Геномика та протеоміка

🧬 Геноміка

Секвенування геномів

Визначення повної послідовності ДНК організму. Next-Generation Sequencing (NGS) — Illumina (short reads, висока точність), PacBio/Oxford Nanopore (long reads, структурні варіації). Третє покоління технологій для повних геномів.

Анотація геномів

Визначення генів, їх структури (екзони, інтрони), функцій, регуляторних елементів. Автоматичні та ручні методи, використання еволюційної консервації, експериментальна валідація. Критично для розуміння геному.

Порівняльна геноміка

Порівняння геномів різних видів для розуміння еволюції, консервованих областей, видоспецифічних особливостей. Виявлення генів, регуляторних елементів, структурних варіацій.

Функціональна геноміка

Вивчення функції генів: транскриптоміка (RNA-seq), епігеноміка (ChIP-seq, ATAC-seq), функціональні скринінги (CRISPR, RNAi). Системний підхід до розуміння функцій.

Структурна геноміка

Вивчення тривимірної структури геномів: Hi-C, ChIA-PET для хромосомної архітектури, топологічно асоційовані домени (TAD). Критично для розуміння регуляції генів.

🧪 Протеоміка

Ідентифікація білків

Мас-спектрометрія (MS) для визначення білків: LC-MS/MS, протеоліз, фрагментація, ідентифікація через бази даних. Високий throughput, висока чутливість. Основа протеоміки.

Кількісна протеоміка

Вимірювання кількості білків: label-free, TMT, SILAC методи. Дозволяє порівнювати рівні білків між умовами (хвороба/здоров'я, до/після лікування). Критично для біомаркерів.

Посттрансляційні модифікації

Виявлення та кількісне визначення PTM: фосфорилювання, ацетилювання, убіквітинування, метилювання. Спеціалізовані протеомічні методи. Критично для розуміння регуляції.

Білково-білкові взаємодії

Виявлення взаємодій: co-immunoprecipitation + MS, Y2H, AP-MS. Мережі взаємодій для розуміння функцій, комплексів, шляхів. Критично для системної біології.

Протеомна біоінформатика

Аналіз протеомічних даних: ідентифікація через бази даних, квантування, статистичний аналіз, мережі взаємодій. Спеціалізовані програмні інструменти та пайплайни.

🔬 Методи секвенування

Illumina Sequencing

Найпоширеніший метод: short reads (150-300 bp), висока точність, високий throughput, низька вартість. Використовується для WGS, RNA-seq, ChIP-seq. Обмеження: короткі читання, GC bias.

Long-Read Sequencing

PacBio (SMRT) та Oxford Nanopore: довгі читання (до десятків кб), виявлення структурних варіацій, складання геномів, ізоформи транскриптів. Обмеження: вища помилковість, вища вартість.

Третє покоління

Напрямок: підвищення точності long reads, зниження вартості, покращення throughput. Комбіновані підходи (hybrid assembly) для найкращих результатів.

📊 Інтегративна біологія

Multi-omics інтеграція

Комбінування геноміки, транскриптоміки, протеоміки, метаболоміки для повного розуміння. Системна біологія, математичні моделі, мережі. Критично для розуміння складних процесів.

Функціональні дослідження

Комбінація геноміки з функціональними дослідженнями: CRISPR screens, RNAi, функціональні тести. Валідація передбачень, розуміння механізмів.

Системна біологія

Інтеграція даних для побудови моделей біологічних систем: мережі взаємодій, динамічні моделі, передбачення поведінки. Критично для розуміння в цілому.

💊 Застосування в медицині

Персоналізована медицина

Геноміка та протеоміка для індивідуального підходу: фармакогеноміка (вибір ліків), онкогеноміка (таргетна терапія), протеомні профілі для діагностики та прогнозу.

Діагностика

Геномні та протеомні біомаркери для діагностики хвороб, раннього виявлення, моніторингу, прогнозу. Неінвазивні тести (liquid biopsy), протеомні панелі.

Розробка ліків

Геноміка для виявлення мішеней, протеоміка для розуміння механізмів дії. Біомаркери для стратифікації пацієнтів, моніторингу ефективності, токсичності.

Розуміння хвороб

Геноміка та протеоміка для розуміння механізмів хвороб: мутації, експресія, посттрансляційні модифікації, мережі взаємодій. Критично для розробки терапій.

🌱 Застосування в біології

Еволюційна біологія

Порівняльна геноміка для розуміння еволюції, філогенетики, адаптацій. Геномні та протеомні зміни в еволюції. Розуміння шляхів еволюції.

Агрономія

Геноміка рослин для покращення сортів, стійкості до хвороб, посухи, продуктивності. Протеоміка для розуміння механізмів. Критично для продовольчої безпеки.

Мікробіологія

Геноміка мікроорганізмів для розуміння патогенності, метаболізму, еволюції. Метагеноміка для вивчення мікробних спільнот. Протеоміка патогенів.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Michaelis-Menten Kinetics і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.