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Expresión de un gen ancestral

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¿Por qué la expresión de un gen ancestral y la comparación del producto con una proteína moderna daría conclusiones engañosas sobre la herencia?

Actualización: Por gen ancestral me refiero a un gen que fue utilizado por un ancestro pero que cambió ligeramente a lo largo de la evolución, aunque todavía tiene el mismo propósito. Y por la conclusión engañosa quiero decir que usar esta similitud entre el producto del gen ancestral y la proteína moderna como evidencia de que el organismo desciende del ancestro.


Su pregunta actualizada todavía es muy vaga, pero voy a asumir que es básicamente: "¿Por qué la versión ancestral de un gen se confundiría con una versión más reciente que el gen moderno?"

Si esto es incorrecto, hágamelo saber y modifique su pregunta para aclarar.

La respuesta simple a esa pregunta es que las mutaciones que ocurrieron después de la Ancestral gene resultó en una divergencia menos aparente que el LCA (último ancestro común), lo que causaría la Ancestral gen aparentemente tiene más polimorfismos, y la suposición general es que cuantos más polimorfismos (mutaciones) haya sufrido un gen, más reciente es.

Entonces, digamos que tiene las siguientes secuencias de ADN:

5 '- AAAT - 3' = LCA (plantilla)

5 '- AAAG - 3' = Muestra 1: # Diferencias = 1 Nucleótido

5 '- AACG - 3' = Muestra 2: # Diferencias = 2 Nucleótidos

los general La suposición es que cuanto mayor es la diferencia con el LCA, más mutaciones se han producido a lo largo del tiempo. Entonces, bajo la suposición general, Muestra 2 es probablemente la versión más reciente de la secuencia.

Sin embargo, y esto es lo que creo que es la respuesta a tu pregunta, porque las mutaciones pueden ocurrir en cualquier orden y en cualquier lugar del genoma, es enteramente posible para que el tercer nucleótido (desde la izquierda) haya seguido esta ruta de mutación: A -> C -> A

Eso haría Muestra 2 aparecer ser más reciente de lo que es porque esencialmente mutó "de nuevo" a la versión LCA del gen, a pesar de ser una versión linealmente más antigua que Muestra 1. De esta forma, un gen ancestral puede confundirse con una evolución más reciente de un gen. Esta es también la razón por la que los datos genómicos nunca son tan sólidos como cuando se combinan con registros fósiles u otros datos que los corroboran y que también se alinean con la línea de tiempo propuesta de los datos genómicos; aunque las probabilidades de que se cometa un error aumentan exponencialmente a medida que se compara y analiza una mayor parte del genoma.

Con mutaciones muy recientes; en la escala de cientos a miles de años, a veces es necesario analizar miles de pares de bases para calcular una respuesta suficientemente segura.


Las redes reguladoras de genes ancestrales impulsan el cáncer

Aunque el cáncer es uno de los fenómenos más intensamente estudiados en biología y ocurre en casi todas las especies multicelulares (1, 2), una explicación de su existencia y propiedades dentro del contexto de la historia evolutiva ha recibido comparativamente poca atención. Sin embargo, se reconoce ampliamente que el progreso en el tratamiento y la prevención depende de una comprensión más profunda de la biología del cáncer (3).

Muchas de las características del cáncer (4, 5) recuerdan la vida unicelular, lo que sugiere que las neoplasias representan un tipo de retroceso o reexpresión de rasgos ancestrales. Theodore Boveri sugirió por primera vez que el cáncer recapitula fenotipos antiguos (6). Esta idea básica se ha desarrollado recientemente en la teoría atávica del cáncer, que busca rastrear las raíces evolutivas profundas del cáncer para hacer predicciones específicas sobre la expresión génica en la tumorigénesis (7, 8). La teoría atávica postula que el origen biológico del cáncer se puede encontrar en la fase de transición temprana de unicelularidad (CU) a multicelularidad (MC), antes de la aparición de metazoos complejos alrededor de 600 Mya. Estos rasgos ancestrales reaparecen porque la regulación que los suprime o los restringe a contextos específicos (por ejemplo, embriogénesis o cicatrización de heridas) se altera. En términos generales, la teoría atávica predice la regulación positiva de genes con orígenes evolutivos de UC y la regulación negativa de genes que evolucionaron después del advenimiento de MC (Fig. 1). El trabajo de Trigos et al. (9), reportado en PNAS, se propone probar esta predicción.

En comparación con lo normal, el cáncer aumenta la proporción de su transcriptoma que proviene de genes unicelulares. La teoría atávica postula que el cáncer es el resultado de la reexpresión inapropiada de un antiguo conjunto de herramientas de adaptaciones adecuadas a la vida colonial de UC y posteriormente suprimidas en el contexto de la vida compleja de CM. Una predicción de esta teoría es que el cáncer sobreexpresará genes y procesos con origen en CU, mientras que simultáneamente subexpresa las vías de CM que promueven la cooperación celular para el bien del organismo. Esta predicción se confirma en el análisis de Trigos et al. (9).

Trigos y col. (9) estudiaron la expresión génica en siete tipos de tumores sólidos e investigaron las edades de los genes correspondientes utilizando un método conocido como filoestratigrafía (10, 11). Específicamente, los autores (9) asignaron genes a uno de los 16 phylostrata y luego compararon la expresión génica en tumores con la del tejido normal. Descubrieron que los tumores sobreexpresan más genes de los dos primeros phylostrata (más antiguos) en comparación con los tejidos normales, mientras que los genes de phylostrata 3 & # x0201312 evolutivamente más recientes generalmente están subexpresados ​​en los tumores. Estos resultados apoyan la teoría atávica del cáncer. Otra predicción de la teoría es que a medida que el cáncer progresa de grado bajo a alto, la pérdida de diferenciación puede entenderse como genes más antiguos que se expresan en niveles más altos. En la figura 1D de Trigos et al. (9), los autores presentan evidencia que respalda esta predicción, que muestra una relación inversa entre la puntuación de Gleason y el índice de edad del transcriptoma (una medida de la expresión genética ponderada por la edad) en los cánceres de próstata. Utilizando sus edades para clasificar los genes de proceso UC frente a MC, Trigos et al. observaron que en general aquellos procesos celulares asignados a un origen de CU eran más activos en los tumores. Aunque el aumento de la expresión de genes de UC parece ser un fenómeno general, la regulación positiva específica depende de la función de los procesos asociados, lo que sugiere que el atavismo del cáncer no es un asunto fortuito sino una coreografía antigua de expresión génica correlacionada.

La evidencia de apoyo para un patrón organizado de expresión proviene de un análisis de corregulación basado en la edad evolutiva. En primer lugar, la correlación de expresión entre pares de procesos de CU o procesos de MC fue generalmente positiva tanto en muestras tumorales como normales, lo que sugiere una compartimentación de procesos con diferentes historias evolutivas como característica general en toda la fisiología. Sin embargo, las correlaciones cruzadas entre los procesos UC y MC fueron significativamente más negativas en los tumores que en las muestras normales. En segundo lugar, la cantidad de variabilidad dentro de las correlaciones por pares se redujo en los tumores. Finalmente, en una comparación de muestras normales y tumorales, 20 de las 24 correlaciones UC & # x02013MC cambiaron de positivas a negativas, mientras que solo 4 cambiaron en la dirección opuesta. Casi la mitad de las correlaciones (11 de 24) se asociaron con la muerte celular. Trigos y col. (9) plantean la hipótesis de que la interrupción de la intercomunicación entre los procesos más viejos (UC) y los más jóvenes (MC) puede resultar un factor clave en el inicio de la tumorigénesis.

Para investigar esa idea, Trigos et al. (9) identificaron 12 genes que representan núcleos consistentes en los siete tipos de tumores estudiados. Los autores señalan que cuatro genes se asociaron con la señalización de Rap 1. Rap 1 es una pequeña GTPasa involucrada en la coordinación del ciclo celular y la adhesión celular con señales ambientales. Una anotación rápida de los 12 genes usando DAVID (https://david.ncifcrf.gov/gene2gene.jsp) demuestra que 11 están involucrados en la señalización citoesquelética y la dinámica de la actina. La aplicación de DAVID a la lista total de 103 genes (12 discutidos en el artículo principal de las referencias 9 y 91 en la Información de apoyo) revela un enriquecimiento significativo en la biogénesis ribosómica, la regulación del ciclo de la urea, las vías catabólicas del ARN y la glucólisis. También están muy enriquecidas las denominadas proteínas 14-3-3, que se encuentran aguas abajo de Rap1 y sirven para modular el efecto de muchas cascadas de señalización de tirosina quinasas receptoras, incluidas las que activan MEK y PI3K. Estas son dos vías principales implicadas en la tumorigénesis y el foco de muchas terapias dirigidas utilizadas clínicamente o actualmente en desarrollo clínico. Todas estas funciones se han relacionado con la biología del cáncer.

El descubrimiento de que el cáncer reduce los vínculos entre las redes reguladoras de genes definidas por la historia evolutiva tiene importantes consecuencias clínicas. El trabajo reciente de Wu et al. (12) investigaron la adquisición de resistencia a fármacos en respuesta a gradientes de fármacos y demostraron que la resistencia evolucionó a partir de la regulación positiva y no la mutación de los genes UC. La clave para aplicar este conocimiento en beneficio terapéutico radica en determinar qué procesos o interacciones, CU o CM, es probable que proporcionen la ventana terapéutica más amplia. A finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, el campo de los estudios sobre supresores de tumores produjo muchos ejemplos en los que la introducción de una copia intacta del supresor de tumores de jour dio como resultado un potencial tumorigénico disminuido (revisado en la ref. 13). Usando tales métodos, es bastante fácil suprimir la rápida división celular, migración e invasión en células cancerosas in vitro y en xenoinjertos. Sin embargo, un éxito similar en un entorno clínico ha resultado difícil de alcanzar. Es mucho más fácil desactivar una vía que se ha activado de manera inapropiada que restaurar un enlace que se ha roto por el daño. Aquí es donde la apelación a la teoría atávica podría resultar terapéuticamente significativa. Análisis como el de Trigos et al. (9) ofrecen la oportunidad de diseñar pantallas de letalidad sintéticas que aprovechan el cambio atávico del cáncer & # x02019 a fenotipos ancestrales más primitivos, mediante la identificación de esos vínculos en la interfaz UC & # x02013MC donde el microambiente tumoral impone demandas diferenciales y presiones selectivas sobre las células tumorales en comparación con células normales (8). Un ejemplo es el uso de hipoxia para inducir & # x0201cBRCA-ness, & # x0201d que causa sensibilidad a la inhibición de la poli (ADP-ribosa) polimerasa, en combinación con agentes que dañan el ADN que promueven roturas de doble cadena en tumores, independientemente de su Perfil mutacional BRCA1 / BRCA2 (14). Esta estrategia ha sido

Trigos y col. presentan la evidencia más completa de que un cambio general a la expresión preferencial de genes más antiguos es una característica común de los tumores, lo que proporciona un apoyo sustancial a la teoría atávica.

exitoso en experimentos preclínicos porque la hipoxia reduce la expresión de reparación de recombinación homóloga. Debido a su dependencia de vías de reparación de rotura de doble hebra mediadas por recombinación no homóloga, los tumores se sensibilizan a agentes que inhiben esas vías, mientras que el tejido normal no se ve afectado.

Otra aplicación de la teoría del atavismo sugiere que la inestabilidad genómica, una de las características más conocidas del cáncer, se deriva de una reexpresión atávica de una respuesta mutacional inducida por estrés del tipo observado en las bacterias (15). El análisis presentado por Trigos et al. (9) ofrece la oportunidad de identificar los vínculos entre los procesos de CU involucrados en esta respuesta y los procesos de CM que la regulan, permitiendo el diseño de regímenes terapéuticos que aprovechan la diferencia en las tasas de evolución entre los tumores y el microambiente circundante.

Trigos y col. (9) presentan la evidencia más completa de que un cambio general a la expresión preferencial de genes más antiguos es una característica común de los tumores, lo que proporciona un apoyo sustancial a la teoría atávica. Para probar aún más la teoría, sugerimos un estudio basado en proteómica a través de tipos de cáncer y tejidos normales con un análisis usando más phylostrata para determinar cómo las alteraciones observadas informadas por Trigos et al. se traducen en cambios en la fisiología, ya que las proteínas son generalmente los objetivos directos de la terapia y la expresión de genes no siempre se correlaciona con la expresión de proteínas (16). Otra pregunta pendiente es si el cambio atávico es reversible o más parecido a un evento de especiación permanente. El desafío es convertir los conocimientos proporcionados por la teoría del atavismo en mejores resultados clínicos (8). Tal comprensión tiene implicaciones para interpretar la evolución del cáncer en respuesta a la terapia, contrarrestar fenómenos como la farmacorresistencia y la evasión inmune, así como para desarrollar estrategias para mejorar la prevención.


La restauración de fenotipos ancestrales mediante la reducción de la plasticidad es un patrón general en la expresión génica durante la adaptación a diferentes factores estresantes en Tribolium castaneum

La plasticidad y la evolución son dos procesos individuales para responder al cambio ambiental, pero la forma en que ambos se relacionan y se impactan entre sí sigue siendo controvertida. Estudiamos las respuestas plásticas y evolutivas en la expresión génica de Tribolium castaneum después de la exposición a nuevos ambientes que diferían de las condiciones ancestrales en temperatura, humedad o ambas. Usando la evolución experimental con diez líneas replicadas por condición, pudimos demostrar la adaptación después de 20 generaciones. Medimos la expresión génica en cada condición en líneas de selección adaptadas y líneas de control para inferir cambios evolutivos y plásticos. Encontramos más evidencia de cambios en la expresión media (cambio en la intersección de las normas de reacción) en líneas adaptadas que de cambios en la plasticidad (cambios en las pendientes). La plasticidad se conservó principalmente y fue responsable de gran parte de la divergencia fenotípica en la expresión entre condiciones ancestrales y nuevas. Sin embargo, descubrimos que los genes con los mayores cambios evolutivos en la expresión también evolucionaron con una plasticidad reducida y, a menudo, mostraron niveles de expresión más cercanos a la etapa ancestral. Los resultados obtenidos en las tres condiciones diferentes fueron similares, lo que sugiere que la restauración de los niveles de expresión ancestrales durante la adaptación es un patrón evolutivo general. Aumentamos el tamaño de la muestra en la condición más estresante y luego pudimos detectar una correlación positiva entre la proporción de genes con la reversión de la respuesta plástica ancestral y la aptitud media por línea de selección.


Las redes reguladoras de genes ancestrales impulsan el cáncer

Aunque el cáncer es uno de los fenómenos más estudiados en biología y ocurre en casi todas las especies multicelulares (1, 2), una explicación de su existencia y propiedades dentro del contexto de la historia evolutiva ha recibido comparativamente poca atención. Sin embargo, se reconoce ampliamente que el progreso en el tratamiento y la prevención depende de una comprensión más profunda de la biología del cáncer (3).

Muchas de las características del cáncer (4, 5) recuerdan la vida unicelular, lo que sugiere que las neoplasias representan un tipo de retroceso o reexpresión de rasgos ancestrales. Theodore Boveri sugirió por primera vez que el cáncer recapitula fenotipos antiguos (6). Esta idea básica se ha desarrollado recientemente en la teoría atávica del cáncer, que busca rastrear las raíces evolutivas profundas del cáncer para hacer predicciones específicas sobre la expresión génica en la tumorigénesis (7, 8). La teoría atávica postula que el origen biológico del cáncer se puede encontrar en la fase de transición temprana de unicelularidad (CU) a multicelularidad (MC), antes de la aparición de metazoos complejos alrededor de 600 Mya. Estos rasgos ancestrales reaparecen porque la regulación que los suprime o los restringe a contextos específicos (por ejemplo, embriogénesis o cicatrización de heridas) se altera. En términos generales, la teoría atávica predice la regulación positiva de genes con orígenes evolutivos de UC y la regulación negativa de genes que evolucionaron después del advenimiento de MC (Fig. 1). El trabajo de Trigos et al. (9), reportado en PNAS, se propone probar esta predicción.

En comparación con lo normal, el cáncer aumenta la proporción de su transcriptoma que proviene de genes unicelulares. La teoría atávica postula que el cáncer es el resultado de la reexpresión inapropiada de un antiguo conjunto de herramientas de adaptaciones adecuadas a la vida colonial UC y posteriormente suprimidas en el contexto de la vida compleja MC. Una predicción de esta teoría es que el cáncer sobreexpresará genes y procesos con origen en CU, mientras que simultáneamente subexpresa las vías de CM que promueven la cooperación celular para el bien del organismo. Esta predicción se confirma en el análisis de Trigos et al. (9).

Trigos y col. (9) estudiaron la expresión génica en siete tipos de tumores sólidos e investigaron las edades de los genes correspondientes utilizando un método conocido como filoestratigrafía (10, 11). Específicamente, los autores (9) asignaron genes a uno de los 16 phylostrata y luego compararon la expresión génica en tumores con la del tejido normal. Encontraron que los tumores sobreexpresan más genes de los dos primeros phylostrata (más antiguos) en comparación con los tejidos normales, mientras que los genes de los phylostrata 3-12 evolutivamente más recientes generalmente están subexpresados ​​en los tumores. Estos resultados apoyan la teoría atávica del cáncer. Otra predicción de la teoría es que a medida que el cáncer progresa de grado bajo a alto, la pérdida de diferenciación puede entenderse como genes más antiguos que se expresan en niveles más altos. En la figura 1D de Trigos et al. (9), los autores presentan evidencia que respalda esta predicción, que muestra una relación inversa entre la puntuación de Gleason y el índice de edad del transcriptoma (una medida de la expresión genética ponderada por la edad) en los cánceres de próstata. Utilizando sus edades para clasificar los genes de proceso UC frente a MC, Trigos et al. observaron que en general aquellos procesos celulares asignados a un origen de CU eran más activos en los tumores. Aunque el aumento de la expresión de genes de UC parece ser un fenómeno general, la regulación positiva específica depende de la función de los procesos asociados, lo que sugiere que el atavismo del cáncer no es un asunto fortuito sino una coreografía antigua de expresión génica correlacionada.

La evidencia de apoyo para un patrón organizado de expresión proviene de un análisis de corregulación basado en la edad evolutiva. En primer lugar, la correlación de expresión entre pares de procesos de CU o procesos de MC fue generalmente positiva tanto en muestras tumorales como normales, lo que sugiere una compartimentación de procesos con diferentes historias evolutivas como una característica general en toda la fisiología. Sin embargo, las correlaciones cruzadas entre los procesos de UC y MC fueron significativamente más negativas en los tumores que en las muestras normales. En segundo lugar, la cantidad de variabilidad dentro de las correlaciones por pares se redujo en los tumores. Finalmente, en una comparación de muestras normales y tumorales, 20 de las 24 correlaciones UC-MC cambiaron de positivas a negativas, mientras que solo 4 cambiaron en la dirección opuesta. Casi la mitad de las correlaciones (11 de 24) se asociaron con la muerte celular. Trigos y col. (9) plantean la hipótesis de que la interrupción de la intercomunicación entre los procesos más viejos (UC) y los más jóvenes (MC) puede llegar a ser un factor clave en el inicio de la tumorigénesis.

Para investigar esa idea, Trigos et al. (9) identificaron 12 genes que representan núcleos consistentes en los siete tipos de tumores estudiados. Los autores señalan que cuatro genes se asociaron con la señalización de Rap 1. Rap 1 es una pequeña GTPasa involucrada en la coordinación del ciclo celular y la adhesión célula-célula con señales ambientales. Una anotación rápida de los 12 genes usando DAVID (https://david.ncifcrf.gov/gene2gene.jsp) demuestra que 11 están involucrados en la señalización citoesquelética y la dinámica de la actina. La aplicación de DAVID a la lista total de 103 genes (12 discutidos en el artículo principal de las referencias 9 y 91 en la Información de apoyo) revela un enriquecimiento significativo en la biogénesis ribosómica, la regulación del ciclo de la urea, las vías catabólicas del ARN y la glucólisis. También están muy enriquecidas las denominadas proteínas 14-3-3, que se encuentran aguas abajo de Rap1 y sirven para modular el efecto de muchas cascadas de señalización de tirosina quinasas receptoras, incluidas las que activan MEK y PI3K. Estas son dos vías principales implicadas en la tumorigénesis y el foco de muchas terapias dirigidas utilizadas clínicamente o actualmente en desarrollo clínico. Todas estas funciones se han relacionado con la biología del cáncer.

El descubrimiento de que el cáncer reduce los vínculos entre las redes reguladoras de genes definidas por la historia evolutiva tiene importantes consecuencias clínicas. El trabajo reciente de Wu et al. (12) investigaron la adquisición de resistencia a fármacos en respuesta a gradientes de fármacos y demostraron que la resistencia evolucionó a partir de la regulación positiva, y no de la mutación, de los genes de CU. La clave para aplicar este conocimiento en beneficio terapéutico radica en determinar qué procesos o interacciones, CU o CM, es probable que proporcionen la ventana terapéutica más amplia. A finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, el campo de los estudios sobre supresores de tumores produjo muchos ejemplos en los que la introducción de una copia intacta del supresor de tumores de jour dio como resultado un potencial tumorigénico disminuido (revisado en la ref. 13). Usando tales métodos, es bastante fácil suprimir la rápida división celular, migración e invasión en células cancerosas in vitro y en xenoinjertos. Sin embargo, un éxito similar en un entorno clínico ha resultado difícil de alcanzar. Es mucho más fácil desactivar una vía que se ha activado de forma inapropiada que restaurar un enlace que se ha roto por el daño. Aquí es donde la apelación a la teoría atávica podría resultar terapéuticamente significativa. Análisis como el de Trigos et al. (9) ofrecen la oportunidad de diseñar pantallas de letalidad sintéticas que aprovechan el cambio atávico del cáncer a fenotipos ancestrales más primitivos, mediante la identificación de esos vínculos en la interfaz UC-MC donde el microambiente del tumor impone demandas diferenciales y presiones selectivas sobre las células tumorales en comparación con las células tumorales normales. células (8). Un ejemplo es el uso de hipoxia para inducir "BRCA-ness", que causa sensibilidad a la inhibición de la poli (ADP-ribosa) polimerasa, en combinación con agentes que dañan el ADN que promueven la rotura de doble hebra en los tumores, independientemente de su BRCA1 / BRCA2. perfil mutacional (14). Esta estrategia ha sido Trigos et al. presentan la evidencia más completa de que un cambio general a la expresión preferencial de genes más antiguos es una característica común de los tumores, lo que proporciona un apoyo sustancial a la teoría atávica. exitoso en experimentos preclínicos porque la hipoxia reduce la expresión de reparación de recombinación homóloga. Debido a su dependencia de vías de reparación de rotura de doble hebra mediadas por recombinación no homóloga, los tumores se sensibilizan a agentes que inhiben esas vías, mientras que el tejido normal no se ve afectado.

Otra aplicación de la teoría del atavismo sugiere que la inestabilidad genómica, una de las características más conocidas del cáncer, se deriva de una reexpresión atávica de una respuesta mutacional inducida por estrés del tipo observado en las bacterias (15). El análisis presentado por Trigos et al. (9) ofrece la oportunidad de identificar los vínculos entre los procesos de CU involucrados en esta respuesta y los procesos de CM que la regulan, permitiendo el diseño de regímenes terapéuticos que aprovechen la diferencia en las tasas de evolución entre los tumores y el microambiente circundante.

Trigos y col. (9) presentan la evidencia más completa de que un cambio general a la expresión preferencial de genes más antiguos es una característica común de los tumores, lo que proporciona un apoyo sustancial a la teoría atávica. Para probar aún más la teoría, sugerimos un estudio basado en proteómica a través de tipos de cáncer y tejidos normales con un análisis usando más phylostrata para determinar cómo las alteraciones observadas informadas por Trigos et al. se traducen en cambios en la fisiología, ya que las proteínas son generalmente los objetivos directos de la terapia y la expresión de genes no siempre se correlaciona con la expresión de proteínas (16). Otra pregunta pendiente es si el cambio atávico es reversible o más parecido a un evento de especiación permanente. El desafío es convertir los conocimientos proporcionados por la teoría del atavismo en mejores resultados clínicos (8). Tal comprensión tiene implicaciones para interpretar la evolución del cáncer en respuesta a la terapia, contrarrestar fenómenos como la farmacorresistencia y la evasión inmune, así como para desarrollar estrategias para mejorar la prevención.


Expresión de un gen ancestral - Biología

La expresión o regulación génica es la capacidad de un gen de un organismo para expresar el fenotipo a nivel molecular. En otras palabras, la expresión génica es el mecanismo a nivel molecular por el cual un gen puede expresarse en el fenotipo de un organismo. El mecanismo de expresión génica involucra la genética bioquímica. Bioquímicamente, un gen es un segmento de ADN con una secuencia específica de base nitrogenada. Consiste en la síntesis de ARN, polipéptidos, proteínas estructurales, enzimas y hormonas que controlan la estructura y función (actividades metabólicas) de rasgos específicos. La estructura molecular del gen se expresa en los siguientes pasos:

Hipótesis de un gen, una enzima

Beadle y Tatum (1948) propusieron la hipótesis de un gen-una enzima a partir de su trabajo sobre Neurospora.Definieron el gen como la unidad de material hereditario que especifica una sola enzima. Significa que la vía biosintética se compone de varios pasos y cada paso está controlado por una enzima específica que es sintetizada por un gen específico.

Síntesis del producto C por la hipótesis de un gen-una enzima

Posteriormente esta hipótesis fue reemplazada por la hipótesis de un polipéptido de un gen porque se encontró que la unidad funcional a nivel genético es el polipéptido.

Síntesis del producto C mediante la hipótesis de un polipéptido de un gen

Como sabemos, no todos los genes son responsables de la expresión del carácter. Cistron ayuda en la expresión del carácter. Así que la hipótesis de un polipéptido de un gen se modifica como la hipótesis de un polipéptido de un cistrón.

Síntesis del producto C mediante la hipótesis de un polipéptido cistrón-uno

Expresión genética en virus

El virus es una entidad nucleoproteica que vive como un parásito obligado intracelular, ya que es capaz de utilizar la maquinaria sintética de la célula huésped para su multiplicación sin involucrar el crecimiento y la división. Es inerte en ausencia de la célula huésped. Es la entidad viviente más primitiva y simple. El primer virus que se descubrió fue el virus Mosiac del tabaco.

Un virus consta de pocos genes en su nucleoide. La expresión del gen viral sólo es posible dentro de la célula huésped por reproducción viral. El bacteriófago es el virus más conocido en cuanto a su estructura y expresión. Las bacteriasE. colies un hospedador típico que puede infectarse con bacteriófagos. El virus presenta dos tipos de ciclo de vida. Son líticos y lisogénicos.

fuente: www.slideshare.net fig: ciclo de vida del virus (bacteriófago)

A) Ciclo de vida lítico del virus

En este ciclo de vida, el virus se replica en la célula huésped y causa la lisis (muerte) del huésped cuando se libera el virus. Es el ciclo reproductivo de T2 y T4 bacteriófagos o fagos virulentos. Puede describirse en los siguientes pasos:

1) Adsorción:El virus del bacteriófago se adsorbe en la pared de la bacteria (huésped) con la ayuda de las fibras de su cola.

2) Penetración:La vaina de la cola se contrae y el lisosoma enzimático presente en la cola llega a la pared celular de la bacteria y hace un agujero. Entonces, el ADN viral solo ingresa a la célula huésped por contracción rítmica y expansión de la cola contráctil. La capa de proteína y la cola permanecen fuera del hospedador.

3) Fase formativa:El ADN viral dentro de la célula huésped produce una enzima nucleasa que descompone el ADN del huésped. El ADN viral se replica y forma todos los componentes del virus dentro de la célula huésped por separado.

4) Maduración:Los nuevos virus se producen al envolver el genoma viral con una capa de proteína. El período entre la entrada del genoma viral dentro de la bacteria y la formación del primer virus nuevo se denomina período de eclipse. Son 13 minutos en T2 bacteriófago.

5) Lisis:Después de la maduración, la lisozima producida por el ADN viral provoca la descomposición de la célula huésped que libera los nuevos virus. Estos nuevos virus están listos para infectar otras bacterias. El período entre la entrada de ADN viral en la célula huésped y el estallido de la célula huésped para liberar nuevos virus se denomina período latente. Son 18 minutos en T2 bacteriófago.

fuente: cronodon.com fig: ciclo de vida lítico

B) Ciclo de vida lisogénico:

En este ciclo de vida, el fago puede inyectar su ADN a una bacteria y no ejerce ninguna influencia sobre la célula bacteriana. El ADN viral se integra en el ADN bacteriano en un sitio específico con la ayuda de la enzima integrasa. De esta forma, el ADN viral se llama profago.

El profago produce una proteína represora que mantiene los genes del fago en la etapa reprimida y se vuelve no virulento. En el camino, el ADN del fago puede seguir multiplicándose de generación en generación sin causar ningún daño. La célula bacteriana portadora de profago se denomina célula lisogénica y el fenómeno de existencia de ADN viral en estado de profago junto con el ADN del huésped se denomina lisogenia.

A veces, el profago puede activarse por productos químicos, radiaciones de alta energía y otras condiciones adversas. Esto provoca la inhibición de la síntesis de la proteína represora. En tal caso, el ADN del fago se vuelve activo de nuevo, es decir, e. El ADN no virulento se vuelve virulento o lítico. En esta condición, el profago se somete al ciclo lítico para producir más fagos que se liberan al estallar la célula.

fuente: cronodon.com fig: ciclo de vida lisogénico

Transcripción inversa:

Algunos virus de ARN tienen un gen que codifica las enzimas transcriptasa inversa (ADN polimerasa dependiente de ARN). Esta enzima ayuda en la síntesis de ADN bicatenario. Este fenómeno se llama transcripción inversa o timinismo. Esto fue sugerido por Temin y Baltimore en 1970 A.D. Este ADN luego forma proteínas por transcripción que se llama dogma central inverso.

ARN (transcripción inversa) y ADN rarr (transcripción) y ARNm rarr (traducción) y proteína rarr

Retrovirus:Los virus que son capaces de realizar una transcripción inversa se denominan retrovirus. Por ejemplo, virus que causan cáncer, virus de la hepatitis B, virus del VIH que causan el SIDA.

Expresión genética en procariotas

La expresión genética es el mecanismo a nivel molecular por el cual un gen puede expresarse en el fenotipo de un organismo. La mayor parte del trabajo importante sobre genética se realizó inicialmente en el colon.Bacilobacterias llamadasEscherichia coli.

Genoma bacteriano: el genoma bacteriano o procariótico está representado por ADN circular de doble hebra que se encuentra libremente dentro del citoplasma. El ADN bacteriano permanece muy plegado sin una membrana nuclear. Las proteínas histonas no están asociadas con el ADN. Por lo tanto, el ADN de bacterias o procariotas está desnudo. El ADN deE. colicontiene 2000-3000 genes.

Las bacterias generalmente se reproducen por el método asexual sin ninguna recombinación de material genético. Sin embargo, algunas bacterias exhiben una forma primitiva de reproducción sexual para intercambiar material genético entre dos células. También se le llama métodos de reproducción parasexuales. La parte del ADN de la célula bacteriana donante se transfiere a la célula bacteriana receptora. Los ADN de ambos se combinan a partir de ADN recombinante que contiene genes de células tanto del donante como del receptor. The recombinant DNA will show variation as a result of the mixing of genes. There are three modes of exchange of genetic materials or genetic recombination. They are:

1) Transformation:It is the method if introducing of foreign DNA into the bacterial cell. In it, the recipient and donor cells do not come in contact. A short piece of DNA is released by donor cell which is actively taken up by the DNA of recipient cell in which it replaces one strand of recipient DNA. So, donor DNA and recipient DNA combines and forms recombinant DNA. In this way, DNA of donor cell expresses some of its properties into the recipient cell. Such cell is called transformant. Griffith confirmed it with experiment on Diplococcus pneumonia,

source: www.boundless.com fig:Transformation in a bacterium

2) Transduction:It is a process of exchange of genetic material with the help of bacteriophage. It was discovered by Lederberg and Zinder in 1952 inSalmonella Typhimurium.During this process, the bacteriophage is used as plasmid to transfer a small piece of double stranded DNA from one bacterium cell (so-called donor) to another cell (so-called recipient cell). A recombinant or hybrid DNA has formed that consists of the genome of both bacteria and thus expresses both the properties. The virus which takes part in this process is never virulent.

It is an indirect method of gene transfer.

It involves bringing genes from a living cell.

It doesn't require any chemicals.

It may involve one to several gene transfers at a time.

3) Conjugation:The direct transfer of genetic material (DNA) from one bacterium to another bacterium through a sexual mating is called conjugation. Lederberg and Tatum first demonstrated conjugation inE. coliin 1946. During conjugation, the sex pili of donor cell form conjugation tube. Then plasmid present in donor cell elongates and divides into two. One plasmid present in donor cell and other passes into the recipient cell through conjugation tube. Now, recipient cell after getting plasmid from donor cell forms pili and changes into donor cell. This process of changing recipient cell into donor cell by the process of conjugation is called sex-duction.

source:en.wikipedia.org fig:conjugation in bacteria

Keshari, Arvind K. and Kamal K. Adhikari. A Text Book of Higher Secondary Biology(Class XII). 1er. Kathmandu: Vidyarthi Pustak Bhandar, 2015.

Mehta, Krishna Ram.Principleof biology.2nd edition. Kathmandu: Asmita, 2068,2069.


Gene Expression in Plants | Biotecnología

In this article we will discuss about:- 1. Gene Expression in Vegetative Organs 2. Gene Expression in Reproductive Organs 3. Gene Expression in Seeds 4. Gene Expression in Fruits.

Successful studies on gene expression in plants are undoubtedly due to the contribution of early botanical monograph in which cytological structure and function of organs were de­fined. With the advent of various reporter gene system and transformation efficiency of plants, cells can be defined at the molecular level by the gene that they express.

Cell specific gene expression studies have enlightened the functions of each cell types and have greater impact on agriculture biotechnology. The differential expressions of plant genes in various organs have been well documented. With the help of reporter gene trapping system, tissue and cell specific gene expressions in plants have been well defined.

It is possible to monitor gene expression within organs of single plant due to repetition of organogenesis over its life span. Plant cells undergo differentiation in response to external signals which have significant impact on gene expression. The literature on tissue-specific gene expression in plants is comprehensive and incorporates studies of large multi-gene families in many species.

Gene Expression in Vegetative Organs:

Leaf-Specific Gene Expression:

Leaves contains innumerable gene products of which many are primarily involved in photosynthesis and produced in a leaf specific manner, regulated by light or photosynthetic metabolism. To understand the significance of leaf specific gene expression at the cellular level, it is essential to highlight the specialized functions of different leaf cell-types in C3 and C4 plants.

C ª4 plants like maize and sugarcane, CO2 is first fixed into a C4 acid in M (mesophyll) cells. Further decarboxylation and refixation steps occur in BS (sheath) Bundle cells where the O2-sensitive ribulose-1, 5-bisphosphate carboxylase (RUBISCO) enzyme is sequestered. The cell specific distribution of C4 metabolic enzymes in BS and M cells is regulated by gene expression.

Studies have shown that genes for RUBISCO and NADP malic enzymes are expressed specifically in bundle sheath (BS) cells in light grown C4 plants. In contrast, other C4 genes like phosphoenol carboxylase and NADP-malate dehydrogenase are expressed specifically in mesophyll cells.

Light had greater role in cell specific expression of C4 genes. In dark grown plants, RUBISCO gene expression occurs in M cells. Upon illumination, RUBISCO gene expression is changed to BS cell. At the same time, light induces the expression of many other C4 genes in M cells indicating the role of light in positive and negative control of cell specific gene expression.

In C3 plants also cell specific expression takes place predominantly, For example, small sub unit of RUBISCO (rbcS) are regulated by light and are expressed in leaf specific manner. The rbcs gene expression takes place in leaf mesophyll cells, guard cells of the leaf epidermis, and cells of mid rib. The rbcS gene expression is clearly under the control of light.

Stem Specific Gene Expression:

Many plant genes are expressed abundantly in stems. The genes which are expressed specifically in stems are mainly encoding cell wall proteins and other metabolic enzymes of the plant vasculture. The main cell wall proteins in plants are hydroxyproline rich glycoproteins (HRGPs), the glyco-rich proteins (GRPS) and proline or hydroxyproline rich proteins (PRPS).

Presence of repeating basic amino acid motif is one of the common features of these proteins. Hydroxyproline-rich glycoproteins are main structural components of the plant cell wall and are identified to play a defensive role against pathogen. Similarly, the cell specific expression of genes encoding the glycine rich proteins of petunia has been examined.

These are confirmed as cell wall proteins and associated with protoxylem cells in hypocotyls, ovaries, and seed coat. Several gene encoding enzymes are expressed in a vascular-specific manner. Examples are the genes encoding S-adenosylmethionine synthetase and glutamine synthetase, involved in biosynthesis of polyamines and ethylene.

Root Specific Gene Expression:

The primary functions of root are the mechanical support and nutrient absorption. Sev­eral genes have been shown to express specifically in root organ. Cell specific gene expression in roots has been examined for the gene encoding tobacco cell wall protein, HRGPnt3. The pro­moter of this gene facilitates the expression in the endodermis.

In legumes, root -specific genes play a role in plant—Rhizobium interactions. Root hair cells express certain genes in response to Rhizobium attachment. Transgenic experiments have shown that lectins are synthesized as host determinants in roots. High level expression of plant transcription factors that are active predominantly in root has been identified.

Biotechnological Applications of Gene Expression in Vegetative Organs:

The study of the gene expression in vegetative organs has many applications in agricul­ture biotechnology. For example, study of cell specific expression of glutamine synthetase (GS) genes has an application in the genetic engineering of herbicide resistant plants. It may be essential to express herbicide resistant forms of GS in both mesophyll and phloem cells to confer herbicide resistant.

Plant promoter that direct vascular specific GRP gene expression can be used to express proteins that protect against phloem or xylem borne pathogen. Similarly, leaf and root specific expression of genes encoding pharmaceutically important proteins have high significance.

Gene Expression in Reproductive Organs:

One of the most complex organs in plant is the flower that consists of several types of tissues. The complex process of flower development and plant reproductive biology has been dissected at the molecular level.

Genes Controlling Fertilization:

The self-incompatibility (SI) in several plants is due to genetically controlled mechanism, whereby the pistil rejects pollen derived from the same plant. The SI phenotype is determined by the genetic constitution of the pollen grain (gamete) in gametophytic plants, and by the diploid genotype of the parent (sporophytic) in sporophytic plants.

The morphological difference between these two SI systems is the region of the pistil in which pollen tube is arrested. SI pollen germinates, but pollen tube growth is arrested in the style. In some other sporophytic plants, e.g., SI pollen fails to germinate. SI is controlled by locus known as S-locus and genes encoding S-locus specific glycoproteins are expressed in stigma throughout the pathway of pollen growth in the style.

Stamen and Pistil Specific Expression:

Both stamen and pistil specific gene expression have been studied. The stamen specific genes are involved in pollen development and their lack of expression results in male sterility. The pistil specific gene is expressed in stigma, style, or ovaries at certain stages of develop­ment. For example, one pistil specific gene is expressed exclusively in their stylar transmitting tissue just prior to fertilization. This suggests do that this gene product may play a role in regulating pollen tube growth.

Petal Specific Expression:

The genes which are expressed specifically in petals are structural and regulatory genes involved in pigment production. Most of the flower pigments are flavonoids synthesized via phenylpropanoid and flavonoid biosynthetic pathways. The best known genes encoding enzymes are phenylalanine ammonia lyase (PAL), chalcone synthase (CH), chalcone isomerase (CHI) etc. are produced in petals.

Certain members of these gene families are also expressed in veg­etative organs for the production of lignins and plant defense compounds. Another petal spe­cific expression of the gene is enolpyruvylshikimate 3-phosphate synthase (EPSPs), an enzyme involved in biosynthesis of phenylalanine feed into phenylpropanoid pathways.

Biotechnological Applications of Floral Specific Gene Expression:

The significance of floral specific expression studies facilitated the production of male sterile plants for the production of hybrid seeds. Male sterile flowers can be produced by using anther specific promoter to direct the expression of a ribonuclease. Further, floral expression studies have applications in flower color manipulations. Even flower color can be inhibited by anitisence RNA technique by antisense CHS mRNA production.

Gene Expression in Seeds:

The expression of seed specific genes is restricted to embryo or endosperm tissues and their expression pattern have been studied at molecular level in wide number of species.

Embryo and Endosperm Specific Gene Expression:

Many seed storage protein genes like globulin-storage protein genes are specifically expressed in embryonic tissues of the dicot seed. Other seed storage protein genes and their expression also restricted to embryo including β conglycinin, glycinin, legumines, vicilins, helianthinin, and β-phaseolin.

Transgenic experimental evidence has shown that legume seed storage genes are expressed in transgenic tobacco. This indicated that DNA sequence and trans­acting factors which controls the expression of above seed storage protein genes are conserved between these distantly related plants.

Several defence genes like proteinase inhibitors and lectins are also expressed in response to wounding in embryos. Phytohemaglutenin (PHA) is a lectin seed storage protein in seeds of soyabean and others, and their expression is controlled by 63bp repeat core sequence in the promoters of PHA genes.

Multi-gene family like zeins seed storage proteins is specific to endosperm tissues. Tobacco is the model system for the study of endosperm genes from cereals. This has been proved when zein promoter was fused to GUS reporter gene and expressed efficiently in transgenic tobacco endosperm.

Wheat storage proteins are divided into glutenins and gliadins that together form the gluten complex responsible for the bread making properties of wheat. These storage pro­teins are expressed in endosperm-specific manner. Glutenin gene was cloned from wheat and after being introduced into tobacco, expressed correctly in endosperm tissue.

Some of the genes are also expressed in aleurone layer. One of the best studied genes expressed in aleurone layer is alpha amylase gene. The enzyme amylase specifically expressed in aleurone, break down the endosperm tissue to provide nourishment for the developing seedling.

Biotechnological Applications of Seed Specific Gene Expression:

Most of the cereals storage proteins are of considerable economic importance. Modifica­tion of protein quality for better nutrition is significant at the back drop of studies on seed specific gene expression. Since cereal grains are poor in lysine, and legumes have a lacuna in methionine amino acid, it is essential to modify genes for desirable amino acids in their storage proteins. In addition, it is possible to produce fine bread making quality of protein and protec­tion of crop and seed against insects and pests by understanding gene expression profiles of seed storage protein genes.

Gene Expression in Fruits:

Ripening of fruit is a highly complex process controlled by ethylene hormone. Several genes expressed in response to ethylene during ripening have been studied and indeed has sig­nificant agriculture implications. Although several genes encoding fruit specific mRNA have been cloned, functions of many of these mRNAs encoded products are unknown.

A member of this group that is well characterized is polygalacturonase (PG) gene. It is thought to play a role in fruit softening. Ethylene plays an important role in fruit ripening and a gene encoding the rate limiting enzyme of ethylene biosynthesis like ACC synthase and ACC oxidase have been successfully cloned.

Biotechnological Applications of Fruit Specific Gene Expression:

In an attempt to modify fruit ripening and texture, fruit specific genes are used as mo­lecular tools using antisense technology for extending shelf life. Using antisense mRNA for PG in transgenic plants, an attempt has been made to reduce PG enzyme and increasing the shelf life of tomato fruits. In addition, anti-sense technology has also been used to reduce ethylene synthesis by producing antisense mRNA in transgenic plants.


Ejemplo n. ° 1: Operón Trp

Lógica para regular la biosíntesis de triptófano

E. coli, como todos los organismos, necesita sintetizar o consumir aminoácidos para sobrevivir. The amino acid is one such amino acid. MI. colipuede importar triptófano del medio ambiente (comer lo que puede recolectar del mundo que lo rodea) o sintetizar triptófano de novo utilizando enzimas codificadas por cinco genes. Estos cinco genes están codificados uno al lado del otro en el E. coli genome into what is called the (Figure below). If tryptophan is present in the environment, then E. coli does not need to synthesize it and the switch controlling the activation of the genes in the trp operon is switched off. Sin embargo, cuando la disponibilidad ambiental de triptófano es baja, se activa el interruptor que controla el operón, se inicia la transcripción, se expresan los genes y se sintetiza el triptófano. Consulte la figura y los párrafos siguientes para obtener una explicación mecánica.

Organización de la trp operón

Cinco regiones genómicas que codifican enzimas de biosíntesis de triptófano están dispuestas secuencialmente en el cromosoma y están bajo el control de un solo promotor. Las cinco enzimas están codificadas por una sola transcripción, están organizadas en un operón. Just before the coding region is the . Esta es, como su nombre lo indica, la ubicación donde la ARN polimerasa inicia una nueva transcripción. La secuencia promotora está más arriba del sitio de inicio de la transcripción.

A DNA sequence called an "operator" is also encoded between the promoter and the first trp gen codificante. This is the DNA sequence to which the regulatory transcription factor protein will bind.

Algunos detalles más sobre los sitios de unión de TF

It should be noted that the use of the term "operator" is limited to just a few regulatory systems and almost always refers to the binding site for a negatively acting transcription factor. Conceptualmente, lo que debe recordar es que hay sitios en el ADN que interactúan con las proteínas reguladoras, lo que les permite realizar su función adecuada (por ejemplo, reprimir o activar la transcripción). This theme will be repeated universally across biology whether the "operator" term is used or not.

Además, aunque los ejemplos específicos que se le mostrarán representan los sitios de unión de TF en sus ubicaciones conocidas, estas ubicaciones no son universales para todos los sistemas. Los sitios de unión del factor de transcripción pueden variar en ubicación con respecto al promotor. Hay algunos patrones (por ejemplo, los reguladores positivos a menudo están aguas arriba del promotor y los reguladores negativos se unen aguas abajo), pero estas generalizaciones no son ciertas para todos los casos. Nuevamente, la clave para recordar es que los factores de transcripción (tanto de acción positiva como negativa) tienen sitios de unión con los que interactúan para ayudar a regular el inicio de la transcripción por la ARN polimerasa.

Los cinco genes que se necesitan para sintetizar triptófano en E. coli están ubicados uno al lado del otro en el operón trp. Cuando el triptófano es abundante, dos moléculas de triptófano se unen al factor de transcripción y permiten que el complejo TF-triptófano se una a la secuencia del operador. Esto bloquea físicamente que la ARN polimerasa transcriba los genes de biosíntesis de triptófano. Cuando no hay triptófano, el factor de transcripción no se une al operador y los genes se transcriben. Atribución: Marc T. Facciotti (trabajo propio).

Regulación de la trp operón

Cuando el triptófano está presente en la célula, se une al trp proteína represora. Cuando el triptófano se une a este factor de transcripción, provoca un cambio conformacional en la proteína que ahora permite que el complejo TF-triptófano se una al trp secuencia del operador. Binding of the tryptophan&ndashrepressor complex at the operator physically prevents the RNA polymerase from binding and transcribing the downstream genes. When tryptophan is not present in the cell, the transcription factor does not bind to the operator therefore, the transcription proceeds, the tryptophan utilization genes are transcribed and translated, and tryptophan is thus synthesized.

Dado que el factor de transcripción se une activamente al operador para mantener los genes desactivados, el trp operon is said to be "negatively regulated". Las proteínas que se unen al operador para silenciar trp expression are .

¿Cree que la expresión de la proteína represora trp está regulada por trp, o la proteína se expresa de manera constitutiva?

Supongamos que la naturaleza adopta un enfoque diferente para regular el operón trp. Diseñe un método para regular la expresión del operón trp con un regulador positivo en lugar de un regulador negativo. (motivador: los profesores hacen este tipo de preguntas todo el tiempo en los exámenes)

Mire este video para obtener más información sobre trp operón.


Discusión

Cotton domestication involved transcriptional alteration of thousands of genes

Considerable effort has been made to understand the genetic basis of phenotypes selected from wild populations during the domestication process. Quantitative trait locus (QTL) studies have been particularly fruitful, leading to insights into the mutations responsible for favourable phenotypes in a number of crops [9–11, 13, 15, 16, 27]. In cotton, none of the mutations responsible for the morphological transformations between wild and domesticated fibre phenotypes are known and it is equally unclear how many genes govern this phenotypic change. We focused not on the causative lesions per se but on the myriad downstream changes in gene expression associated with domestication. We compared patterns of global gene expression from wild and domesticated G. hirsutum across five developmental time points representing the key phases of fibre development encompassing initiation, elongation via primary cell wall synthesis and secondary wall synthesis.

Our results show that, at any given time point, more than 1500 genes, or about 3.8% of those assayed (Figure 2) are differentially expressed between wild and domesticated G. hirsutum, showing the genomic scale of gene expression change accompanying an altered developmental allometry within a single cell (increased fibre length in domesticated TM-1). The only previously described differences between the fibre of wild and domesticated G. hirsutum were in the patterns of initiation on the ovule, the timing of rapid elongation and mature length [5]. Our data show that these and other phenotypic differences involved differential expression of more than 9000 unigenes when summed across five stages of fibre development ranging from 2 - 25 DPA, a surprising number given that only one cell type from two accessions of the same species was analysed. Some perspective on this observation is offered by other plant systems, where comparative expression profiling of whole organs from different cultivars [28], races [29] and species [30–32] has revealed levels of differential expression similar in magnitude to those reported here. In addition, the large number of differentially expressed genes we observed may reflect the high sensitivity and repeatability of the microarray methodology employed, where small technical variances generated high power for the detection of differential expression. As a result, many of the differentially expressed genes in cotton showed only modest magnitudes of changes for example, 78% and 38% of the differentially expressed genes showed a >1.5-fold and twofold difference, respectively, between wild and domesticated cotton (Additional File 2: Table S2). Nonetheless, the large numbers of differentially expressed genes highlight the complex alteration of global gene expression machinery that resulted from human selection for a longer, stronger and finer fibre, as well as other aspects of fibre physiology that were not consciously selected. Although we identify thousands of gene expression changes concomitant with domestication, it is likely that these changes result from a much smaller number of, as yet, unidentified genetic mutations. If one assumes that domestication involves a modest number of mutations, it seems reasonable to conclude that these mutations have had far reaching, though often relatively small, effects on multiple gene expression networks.

One caveat to our study is that we included only one wild and one domesticated accession of G. hirsutum and, therefore, some of the expression changes revealed might reflect the choice of accession rather than the domestication process per se. We note, however, that domesticated G. hirsutum has a remarkably narrow gene pool, having experienced a severe genetic bottleneck accompanying domestication and crop improvement [2, 4]. The resulting high genetic identity among modern varieties suggests that they will show patterns similar to those revealed here and, therefore, that the overall quantitative picture will remain unchanged. Wild accessions are considerably more variable, but truly wild accessions (such as the yucatanense accession studied here) also share a high morphological and genetic identity. Ongoing studies employing a broader sampling of wild and cultivated accessions are expected to shed light on the veracity of our quantitative results and, more importantly, will provide additional clues about the specific targets of human selection.

In addition to revealing the power of human selection to cause large-scale shifts in gene expression patterns, these data facilitate the prediction of processes that underlie important phenotypic changes in the fibre of domesticated cotton. Resources that aid these interpretations include Additional File 1: Table S1, which includes lists of genes differentially expressed between TM-1 and yucatanense for each time point examined, and Additional Files 3 and 4: Tables S3 and S4, which show, respectively, genes corresponding to each block of the wild-to-domesticated transition matrix and GO categories that could be identified as statistically enriched within certain blocks of the transition matrix. Examples of how these data are useful for making functional interpretations and predictions are provided below.

Functional analysis of gene expression differences in wild and domesticated G. hirsutum

A powerful framework for interpreting the genomic scale data presented here is provided by the ancestor-descendant perspective of domestication combined with an understanding of the homology of fibre development in wild and domesticated G. hirsutum. As shown previously [5], scanning electron microscopy showed that both accessions initiate fibre morphogenesis on the day of anthesis, as indicated by the bulging of selected epidermal cells above the ovule surface. In both modern TM-1 and the wild yucatanense, the polar growth profile that is characteristic of cotton fibre starts over the next 2 days, although the fibre distribution on the ovule occurs mainly on the chalazal end in wild yucatanense but is more evenly distributed in the domesticated TM-1 (Figure 1). Fibre growth curves showed that rapid fibre elongation began about 10 DPA in domesticated TM-1, whereas this phase was delayed until about 15 DPA in wild yucatanense. Fibre elongation also ended earlier in yucatanense (

20 DPA), whereas it persisted several days longer in TM-1 [5]. Despite these differences in elongation, both accessions begin secondary cell wall thickening at about 20 DPA (Figure 2).

In light of the above, it is notable that, in the present study, the highest percentage of differentially expressed genes (12.46%) between wild and domesticated cotton occurred at 2 DPA (Figure 3). This suggests that the morphological differences that are apparent at this early stage, though somewhat subtle, are accompanied and/or generated by a fairly radical alteration in the cellular transcriptional programme. Interestingly, at 20 and 25 DPA, during the onset and continuation of secondary wall synthesis, 4.5 - 8.0% differentially expressed genes continued to be observed between accessions (Figure 3). Perhaps the more canalized later fibre development reflects, in part, the recently discovered homology [26] between cotton fibre and xylem for genes involved in secondary wall synthesis. Xylem evolved at the base of the land plant lineage and its differentiation programme has been highly conserved for that purpose [33–35] and partly co-opted for cotton fibre wall thickening.

Many of the genes that are differentially expressed in domesticated and wild cotton are 'cotton-specific', as inferred from the lack of significant sequence similarity with other nucleic acid and protein sequences in the National Center for Biotechnology Information database. For example, compared to yucatanense, numerous genes which are among the top 25 up-regulated genes at all DPA in TM-1 have no annotation. Indeed, 1000 genes, or about a sixth of those that were differentially regulated between the accessions, had no homology-based annotation after BLAST analysis (data not shown). This highlights the current limited understanding of the mechanistic controls of cellular differentiation and growth and, especially, of specialized cell types such as cotton fibre.

Notwithstanding these limitations, many genes can be, at least tentatively, annotated after BLAST analysis in order to identify their closest homolog in the model plant Arabidopsis or other species. This allows the results of our experiments and analyses (Additional Files 1, 3 and 4: Tables S1, S3 and S4) to be mined in order to gain an insight into potential controls of differences in fibre growth between wild and domesticated cotton. For example, many genes known to be involved in cytoskeletal function [36, 37] were revealed to be differentially regulated between wild and domesticated cotton. The profilin family of proteins are low molecular weight actin-binding monomers implicated in reorganizing actin filaments during growth [38, 39] and are known to play a critical role in the formation of actin microfilaments during cotton fibre development [40, 41]. A cotton homolog of Arabidopsis PROFILIN5 (AT2G19770) is up-regulated over 27-fold at 7-20 DPA in domesticated TM-1, suggesting selection of this aspect of the cytoskeletal developmental network. Similarly, we detected differential expression of genes encoding the two 55 kD subunits of the microtubule, β-tubulin (TUA) and β-tubulin (TUB) [42]. In our data various tubulin isoforms are over-expressed from 2-20 DPA of fibre development and these are over-expressed in TM-1 from 1.5- to sixfold over the levels in wild cotton, consistent with cotton fibre differentiation requiring dynamic cytoskeletal activity that can also impact upon fibre quality.

We also sought to understand the differences that could account for differences in the elongation rates of wild and domesticated cotton fibre after 10 DPA. Fibre elongation depends on the rapid synthesis of primary cell walls, which have substantial amounts of xyloglucan and pectin surrounding cellulose microfibrils [43]. The xyloglucan is directly associated with the cellulose by connections that can be broken and remade during cell growth by a family of cell wall enzymes called xyloglucan endotransglycosylase/hydrolases (XTH). XTH enzymes have two potential activities - degrading xyloglucan [via xyloglucan endohydrolase, xyloglucan endohydrolases (XEH), activity] and splitting the xyloglucan polymer and reconnecting the end to another xyloglucan molecule [via xyloglucan endotransglucosylase, xyloglucan endotransglycosylase (XET), activity] [44]. Several genes encoding XTH enzymes are strongly up-regulated in the microarray data at 2, 7 and 10 DPA in domesticated cotton fibre but not in wild cotton fibre. These genes include the cotton homologs of At5g65730 (AtXTH6), At4g37800 (AtXTH7) and At5g57560 (AtXTH22). Consistent with these results, quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) showed that the cotton homologs of AtXTH6 and AtXTH7 had peak expression during elongation in fibre of domesticated cotton [45, 46].

Arabidopsis XTH genes are responsive to a wide variety of stimuli, consistent with roles in plant cell wall remodelling and growth regulation. In particular, AtXTH22 acts down-stream of CYP72C1, a cytochrome P(450) monooxygenase that is proposed to down-regulate brassinolide concentration and thereby reduce the elongation of hypocotyls, petioles, siliques and seeds. Dwarfing of Arabidopsis was caused by the activation or over-expression of the CYP72C1 gene, and over-expression caused down-regulation of AtXTH22 transcription [47]. CYP72C1 and the related protein CYP734A1 (AT2G26710) both inactivate brassinosteroids and block plant cell elongation [48]. Cotton homologs of CYP734A1 are down-regulated in TM-1 compared to yucatanense at 2 and 7 DPA and this could promote earlier fast elongation in domesticated cotton fibre through enhanced brassinosteroid activity. Supporting this possibility, fibre initiation, early elongation and expression of an XTH gene in fibre of cultured cotton ovules are promoted by brassinolide [49]. At 10, 20 and 25 DPA, different cotton homologs of CYP734A1 are mostly down-regulated but one is up-regulated, providing evidence that cotton has multiple CYP734A1-type genes that could facilitate the complex regulation of brassinolide responses by mechanisms such as those postulated for Arabidopsis [48]. We note that six cotton unigenes homologous to At2g26710 are found in six different blocks of the transition matrix (Figure 4: column 2, rows 2 and 8 column 4, row 7 column 5, rows 1 and 6 and column 7, row 5), consistent with differential selection during domestication acting on different members of the CYP734A1 gene family.

Other XTH genes, the cotton homologs of At4g25810 (AtXTH23), At1g14720 (AtXTH28) and At3g44990 (AtXTH31) are shown to play an important role in controlling early elongation in fibre by: (a) falling within a block of the transition matrix (Figure 4: column 4, row 1) representing 469 genes with earlier up-regulation in TM-1 as compared to yucatanense and (b) having lower expression at 20 and 25 DPA than at 10 DPA. los Arabidopsis homolog of one of these, AtXTH28, helps to control elongation in siliques and stamens in a developmentally nuanced manner [50]. Similarly, leaf cell expansion and AtXTH31 expression were down-regulated in a siz1 mutant that led to salicylic acid accumulation, leading to the proposal that AtXTH31 was a positive effector of cell expansion [51].

The cotton homologs of AtXTH6, AtXTH23, AtXTH28 and AtXTH31 contributed to the enrichment of the GO term, 'cellular component: cell wall' in column 4, row 1 of the transition matrix (Figure 4, Supplemental Table S4). This same block also contains numerous cotton genes with homology to 27 Arabidopsis genes with the GO annotation of 'molecular function: oxidoreductase'. Given the previous evidence that modulation of cellular redox status has been important during both cotton fibre evolution and improvement [17, 19, 20], the biological relevance of the transition matrix and the analysis of enriched GO annotations within it is notable. Several genes deserve to be highlighted. los Arabidopsis aldehyde dehydrogenase (ALDH At4g36250) gene, for example, encodes an enzyme that is important for the detoxification of aldehydes, which are generated during the metabolism of carbohydrates, amino acids and lipids and are chemically reactive and may become toxic at certain concentrations [52]. Over-expression of different aldehyde dehydrogenase genes in Arabidopsis confers protection against lipid peroxidation and oxidative stress [53]. Two other important genes are ascorbate peroxidase 3 (APX3 At4g35000 from Arabidopsis), which encode peroxisomal membrane-bound antioxidants and are part of the key family involved in cellular H2O2 metabolism [54, 55] and a homolog of glutathione transferase 8 (At1g78380), part of a multi-functional enzyme family that plays a role in the protection of tissues against oxidative damage [56].

By analogy to the foregoing examples, it is possible to examine the genes and enriched GO categories of any block in the transition matrix for functional clues to the genes and physiology involved in cotton fibre development and domestication. (Figure 4: Column 2, row 5, for example, shows a change in expression pattern that could support the prolonged elongation in domesticated cotton via changes in the sucrose transport and cellular redox status. Cotton genes with enriched GO annotations related to sucrose or other sugar transport are homologous to At1g09960 (AtSUT4), At1g71880 (AtSUC1) and At3g19930 (AtSTP4). AtSUT4 is a sucrose transporter localized in the vacuolar membrane of Arabidopsis leaf mesophyll cells, whereas AtSUC1 is localized to the plasma membrane [57]. Hoth et al. [58] reviews additional data showing that AtSUC1 is a plasma membrane sucrose transporter mainly expressed in pollen, roots and trichomes. However, closely related SUT/SUC proteins in different species can localize to different membranes [57] and, indeed, they may change their location in order to drive particular cellular processes direct testing of cellular location would therefore be required for the cotton fibre homologs. In any case, these genes encode sucrose transporters that provide the capacity for prolonged turgor-driven elongation [59] in the fibre of domesticated TM-1. AtSTP4 is a stress-regulated plasma membrane monosaccharide transporter. En Arabidopsis, it is normally expressed in sink organs, co-regulated with cell wall invertase during powdery mildew infection that causes glucose uptake into host tissues [60] and is quickly up-regulated by ozone along with an oxidative burst [61]. Since the relevant cellular mechanisms linking these phenomena are not fully clarified, the prolonged expression of the cotton homolog of AtSTP4 could sustain fibre elongation in domesticated TM-1 by regulating carbon partitioning and/or by moderating cellular redox status. This indicates the need for a careful analysis of gene function underlying GO annotations in formulating functional hypotheses for cotton genes. In enriched GO annotations related to redox status in Figure 4 column 2, row 5 of the transition matrix, the cotton genes are homologous to At5g23270 (AtFER1). As reviewed recently [62], wide expression of AtFER1 en Arabidopsis supports the regulation of iron concentration and the moderation of ROS levels in response to stress. The levels of ROS detoxifying enzyme activities are also linked into this regulatory circuit [63]. Among four FER genes in Arabidopsis, AtFER1 expression alone responds positively to H2O2 [62]. We predict similar functions for the cotton homologs of AtFER1 as a particular means of moderating ROS levels to support continued fibre elongation after H2O2-stimulated secondary wall deposition has begun [64].

Further emphasizing the importance of sucrose in cotton fibre development, the block Figure 4 column 6, row 4 in the transition matrix shows genes that were highly expressed in wild cotton fibre early in elongation, but whose expression level falls at 20 and 25 DPA. In contrast, these genes are strongly up-regulated in TM-1 at 20 and 25 DPA. Several enriched GO terms relate to sucrose and are associated with cotton sucrose synthase genes - homologs of AtSUS1, SUS3 and SUS5. Despite its name, sucrose synthase (SUS) most commonly degrades sucrose to release uridine diphosphate glucose (UDP)-glucose and fructose in heterotrophic cells [65]. This enzyme plays a key role in cotton fibre development through: (a) generating hexoses to help build the high turgor and/or promote primary wall synthesis required for cotton fibre initiation and elongation [59] and (b) supplying UDP-glucose to secondary wall CESA proteins [66, 67]. At 2, 7 and 10 DPA, the expression level of SUS genes did not vary significantly between TM-1 and wild cotton, which suggests that the role of SUS during primary wall synthesis was fixed early in cotton evolution and that the fast elongation beginning selectively in TM-1 at 10 DPA did not depend on transcriptional control of SUS. However, further experiments would be required in order to determine whether up-regulation of SUS in general, or particular isoforms, later in the development of TM-1 fibre contributed to prolonged elongation or more energetically efficient secondary wall cellulose synthesis or both. Research in cotton could be particularly valuable because Arabidopsis research has not revealed distinct cellular roles for SUS isoforms under normal growth conditions [68].

Finally, we provide two examples of how these data can be predictive of, as yet unknown, aspects of fibre development and/or evolution. As characterized in Arabidopsis, the highly conserved plant-specific protein impaired sucrose induction1 (ISI1, AT4G27750) is sugar inducible and regulates utilization of sugars for growth. los isi1 mutants display elevated chlorophyll levels and depleted starch, suggesting the inefficient use of carbohydrate resources and perturbation of sugar-responsive gene expression [69]. Domesticated TM-1 cotton fibre had higher transcript levels of ISI1 homologs at all five time points, compared to wild yucatanense, but the five cotton homologs are present in different blocks of the transition matrix. Pending further work, we speculate that finely controlled regulatory shifts for cotton fibre ISI1 homologs played an important role in optimizing sugar usage in order to support the development of the fibre quality attributes that humans found most useful. Another example concerns the cotton homolog of At5g54160 (AtCOMT1), which is a strongly down-regulated gene in TM-1 compared to yucatanense at all DPA tested in the microarray experiments. Recent data show that the encoded Arabidopsis protein can methylate caffeic acid in vitro, a process that is associated with the formation of lignin monomers. However, the lignin subunit composition and molecular structure were changed in the Arabidopsis Atomt1 mutant, not the quantity of lignin [70]. Although fibres of some cotton cultivars contain up to 1% phenolics [71], any minor true lignin component of the fibre secondary wall has not so far been characterized. This, together with the down-regulation of the cotton homolog of AtCOMT1 at all stages of fibre development, suggests that modulation of phenolic molecular structure was important for cotton fibre domestication in, as yet, undefined ways. This and many other aspects of the data could be a target for further experimentation.


Ancestral sequence reconstruction as a tool to understand natural history and guide synthetic biology: realizing and extending the vision of Zuckerkandl and Pauling

The perspective on natural history and medicine by Emile Zuckerkandl combined with the chemical expertise of Linus Pauling generated many novel ideas concerning molecular evolution. These included generating multiple sequence alignments, determining phylogenetic relationships based on sequence data, formulating the molecular clock hypothesis, and the proposal to resurrect ancestral sequences based on information contained within extant sequences, inter alia. Although the field of ancestral sequence reconstruction is still burgeoning, the concepts guiding the field are embraced by today's community more so than when originally proposed by Zuckerkandl and Pauling. This chapter presents a view of the field of ancestral sequence reconstruction, including recognition that genes are dynamic fossils in that they record ancient events while still adapting to new environments. It concludes with a discussion of the potential of combining ancestral sequence space and synthetic biology to expand protein functionality for directed evolution studies.

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Resumen de la sección

While all somatic cells within an organism contain the same DNA, not all cells within that organism express the same proteins. Los organismos procariotas expresan todo el ADN que codifican en cada célula, pero no necesariamente todos al mismo tiempo. Las proteínas se expresan solo cuando se necesitan. Los organismos eucariotas expresan un subconjunto del ADN que está codificado en cualquier célula dada. En cada tipo de célula, el tipo y la cantidad de proteína se regula controlando la expresión génica. Para expresar una proteína, el ADN se transcribe primero en ARN, que luego se traduce en proteínas. En las células procariotas, estos procesos ocurren casi simultáneamente. In eukaryotic cells, transcription occurs in the nucleus and is separate from the translation that occurs in the cytoplasm. Gene expression in prokaryotes is mostly regulated at the transcriptional level (some epigenetic and post-translational regulation is also present), whereas in eukaryotic cells, gene expression is regulated at the epigenetic, transcriptional, post-transcriptional, translational, and post-translational levels.


Ver el vídeo: Ketogenic Diets u0026 Genetic Expression w. Lucia Aronica, PhD (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Dennie

    No es agradable para mí.

  2. Black

    Esta información no es correcta

  3. Eulises

    Cometer errores. Propongo discutirlo. Escríbeme por MP, te habla.

  4. Lindel

    Fue muy interesante de leer, ¡gracias!

  5. Zorion

    ¿Y dónde está la lógica?

  6. Ailein

    Pido disculpas, pero creo que estás equivocado. Puedo probarlo. Escríbeme en PM, hablaremos.



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