![]() |
![]() |
![]() |
Система учета научной деятельности (ASSA) |
![]() ![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Лаборатория регуляции экспрессии генов (т.61)Отдел молекулярной генетикиПодразделенияСектор геномных исследований (т.30)Сектор молекулярно-генетических механизмов белок-нуклеиновых взаимодействий (т.38)
Научные результаты Сотрудники О Подразделении 1. Основное направление исследований Исследование регуляторных районов генов и потенциально регуляторных SNPs; их выявление в масштабе генома. Изучение механизмов канцерогенеза: поиск регуляторных SNPs, связанных с развитием рака легких и толстого кишечника, выяснение роли тканеспецифичных транскрипционных факторов в механизмах гепатоканцерогенеза, изучение новых противоопухолевых препаратов. Выяснение молекулярных механизмов развития депрессии. Задачи, решаемые в рамках основного направления на данном этапе:
2. Аннотация базового бюджетного проекта подразделения Бюджетный проект VI.58.1.2. «Молекулярно-генетические основы транскрипционной регуляции» (координатор проекта: д.б.н. проф. Т.И. Меркулова). В рамках проекта запланировано проведение комплексных экспериментально-теоретических исследований, направленных на изучение регуляторного кода ДНК эукариот и выяснение механизмов определяющих характер транскриптома эукариотической клетки. Лаборатория регуляции экспрессии генов отвечает за блок 3 бюджетного проекта: «Поиск и функциональный анализ потенциально регуляторных SNPs в геноме человека»
4. Иллюстрированное описание лучших результатов, полученных подразделением за последние 5 лет Получены принципиально важные результаты, указывающие на ключевую роль специфичного для печени транскрипционного фактора и известного ксеносенсора CAR (конститутивный рецептор андростанов) в механизмах химически индуцированного гепатоканцерогенеза. На модели инбредных мышей, чувствительных (C3H) и устойчивых (C57BL и CC57BR) к действию фенобарбитала как промотора опухолей печени, показана определяющая роль CAR в механизме действия этого соединения. Установлено, что только в печени мышей С3Н фенобарбитал активирует СAR (рис.1А,Б) и усиливает экспрессию его генов–мишеней: Sult2a1- основного фермента катаболизма тиреоидных гормонов (рис.1В), и Mdm2 - важного регулятора пролиферации и апоптоза (рис.1Г). Таким образом, CAR-опосредованная стимуляция гепатоканцерогенеза фенобарбиталом может осуществляться за счет одновременного подавления опухолесупрессорной функции тиреодных гормонов и индукции генов, непосредственно контролирующих пролиферацию и апоптоз [Life Sci., 2010]. Рисунок 1. Фенобарбитал (ФБ) увеличивает ДНК-связывающую активность CAR и уровень мРНК Sult2A1 и mdm2 в печени мышей С3Н, но не CC57BR и C57BL. А) Типичный радиоавтограф изменения ДНК-связывающей активности CAR. Б) Результаты количественной обработки радиоавтографов. За единицу принята активность CAR в печени животных, не получавших ФБ. В скобках – количество экспериментов. В), Г). Данные RT-QPCR по уровню экспрессии генов Sult2A1(В) и mdm2(Г) представлены в относительных единицах от уровня экспрессии Gapdh. Достоверные отличия от животных, не получавших ФБ * – Р<0,05; ** – Р<0,01; *** – Р<0,005. С использованием мышей, нокаутных по СAR, показано, что гепатоканцерогенные аминоазокрасители ОАТ и 3’-МеДАБ является лигандами этого белка, повышающими его активность, что приводит к усилению экспрессии генов-мишеней СAR,. Среди генов-мишеней выявлен известный протоонкоген c-Myc, активация которого усиливает пролиферацию и приводит к злокачественному перерождению клеток. Показано, что пролиферация клеток печени под действием гепатоканцерогена ОАТ действительно хронически повышена у контрольных животных и не изменена у CAR- дефицитных мышей [Toxicology and Applied Pharmacology, 2012].
Разработан новый подход к предсказанию регуляторных районов в геноме человека и выявлению потенциально регуляторных SNPs (rSNPs), основанный на использовании данных международного проекта ENCODE по распределению мест связывания факторов транскрипции, полученных в результате ChIP-seq анализа. Подход базируется на предположении о том, что обогащение района генома участками связывания факторов транскрипции (пики ChIP-seq) указывает на его регуляторную функцию, и соответственно SNPs, попадающие в этот район, являются потенциально регуляторными (Рис.2А). Анализ баз данных SNPs, связанных с фенотипическими проявлениям, показал, что такие выборки существенно обогащены предсказанными нами rSNPs по сравнению с массивами случайно отобранных SNPs (Рис. 2Б). 40 SNPs, попавших в район перекрывания по крайней мере семи пиков ChIP-seq, были экспериментально протестированы методом задержки в геле с использованием экстрактов ядер 4-х клеточных линий человека (HepG2, HeLaS3, HCT-116, and K562). Для 29 SNPs было показано радикальное изменение в картине связывания ядерных белков хотя бы одной клеточной линии (примеры на рис. 3В), еще для 6 SNPs найдены менее выраженные изменения. Вместе взятые эти данные свидетельствуют об эффективности предложенного нами подхода [PLOS ONE, 2013].
Впервые осуществлена реалистичная оценка возможностей и ограничений компьютерных методов, применяемых для интерпретации данных по полногеномному распределению сайтов связывания транскрипционных факторов (ChIP-Seq). Использованы построенные нами методы распознавания FoxA, основанные на двух наиболее часто используемых принципах: обнаружении нуклеотидных мотивов в последовательностях de novo (mono- и diChipmunk) и обучении по выборке известных сайтов связывания (PWM и SiteGA). Для выбора корректных порогов для всех четырех методов распознавания результаты работы каждого из них были экспериментально верифицированы с помощью метода EMSA (Рис 3 А). Пример эксперимента по верификации показан на Рис.3 Б. Затем методы были применены для распознавания сайтов связывания FoxA2 в пиках ChIP-Seq двух независимых экспериментов. В результате впервые удалось надежно определить точную локализацию и число сайтов связывания FoxA в пиках ChIP-Seq. Наборы FoxA2 сайтов, выявленных разными методами, существенно отличаются, что подтверждает развиваемую нами концепцию структурной гетерегенности сайтов связывания транскрипционного фактора [J Steroid Biochem Mol Biol, 2009]. Одновременное использование методов, относящихся к разным классам (например, SiteGA и DiChipmunk) позволяет идентифицировать существенно больше сайтов связывания FoxA2 и соответственно ChIP-seq пиков, содержащих эти сайты (Рис 3 В). [BMC Genomics, 2014] Рисунок 3. А. Примеры подбора порогов для различных методов распознавания. Вертикальная прерывистая линия соответствует порогу метода, выше которого экспериментально подтверждаются все предсказанные сайты Б. Конкуренция олигонуклеотидов в EMSA за рекомбинантный белок GST-FoxA2. Проба - радиоактивно меченый олигонуклеотид TTR с известным сайтом связывания FoxA2. В качестве конкурента к пробам добавлялся возрастающий избыток исследуемых немеченых олигонуклеотидов. Полоса, соответствующая ДНК-белковому комплексу, отмечена стрелкой. В. Зависимость числа пиков ChIP-seq, содержащих хотя бы один предсказанный сайт, от высоты пика.
5. Задачи, планируемые на перспективу
Антонцева Елена Вячеславовна [научный сотрудник] Губина Мария [инженер] Корболина Елена Евгеньевна [научный сотрудник] Меркулов Василий Михайлович [ведущий инженер] Рыкова Елена Юрьевна [ведущий научный сотрудник] Бывшие сотрудникиАмстиславский Вячеслав СергеевичБогданова Людмила Александровна Быстрова Татьяна Николаевна Васильева Евдокия Душеевна Иванов Игорь Диадорович Ильницкая Светлана Ивановна Каледин Василий Иванович Леберфарб Елена Юрьевна Николин Валерий Петрович Троицкий Александр Васильевич Чекурова Любовь Васильевна СовместителиБрызгалов Леонид Олегович [научный сотрудник]Кондратюк Екатерина Юрьевна [ведущий инженер] Попова Нэлли Александровна [научный консультант] Похламкова Полина Дмитриевна [лаборант] Шарыпова Екатерина Брониславовна [младший научный сотрудник] Выберите слайдером нужный промежуток, и список ниже будет содержать записи только нужного периода: 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
![]() |
||
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
© 2010-2025 ИЦиГ СО РАН. Все права защищены. | ![]() |