Biyoinformatik | Moleküler Biyoloji 1
Ayşegül MURAT, Ege Üniversitesi Sağlık Biyoinformatiği A.B.D., Doktora Öğrencisi
Multidisipliner bir alan olan biyoinformatiğin çıkış noktasını İnsan Genom Projesi olarak kabul edebiliriz. Büyük veriyi elde etmek ve sonrasında veriyi depolayıp işleyebilmek yakın on yıllara kadar oldukça zordu. Projesi ile ortaya çıkan büyük verinin işlenmesinde ihtiyaç duyulan algoritmalar, yazılımlar, veri tabanlarının oluşturulması ve depolama kapasitesinin artırılması, yüksek işlemci hızına sahip süper bilgisayarlar (belki kuantum bilgisayarları) ve verinin ne olduğunu anlayıp probleme uygun yazılım yapabilecek bilim insanlarının eksikliğini çözebildiğimiz bir gün 1665 yılında Robert Hooke’ın keşfettiği organizmayı meydana getiren hücrelerin (boyu 10-100 mikron olan) içinde gerçekleşen tüm mekanizmayı çözmüş olacağız.
Biyoloji, bilgisayar bilimi, matematik, kimya, istatistik, mühendislik ve biyokimya gibi disiplinleri bir arada kullanarak biyolojik verileri anlamlı hale getirecek yöntemleri ve yazılımları biyoinformatik ile geliştirebiliriz [1]. Tabi bu büyük verilerin saklanması ve ortak bir veri tabanında organize edilme kısmı da biyoinformatik içindedir. Türkiye’de biyoinformatikçi olmak üzerine farklı kavram karmaşasına sahibiz. Toplumumuzda genel olarak biyoinformatikçileri 3 temel gruba ayırabiliriz; bunlardan ilki temel bilimler ve bir yazılım sonucu üretilmiş web arayüzü|veritabanının kullanımında uzman, bu web arayüzü|veritabanının yazılımını yapabilme konusunda acemi, ikincisi temel bilimler ve bir yazılım sonucu üretilmiş web arayüzü|veritabanının kullanımında uzman, bu web arayüzü|veritabanının yazılımını kısmı olarak yapabilme yetkinliği var, üçüncü olarak ise temel bilimler ve bir yazılım sonucu üretilmiş web arayüzü|veritabanının kullanımında uzman, bu web arayüzü|veritabanının yazılımının tamamını kendisi yapabilecek uzmanlıkta. Sayısal yüzde olarak 1’den 3’e doğru azalan bir biyoinformatik topluluğu olan ülkeyiz.
Omiks teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte ortaya çıkan verinin biyoinformatik açıdan analiz edilmesine şu örnekleri verebiliriz;
· İlk aklımıza gelen genomiks ve transkriptomiks çalışmalarının yapıldığı Yeni Nesil Sekanslama (YNS) analizleri sonucunda elde edilen verilen işlenmesi
· YNS analizleriyle daha hızlı ve güvenilir olarak hastalıkların genetik açıdan araştırılması
· Kalıtsal hastalıkların belirlenmesi ve bunun yeni bireyde görülme ihtimalinin hesaplanması
· Proteomiks çalışmalar sonucu elde edilen protein dizisinin üç boyutlu tahmini
· Mass Spectrometry (kütle spektrometrisi) yöntemiyle bir proteinin dizisinin belirlenip o proteinin tanımlanması
· Analizler sonucu açığa çıkan proteinler arası etkileşimlere
· Proteinlerin etkileşimde olduğu yolakların analizinin gerçekleştirilmesine
· Filogenetik veya evrim çalışmalarında bir geni DNA dizisinden yola çıkarak bulma
· Tür içi ve türler arası çalışmaların analizleri, yeni tür keşfi
· Antik DNA çalışmaları
· Omiks (genomiks+transkriptomiks+proteomiks+metabolomiks…) çalışma sonuçlarını analiz ederek sistem biyolojisi çalışmaları ile bir hastalığa ait genin işleyişi, ifade düzeyi, diğer etkileşimde olduğu molekül yapılarını analiz etme
· İlaç etkileşimlerini öğrenme, ilaç yeniden konumlandırma, yeni ilaç keşfi veya tahminleme gibi daha satır satır devam edilebilecek birden çok alanı kaplayan çalışmalar.
Görüldüğü gibi biyoinformatik verilerin (data | veri = datum) olduğu her yerde…
Biyoinformatikle ilgilenen fakat bazı kavramların ne olduğu konusunda anlamsal karmaşa yaşayan birçok bilgisayar mühendisliği ya da biyoloji dışı diğer disiplinlerden mezun ya da öğrenci için biraz tanım yapmamız bu alanda çalışma yapacak kişiler için faydalı olacaktır. Özellikle sistem biyolojisini (omiks teknolojilerinin tamamını kullanarak biyolojik süreci inceler) anlamanın günümüzde nedenli önemli olduğunu düşünürsek, analiz öncesinde analizini yapacağımız veriyi anlamanın da önemini kavramış olacağız.
Moleküler biyoloji: Makro moleküllerin sentezlerini, yapılarını ve fonksiyonlarını inceleyen bilim dalıdır.
Makro molekül: küçük yapıtaşlarının yani monomerlerin polimerleşmesiyle (kovalent bağ ile bağlanmasıyla) oluşmuş çok büyük moleküler yapılardır. Makro moleküllere örnek olan proteinler amino asitlerin polimerleşmesi sonucu; nükleik asitler ise şeker, fosfat asidi ve azot içeren heterosiklik baz (pürin/pirimidin) polimerleşmesi sonucu oluşur. Nükleik asit ve proteine ek olarak karbonhdratlar içinde bu terim kullanılır.
Nükleik Asit: DNA ve RNA gibi organizmanın çoğalmasına izin veren biyolojik moleküllerdir
DNA: Deoksiribo nükleik asit, tüm organizmalar ve bazı virüslerin canlılık işlevleri ve biyolojik gelişmeleri için gerekli olan genetik talimatları taşıyan bir nükleik asittir.
Genom: Bir gametin, bireyin, popülasyonun veya bir türün genetik bilgisinin tamamını oluşturan DNA dizisidir. Genom ile çalışmalar yapan bilim dalı ise genomikstir.
RNA: Rbo nükleik asit, nükleotitlerden oluşan bir polimerdir ve her nükleotit bir azotlu baz, bir riboz şeker ve bir fosfattan oluşur. DNA’dan deoksiriboz şekeri yerine riboz şekeri, timin bazı yerine de Urasil bazı bulundurmasıyla farklılık gösterir.
Transkriptom: Belli bir zamanda bir hücre veya dokudaki gen transkrptlerinin (RNA) tümünü ifade etmek amacıyla kullanılan ifadedir. Transkriptomik ise hücre genomundan transripsiyonla oluşan mRNA transkriptlerinin eş zamanlı incelenmesidir.
Protein: Bir y da daha fazla amino asitin kendi aralarında asit-amid bağı (peptit bağı) ile birleşmesinden meydana gelen yapılara peptit adı verilir. Bu peptit yapıları bir araya gelerek polipeptit zincirini oluşturur. Bu polipeptit zinciride birincil, ikincil, üçüncül ve dördüncül yapılara katlanarak üç boyutlu yapıdaki kararlı yapıyı meydana getirir ki bu protein olarak isimlendirilir.
Proteom: Belli bir zamanda ve mekânda bir organizmanın sahip olduğu ve ifade ettiği tüm farklı proteinlerin bir toplamıdır. Proteomiks ise, belli bir zaman ve mekânda bir organizmanın sahip olduğu ve ifade ettiği tüm proteinlerin yapılarını, miktarlarını, translasyon sonrası modifikasyonlarını, doku ve hücrelerdeki işlevlerini, diğer proteinlerle ve makro moleküllerle olan etkileşimini aydınlatır.
Metabolit: canlılarda çeşitli tepkimeler sırasında ortaya çıkan ve normal olarak vücutta birikmeyerek başka bileşiklere dönüşen kimyasal bileşiklerdir.
Metabolomik: belirli bir zaman diliminde dokularda, hücrelerde ve fizyolojik sıvılarda lipid, karbonhidrat, vitaminler, hormonlar ve diğer hücre bileşenlerinden ortaya çıkan küçük moleküllü metabolitlerin yüksek verimli teknolojiler kullanılarak saptanması, miktarının belirlenmesi ve tanımlanmasıdır.
Mikrobiyota: Belirli bir çevrede yaşayan mikroorganizmaların (her tür bakteri, arkea, virüs ve ökaryot) toplanması.
Mikrobiom: Belirli bir çevrede yaşayan topluluk, biyomoleküler dağarcık ve mikroorganizmaların ekolojisi.
Metagenomiks: Mikrobiyal topluluğun genomik kompozisyonunu kültürden bağımsız bir şekilde profili yüksek verimli DNA sekanslama yöneminin uygulanması [2,3].
Epigenetik: En kısa tanımla çekirdek dışı kalıtım olan epigenetik, genin ifadesinde değişikliklere sebep olan ve bunun aynı zamanda irsi olduğu fakat bu durumun DNA dizisindeki değişiklikle olmamasına denir. Farklı bir ifadeyle genetik açıdan olamayan kalıtımsal fenotipik varyasyonları inceler.
Epigenom: Epigenetik mekanizmalardan metilasyon, asetilasyon,histon takasları, nonkoding RNA ile etkileşim, übikitinasyon ve transkripsiyon faktörleri ile feed-forward otoregülasyonu gibi DNA ve kromatin modifikasyonlarını belirlemek için sekanslama teknolojiisindeki gelişmeleri kullanarak bu mekanizmaları analiz edebilmektedir [4].
in vivo: Fare, tavşan, zebra balığı ya da maymun gibi deney hayvanı modelleri ve daha ileri faz çalışmaları için insan gibi canlının üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalar.
in vitro: Canlıya ait doku, organ, kan örneklerinden protein veya biyomolekül gibi hücre kültürü ve test tüpü kullanılarak laboratuvar ortamlarında gerçekleştirilen deneysel çalışmalardır.
in silico: Bilgisayar ortamında yazılım yardımıyla verinin analiz edilmesi. Örneğin bir proteine ait sekansın belirli kesim enzimi yardımıyla oluşabilecek tüm fragmentleri bulmak [5,6].
Kaynakçalar
1. Diniz, W., & Canduri, F. (2017). Bioinformatics: an overview and its applications. Genet Mol Res, 16(1).
2. Başaran, E., Aras, S., & Cansaran-duman, D. (2010). Genomik, proteomik, metabolomik kavramlarına genel bakış ve uygulama alanları. Türk Hijyen ve Deneysel Biyoloji Dergisi, 67(2), 85-96.
3. Franzosa, E. A., Hsu, T., Sirota-Madi, A., Shafquat, A., Abu-Ali, G., Morgan, X. C., & Huttenhower, C. (2015). Sequencing and beyond: integrating molecular'omics' for microbial community profiling. Nature Reviews Microbiology, 13(6), 360-372.
4. Bird, A. (2007). Perceptions of epigenetics. Nature, 447(7143), 396.
5. Semple, J. L., Woolridge, N., & Lumsden, C. J. (2005). In vitro, in vivo, in silico: computational systems in tissue engineering and regenerative medicine. Tissue engineering, 11(3-4), 341-356.