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主题:【讨论】今天听了一个会,混了两顿饭,虽然不好吃。 -- 喜欢喝冰茶

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                • 家园 呵呵,我做生物学的一个主要目标,

                  就是希望能够学习到生命现象中的Strategy。比如资源管理,功能系统之间的cooperations啦什么的,还有各个层次(从脑组织功能到分子水平上的控制)的广义学习方法。

                  另一个目的,就是人类健康了。这不用多说,周围许多人罹患各种痛苦疾病,我们有责任尽力帮助他们。不过这条路看来漫长无比,过去NIH规划的肿瘤的十年看来也只是一场大跃进。

                  赶紧讲讲unfolding的故事吧!

              • 家园 很高兴跟你讨论

                我是半路出家的,对生物缺少系统的学习,请多指教。

                先说RNA。关于那些低表达RNA,我看过ENCODE的部分数据,就统计角度讲,并没有很显著的p-value显示它们是cell-specific的。况且因为ENCODE把工作分给不同的lab去做,不同cell-line的区别可能只反映了不同lab的protocol的差别。所以现在说它们是cell-specific还言之过早。guide RNA不清楚,惭愧。dsRNA是从病毒来得吧,不能算是从HS DNA转录来的(这又是个很有趣的话题,生物真奇妙)。miRNA可能参与histone modification,这个我也有印象,几年前的Cell或者Nature吧,可以查查。总而言之,目前的functional RNA主要是类似miRNA那样小于100bp的短链,要覆盖大部分genome貌似不太可能。而从ENCODE的数据看,多数intergenic region被一两条暴长的transcript覆盖,是不是技术本身带来的false positive呢?不得而知。

                再说TSS的问题。其实我现在手头已经有一些whole-genome的TSS数据了(ENCODE去年发表的还是1%,whole-genome正在做)。如果把非常靠近的TSS(<100bp)cluster起来,不到5万个cluster。这已经是结合多个cell-line的结果了。

                • 家园 大家都是探路者,不分先后 :)

                  先抱歉一下,之前说tissue specific没有说明数据来源。这个tissue specific expressed RNA不是基于ENCODE数据,而是EST数据。如果你在UCSC genome broswer上仔细看那些EST数据,就会发现很多EST表达的位置很specific。这主要是因为EST来源就是sampling specific tissues or cells。不过,综合看相同Locus上的EST,就会发现这些EST的分布比较集中于某些组织或者细胞系。因此,我们猜测这些EST是tissue specific表达的。可是它们的功能是什么?有没有编码protein?现在还很难说清楚,需要仔细研究。

                  dsRNA那个例子,不是病毒,而是细胞自身表达出来的,这些RNA双链在序列上模拟了转录因子NRSF的binding sites,因此阻碍了这个蛋白直接结合在DNA上。这个发现目前还是比较特殊的例子。但是说不定可以成为另一种类似RNAi的工具也未可知。

                  我很感兴趣的是你说的whole genome TSS clusters数据,是实验数据吗?还是prediction? 记得之前有马普的人跟我讲他们德国那边有人用tilling array做了whole genome TSS mapping,但是我一直都没有看到他们的数据。你说的是公开发表的dataset吗?

                  呵呵,很高兴能够和你交流。

                • 家园 记的老兄说过

                  不要太trust那些test,俺更倾向于特异性。

                  • 家园 fold-change加p-value

                    通常我做statistical test后还会看一下fold-change来验证一下显著性。Empirical的东西有时候还是比较实用的。

                    • 家园 hehe, fold change might be

                      more interesting for PI. Actually, I always check both.

                      • 家园 fold change is more meanful

                        since it quatitatively depicts the concentration of moleculars, which is important to the biological function; while the p-value seems to be less meanful in this sense.

      • 家园 慢慢就灵了
    • 家园 我很想参加personal genome project

      想起祥瑞写的一句话:“一个声音俯在耳边轻声呢喃道:‘你可以看到命运,但却不能改变什么。’”

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      • 家园 即便可以读取自己的基因组数据,

        也不能了解自己的命运。

        因为DNA虽然相对稳定,但是对DNA的修饰导致的基因表达改变(Epigenetic modifications)也会改变你的命运。而目前已知环境因素会导致可遗传的DNA序列修饰。

        另外,基因表达也并非是确定性事件,有些基因表达调控的目标既非上调也非打压,而是使这个基因表达变得更加不确定。比如具有不同受体(receptor)嗅觉细胞的分化决定。再比如决定克隆小猫的毛色与妈妈不同的基因。

        因此,了解自己的DNA可以使自己了解一些蛋白质编码序列是否发生了明显变化而导致遗传疾病(地中海贫血,或者唐氏综合症,老年痴呆等)。也可以了解自己是个积极还是消极的人(五羟色胺转运蛋白的启动子是长是短?)。但是很难评估一个人的学习能力,机体对环境的适应能力,以及在学习适应中基因表达控制系统可以调整的空间。

        • 家园 所以生物这玩意儿难搞涅

          很多东西都可能会变。你说要是某个系统到死永远都没定型,那岂不就是无望了

          • 家园 这就是测不准原理在起作用,几百个基因在不同的时空

            以变化的速率协同工作,其二级三级产物(也能进行调控修饰)最后在发挥作用时已经不能用初级的蓝图来解释了。

            所以有人提出搞人体HPLC。

            其实同卵双胞胎的病例就可以说明问题,双胞胎一个生病一个不生病就说明基因的意义不大。

            苏联倒台以前人们注意到东德人中患哮喘的人数远远低于西德人,这肯定同基因无关而与生活环境有关。

            • 家园 所以这个信息告诉医生的是个概率

              或者说病人是否属于高发人群,可高发不见的一定要发。生物的东西影响太多,以现在的知识,估计大部分预测的东西都没谱儿,那总不能不做,至少这还是一个比较大规模的生物应用。这个产业也许不会像制药工业那么大,可要是这球上50%的人都做一次,也不少钱涅。而且每年都有一堆baby们出来,就当体检了,利润还是蛮大的。

              至于同卵双胞胎,呵呵,一个得病另一个不得病常见,可也不少心有灵犀哈。应该是某些内在的东西有联系,而迄今为止,大家相信DNA是基础,当然环境也会影响。所以最后一个记者同学,不仅提到了基因,还有环境,大脑... 好像四个方面,呵呵,玩笔杆儿的更能忽悠。

              其实俺说的是神经系统,一个永远发育中的系统,即使到个体的死亡。

        • 家园 解释得很好,谢谢
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