kyseliny tetrahydrofolovej (B 12) kyselina metyléntetrahydrofolová kyselina metyltetrahydrofolová kyselina serínhydroxymetyltransferáza (B6) metyléntetrahydrofolátreduktáza (B 2, niacín) polymorfizmus skládky dtmp: 677C T (Ala Val) 5-20% valín/valiosín, až 50% alanu ) Hodnota Km pre FAD (B2) zvyšuje apoproteín bez nestabilného enzýmu stabilizujúceho FAD
sladká horká sladko-horká chuť 3 receptory spojené s G-proteínom receptor 1 + 3 = horký receptorový receptor 2 + 3 = sladký receptor
Vybrané aplikácie na analýzu genetickej variability pomocou DNA čipov Príklady použitia/Možnosti Literatúra Identifikácia rizikových skupín Rakovina prsníka (BRCA1) Nature Genetics 4,441 (1996) Individualizované mnohé druhy rakoviny (p53) NAR 9,43 (2000) Skríning novorodencov Acta Paed 88,61 (1999) genetická variabilita Enzýmy fázy I chemoterapie (p450) Trends Pharm.20, 342 (1999) Výživový režim Obezita (receptor MC4) Am J Hum Genet. 65 1501 (1999) Krvný tlak (citlivosť na soľ) Predpoklad genetickej variability pre efektívny a racionálne aplikácie je však znalosť funkcie génu. Inak vznikajú odporúčania na základe korelácií, ktoré však majú často heuristickú hodnotu.
Tvorba deficitu zinku in vivo na identifikáciu génov citlivých na zinok Graváž potkana, polosyntetická strava, 11-denná kontrolná strava: 25 mg Zn/kg diétny deficit: 1,3 mg Zn/kg kontrolná skupina, n = 12 deficitná skupina, n = 12 - kontrola deficitu zinku: fenotyp - Odstránenie tkaniva - izolácia mrnas - značenie mrnas - DNA čipy: porovnanie hladín mrna pre 10 000 génov medzi kontrolnými a zmanipulovanými zvieratami
Analýza transkriptomov: identifikácia génov citlivých na zinok 4x8x18x18 = 10368 génov 6000 exprimuje 5600 nezmenených 200 ATP citrát lyáza 200> 5% génov je ovplyvnených v ich expresii zinkom
Od génov citlivých na zinok po regulon zinku + +
Od génov citlivých na zinok po regulon na zinok Funkcia kofaktora tymulínu na zinok Funkcia rastového hormónu Cudzí metabolizmus Transdukcia signálu Génová expresia (> 5%) Obchodovanie Metabolizmus tukov Metabolizmus bielkovín Identifikácia funkčných sietí Gény citlivé na zinok ako biomarkery
Od funkčnej siete vyššieho rádu po sieť proteínov in-silico: 232 funkčných jednotiek Grafika reakčnej siete evolučne konzervovaná virtuálnou bunkou Trendy simulácie celej bunky v biotechnológii 19, 205 (2001) Nature 414, 141 (2002)
Identifikácia diétnych génov a génov starnutia n = 3 na skupinu 5 mesiacov 30 mesiacov 30 mesiacov starnutie diéta obmedzenie kalórií (CR) prevencia diéty (DV) 100% preživšia kontrola priemerná kontrola života: 33 mesiacov diéta: 45 mesiacov skupina stravy (76%) Svalové poly (a) + -RNA 6347 génové sondy/starnutie čipu: 58 mesiacov 55 mesiacov KR: 51 mesiacov 57 minút DV: 63% génov starnutia 0 Science 285, 1390 (1999) 40 20 60 vek v mesiacoch
Analýza transkriptomu pomocou DNA čipov umožňuje zaznamenať vplyv rôznych faktorov na genóm a génovú expresiu. Príklady/Možnosti Vývoj literatúry Metamorfóza d. Fruchtfliege Science 286, 2179 (1999) Cellular Networks MAP Kinase Pathways (Yeast) Science 287, 873 (2000) Cell Cycle (Yeast) Mol Cell 2, 65 (1998) Cancer Subtyping B-cell Lymphoma Nature 402, 503 (2000) ) toxické zlúčeniny alkylačné činidlo PNAS 96, 1486 (2000) farmaceutická terapia CPX/cystická fibróza Mol Med 5, 753 (1999) výživový výskum - podávanie leptínu obezity/prírastok hmotnosti JBC 275, 10429 (2000) - príjem energie starnutie/obmedzenie kalórií Science 285, 1390 (1999) - Živiny glukóza/ß-bunka PNAS 97, 5773 (2000) Diétny režim nedostatok živín/biomarker črevná flóra
DNA čipy medzi dátovým cintorínom a teoretickou výživovou vedou 100 000 génov 1 000 bunkových typov (in vivo, bunková kultúra) 100 druhov, rás alebo skupín 10 vývojových štádií 100 živín 1 000 výživných zložiek bez výživy 100 kombinácií živín 10 koncentrácií 10 experimentálnych vzorov 10 21 údajov bioinformatika Nutriinformatika
Analýza genómu potravinovej genetickej individuality DNA čipy popis systému interakcie genóm-genóm