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Freitag, den 17. November 2017 um 09:33 Uhr

Gene in der "dunklen Materie" der DNA besser identifizieren

Für die biomedizinische Forschung sind Informationen, die in Sequenzen von menschlichen Genen enthalten sind, von grosser Bedeutung. Diese Informationen können jedoch ohne eine detaillierte «Karte» der Gene innerhalb des menschlichen Genoms nur unzulänglich erschlossen werden. Über Gene, die Proteine codieren und somit biologische Merkmale bestimmen, ist bereits viel bekannt. Noch relativ unerforscht sind hingegen sogenannte nicht-codierende Gene, die auch als «dunkle Materie der DNA» bezeichnet werden. Dazu gehören auch die «long non-coding RNAs» (lncRNAs), die 98% des menschlichen Genoms ausmachen. Sie werden mit zahlreichen Krankheiten in Verbindung gebracht. Ein internationales Team um Rory Johnson vom Department for BioMedical Research der Universität Bern hat nun eine neue Methode entwickelt, um diese «dunkle Materie»-Gene besser identifizieren, auffinden und charakterisieren zu können. Die Methode wurde im Mausmodell und im menschlichen Genom getestet und in einer Studie in der Fachzeitschrift «Nature Genetics» publiziert.

Unterstützung für biomedizinische Forschungsprojekte weltweit

«Beim Grossteil unserer DNA, also bei Tausenden von Genen, ist ihre eigentliche Funktion und wie sie mit der Entstehung von Krankheiten zusammenhängen, noch weitgehend unbekannt», sagt Rory Johnson, der auch am Nationalen Forschungsschwerpunkt «RNA&Disease» der Universität Bern beteiligt ist. Um mehr über die Funktion von nicht-codierenden Genen zu wissen, benötigen die Forschenden vollständige «Gen-Karten». Die neu entwickelte Methode stellt daher einen wichtigen Schritt in diese Richtung dar. Hauptmerkmal der neuen Methode ist, dass sie speziell auf nicht-codierende Regionen im Genom fokussiert, welche mittels der modernsten verfügbaren Sequenzierung vergrössert und analysiert werden. So konnten die Forschenden eine detaillierte Karte von 3’500 «long non-coding RNAs» im Menschen erstellen – was rund 20% aller bislang bekannten «dunkle Materie»-Gene entspricht. «Anhand dieser Karte konnten wir die Eigenschaften dieser Gene charakterisieren, um mehr über ihre Funktionsweise zu erfahren», sagt Johnson.

Dank ihrer Methode konnten die Forschenden auch eine der wichtigsten Gen-Datenbanken, GENCODE, verbessern. Diese wurde am spanischen Centre for Genomic Regulation (CRG) in Barcelona entwickelt und dient weltweit als Referenz für das menschliche Genom und das Genom der Maus. «Indem wir die Arbeit mit der Datenbank schneller, präziser und günstiger machen, unterstützen wir biomedizinische Forschungsprojekte weltweit», freut sich Johnson. Dies komme am Ende auch der Gesellschaft zugute.


Den Artikel finden Sie unter:

http://www.unibe.ch/aktuell/medien/media_relations/medienmitteilungen/2017/medienmitteilungen_2017/gene_in_der_dunklen_materie_der_dna_besser_identifizieren/index_ger.html

Quelle: Universität Bern (11/2017)


Publikation:
Julien Lagarde, Barbara Uszczynska-Ratajczak, Silvia Carbonell, Sílvia Pérez-Lluch, Amaya Abad, Carrie Davis, Thomas R Gingeras, Adam Frankish, Jennifer Harrow, Roderic Guigó and Rory Johnson: High-throughput annotation of full-length long noncoding RNAs with capture long-read sequencing. Nature Genetics. 2017. DOI: 10.1038/ng.3988

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