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Microarrays de DNA

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Transcriptómica


Vida – una receta para hacer proteínas<br />

Transcripción<br />

<strong>DNA</strong> RNA<br />

Traducción<br />

proteína


El Dogma Central <strong>de</strong> la Biología Molecular


El Dogma Central <strong>de</strong> la Biología Molecular


¿Qué es la Información Biológica?<br />

Genoma -> Transcriptoma ->Proteoma


¿Qué es la Información Biológica?<br />

Tres niveles básicos <strong>de</strong> información biológica:<br />

Genoma: la información genética común a todas las<br />

células <strong>de</strong>l organismo.<br />

Transcriptoma: la parte <strong>de</strong>l genoma que se expresa en<br />

una célula en una etapa específica <strong>de</strong> su <strong>de</strong>sarrollo.<br />

Proteoma: las proteínas que interactuan para dar a la<br />

célula su carácter individual.<br />

Del GENOMA estático, único<br />

al PROTEOMA dinámico, múltiple.


La era <strong>de</strong> la genómica


La genómica se ha <strong>de</strong>sarrollado como consecuencia<br />

<strong>de</strong> los avances en Biología Molecular e Informática.<br />

La introducción y popularización <strong>de</strong> las tecnologías<br />

<strong>de</strong> alta procesividad ha cambiado drásticamente la<br />

manera en que se abordan los problemas biológicos<br />

y se prueban las hipótesis.


Genómica funcional<br />

• El objetivo <strong>de</strong> la genómica funcional es<br />

generar un catálogo <strong>de</strong> todos los genes y <strong>de</strong><br />

su función.<br />

• Para compren<strong>de</strong>r el comportamiento <strong>de</strong> los<br />

sistemas biológicos y <strong>de</strong> los algoritmos<br />

genéticos que permiten el funcionamiento<br />

celular y el <strong>de</strong>sarrollo <strong>de</strong> los organismos.


Genómica funcional<br />

• La genómica funcional engloba el estudio <strong>de</strong>l:<br />

• Transcriptoma: conjunto completo <strong>de</strong><br />

transcritos.<br />

• Proteoma: conjunto <strong>de</strong> proteínas codificadas<br />

por un genoma.<br />

• Interactoma: interacción <strong>de</strong> estos productos.


Genómica funcional<br />

• Planteamiento clásico:<br />

• Dirigido por una hipótesis.<br />

• Limitado el número <strong>de</strong> genes estudiados.<br />

• Planteamiento genómico:<br />

• No hay hipótesis <strong>de</strong> partida.<br />

• Información sobre miles <strong>de</strong> genes.


El paradigma pre-genómico<br />

…codifican<br />

proteínas...<br />

>protein kunase<br />

acctgttgatggcgacagggactgtatgctgatct<br />

atgctgatgcatgcatgctgactactgatgtgggg<br />

gctattgacttgatgtctatc....<br />

Genes en el<br />

<strong>DNA</strong>...<br />

…cuya estructura<br />

influye en la función...<br />

Del genotipo al<br />

fenotipo<br />

…producen el<br />

fenotipo final<br />

…a<strong>de</strong>más el<br />

ambiente...


¿Quién?<br />

Secuenciación<br />

genoma<br />

Espectrometría <strong>de</strong> masas<br />

para complejos proteícos<br />

¿Y quién más?<br />

La visión post-genómica<br />

<strong>Microarrays</strong><br />

<strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

¿Don<strong>de</strong>, cómo y cuanto?<br />

SNPs<br />

Literatura,<br />

bases <strong>de</strong> datos<br />

¿Qué<br />

sabemos?<br />

¿En qué manera?


Transcriptoma


Estudio <strong>de</strong> los perfiles <strong>de</strong> expresión <strong>de</strong> todos<br />

los genes presentes en el genoma.<br />

El método más utilizado es el <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>,<br />

que permite el análisis simultaneo <strong>de</strong> la expresión <strong>de</strong><br />

miles <strong>de</strong> genes.


<strong>DNA</strong><br />

mRNA<br />

Transcripción<br />

G T A A T C C T C<br />

| | | | | | | | |<br />

C A T T A G G A G<br />

RNA<br />

polimerasa<br />

G U A A U C C


Regulación <strong>de</strong> la expresión génica<br />

• Varios niveles <strong>de</strong> regulación: transcripción,<br />

maduración, transporte al citoplasma,<br />

<strong>de</strong>gradación, traducción, post-traducción.<br />

• Los genes no actúan <strong>de</strong> forma aislada.<br />

• Existen re<strong>de</strong>s <strong>de</strong> interacción:<br />

• Física (directa o indirecta).<br />

• Funcional.


Sistemas <strong>de</strong> <strong>de</strong>tección <strong>de</strong> la expresión génica<br />

• Pasado: técnicas tradicionales para medir la<br />

expresión génica, como Northern y RT-PCR.<br />

• Desarrollo tecnológico:<br />

• Expressed Sequenced Tags (ESTs).<br />

• Serial analysis gene expression (SAGE).<br />

• Suppression substractive hybridization (SSH).<br />

• <strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.


Cambio <strong>de</strong> escala: <strong>de</strong>l gen al genoma


Cambio <strong>de</strong> escala: <strong>de</strong>l gen al genoma


Tecnicas genómicas <strong>de</strong> alta procesividad<br />

• In<strong>de</strong>pendientes <strong>de</strong> conocimiento previo:<br />

• ESTs<br />

• SAGE<br />

• SSH<br />

• Dependientes <strong>de</strong> conocimiento previo:<br />

• <strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>


ESTs<br />

(Expressed Sequenced Tags)<br />

• Generación <strong>de</strong> colecciones <strong>de</strong> ESTs<br />

(etiquetas <strong>de</strong> secuencia expresadas).<br />

• La complejidad <strong>de</strong> los genomas eucariotas<br />

hace aconsejable no abordar inicialmente el<br />

estudio <strong>de</strong>l genoma completo.<br />

• Es preferible estudiar aquellos genes que se<br />

están expresando en un momento<br />

<strong>de</strong>terminado <strong>de</strong> la vida <strong>de</strong>l organismo.


ESTs


ESTs<br />

• Genoteca <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong>: colección <strong>de</strong> fragmentos<br />

<strong>de</strong> <strong>DNA</strong> clonados que representan el conjunto<br />

<strong>de</strong> genes que se están expresando en un<br />

órgano o tejido <strong>de</strong>terminado, o bajo una<br />

situación particular o momento <strong>de</strong> <strong>de</strong>sarrollo.<br />

• Las genotecas <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong> se secuencian <strong>de</strong><br />

forma masiva para generar miles <strong>de</strong><br />

secuencias parciales o ESTs <strong>de</strong> 200-500 bp.


ESTs


ESTs<br />

• Las diferencias en la expresión <strong>de</strong> genes<br />

pue<strong>de</strong>n ser i<strong>de</strong>ntificadas consi<strong>de</strong>rando el<br />

número <strong>de</strong> veces en que aparece<br />

representada una EST particular.<br />

• Las ESTs por su propia naturaleza, son<br />

incompletas y, hasta cierto punto, imprecisas.<br />

• Las ESTs también suelen ser suficientes<br />

para la i<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> los genes mediante<br />

comparación con las bases <strong>de</strong> datos.


Tecnología SAGE<br />

(Serial Analysis Gene Expression)<br />

• Versión acelerada <strong>de</strong> la secuenciación <strong>de</strong><br />

ESTs.<br />

• Un segmento corto proce<strong>de</strong>nte <strong>de</strong> un mRNA<br />

(etiqueta SAGE) es suficiente para i<strong>de</strong>ntificar<br />

inequívocamente a un gen completo.<br />

• La etiqueta corta tiene que estar ubicada en<br />

una posición <strong>de</strong>finida <strong>de</strong>ntro <strong>de</strong> la secuencia<br />

<strong>de</strong>l mRNA.


Tecnología SAGE<br />

• Generación <strong>de</strong> etiquetas SAGE (Tags) <strong>de</strong><br />

secuencias (10-14 bases).<br />

• Ligación <strong>de</strong> las etiquetas SAGE para obtener<br />

concatémeros que pue<strong>de</strong>n ser clonados y<br />

secuenciados.<br />

• Comparación <strong>de</strong> los datos <strong>de</strong> secuencia para<br />

<strong>de</strong>terminar diferencias en la expresión <strong>de</strong> los<br />

genes.


Tecnología SAGE


Tecnología SAGE


Tecnología SAGE


Tecnología SAGE: Ventajas<br />

• Principalmente los ESTs brindan información<br />

<strong>de</strong> secuencia, mientras que el SAGE provee<br />

datos cuantitativos <strong>de</strong>scribiendo la<br />

abundancia <strong>de</strong> transcritos.<br />

• Determina el nivel <strong>de</strong> expresión para cada<br />

gen, y contribuye al <strong>de</strong>scubrimiento <strong>de</strong><br />

nuevos genes.<br />

• Muy buena correlación con la abundancia <strong>de</strong><br />

RNA mensajero en la célula.


Tecnología SAGE: Problemas<br />

• Muy laborioso, laboratorios especializados y<br />

complejidad análisis <strong>de</strong> datos.<br />

• Problemas técnicos:<br />

• Digestión incompleta con la enzima<br />

que genera extremos cohesivos.<br />

• Problemas con la secuenciación<br />

masiva.


Tecnología SSH


Tecnología SSH


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

• Los microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> surgen <strong>de</strong> la<br />

necesidad <strong>de</strong> analizar la cantidad <strong>de</strong><br />

información proce<strong>de</strong>nte <strong>de</strong> los gran<strong>de</strong>s<br />

proyectos <strong>de</strong> secuenciación <strong>de</strong> genomas.<br />

• Permiten elaborar mapas finos <strong>de</strong><br />

transcripción y proporcionan información<br />

indirecta <strong>de</strong> los niveles <strong>de</strong> proteínas.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

• El análisis <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> es una nueva<br />

tecnología que permite estudiar simultáneamente la<br />

expresión <strong>de</strong> miles <strong>de</strong> genes y analizar su expresión<br />

bajo distintas condiciones experimentales.<br />

• Los microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> constan <strong>de</strong> miles <strong>de</strong><br />

conjuntos or<strong>de</strong>nados <strong>de</strong> moléculas <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> <strong>de</strong><br />

secuencia conocida <strong>de</strong>positados en un soporte sólido<br />

(~ 2 cm 2 ) como cristal, nylon o silicio.<br />

• Cada combinación (gen/muestra) se localiza <strong>de</strong> forma<br />

inequívoca en un punto <strong>de</strong>l microarray.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

• Los microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> permiten la medida<br />

simultánea <strong>de</strong> los niveles <strong>de</strong> expresión <strong>de</strong> miles <strong>de</strong><br />

genes (sondas) en un solo experimento <strong>de</strong><br />

hibridación con una mezcla compleja <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> o RNA<br />

(dianas).<br />

• Sondas: secuencias <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> conocidas<br />

(oligonucleótidos o productos <strong>de</strong> PCR) inmovilizadas<br />

or<strong>de</strong>nadamente sobre una superficie sólida.<br />

• Dianas: muestra problema <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> o RNA marcada<br />

cuya abundancia será <strong>de</strong>terminada por hibridación.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> - El concepto<br />

Medir el nivel <strong>de</strong> transcritos (mRNA) <strong>de</strong> un gran número<br />

<strong>de</strong> genes simultáneamente para <strong>de</strong>terminar que genes<br />

se están expresando en la célula.<br />

CELL<br />

RNA


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – El objetivo<br />

• El objetivo <strong>de</strong> los experimentos con microarrays <strong>de</strong><br />

<strong>DNA</strong> es comparar la expresión <strong>de</strong> múltiples genes<br />

(transcripción) en distintas condiciones:<br />

• Momentos distintos <strong>de</strong>l tiempo<br />

• Tejidos distintos<br />

• Tejidos sanos o enfermos (p.e. Tumores)<br />

• Se basan en tecnologías conocidas como la<br />

hibridación y la fluorescencia.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> - Hibridación<br />

A<br />

G<br />

C<br />

A<br />

C<br />

T<br />

G<br />

T<br />

A<br />

T<br />

C<br />

G<br />

T<br />

G<br />

A<br />

C<br />

A<br />

T<br />

A<br />

G<br />

C<br />

A<br />

C<br />

T<br />

G<br />

T<br />

A<br />

T<br />

C<br />

G<br />

T<br />

G<br />

A<br />

C<br />

A<br />

T


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> - Hibridación<br />

Mediante hibridación, pue<strong>de</strong>n <strong>de</strong>tectar <strong>DNA</strong> o RNA:<br />

Si el <strong>DNA</strong> o RNA hibridado<br />

está marcado<br />

fluorescentemente pue<strong>de</strong> ser<br />

cuantificado mediante<br />

escaneado <strong>de</strong>l chip <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – Sondas<br />

• Cada sonda <strong>de</strong>l microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> está diseñada<br />

para unirse a un gen <strong>de</strong> forma específica.<br />

• Diseño <strong>de</strong> sondas específicas:<br />

• Especificidad <strong>de</strong> secuencia.<br />

• Tms homogéneas.<br />

• Sin estructuras secundarias.<br />

• Cada sonda está dispuesta <strong>de</strong> forma or<strong>de</strong>nada sobre<br />

el microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – El proceso<br />

Sondas <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

específicas <strong>de</strong> gen<br />

gen<br />

mRNA<br />

c<strong>DNA</strong> marcado


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – El resultado<br />

• Los microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> están formados por 100 - 1<br />

millón <strong>de</strong> sondas <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> sobre una superficie <strong>de</strong><br />

1 cm por 1 cm (chip <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>).<br />

• Los resultados <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> se basan en el<br />

concepto <strong>de</strong> “culpable por asociación”.<br />

• Genes que son co-regulados (patrón similar <strong>de</strong><br />

comportamiento) es probable que estén<br />

funcionalmente relacionados formando parte <strong>de</strong>l<br />

mismo proceso biológico.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – El reto<br />

• Los microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> son una revolución por su<br />

capacidad <strong>de</strong> realizar experimentos inconcebibles<br />

hasta hace poco tiempo.<br />

• Los nuevos chips <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> podrán contener (y por<br />

tanto estudiar) el genoma humano en 2 cm 2 .<br />

• Esto genera cantida<strong>de</strong>s ingentes <strong>de</strong> datos que <strong>de</strong>ben<br />

ser almacenadas, procesadas y analizadas:<br />

- Al tratarse <strong>de</strong> una nueva técnica la mayor parte<br />

<strong>de</strong> métodos, protocólos o estándares se están<br />

aún <strong>de</strong>finiendo.


El primer Microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

• 45 Genes <strong>de</strong> Arabidopsis y 3 genes control:<br />

total 48 señales.<br />

• Schena et al., (1995). Quantitative monitoring of gene expression<br />

patterns with a complementary <strong>DNA</strong> microarray. Science 270, 467-470.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – Experimento básico<br />

• Un experimento básico <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

consiste en:<br />

1- Diseño y fabricación <strong>de</strong>l microarray.<br />

2- Preparación <strong>de</strong> la muestra e hibridación.<br />

3- Escaneo <strong>de</strong>l microarray.<br />

4- Análisis <strong>de</strong> imagen.<br />

5- Análisis <strong>de</strong> los resultados.


Diseño Array<br />

Diseño Sonda<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

PREGUNTA<br />

Diseño Experimental<br />

Preparación Muestra<br />

Hibridación<br />

Análisis <strong>de</strong> Imagen<br />

Preprocesamiento <strong>de</strong> datos<br />

Normalización<br />

Análisis Estadístico<br />

Análisis Avanzado <strong>de</strong> Datos<br />

Extracción <strong>de</strong> Genes Relevantes<br />

RESPUESTA<br />

Compra Chip/Array


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> – Experimento básico


Diseño y fabricación


Diseño y fabricación<br />

• La primera fase <strong>de</strong>l diseño <strong>de</strong>l microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

consiste en la selección <strong>de</strong> los genes que se <strong>de</strong>sean<br />

incorporar al experimento.<br />

• Las secuencias necesarias pue<strong>de</strong>n obtenerse, por<br />

ejemplo, <strong>de</strong> una base <strong>de</strong> datos <strong>de</strong> ESTs.<br />

• Pue<strong>de</strong> haber problemas en la i<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> las<br />

secuencias :<br />

• Errores <strong>de</strong> secuenciación<br />

• Splicing alternativo<br />

• Contaminación


Diseño y fabricación - Sondas<br />

• Una vez seleccionados los genes se realizan<br />

múltiples copias <strong>de</strong> cada uno mediante PCR, y los<br />

productos (sondas) se <strong>de</strong>positan en el sustrato.<br />

• Tipos <strong>de</strong> sondas:<br />

• Genotecas <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong> (Stanford microarrays)<br />

• Oligonucleótidos (Affymetrix)<br />

• El soporte sólido (sustrato) <strong>de</strong>l microarray suele ser<br />

cristal, y también membranas <strong>de</strong> nylon o plástico.


Diseño y fabricación – Adhesión sondas<br />

• La adhesión <strong>de</strong> las sondas sobre el sustrato pue<strong>de</strong><br />

hacerse mediante diversas técnicas:<br />

• Impresión mecánica (capilaridad) o<br />

microinyección (Ink-jet) → Stanford microarrays<br />

• Fotolitografía → Affymetrix<br />

• Existen dos tipos <strong>de</strong> tecnologías <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>:<br />

• Arrays <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong>s: Stanford <strong>Microarrays</strong>.<br />

• Arrays <strong>de</strong> oligonucleótidos: Affymetrix.


Preparación <strong>de</strong> la muestra


Preparación <strong>de</strong> la muestra<br />

• Paralelamente al diseño y fabricación <strong>de</strong>l microarray<br />

que contiene los genes (sondas) cuya expresión se<br />

<strong>de</strong>sea estudiar...<br />

• ...<strong>de</strong>ben prepararse las muestras problema (dianas)<br />

en las que se <strong>de</strong>sea estudiar la expresión <strong>de</strong> estos<br />

genes.<br />

• Extracción <strong>de</strong> todo el mRNA <strong>de</strong> las células en las<br />

condiciones que se <strong>de</strong>sea estudiar, y posterior<br />

marcaje <strong>de</strong>l mRNA.


Preparación <strong>de</strong> la muestra<br />

1. Diseño experimental<br />

2. Realizar experimento<br />

3. Precipitar RNA<br />

4. Marcaje RNA<br />

¿Pregunta?<br />

¿Réplicas?<br />

mutante<br />

¿Eucariota/procariota?<br />

¿Pared celular?<br />

¿Amplificación?<br />

¿Directo o indirecto?<br />

¿Tipo <strong>de</strong> marcaje?<br />

silvestre


Hibridación


Hibridación<br />

• Una vez preparadas y marcadas las muestras<br />

problema (dianas) se <strong>de</strong>positan sobre las sondas en<br />

el microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.<br />

• Esto hará que los c<strong>DNA</strong>s o cRNAs <strong>de</strong> las muestras<br />

problema se puedan hibridar con los <strong>de</strong> cada gen<br />

contenido en las sondas <strong>de</strong>l microarray <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.<br />

• La hibridación tendrá lugar en un grado proporcional<br />

a la expresión <strong>de</strong>l gen <strong>de</strong> cada sonda en cada<br />

muestra problema.


Hibridación<br />

• En arrays <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong> las muestras problema se juntan<br />

y se hibridan en un único microarray.<br />

• En arrays <strong>de</strong> oligonucleótidos las muestras se<br />

hibridan por separado en dos microarrays idénticos.<br />

• Tras la hibridación, el microarray se lava para<br />

eliminar el material que no se ha hibridado.<br />

• La intensidad <strong>de</strong> la señal <strong>de</strong> hibridación resultante es<br />

proporcional a la cantidad <strong>de</strong> mRNA que correspon<strong>de</strong><br />

a esa secuencia en la muestra original.


Hibridación<br />

• La <strong>de</strong>tección <strong>de</strong> la hibridación es un paso clave para<br />

<strong>de</strong>terminar qué sondas se han unido a sus dianas<br />

complementarias proce<strong>de</strong>ntes <strong>de</strong> la muestra.<br />

• Las principales técnicas <strong>de</strong> <strong>de</strong>tección <strong>de</strong> la hibridación<br />

requieren <strong>de</strong>l marcaje previo <strong>de</strong> las dianas:<br />

• c<strong>DNA</strong>: Stanford <strong>Microarrays</strong>.<br />

• cRNA: Affymetrix.


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>:<br />

el paradigma <strong>de</strong> una técnica post-genómica<br />

Cy5 Cy3<br />

Arrays <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong> Arrays <strong>de</strong> oligonucleótidos


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> - La tecnología<br />

Stanford <strong>Microarrays</strong><br />

Affymetrix<br />

(GENECHIP)


Stanford <strong>Microarrays</strong>


Stanford <strong>Microarrays</strong> – Arrays <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong><br />

Portas <strong>de</strong> cristal<br />

Hibridación<br />

Impresión <strong>de</strong> las sondas<br />

Post-procesamiento


Stanford microarrays – Impresión robótica<br />

Arrays <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong>


Stanford microarrays – Impresión robótica<br />

Mecánica (capilaridad)<br />

Ink-jet (microinyección)


Stanford microarrays – Impresión robótica<br />

• Tamaño <strong>de</strong>l lunar: 100-300 µm (Ø)<br />

• Espaciado: 150-300 µm<br />

• Número lunares I. mecánica: 250-1000 lunares/cm 2<br />

• Número lunares Ink-jet: >2500 lunares/cm 2<br />

• Cantidad <strong>DNA</strong>:


Stanford microarrays – Perfiles <strong>de</strong> expresión génica<br />

Preparar Microarray<br />

Clones <strong>DNA</strong> PCR<br />

Aislar RNA y marcar<br />

Muestra A Aislar<br />

RNA<br />

Purificar<br />

productos<br />

Marcaje con Cy5<br />

Muestra B Aislar<br />

RNA Marcaje con Cy3<br />

Mezclar, hibridar sondas y analizar datos<br />

Hibridar al<br />

microarray<br />

Impresión<br />

robótica<br />

Lavar Analizar datos


Stanford microarrays – Marcaje dianas (c<strong>DNA</strong>)<br />

Fluorescencia (Cyanine 3 vs. Cyanine 5)<br />

Radioactividad ( 3 H vs. 35 S o 33 P vs. 14 C)<br />

Los dos marcajes más comunes son los fluorocromos<br />

<strong>de</strong> cianina:<br />

Cy3, absorción 554 nm, emisión 568 nm<br />

Cy5, absorción 650 nm, emisión 672 nm<br />

Pero también se utilizan fluorocromos Alexa:<br />

Alexa Fluor 546<br />

Alexa Fluor 647


Stanford microarrays – Marcaje dianas (c<strong>DNA</strong>)<br />

Excitation Emission Excitation Emission


Stanford microarrays – Marcaje dianas (c<strong>DNA</strong>)


Stanford microarrays: marcaje dianas (c<strong>DNA</strong>)<br />

mRNA<br />

c<strong>DNA</strong><br />

G U A A U C C U C<br />

Transcriptasa<br />

Reversa<br />

T T A G G A G<br />

C A T T A G G A G<br />

C A T T A G G A G<br />

C<br />

C<br />

A T T A G G A G<br />

C<br />

A T<br />

C<br />

T<br />

C<br />

A<br />

A<br />

A<br />

T<br />

G<br />

T T<br />

A<br />

G<br />

A<br />

G<br />

A<br />

G<br />

G<br />

G<br />

A<br />

A<br />

G<br />

C<br />

A<br />

A<br />

T<br />

T T<br />

A<br />

A<br />

G<br />

G<br />

G<br />

G<br />

A<br />

A<br />

G<br />

G G<br />

C A T T A G G A G<br />

Retrotranscripción: Obtener ca<strong>de</strong>nas <strong>de</strong> c<strong>DNA</strong><br />

complementarias al mRNA


Stanford microarrays: marcaje dianas (c<strong>DNA</strong>)<br />

Cy5 Cy3


Stanford microarrays: el proceso<br />

Cy5 Cy3


mRNA<br />

c<strong>DNA</strong><br />

Cy5-c<strong>DNA</strong><br />

Stanford microarrays<br />

Muestra A Muestra B<br />

IMPRESIÓN<br />

SONDAS<br />

mRNA<br />

c<strong>DNA</strong><br />

Cy3-c<strong>DNA</strong>


Stanford microarrays – Detección marcaje<br />

• Las muestras hibridadas sobre el microarray se<br />

iluminan sucesivamente con luz láser <strong>de</strong> dos colores<br />

distintos para estimular la fluorescencia <strong>de</strong> uno u otro<br />

fluorocromo.<br />

• La cantidad <strong>de</strong> mRNA unido a una muestra se pue<strong>de</strong><br />

medir por la intensidad <strong>de</strong> la fluorescencia emitida al<br />

ser iluminada por el láser <strong>de</strong>l color correspondiente.


Stanford microarrays – Detección marcaje


Stanford microarrays – Detección marcaje<br />

• Si la muestra 1 se marca con rojo y la muestra 2 con<br />

ver<strong>de</strong> se obtendra en cada punto <strong>de</strong>l microarray que:<br />

• Si el RNA <strong>de</strong> la muestra 1 abunda más que el <strong>de</strong><br />

la otra muestra se <strong>de</strong>tecta como un punto rojo.<br />

• Si el RNA <strong>de</strong> la muestra 2 abunda más que el <strong>de</strong><br />

la otra muestra se <strong>de</strong>tecta como un punto ver<strong>de</strong>.<br />

• Si ambos se expresan por igual se <strong>de</strong>tecta como<br />

un punto amarillo.<br />

• Si en ninguna <strong>de</strong> las dos muestras hay mRNA se<br />

<strong>de</strong>tecta como un punto negro.


Stanford microarrays – Detección marcaje<br />

• Las intensida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> las<br />

fluorescencias emitidas<br />

permiten <strong>de</strong>terminar los<br />

niveles relativos <strong>de</strong> expresión<br />

<strong>de</strong> los genes en ambas<br />

muestras problema.


Stanford microarrays: problemas


Stanford microarrays: problemas


La tecnología Affymetrix


La tecnología Affymetrix - Genechip ®


La tecnología Affymetrix - Sondas<br />

• Arrays <strong>de</strong> oligonucleótidos: síntesis in situ <strong>de</strong><br />

oligonucleótidos <strong>de</strong> 25 bases sobre una superficie<br />

cuadrada <strong>de</strong> cristal (1.3 cm x 1.3 cm) mediante<br />

fotolitografía.<br />

• 11-20 parejas <strong>de</strong> sondas específicas para cada gen.<br />

• Sobrerepresentación extremos 3´<strong>de</strong> los mRNA.<br />

• Seleccionadas para maximizar las temperaturas <strong>de</strong><br />

hibridación y la especificidad.


La tecnología Affymetrix - Sondas<br />

• Tamaño <strong>de</strong>l lunar: ~150 µm (Ø).<br />

• Densidad: 10.000-250.000 oligonucleótidos/cm 2 .<br />

• Millones <strong>de</strong> copias <strong>de</strong> cada oligonucleótido<br />

específico (10 7 -10 8 copias).<br />

• Un array <strong>de</strong> oligonucleótidos pue<strong>de</strong> contener<br />

400.000 sondas (aproximadamente 20.000 genes).<br />

• El array <strong>de</strong> S. cerevisae contiene 6.000 oligos, que<br />

representan todos sus genes conocidos.


La tecnología Affymetrix - Sondas<br />

• Para cada gen existen dos sondas: una <strong>de</strong> homología<br />

perfecta (PM, Perfect Match) <strong>de</strong> 25 bases y otra con<br />

una error <strong>de</strong>liberado/mutación (MM, MisMatch) en la<br />

zona central.<br />

• Buena calidad <strong>de</strong> datos/ baja varianza.<br />

• La presencia <strong>de</strong> numerosos genes <strong>de</strong> control permite<br />

una casi perfecta normalización entre diferentes<br />

experimentos.


La tecnología Affymetrix - Sondas<br />

Cada gen está representado por dos sondas:<br />

- Perfect Match (PM)<br />

- MisMatch (MM) – control hibridación<br />

PM: CGATCAATTGCACTATGTCATTTCT<br />

MM: CGATCAATTGCAGTATGTCATTTCT<br />

PM<br />

MM


La tecnología Affymetrix - Sondas<br />

Cada sonda tiene 25 bases<br />

22-40 sondas por gen<br />

Parejas <strong>de</strong> sondas:<br />

• Perfect Match (PM)<br />

• MisMatch (MM)


La tecnología Affymetrix: síntesis sondas<br />

Cy5 Cy3<br />

Síntesis in situ mediante fotolitografía


La tecnología Affymetrix – Síntesis sondas<br />

Mask #2<br />

Mask #1<br />

T<br />

T<br />

A<br />

T<br />

T<br />

T<br />

A<br />

T<br />

A<br />

T<br />

T<br />

A<br />

Espaciadores unidos a la superficie <strong>de</strong><br />

cristal con grupos protectores fotolábiles<br />

T<br />

T<br />

A<br />

A<br />

A<br />

A<br />

A<br />

A


La tecnología Affymetrix – Síntesis sondas<br />

Luz<br />

(<strong>de</strong>sprotección)<br />

OOOOO<br />

Luz<br />

(<strong>de</strong>sprotección)<br />

TTOOO<br />

Máscara scara<br />

Sustrato<br />

Máscara scara<br />

Sustrato<br />

C –<br />

HO HO O O O TTOOO<br />

T –<br />

TTCCO<br />

REPETIR<br />

CATAT<br />

AGCTG<br />

TTCCG


La tecnología Affymetrix: marcaje dianas (cRNA)<br />

Cy5 Cy3<br />

cRNA fragmentados y biotinilados aislados<br />

<strong>de</strong>spués <strong>de</strong> amplificación lineal


La tecnología Affymetrix - Equipamiento<br />

Fluidic Station Scanner


La tecnología Affymetrix – El proceso


La tecnología Affymetrix: el proceso<br />

Cy5 Cy3


La tecnología Affymetrix: <strong>de</strong>tección marcaje<br />

Cy5 Cy3


La tecnología Affymetrix – El experimento


La tecnología Affymetrix<br />

GeneChip<br />

1.28cm<br />

Célula <strong>de</strong> hibridación<br />

Diana cRNA <strong>de</strong> ca<strong>de</strong>na<br />

sencilla marcado<br />

Sonda Oligonucleotido<br />

Imágen <strong>de</strong> un Genechip hibridado<br />

* *<br />

* *<br />

*<br />

>200,000 differentes<br />

sondas complementarias<br />

24µm 24<br />

Millones <strong>de</strong> copias <strong>de</strong> cada<br />

oligonucleótido específico<br />

(10 7 -10 8 copias)


La tecnología Affymetrix


La tecnología Affymetrix – Arrays comerciales<br />

Humano<br />

Ratón<br />

Rata<br />

Arabidopsis<br />

C. elegans<br />

Perro<br />

Drosophila<br />

E. coli<br />

P. aeruginosa<br />

Plasmodium/Anopheles<br />

Vitis vinifera (uva)<br />

Xenopus laevis<br />

S. cerevisiae<br />

Pez cebra


Resumen<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>


<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> - Comparativa<br />

Stanford microarrays:<br />

Flexible, también especies sin secuenciar<br />

Requiere menor presupuesto<br />

Calidad <strong>de</strong> datos: media-alta<br />

Affymetrix:<br />

No flexible, sólo especies secuenciadas<br />

Equipamiento caro<br />

Calidad <strong>de</strong> datos: alta


Análisis <strong>de</strong> imágen


Diseño Array<br />

Diseño Sonda<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

PREGUNTA<br />

Diseño Experimental<br />

Preparación Muestra<br />

Hibridación<br />

Análisis <strong>de</strong> Imagen<br />

Pre-procesamiento <strong>de</strong> datos<br />

Normalización<br />

Análisis Estadístico<br />

Análisis Avanzado <strong>de</strong> Datos<br />

Extracción <strong>de</strong> Genes Relevantes<br />

RESPUESTA<br />

Compra Chip/Array


Análisis <strong>de</strong> imágen<br />

• Esta nueva forma <strong>de</strong> experimentar requiere <strong>de</strong><br />

nuevas herramientas <strong>de</strong> análisis y visualización <strong>de</strong><br />

resultados.<br />

• Cada experimento <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong> genera<br />

una gran cantidad <strong>de</strong> datos y es preciso realizar un<br />

procesamiento apropiado <strong>de</strong> los mismos.<br />

• Transformación <strong>de</strong> las imágenes en números.


Análisis <strong>de</strong> imágen<br />

Escaneado<br />

-Escáner Confocal<br />

-Escáner CCD<br />

Formatos archivos imágen<br />

Análisis <strong>de</strong> imágen<br />

-Localización <strong>de</strong> los puntos<br />

-Segmentación <strong>de</strong> los puntos<br />

-Evaluación calidad <strong>de</strong> los datos


Análisis <strong>de</strong> imágen – Escaneado<br />

Escaneado <strong>de</strong>l porta


Análisis <strong>de</strong> imágen – Escáner confocal<br />

Microscopía confocal


Análisis <strong>de</strong> imágen – Escáner CCD<br />

Luz blanca<br />

Cámara CCD<br />

Filtro excitación<br />

Filtro emisión<br />

Beamsplitter


Análisis <strong>de</strong> imágen – Formato archivos imágen<br />

Los escáners generan un archivo gráfico y el formato <strong>de</strong> archivo<br />

<strong>de</strong> imágen más común es TIFF <strong>de</strong> 16 bits.<br />

Un archivo TIFF <strong>de</strong> 16 bits <strong>de</strong>scribe cada pixel en una imagen<br />

con una intensidad entre 0 y 65535.<br />

Normalmente dos escáners en diferentes longitu<strong>de</strong>s <strong>de</strong> onda<br />

originan dos archivos monócromos que se superponen.<br />

COMPOSICIÓN<br />

Canal Cy3<br />

Canal Cy5


Análisis <strong>de</strong> imágen – Formato archivos imágen<br />

PM/MM<br />

DOS COLORES<br />

Muestra 1 marcada en rojo (Cy5)<br />

Muestra 2 marcada en ver<strong>de</strong> (Cy3)<br />

Rojo: gen inducido en Muestra 1<br />

Ver<strong>de</strong>: gen inducido en Muestra 2<br />

Amarillo:-niveles similares <strong>de</strong><br />

expresión<br />

Rojo/Ver<strong>de</strong>: ratio <strong>de</strong> expresión<br />

UN COLOR<br />

La intensidad <strong>de</strong> la expresión <strong>de</strong> un<br />

gen utilizando las sondas (PM)<br />

(en algunos casos MM- control)<br />

Los archivos gráficos generados por<br />

el escáner se analizan mediante<br />

diferentes programas informáticos.


Análisis <strong>de</strong> imágen – Stanford microarrays<br />

Hígado (Cy5) / Cerebro (Cy3)<br />

Pérfiles <strong>de</strong> expresión génica en Hígado y Cerebro


Análisis <strong>de</strong> imágen – La tecnologia Affymetrix<br />

Affymetrix Human Genome U95A Genechip<br />

hibridado con cerebro fetal


Análisis <strong>de</strong> imágen – Localización <strong>de</strong> los puntos<br />

La i<strong>de</strong>ntificación y cuantificación <strong>de</strong> las señales <strong>de</strong> hibridación (puntos)<br />

pue<strong>de</strong> realizarse <strong>de</strong> forma manual, automática y semiautomática.<br />

Se dibuja una parrilla sobre la imagen para ayudar al programa en la<br />

i<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> puntos individuales.


Análisis <strong>de</strong> imágen – Segmentación <strong>de</strong> los puntos<br />

Clasificación <strong>de</strong> cada pixel en cada imagen como señal<br />

o ruido <strong>de</strong> fondo.<br />

Para cada punto individual obtener las medidas <strong>de</strong>:<br />

Señal, Fondo y Calidad.<br />

Fixed circle<br />

Adaptive circle<br />

Adaptive shape<br />

Método Programa<br />

Histogram method<br />

ScanAlyze, GenePix, QuantArray<br />

GenePix, Dapple<br />

Spot<br />

ImaGene, QuantArray


Análisis <strong>de</strong> imágen – Segmentación <strong>de</strong> los puntos<br />

Intensidad <strong>de</strong> los puntos: calculo <strong>de</strong> la media<br />

<strong>de</strong> los pixel en cada punto.<br />

Corrección <strong>de</strong>l ruido <strong>de</strong> fondo: local o global.


Análisis <strong>de</strong> imágen – Evaluación calidad <strong>de</strong> los datos<br />

La mayor parte <strong>de</strong> las irregularida<strong>de</strong>s se pue<strong>de</strong>n<br />

<strong>de</strong>tectar por las siguientes medidas:<br />

Variabilidad <strong>de</strong> la intensidad<br />

Desviación <strong>de</strong>l tamaño <strong>de</strong> punto<br />

Desviación <strong>de</strong> la circularidad<br />

Intensidad <strong>de</strong> señal relativa al fondo<br />

Desviación <strong>de</strong> la posición en la parrilla<br />

En base a estas medidas, se pue<strong>de</strong>n <strong>de</strong>scartar puntos<br />

irregulares.


Análisis <strong>de</strong> imágen – Evaluación calidad <strong>de</strong> los datos


Análisis <strong>de</strong> imágen – Evaluación calidad <strong>de</strong> los datos<br />

Field Meta Row Meta Column Row Column Gene_ID Flag Signal Mean Background Mean<br />

A 1 1 1 2 ZY030076 0 4655 463<br />

A 1 1 1 3 ZY030066 0 15938 405<br />

A 1 1 1 4 ZY029209 0 7441 390<br />

A 1 1 1 5 ZY030089 0 1842 399<br />

A 1 1 1 6 ZY030084 0 6864 401<br />

A 1 1 1 7 ZY007003 2 471 481<br />

A 1 1 1 8 ZY006869 0 8576 447<br />

A 1 1 1 9 ZY007954 0 4965 405<br />

A 1 1 1 10 ZY006866 0 2236 374<br />

A 1 1 1 11 ZY006782 0 2088 355<br />

A 1 1 1 12 ZY006907 0 4726 342<br />

A 1 1 1 13 ZY006593 0 4437 338<br />

A 1 1 1 14 ZY006850 0 917 321<br />

Matriz <strong>de</strong> datos <strong>de</strong> expresión génica


Normalización


Diseño Array<br />

Diseño Sonda<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

PREGUNTA<br />

Diseño Experimental<br />

Preparación Muestra<br />

Hibridación<br />

Análisis <strong>de</strong> Imagen<br />

Pre-procesamiento <strong>de</strong> datos<br />

Normalización<br />

Análisis Estadístico<br />

Análisis Avanzado <strong>de</strong> Datos<br />

Extracción <strong>de</strong> Genes Relevantes<br />

RESPUESTA<br />

Compra Chip/Array


Normalización<br />

• En general, los niveles <strong>de</strong> expresión <strong>de</strong> genes<br />

individuales se mi<strong>de</strong>n por:<br />

• log (R/G)<br />

• log (PM/MM)<br />

• En cualquier experimento biológico es esencial conocer<br />

el grado <strong>de</strong> reproducibilidad <strong>de</strong> las medidas.<br />

• La repetición <strong>de</strong> experimentos <strong>de</strong> microarrays es costosa.<br />

• El factor limitante pue<strong>de</strong> ser la cantidad <strong>de</strong> muestra<br />

biológica.


Normalización<br />

• Pre-procesamiento <strong>de</strong> datos iniciales previo al análisis<br />

estadístico y análisis avanzado <strong>de</strong> los datos.<br />

• Cada valor <strong>de</strong> intensidad proviene <strong>de</strong> una imagen<br />

in<strong>de</strong>pendiente y es necesario hacer que estos valores<br />

sean comparables. Ajuste básico: igualar la intensidad<br />

media <strong>de</strong> las imágenes.<br />

• Las intensida<strong>de</strong>s no son únicamente concentraciones <strong>de</strong><br />

mRNA, hay múltiples fuentes <strong>de</strong> variación que pue<strong>de</strong>n<br />

afectar y <strong>de</strong>sviar seriamente la interpretación <strong>de</strong> los<br />

resultados.


Normalización – Fuentes <strong>de</strong> variación<br />

Contaminación <strong>de</strong> tejidos<br />

Degradación<br />

Purificación RNA<br />

Transcripción reversa<br />

Eficiencia <strong>de</strong> amplificación<br />

Eficiencia <strong>de</strong> marcaje<br />

(Cy3/Cy5)<br />

Soporte unión <strong>DNA</strong><br />

Spotting<br />

Otros temas relacionados<br />

con la preparación <strong>de</strong>l array<br />

Corrección <strong>de</strong>l fondo<br />

Segmentación <strong>de</strong> la imagen<br />

Eficiencia y especificidad <strong>de</strong><br />

hibridación<br />

Efectos espaciales


A<br />

B<br />

C<br />

Normalización<br />

(a) Después <strong>de</strong> normalización por intensidad media<br />

(b) Después <strong>de</strong> normalización por Lowess<br />

(c) Después <strong>de</strong> normalización teniendo en cuenta<br />

efectos espaciales<br />

Antes (izda.) y <strong>de</strong>spués normalización (dcha.).<br />

(A) BoxPlots<br />

(B) BoxPlots <strong>de</strong> subarrays<br />

(C) MA plots (ratio versus intensidad)


Análisis Estadístico


Diseño Array<br />

Diseño Sonda<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

PREGUNTA<br />

Diseño Experimental<br />

Preparación Muestra<br />

Hibridación<br />

Análisis <strong>de</strong> Imagen<br />

Pre-procesamiento <strong>de</strong> datos<br />

Normalización<br />

Análisis Estadístico<br />

Análisis Avanzado <strong>de</strong> Datos<br />

Extracción <strong>de</strong> Genes Relevantes<br />

RESPUESTA<br />

Compra Chip/Array


Análisis estadístico<br />

• Prácticamente cualquier técnica estadística tiene<br />

cabida en los estudios <strong>de</strong> microarrays <strong>de</strong> <strong>DNA</strong>.<br />

• La técnica <strong>de</strong> agrupamiento <strong>de</strong> datos más popular es<br />

el análisis <strong>de</strong> conglomerados:<br />

• A partir <strong>de</strong> la matriz <strong>de</strong> datos <strong>de</strong> expresión<br />

génica.<br />

• Busca formar “grupos naturales”<br />

(conglomerados o clusters) <strong>de</strong> genes o <strong>de</strong><br />

condiciones experimentales que permitan<br />

respon<strong>de</strong>r las preguntas <strong>de</strong>l estudio.


Análisis estadístico<br />

• El análisis <strong>de</strong> conglomerados<br />

permite visualizar aquellos<br />

genes cuyos perfiles <strong>de</strong><br />

expresión son más similares.<br />

• Para facilitar la visualización los<br />

números vuelven a convertirse<br />

en colores.


Análisis estadístico<br />

• Otra forma usual <strong>de</strong><br />

representar los datos es a<br />

través <strong>de</strong> un gráfico que<br />

muestre como varia la<br />

expresión <strong>de</strong>l gen entre los<br />

distintos experimentos.


Análisis <strong>de</strong> resultados


Diseño Array<br />

Diseño Sonda<br />

<strong>Microarrays</strong> <strong>de</strong> <strong>DNA</strong><br />

PREGUNTA<br />

Diseño Experimental<br />

Preparación Muestra<br />

Hibridación<br />

Análisis <strong>de</strong> Imagen<br />

Pre-procesamiento <strong>de</strong> datos<br />

Normalización<br />

Análisis Estadístico<br />

Análisis Avanzado <strong>de</strong> Datos<br />

Extracción <strong>de</strong> Genes Relevantes<br />

RESPUESTA<br />

Compra Chip/Array


Análisis <strong>de</strong> resultados<br />

• Una vez extraída la información <strong>de</strong> las imágenes hay que<br />

analizar e interpretar los resultados.<br />

• ¿Cómo es posible organizar, visualizar y explorar el<br />

significado <strong>de</strong> millones <strong>de</strong> datos <strong>de</strong> expresión <strong>de</strong> miles <strong>de</strong><br />

genes bajo cientos <strong>de</strong> condiciones distintas?.<br />

• La forma <strong>de</strong> analizar los datos <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>rá <strong>de</strong> lo que se<br />

<strong>de</strong>see averiguar.


Análisis <strong>de</strong> resultados<br />

• Los patrones o perfiles <strong>de</strong> expresión génica se pue<strong>de</strong>n<br />

estudiar <strong>de</strong>s<strong>de</strong> dos puntos <strong>de</strong> vista:<br />

• A) Comparaciones enfocadas en los genes: análisis <strong>de</strong> la<br />

expresión específica <strong>de</strong> los genes en experimentos<br />

comparativos (p.e . Tejidos diferentes).<br />

• B) Comparaciones enfocadas en las muestras: estudio<br />

<strong>de</strong> las alteraciones <strong>de</strong>l nivel <strong>de</strong> expresión en una<br />

<strong>de</strong>terminada situación fisiológica o patológica con el<br />

objetivo <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificar los genes implicados.


Análisis <strong>de</strong> resultados<br />

• A) Comparaciones enfocadas en los genes: Análisis <strong>de</strong><br />

los valores <strong>de</strong> inducción/represión en una serie <strong>de</strong><br />

experimentos comparativos.<br />

• Esto permite la i<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> grupos <strong>de</strong> expresión,<br />

genes con patrones <strong>de</strong> expresión correlacionados.<br />

• Si un número <strong>de</strong> genes se inducen/reprimen <strong>de</strong> la misma<br />

manera en varias situaciones, es probable que:<br />

• Los genes estén regulados conjuntamente o,<br />

• Los genes estén relacionados funcionalmente<br />

(participan en el mismo proceso biológico).


Análisis <strong>de</strong> resultados<br />

• B) Comparaciones enfocadas en las muestras:<br />

Diferencias a nivel fenotípico son la causa <strong>de</strong> diferencias<br />

a nivel molecular que, en muchos casos, pue<strong>de</strong>n<br />

<strong>de</strong>tectarse midiendo los niveles <strong>de</strong> expresión génica.<br />

• I<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> genes implicados en procesos<br />

biológicos o condiciones experimentales <strong>de</strong> interés<br />

(p.e. Tratamiento hormonal, tumores, etc.).<br />

• También se pue<strong>de</strong>n i<strong>de</strong>ntificar perfiles <strong>de</strong> expresión <strong>de</strong><br />

genes con capacidad <strong>de</strong> diagnóstico.


Análisis <strong>de</strong> resultados


Análisis <strong>de</strong> resultados - Aplicaciones<br />

• Estudios <strong>de</strong> expresión diferencial <strong>de</strong> genes<br />

• Análisis <strong>de</strong> patógenos<br />

• I<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> enfermeda<strong>de</strong>s genéticas complejas<br />

• Detección <strong>de</strong> mutaciones y <strong>de</strong> Polimorfismos simples<br />

<strong>de</strong> nucleótido (SNPs)<br />

• Farmacogenómica<br />

• Diseño y <strong>de</strong>scubrimiento <strong>de</strong> fármacos<br />

• Estudios toxicológicos


Análisis <strong>de</strong> resultados - Aplicaciones<br />

Estudio <strong>de</strong> expresión diferencial <strong>de</strong> genes<br />

I<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong> genes implicados en procesos biológicos <strong>de</strong> interés


Análisis <strong>de</strong> resultados - Aplicaciones<br />

Estudio <strong>de</strong> distintos genotipos / Farmacogenómica<br />

Respuesta a fármacos, toxicidad, predisposición <strong>de</strong>sarrollo enfermeda<strong>de</strong>s, etc.

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