Informations

Comment puis-je trouver un fichier complet du génome humain

Comment puis-je trouver un fichier complet du génome humain



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

J'essaie de comprendre comment je peux télécharger un fichier qui représente la séquence complète de l'ADN humain. Je ne me soucie pas trop du format - je suis capable d'écrire du code C++ pour l'analyser. FASTA semble être un format simple cependant. Ce que je n'ai pas encore compris, c'est où je peux trouver un fichier complet - j'ai trouvé ce qui semble être des sous-ensembles de gènes ou d'autres séquences ou des chromosomes uniques, mais n'y a-t-il pas 46 chromosomes à inclure ou certains de ces doublons (c'est-à-dire 22 chromosomes + 2 chromosomes sexuels) ?

Sur cette page, j'ai trouvé cette liste de fichiers sous "Human > Genome assembly: GRCh38" mais elle semble être divisée par chromosome ou quelque chose du genre ? Si oui, est-ce que je les fusionnerais ? Mon objectif est d'afficher toutes les lettres via un projecteur sur un mur et je veux pouvoir le pointer et dire à quelqu'un, c'est tout l'ADN d'un humain (pas un sous-ensemble). Aussi, pour vérifier, c'est un "assemblage de génome" que je veux, non? Au fait, je ne me soucie pas des variantes alléliques pour le moment.

Veuillez considérer dans votre réponse que je ne connais pas beaucoup le jargon, merci.


Le National Center for Biotechnology Information a un lien vers un site FTP sur les génomes - sur cette page, il y a un fichier intitulé … /genomes/H_sapiens (c'est un lien direct vers ce répertoire).

Il contient de nombreux fichiers. À partir du fichier README :

Les données de séquence comprennent les chromosomes, les contigs, les ARN et les protéines générés par les projets NCBI Reference Sequence et NCBI Genome Annotation. Les données cartographiques présentées dans la ressource Map Viewer sont également fournies ici.


Ici, un non-biologiste intervient.

@swbarnes2 a raison d'épingler le fait que (environ) 3Giga nucléotides à afficher "sur un mur" (comme vous le dites) même avec un bon projecteur va être une tâche difficile. Vous aurez besoin de plusieurs projecteurs et d'un sacré grand mur. (disons que vous prenez le plus petit paramètre de police lisible, chaque lettre prendra un espace de 4 * 6 pixels, ce qui vous amènera à ~ [227k x 342k] pixels donc environ 35k projecteurs HD)

Ce qui m'a amené à penser à pourquoi vous voudriez faire une telle chose. Dont le plus plausible est : c'est pour une sorte d'intention artistique/culturelle. Dans ce cas, plutôt que d'afficher des lettres (ATGC), je recommande de l'encoder en binaire (00,01,10,11) et de faire ce code de valeur pour un pixel coloré.

Cela vous laissera avec une matrice carrée d'environ 57k pixels de bord (ce qui reste énorme) de points ombragés en 4 tons noirs à blancs.

Si vous voulez aller encore plus loin, la trichromie est à la rescousse, ne faites pas coder des pixels pour un seul nucléotide chacun. Faites-leur coder un "pseudo-codon" (triplet) chacun. Premier nucléotide définissant la nuance rouge, Deuxième nucléotide définissant la nuance verte, dernier nucléotide définissant la nuance bleue. (trucs RVB de couleur additive simple et simple).

-EDIT- Sachant que la notion de codon est invalide et que tout nucléotide (à l'exception des 2 premiers et derniers de chaque chromosome) pourrait faire partie de trois codons distincts (selon qu'ils sont dans un intron, un exon ou même épissés alternativement) nous voyez que ce regroupement par 3 n'est pas QUE juste.

Dans ce cas pourquoi ne pas prendre encore plus de libertés ? Regroupez vos nucléides par 12 (3 groupes de 4) vous donnant plus de profondeurs dans les nuances de couleurs.

-FIN DE LA SECTION MODIFIÉE-

vous obtiendrez une matrice beaucoup plus jolie et beaucoup plus petite de [30k x 30k] (ce qui vous prendra toujours un grand mur et quelques projecteurs HD ~ 150 mais à ce stade, vous pouvez compresser la sortie avec plusieurs méthodes et fusionner pixels, pourtant 150 est bien inférieur à 35000).

Je sais que je n'apporte pas de vraies solutions à la question posée (mais je pense vraiment que @Omen l'a plutôt bien fait) mais j'ai senti qu'il y avait peut-être ici un aperçu qui valait la peine d'être remis (au risque de me ridiculiser)


mais n'y a-t-il pas 46 chromosomes à inclure ou certains de ces doublons

Tout d'abord, alors que chaque personne possède 2 copies de chaque chromosome, ces copies sont identiques à 99%. Ce serait donc du gâchis de répéter le tout deux fois.

Deuxièmement, la technologie est telle qu'il n'est pas facile de générer, disons, toute la séquence d'un chromosome provenant de leur mère. Vous obtenez soit des traces de sanger qui montrent les deux séquences superposées, soit des lectures très courtes qui ne sont pas mélangées, mais vous ne pouvez pas dire quel parent a généré quel fragment.

Donc, en général, un génome de référence n'aura qu'une lettre de consensus à chaque position, même si ce n'est pas biologiquement réaliste. Peu importe la référence, tant que tout le monde sait que ce n'est qu'une référence.

Mon objectif est d'afficher toutes les lettres via un projecteur sur un mur et je veux pouvoir le pointer et dire à quelqu'un, c'est tout l'ADN d'un humain (pas un sous-ensemble).

Pouvez-vous vraiment afficher 3 milliards de caractères comme ça ?


Si je comprends bien votre question, vous voulez un seul fichier, c'est-à-dire une seule chaîne, qui représente la séquence d'un génome humain entier. Cependant, il n'y a rien de tel. Le génome humain est stocké dans 46 chaînes différentes (chromosome), et ces chaînes ont pas d'ordre naturel.

Les nombres utilisés pour désigner les génomes sont basés sur leur ordre lorsqu'ils sont classés par taille.

Toutes les opérations sur le génome (comme sa copie avant la mitose) se déroulent en parallèle, les protéines opérant individuellement sur chaque chromosome.

Si vous voulez représenter un génome humain entier "honnêtement", je dirais que votre meilleur pari est de mettre 46 chaînes distinctes sur le projecteur, peut-être parallèles les unes aux autres comme le code de la matrice.

Si vous souhaitez afficher une grande chaîne longue, toute séquence de concaténation est aussi (in)correcte que n'importe quelle autre, alors ouvrez simplement les fichiers par ordre alphabétique et concaténez-les tous.


Si vous souhaitez fusionner toutes les séquences en une seule séquence, téléchargez la séquence de tous les chromosomes, puis concaténez-les. Commande simple pour cela si vous utilisez Linux :

grep -v ">" chromosome*.fa > génome_entier.txt

Maintenant, il est logique de séparer le génome chromosomique car il n'y a pas de lien physique entre un chromosome et l'autre. De plus, il existe de nombreux ordres par lesquels vous pouvez concaténer les chromosomes ensemble, ce qui vous donnera23!nombre de séquences du génome.

Maintenant, vous devez noter que tout cela peut vous donner de graves erreurs si vous essayez d'étudier le contexte génomique de n'importe quel gène. Alors mieux vaut aller au niveau des chromosomes.

Si je vous ai mal interprété et que vous vouliez avoir toutes les séquences de chromosome fasta dans un seul fichier, sans fusionner les séquences, alors c'est une commande assez simple.

chromosome du chat*.fa > génome.fa

Maintenant, ce que vous téléchargez est une séquence de référence. Vous devez trouver des variantes, etc. pour vos données en contrôlant vos paramètres d'alignement.

Et je ne comprends vraiment pas pourquoi tu veux le projeter sur le mur. Il existe des moyens plus faciles et meilleurs d'analyser le génome.


Génome humain - Exemple d'étude de cas

Un gène est un segment de molécule d'ADN correspondant au codage d'une protéine complète. 23 types différents de molécules d'ADN ou de chromosomes constituent l'ensemble du génome humain. En d'autres termes, le génome d'une espèce est l'ensemble total des chromosomes qui sont constitués pour constituer cette espèce, et le génome humain est l'ensemble des chromosomes qui définissent ensemble l'espèce humaine. La génomique, à son tour, est l'étude du génome humain et la définition des génomes en général en termes de capacité à décrire totalement la composition génomique des espèces et comment les caractéristiques génomiques se traduisent en caractéristiques des espèces telles que la physiologie et la vulnérabilité de membres particuliers. de l'espèce à certaines conditions et maladies (Center for Biomolecular Science and Engineering 2014 Little et al.

2003 Éducation à la nature 2013). La génétique quant à elle, en général, fait référence à l'enquête scientifique sur les différences dans les gènes hérités des parents à la progéniture, et la génétique humaine est cette étude dirigée vers l'espèce humaine (National Center for Biotechnology Information 2007 Saha 1998 New York State 2011 The 1000 Genomes Project Consortium 2012 Jha 2012 Centers for Disease Control and Prevention 2013 Wadhwa 2014). La variation génétique est simplement la variation de la constitution génétique chez les êtres humains.

On dit que les variations sont faibles par rapport au génome total pour toute l'humanité, avec des variations entre deux êtres humains aléatoires ne représentant que 01, pour cent de leurs paires de bases totales. Parmi les populations également, la variation génétique est très faible et inférieure à celle qui classerait les peuples de différentes races en tant que sous-espèces, ce qui indique que la population mondiale n'est qu'un seul pool génétique continu qui se croise dans le temps. D'autre part, une petite partie des variations génétiques chez les êtres humains est importante, en ce sens qu'elles confèrent des avantages aux personnes par rapport à leur environnement ou qu'elles prédisposent certaines personnes à différents types de maladies.

La variation génétique est avantageuse par exemple pour les personnes qui, en raison d'une variation génétique, leur permettent de résister aux épidémies de paludisme dans un environnement et rendent certaines personnes plus aptes à résister à l'infection par le virus du SIDA. Des études récentes, par exemple, associent également la résistance historique à la bactérie responsable de la peste à une mutation génétique qui semble actuellement protéger les personnes atteintes de la variation génétique des ravages du SIDA et de ses complications. Les premières publications médicales et universitaires à ce sujet ont souligné qu'il existe des variations monogéniques qui sont causalement liées au développement de certaines maladies chez les êtres humains, parmi lesquelles la mucoviscidose et la drépanocytose, ainsi que la maladie de Huntington.

D'autre part, au fur et à mesure que la recherche progresse, les bases de la variation génétique d'une gamme d'autres maladies modernes chroniques et insolubles, des maladies psychologiques telles que le trouble bipolaire et la schizophrénie au cancer, au diabète et aux maladies cardiovasculaires, sont en train d'être établies. Pendant ce temps, à mesure que la recherche avance également, il est de plus en plus clair qu'une foule d'autres maladies n'ont pas seulement une base dans la variation génétique ni dans un seul ensemble de conditions environnementales, mais qu'il existe diverses variations génétiques associées à diverses contraintes environnementales qui, ensemble peut provoquer des maladies.


Votre génome est composé de 3 milliards de lettres, entraînant 3 billions de cellules, pendant 3 milliards de secondes. Pourquoi cette analyse computationnelle et pas celle-là ? Qu'est-ce que je viens de trouver ? On s'en fout? Appel non identifié de Stockholm à 3 heures du matin ?

Nous vous présenterons divers aspects des données génomiques, comme à quoi elles ressemblent, comment les obtenir et quelles sont certaines des choses les plus (et les moins) intéressantes que vous pourriez en faire.

La classe comprend :
Liste des pièces du génome humain, liste des pièces du génome COVID-19, technologies de séquençage du génome et un avant-goût des trois principales forces de la vie, sélection neutre, négative et positive, via, respectivement : Génomique des populations et tests de paternité Génomique de l'IA médicale (maladie) ( où vous pourriez vraiment aider les enfants vraiment malades à partir de votre clavier) et la génomique comparative (évolutive) (chauves-souris, chats, rats, moucherons, SARS-CoV-2). Et peut-être un soupçon de cryptogénomique et de confidentialité génomique.

Goûtez à l'apprentissage automatique, au traitement du langage naturel, à la cryptographie et même à la génomique au service de l'humanité.

Formation en biologie, ML ou PNL purement facultative. Voir la page Explorer de la classe pour plus de détails.

Tous les supports de cours seront disponibles via ce site Web et Piazza, et non via Canvas.

CS106 ou équivalent (aka, une certaine expérience de programmation dans n'importe quel langage)
Exemple : lire une chaîne à partir d'un fichier, y compter certains motifs, imprimer des comptes (consultez les didacticiels des offres précédentes liés ci-dessous).

Ce cours est répertorié comme DBIO273A et BIOMEDIN273A. Écrivez à Gill si vous voulez aider à le faire coter ailleurs.

Lundi et mercredi 11h30-12h50.

Le cours sera dispensé entièrement en ligne.
Lien pour zoomer
Aucune participation n'est prise, mais les conférences ne seront pas enregistrées.

En tant qu'étudiant de Stanford, vous avez également libre accès à de nombreuses revues biomédicales. Pour accéder à toutes les ressources biomédicales que Stanford paie depuis l'extérieur du campus, vous pouvez installer une extension de navigateur et un raccourci qui vous permettent de rechercher et d'accéder directement aux ressources en ligne de Lane Library à l'aide de votre SUNetID. Beaucoup de termes que nous enseignons sont également bien définis dans wikipedia.

Toutes les communications du cours seront gérées via Piazza. Vous pouvez vous inscrire en cliquant sur ce lien (notre page de classe). Les annonces de cours et autres ressources de cours privées seront communiquées via Piazza.

Les auditeurs sont les bienvenus. Veuillez également vous inscrire à Piazza. Envoyez-nous un e-mail si vous souhaitez être inclus dans la liste de diffusion de la classe.

Gill Bejerano
Bureau : via Zoom
Heures de bureau: Courriel pour rendez-vous
Téléphone : (650) 723-7666
E-mail:

Bo Yoo
Bureau : N/A
Heures de bureau: Pas de OH pendant l'examen
E-mail:

Il y aura quatre devoirs (questions de programmation et conceptuelles) et un examen final à la maison. Chaque devoir représentera 15 % de votre note finale et l'examen final représentera 40 % de votre note finale.

Tous les codes doivent être exécutables sur les machines des étudiants de Stanford (c'est-à-dire cardinal, myth ou riz). Les cahiers Jupyter sont autorisés pour les devoirs 4 et l'examen final. Incluez comment exécuter votre code dans votre README, et tous vos codes doivent pouvoir s'exécuter sans modification de l'utilisateur (par exemple, si le code prend un fichier en entrée, le chemin ou le nom du fichier ne doit pas être codé en dur mais doit être transmis via la ligne de commande. Tous les fichiers doivent être nommés de manière appropriée et votre fichier compressé soumis doit inclure votre nom. Soyez aussi détaillé que possible pour vous assurer d'obtenir tous les points.

Si vous êtes inscrit auprès du Bureau de l'éducation accessible (OAE), veuillez envoyer la lettre d'accommodement par e-mail à l'adresse e-mail du personnel de classe () au début du trimestre.

Tous les devoirs sont des devoirs individuels et vous ne pouvez pas travailler en groupe. Vous êtes autorisé à discuter d'idées et à comparer les résultats numériques finaux (par exemple, le nombre de lignes dans un fichier), mais aucune partie de votre code final ne peut être partagée avec d'autres étudiants. Dans votre article soumis (par exemple, README), vous devez noter les noms de vos collaborateurs. Vous ne pouvez partager aucune partie de vos soumissions les uns avec les autres jusqu'à ce que les notes soient rendues. Nous prenons au sérieux les violations du code d'honneur. Les violations seront signalées au Bureau des normes communautaires.

Nous pouvons faire des erreurs lorsque nous notons vos devoirs. Si vous en trouvez un, veuillez envoyer un e-mail à pour demander un reclassement. Nous reclasserons l'ensemble de vos devoirs et votre note peut augmenter ou diminuer en conséquence. Vous ne pouvez pas refaire vos devoirs une fois les notes rendues. Nous n'accepterons plus de soumissions après l'envoi des notes.

L'examen à domicile doit être fait de manière indépendante. Vous ne pouvez en discuter avec personne.


Le génome humain ouvert, vingt ans après

Le 26 juin 2000, le « projet de travail » de la séquence du génome humain a été annoncé en grande pompe. Sa disponibilité s'est poursuivie jusqu'à révolutionner la recherche biomédicale . Mais cet événement emblématique, il y a vingt ans aujourd'hui, est aussi un point de référence pour la valeur et la puissance de l'ouverture et de son évolution.

Premier méga-projet de biologie

En 1953, on a découvert que l'ADN était le matériel génétique de la vie. Chaque cellule de chaque organisme contient une copie de son génome, une longue séquence de lettres d'ADN, contenant un ensemble complet d'instructions pour cet organisme. Le premier génome d'un organisme vivant en liberté, une bactérie, n'a été déterminé qu'en 1995 et contenait un peu plus d'un demi-million de lettres. À l'époque, les machines de séquençage déterminaient 500 fragments de lettres, 100 à la fois, chaque exécution prenant des heures. Étant donné que le génome humain contient environ trois milliards de lettres, son séquençage était une proposition tout à fait différente, coûtant de l'ordre de trois milliards de dollars.

Un effort collectif international et un combat pour l'ouverture

Il a été séquencé grâce à un énorme effort collectif de milliers de scientifiques à travers le monde en plusieurs étapes, sur de nombreuses années. L'annonce du 26 juin 2000 n'était qu'une ébauche mais encore suffisamment complète pour être analysée dans son ensemble. Les articles universitaires le décrivant ne seraient pas publiés avant un an, mais les données brutes étaient complètement ouvertes, librement accessibles à tous.

Cela n'aurait peut-être pas été le cas, car certaines forces commerciales, voyant la valeur du génome, ont essayé de fermer le financement gouvernemental aux États-Unis et de privatiser l'accès . Mais l'ouverture l'a emporté, en grande partie grâce à l'indépendance et à la puissance financière de Wellcome (qui a payé un tiers du séquençage au Wellcome Sanger Institute) et à l'engagement des National Institutes of Health américains. Les données de chaque fragment d'ADN ont été publiées sur Internet seulement 24 heures après son séquençage, l'ensemble du génome étant accessible via des sites Web tels que Ensembl.

Ouverture pour les données, ouverture pour les publications

Les scientifiques publient. D'autres scientifiques tentent de s'appuyer sur leurs travaux. Cependant, comme la science est devenue de plus en plus riche en données, l'accès aux données est devenu aussi important que la publication. En biologie, bien avant les génomes, des scientifiques, des bailleurs de fonds et des éditeurs ont tenté de lier la publication au dépôt de données dans des bases de données publiques hébergées par des organisations telles que EBI et NCBI . Cependant, la publication peut prendre des années et si un bailleur de fonds a accordé une subvention importante pour la génération de données, la communauté des chercheurs devrait-elle attendre jusque-là ?

La séquence du génome humain, avec son modèle de publication de données sur 24 heures, était à l'avant-garde de la publication de données de « pré-publication » en biologie. Initialement, le génome humain était considéré comme un cas particulier. Les scientifiques craignaient que des données brutes non vérifiées ne soient divulguées à tous ou que d'autres puissent les battre à la publication si une telle publication de données devenait générale, mais progressivement, l'idée a pris racine. Les générateurs d'ensembles de données ont constaté que la transparence leur a généralement été bénéfique et que l'examen communautaire des données brutes a permis de repérer et de corriger les erreurs plus tôt. La diffusion des données avant publication est désormais bien établie lorsque les bailleurs de fonds paient pour la génération de données qui ont une valeur en tant que ressource communautaire, y compris la plupart des projets liés au génome. Et une fois que vous avez des données en libre accès, vous ne pouvez pas vous empêcher de penser également à la publication en libre accès. Le mouvement visant à changer le modèle commercial de l'édition universitaire en un accès ouvert remonte aux années 1990, mais bien avant que l'accès ouvert ne soit rendu obligatoire par les bailleurs de fonds et les gouvernements, il est devenu la norme pour les articles liés au génome.

Les mégadonnées viennent à la biologie, la forçant à grandir rapidement

Peu de gens s'attendaient à ce que le génome humain soit séquencé aussi rapidement. Encore moins s'attendaient à ce que le prix d'une séquence soit tombé à moins de 1 000 $ aujourd'hui, ou qu'il ne prenne que 24 heures sur une seule machine. La technologie de séquençage "Next Generation" a conduit à des réductions de prix d'un million de fois et à des gains similaires de production par machine en moins de 20 ans. Il s'agit de l'amélioration la plus rapide de toutes les technologies, dépassant de loin les améliorations de l'informatique au cours de la même période. Les génomes de dizaines de milliers d'organismes différents ont ainsi été séquencés. De plus, le changement de production et de prix a fait du séquençage une technologie de pointe tout au long de la recherche biologique et biomédicale - chaque cellule d'un organisme a une copie identique de son génome, mais chaque cellule (37 000 milliards dans chaque être humain) fait potentiellement quelque chose de différent , qui peut également être capturé par séquençage. Les bases de données publiques se sont donc remplies de données de séquences, doublant de taille jusqu'à tous les six mois, alors que les scientifiques sondaient le fonctionnement des organismes. La séquence n'est pas le seul type de données biologiques à être collecté à grande échelle, mais elle a été le moteur pour faire de la biologie une science des mégadonnées.

Génomique et médecine, ouverture et confidentialité

Le génome de chaque individu est légèrement différent et certaines de ces différences peuvent provoquer des maladies. Les généticiens cliniciens testent depuis plus de vingt ans des gènes individuels de patients pour trouver la cause de maladies rares, mais le séquençage de l'ensemble du génome pour simplifier la recherche est désormais abordable et pratique. À l'heure actuelle, notre compréhension du génome n'est suffisante que pour éclairer les soins cliniques pour un petit nombre d'affections, mais c'est déjà suffisant pour que le NHS britannique déploie le séquençage du génome entier dans le cadre du nouveau service de médecine du génome, après l'avoir testé dans le projet 100 000 génomes. C'est le premier système de santé national au monde à le faire.

Dans quelle mesure vos soins de santé pourraient-ils être personnalisés et améliorés grâce à l'analyse de votre génome ? À l'heure actuelle, il est urgent de déterminer si les différences entre les génomes affectent la gravité des infections à COVID-19. En fin de compte, comprendre comment fonctionne le génome humain et comment les différences d'ADN affectent la santé dépendra de la recherche sur les génomes d'un grand nombre d'individus ainsi que de leurs dossiers médicaux. Contrairement au génome humain de référence d'origine, il ne s'agit pas de données ouvertes mais de données personnelles hautement sensibles, privées.

Le défi est devenu de construire des systèmes qui peuvent permettre la recherche mais qui sont suffisamment fiables par les individus pour qu'ils consentent à l'utilisation de leurs données. Ce qui a été développé pour le projet 100 000 génomes, en consultation avec les participants, était un environnement de recherche qui fonctionne comme une bibliothèque de lecture. Les chercheurs peuvent effectuer des analyses complexes sur des données anonymisées dans un environnement sécurisé, mais ne peuvent pas extraire de données individuelles. Ils sont limités aux seuls résumés statistiques de leurs résultats de recherche. Ce modèle d'environnement de recherche fiable est actuellement examiné pour d'autres sources de données sensibles sur la santé.

Le mouvement des données ouvertes a parcouru un long chemin en vingt ans, montrant les avantages pour la société de la transparence organisationnelle qui résulte du partage des données et les opportunités qui découlent de la réutilisation des données. La séquence de référence du génome humain en tant que bien public a fait partie de ce voyage. Cependant, toutes les données ne peuvent pas être ouvertes, même si la capacité de les analyser a une grande valeur pour la société. Si nous voulons bénéficier de l'analyse des données privées, nous devons trouver un terrain d'entente qui préserve certains des points forts de l'ouverture, comme le partage d'outils d'analyse et de résultats de synthèse, tout en s'adaptant à des environnements d'analyse contraints conçus pour protéger suffisamment la vie privée pour satisfaire les individus dont il s'agit des données.

• Le professeur Tim Hubbard est membre du conseil d'administration de l'Open Knowledge Foundation et a été l'un des organisateurs du séquençage du génome humain.


Conclusion

À l'heure actuelle, les matrices de transcrits prédits permettent la découverte de la plupart des gènes codant des protéines à l'échelle du génome lorsque de nombreuses conditions différentes sont prises en compte. Jusqu'à ce que la découverte et la caractérisation de ces gènes codant pour les protéines soient terminées, cette méthode continuera d'être une solution rentable pour conduire une telle découverte. En revanche, le pavage génomique représente une méthode totalement impartiale pour surveiller l'activité transcriptionnelle dans les génomes, mais en raison du coût sera probablement limité au dépistage d'un plus petit nombre de conditions. Cependant, comme de nouvelles régions de transcription sont identifiées à partir des données de pavage, ces régions peuvent être représentées sur des puces de transcription prédites qui sont hybridées dans de nombreuses autres conditions, comme décrit dans la figure 1. Au fur et à mesure que les technologies de microarray ont évolué, la mosaïque de l'ensemble du génome humain est maintenant possible, ces efforts étant actuellement soutenus par le projet ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements) du National Human Genome Research Institute (NHGRI) [41].

Nous pensons que les mesures prises ici sont nécessaires pour interroger toute activité de transcription potentielle dans le génome, dans le but d'identifier de nouveaux gènes, de caractériser plus complètement les gènes existants et d'identifier un ensemble plus complet de sondes pour ces gènes qui peuvent être utilisés pour surveiller la transcription abondances dans des études d'expression génique plus standard. Toutes les utilisations des puces à ADN n'exigent pas une représentation exhaustive des sondes pour tous les gènes du génome à l'étude. Cependant, les expériences qui cherchent à identifier les principaux moteurs des voies [42] ou qui cherchent à discriminer entre des formes d'épissage alternatives de gènes au sein d'un tissu donné [21] nécessitent un ensemble plus complet de matrices pour assurer le succès. Ces données constituent une première étape essentielle pour générer un ensemble complet de tableaux basés sur un support expérimental combiné à une annotation informatique, au lieu de s'appuyer uniquement sur cette dernière. Ces gammes complètes seront d'une valeur inestimable alors que nous cherchons à mieux comprendre les mécanismes d'action pour les cibles médicamenteuses existantes et nouvelles et à élucider les voies sous-jacentes à des maladies complexes. De plus, une étude plus approfondie du vaste ARN non codant identifié via les méthodes décrites ici et ailleurs [10, 12, 15, 16] est susceptible d'ouvrir de nouveaux domaines de la biologie à mesure que les rôles fonctionnels de ces entités sont déterminés.


THÈMES D'ENSEIGNEMENT SCIENTIFIQUE

Apprentissage actif

Les étudiants s'engagent dans des discussions de réflexion-paire-partage au début du laboratoire pour évaluer leur connaissance des bases de données scientifiques. Après la séance de laboratoire, toute la classe discute des résultats de leur exploration bioinformatique.

Évaluation

Pré-évaluation : Lors d'une discussion en petit groupe et d'un partage avec la classe, les élèves décrivent ce qu'ils pensent pouvoir découvrir sur un SNP particulier basé sur des approches bioinformatiques.

Mission: Les étudiants remettent une capture d'écran du navigateur de génome de l'UCSC représentant le SNP d'intérêt, ainsi qu'une brève description de la région génomique, y compris les gènes voisins, la conservation de la région dans d'autres modèles de vertébrés et des citations de trois études d'association à l'échelle du génome publiées.

Participer à la discussion : Après avoir rendu le devoir, les étudiants ont participé à une discussion à l'échelle de la classe sur ce qu'ils ont appris sur l'information génomique en ligne.

Enseignement inclusif

  • La discussion des similitudes entre tous les génomes humains reconnaît l'énorme conservation génétique entre nous tous.
  • L'examen de SNP particuliers liés à la santé démontre également que nous sommes tous à risque de contracter certaines maladies, indépendamment de l'âge, du sexe, de la race, etc.
  • Permettre aux étudiants de choisir un SNP particulier est intrinsèquement inclusif, puisque chaque étudiant peut poursuivre un intérêt individuel.
  • La diversité des choix à travers la classe fournira une variété d'exemples qui peuvent être plus ou moins courants dans divers milieux.

TROUVER MA RELIGION / Le chef du projet du génome humain soutient dans un nouveau livre que la science et la religion peuvent coexister avec bonheur

La science et la religion entretiennent depuis longtemps une relation difficile, au mieux. Mais le Dr Francis S. Collins pense que les deux peuvent coexister heureusement et qu'un scientifique peut aussi bien adorer Dieu dans une cathédrale ou un laboratoire.

Collins, un médecin-généticien, a dirigé le Human Genome Project, une initiative de recherche internationale qui a cartographié les 3,1 milliards de paires de bases de l'ADN humain. Le projet monumental a emmené une équipe de scientifiques au plus profond du paysage inexploré du corps humain. À la fin, ils avaient ce qui équivaut à un plan pour construire un être humain et une référence unique à utiliser pour développer des diagnostics, des traitements et, en fin de compte, des moyens de prévenir les maladies génétiques. Collins est maintenant le directeur de l'Institut national de recherche sur le génome humain.

Autrefois athée convaincu et maintenant fervent chrétien, Collins avance dans son livre "The Language of God: A Scientist Presents Evidence for Belief" (Free Press, juillet 2006) l'idée que "la croyance en Dieu peut être un choix entièrement rationnel, et les principes de la foi sont, en fait, complémentaires des principes de la science." J'ai parlé avec lui par téléphone la semaine dernière depuis son domicile à Rockville, Maryland.

J'ai grandi dans un foyer où la foi n'était pas une partie importante de mon expérience. Et quand je suis arrivé à l'université et que les gens ont commencé à discuter tard dans la nuit dans le dortoir pour savoir si Dieu existait, il y avait beaucoup de défis à cette idée, et j'ai décidé que je n'en avais pas besoin. J'étais déjà en train de devenir scientifique, et il me semblait que tout ce qui comptait vraiment pouvait être mesuré par les outils de la science.

Je suis devenu un étudiant diplômé en chimie physique, et comme je suis devenu plus dans ce mode de pensée réductionniste qui caractérise beaucoup de sciences physiques et biologiques, il était encore plus attrayant de simplement rejeter le concept de quoi que ce soit en dehors de la nature. monde. Je suis donc devenu un matérialiste engagé et un athée odieux, et cela semblait très pratique de l'être, car cela signifiait que je n'avais à être responsable envers personne d'autre que moi-même.

Qu'est-ce qui vous a fait changer d'avis ? Avez-vous eu une révélation soudaine, ou la religion vous a-t-elle en quelque sorte discrètement envahie ?

C'était un processus furtif. En tant qu'étudiant en médecine, j'avais la responsabilité de m'occuper de patients atteints de maladies terribles. J'ai vu certaines de ces personnes s'appuyer vraiment sur leur foi comme un rocher dans la tempête, et cela ne semblait pas être une sorte de béquille psychologique. Cela semblait très réel, et j'étais intrigué par cela.

À un moment donné, un de mes patients m'a interpellé en me demandant ce que je croyais, et j'ai réalisé, en balbutiant quelque chose à propos de « Je ne crois rien de tout cela », que tout cela semblait plutôt mince face à la personnalité de cette personne. une croyance clairement très forte et dévouée en Dieu. Cela m'a forcé à reconnaître que j'avais fait quelque chose qu'un scientifique n'est pas censé faire : j'avais tiré une conclusion sans regarder les données. J'avais décidé d'être athée sans vraiment comprendre quels étaient les arguments pour et contre l'existence de Dieu.

Alors, où es-tu parti de là ?

Avec la pleine intention de consolider mon athéisme, j'ai décidé que je ferais mieux d'enquêter sur cette chose appelée la foi afin de pouvoir l'abattre plus efficacement et de ne pas avoir un autre de ces moments gênants. J'ai lu sur les principales religions du monde et j'ai trouvé tout cela très déroutant. Il ne m'est pas venu à l'esprit de lire les textes originaux, j'étais pressé. Mais je suis finalement allé frapper à la porte d'un pasteur méthodiste qui habitait dans la rue et lui ai demandé s'il pouvait faire des recommandations pour quelqu'un qui, comme moi, cherchait des arguments pour ou contre la foi.

Il a pris un livre de son étagère - "Mere Christianisme" de C.S. Lewis. Lewis avait été athée [et] avait entrepris comme moi de se convaincre de la justesse de sa position et s'était accidentellement converti. J'ai emporté le livre chez moi et, dans les premières pages, j'ai réalisé que tous mes arguments en faveur de l'athéisme étaient rapidement réduits en ruines par la simple logique de ce savant d'Oxford à la pensée claire. J'ai réalisé: "Je dois recommencer ici. Tout ce sur quoi j'avais basé ma position est vraiment défectueux à la base."

Je peux comprendre comment vous pourriez passer d'athée à agnostique, compte tenu de votre vision du monde scientifique. Mais passer d'un agnostique à un croyant, cela semble maintenant être une transition plus difficile.

Et je l'ai fait par étapes, donc pendant un moment j'ai abandonné l'athéisme et j'ai atterri dans la poubelle agnostique, mais j'ai trouvé ça d'une certaine manière une échappatoire. Il ne semblait pas que ce soit nécessairement un endroit où l'on puisse rester confortablement à moins que vous ne puissiez dire : « J'ai maintenant examiné toutes les preuves et j'ai conclu qu'il n'y a aucune raison de prendre une vraie décision. » This business of saying "I don't know" can't just be an "I don't want to know." And the more I looked at the evidence, the more I concluded that I wasn't really in a position where that was a viable choice.

Pourquoi pas? What kind of evidence?

One piece of evidence was the argument, which is right there in Lewis' first chapter on moral law, [about] the knowledge of right and wrong, which I find to this day a puzzling feature of humanity if all we are is products of evolution. Moral law, which seems to be universal to humankind, calls us, on a regular basis, to do things that are not consistent with the idea that our only purpose is to propagate our own DNA.

It calls us sometimes to do things that are truly sacrificial, to help out somebody else at our own expense. And all of the arguments that the social biologists have put forward about how this kind of sacrificial love, this kind of agape, as the Greeks would call it, can be explained on the basis of evolution -- I find rather hollow. It doesn't work in many instances where we are called to do something really quite destructive to the possibility of propagating our own DNA.

I found with Lewis a compelling argument that there is something within us, a signpost, that is pointing us towards the importance of recognizing good and evil, and that is drawing us towards being good and not evil. As Lewis says, if you were looking somewhere around you and within you for some evidence of a God -- not a deist God who wandered off after starting the universe, but a God who really cares about people -- where else would you find more powerful evidence than in this particular thing you find in your own heart? I continue to find that a pretty interesting argument.

You said in your book that your scientific explorations had a lot to do with convincing you that God exists. Can you cite some aspects of your research that particularly confirmed God's existence for you?

Everything I do as a scientist reinforces my sense of God's presence because every new discovery is, if you believe in his role as creator, a glimpse into his mind. And I find that very meaningful and satisfying to be able to have the experience of discovery by both the natural world unveiling itself and also getting a glimpse into what God's plan was.

Can you give me an example?

Well, sequencing the human genome. This was an incredibly breathtaking experience, to unveil over the course of just a few short years the complete instruction book for human biology, the 3 billion letters of the code. That's something which will only be done once in human history, which has incredible power to reveal information about exactly how human biology works and which for me, as a believer, is the culmination of God's creative plan to put creatures on this planet. To have that laid out in front of you for the first time is breathtaking to any scientist, but particularly if you see it as that significant language of God, [which] as the title of the book suggests, carries it to a whole other plane.

Can you tell me about BioLogos, your theory of theistic evolution? How does it differ from intelligent design?

Intelligent design argues that there are certain molecular machines, like the human eye with all its remarkable engineering, that are just too darned complicated for evolution to have been able to develop, and that there had to be supernatural intervention in order to produce those functions. So it makes a very specific claim that there are failures, or gaps, in Darwinian evolution that God had to fix along the way.

In that context, I have trouble with intelligent design, because as science is progressing rapidly, particularly with the study of the DNA sequences of many, many organisms, it becomes pretty clear that some of these gaps are in fact not machines that came suddenly out of nowhere, but were built up bit by bit, component by component, in a way that's entirely compatible with evolution over long periods of time.

I believe in a different model, which I call BioLogos. It's a model that I find entirely consistent with what I know scientifically and what I believe about God, which is the following:

If God decided to create the universe and his purpose was to populate it with creatures in his image, with whom he could have fellowship and to whom he would give the knowledge of right and wrong, an ability to make decisions on their own free will and an immortal soul, and if he chose to use evolution to accomplish that goal, who are we to say that's not how he would have done it? It's an incredibly elegant means of creation. And because God is outside of time and space -- at least, I think that would make sense, given that he's not part of the natural world -- he could, at the very moment of creation, at the instant of the Big Bang, have this entire plan completely designed right down to our having this conversation. And it would seem perhaps a bit random and long and drawn out to us, but not to him.

Why do you think God would do that? What is the purpose of it?

Well, now we are into a really difficult question, which is trying to understand God's motivations, and I don't think I am qualified to have a clue about that. But I think any religion that people believe in has within it the idea that humans are in search of God, and that God is interested in our being in search of him. So if you accept that idea, then the mechanism by which he could carry that out could be almost anything, but I think in this case it was evolution.


Big Data and Bioinformatics in SHGP

The SHGP, by the scale and nature of its data, is a typical big data project, where the four “V”s (volume, velocity, variety, and veracity) characterizing big data are present. When running at full capacity, the project will produce 10–15 TB of raw sequence data per day. Therefore, establishing a highperformance and scalable information technology (IT) infrastructure and the use of advanced bioinformatics methods are major components of the SHGP. “The structure of the participating centers and the distribution of the genomic data production and analysis form an interesting IT challenge that is probably the first of its kind worldwide,” said Dr. Mohamed Abouelhoda, head of the SHGP bioinformatics team.
Figure 3: The high-performance computer SANAM, one of the top supercomputers worldwide in the green data center in the KACST.
All the labs produce significant amounts of data that should be analyzed and moved to the central storage for large-scale data analysis, with results to be shared among researchers inside and outside the kingdom. While each satellite lab has some computing power to participate in the data analysis, the main computing power for storage and analysis resides in the KACST. The SHGP has also access to the energy-efficient, high-performance computer, SANAM, with a performance of 532 TFlops and high-speed interconnects data rate of 56 Gb/s (Figure 3). “SANAM is one of the top supercomputers worldwide,” said Dr. Abdulqadir Alaqeeli from the KACST SANAM team.
To cope with this distributed IT infrastructure, the SHGP bioinformatics team has developed methods to manage the data and the analysis among the different sites using different computational resources. The transfer of data is prioritized and scheduled to reduce the required bandwidth. The use of commercial cloud computing solutions is also part of the design, to automatically scale the in-house IT resources in response to abrupt computation loads. Collectively, the central and satellite computer resources as well as the automatic extension with commercial cloud solutions work together like a hybrid multicloud system.


Geneticists sequence the complete human X chromosome for the first time

For the first time, scientists have determined the complete sequence of a human chromosome, namely the X chromosome, from ‘telomere to telomere’. This is truly a complete sequencing of a human chromosome, with no gaps in the base pair read and at an unprecedented level of accuracy.

A step closer towards the complete blueprint of a human being

The Human Genome Project was a 13-year-long, publicly funded project initiated in 1990 with the objective of determining the DNA sequence of the entire human genome.

Although the project was met with initial skepticism by scientists and non-scientists alike, the overwhelming success of the Human Genome Project is readily apparent. Not only did it usher in a new era in medicine, but it also led to significant advances in DNA sequencing technology.

When the Human Genome Project was finished, its running costs tallied $2.7 billion of taxpayers’ money. Today, a human genome can be sequenced for less than $200 — that’s a 13.5-million-fold reduction in cost. And, it’s still going down.

However, despite its resounding success, the human genome sequencing is still incomplete, as still unknown regions of the genome could not be finished due to technical reasons.

These gaps in the genome have been gradually filled as technically improved after the Human Genome Project was officially over in 2003.

But, until last year, there were still 100 or so regions that were yet unknown. Now, some of these regions have been brought to light, helping to complete the sequencing of the human X chromosome.

The X chromosome is one of two sex-determining chromosomes passed down from parent to child. A zygote that receives two X chromosomes – one from each parent – will grow into a female, while an X and a Y chromosome result in a male.

According to Karen Miga, a research scientist at the UC Santa Cruz Genomics Institute, this was all possible thanks to new sequencing technologies that enable “ultra-long reads,” such as the nanopore sequencing technology.

In the initial stages of the Human Genome Project, scientists could read 500 bases at a time, or 500 letters per sequence. In the mid-2000s, the amount of DNA that could be read at a time was reduced (100-200 bases), but the accuracy of technology increased. Then around 2010, new technology came on the market that could read 1,000-10,000, and now more recently 100,000 or more bases at a time thanks to nanopore technology.

Nanopore tech involves funneling single molecules of DNA through a tiny hole. Changes in current flow determine the genetic sequencing.

“These repeat-rich sequences were once deemed intractable, but now we’ve made leaps and bounds in sequencing technology,” Miga said. “With nanopore sequencing, we get ultra-long reads of hundreds of thousands of base pairs that can span an entire repeat region, so that bypasses some of the challenges.”

The technique itself was very simple: simply collect as much of these bases that scientists could from a single cell line of interest.

“We chose a unique cell line that has two copies of every chromosome, just like any normal cell, but each of those copies is identical to one another. Rather than having to resolve the genome of two genomes, we only had a single version to worry about. Then you can grow these cell lines clonally, so you don’t have variation in them, and then sequence them on these instruments,” Dr. Adam Phillippy of the National Human Genome Research Institute said in a statement.

Scientists collected data over the course of six months, and then used algorithms to stitch the puzzle pieces back together again.

This is how they sequenced the centromere, a large repetitive bit of sequence that is centered in the middle of the X chromosome as its name might suggest, and a number of other genome arrays on the X chromosome.

This work opens up a range of new possibilities in research, including the prospect of identifying new associations between genetic sequence variation and disease, as well as new clues into human biology and evolution.

“We’re starting to find that some of these regions where there were gaps in the reference sequence are actually among the richest for variation in human populations, so we’ve been missing a lot of information that could be important to understanding human biology and disease,” Miga said in a statement.

The complete sequencing of the X chromosome signifies yet another massive victory for science. However, there are still 23 other chromosomes to go — all of them might be completely mapped out by the end of this year, the researchers said.


Instructions for generating the dictionary and index files

Creating the FASTA sequence dictionary file

We use the CreateSequenceDictionary tool to create a .dict file from a FASTA file. Note that we only specify the input reference the tool will name the output appropriately automatically.

This produces a SAM-style header file named ref.dict describing the contents of our FASTA file.

Here we are using a tiny reference file with a single contig, chromosome 20 from the human b37 reference genome, that we use for demo purposes. If we were running on the full human reference genome there would be many more contigs listed.

Creating the fasta index file

We use the faidx command in Samtools to prepare the FASTA index file. This file describes byte offsets in the FASTA file for each contig, allowing us to compute exactly where to find a particular reference base at specific genomic coordinates in the FASTA file.

This produces a text file named ref.fasta.fai with one record per line for each of the FASTA contigs. Each record is of the contig, size, location, basesPerLine and bytesPerLine. The index file produced above looks like this:

This shows that our FASTA file contains chromosome 20, which is 63025520 bases long, then the coordinates within the file which you do not need to care about.


Voir la vidéo: Comment le fils du président est tombé amoureux dune pauvre mère célibataire il a rencontré a rue (Août 2022).