İçerik değiştir



- - - - -

Microarray - Mikrodizin Teknolojisi


  • Yanıtlamak için giriş yapın
bu konuya 1 yanıt verildi

#1 elma

elma

    venus at her mirror

  • Kurucular
  • 6.785 Mesaj
  • Cinsiyet:Bay
  • Konum:bulutlarda

Gönderim zamanı 28.06.2007 - 00:16


Bu yazıyı bölümümle ilgili bir sitede paylaşmak üzere yazmıştım, burdada paylaşalım belki birine lazım olur.

Microarray  Teknolojisi

DNA mikrodizi, DNA yongası, biyo chip , gene array , biyo yonga olarak birçok ismi bulunan  bu teknoloji aynı anda binlerce genin ifadesini ölçmekte, karşılaştırabilmekte ve elde ettiği sonuçları çeşitli bilgisayar algoritmaları ile sınıflandırabilmektedir. Mikrodizin teknolojisi NCI, NINDS, NIH, NCBI gibi birçok enstitütü ve merkezin katıldığı ortaklaşa bir araştırma projesinin sonunda gerçekleştirilmiş bir teknolojidir. 

İnsan genom projesiyle birlikte ortaya çıkarılan gen dizilerinden sonra, yeni amaç: bu genlerin nasıl ifade gösterdiklerini bulmak (yani mRNA profillerini çıkarmak) , diğer genlerle beraber nasıl bir ilişki içinde olduklarını göstermek ve böylece belirli hastalıklarda hangi genlerin rol oynadığını ortaya çıkarmak olmuştur. Bir hücrenin tipi veya içinde bulunduğu evre o hücrenin mRNA ifadesi ile ilgilidir. Daha önceden tanımlanmamış genlerin ifade düzeyleri incelenerek ve diğer bilinen genlerin mRNA ifadeleri ile karşılaştırılarak o genlerin işlevleri hakkında bilgiler edinilmeye çalışılmaktadır. Ancak tüm genleri eş zamanlı olarak inceleyebilmek; oldukça zor, uzun zaman ve emek gerektiren, itina isteyen bir süreçtir. Geleneksel moleküler biyoloji yöntemleri ile (örneğin Northern Blotting) bir deneyde ancak tek bir gen incelenebilmekte, bu ise ilgili genin işlevi ve diğer genlerle/hastalıklarla ilişkisinin açığa çıkarılması konusunda yeterli bilgiyi sağlayamamaktadır.  Son yıllarda geliştirilen ve ülkemizde sayılı laboratuarlarda bulunan Mikrodizin cihazı ile; yaklaşık 1.8*1.8 cm ebatlarındaki bir cam üzerinde (dizi veya array ) neredeyse tüm bir genomu tek bir seferde yüksek hassasiyette inceleme olanağı mevcuttur. Başka bir deyişle aynı anda binlerce genin birbirleriyle olan ilişkisi hakkında görsel ve matematiksel sonuçlar elde etmek mümkündür.

İki temel uygulama alanından biri yeni gen dizilerinin belirlenmesi, diğeri genlerin mRNA düzeyinde ifadelerinin saptanması ve karşılaştırılmasıdır. Uygulandığı /uygulanması için çalışıldığı belli başlı alanlar:

· Hastalığa yatkınlığın önceden belirlenmesi
· Kişiye özel ilaç tasarımlarının yapılabilmesi.
· Gen tedavisi ve gene özgü ilaç üretimi
· Yeni enerji kaynaklarının bulunması
· Adli tıp çalışmalarında kullanılması
· Genetik testlerde kullanılması
· Tarımda  sağlıklı ve çok daha verimli çiftlik hayvanlarının geliştirilmesi
· Besin değeri yüksek ürünler geliştirilmesi
· Islah çalışmalarında zaman kazanılması vb. birçok uygulama alanı vardır. Bunlarla ilgili ayrıntılı bilgilere bilimsel makalelerden ulaşabilirsiniz.

Yapılan bir çalışmada meme kanseri hatlarında ve hücre hatlarında 5000 gen bulunduran mikrodizin kullanılmış ve proliferasyonla ilişkili meme tümörlü hücrelerde transkripsiyonu arttıran bir gen kümesi (gene cluster; bir sonraki yazıda anlatmaya çalışacağım) bulunmuştur. 

Bu teknoloji böyle birkaç satırda anlatıldığı gibi kolayca sonuç alınabilen, kusursuz, dört dörtlük, muhteşem, harika diye tabir ettiğimiz bir teknoloji değildir maalesef. İnsan elinin değdiği diğer her şey gibi aşılamayan zorlukları, sınırları, bilinmeyenleri vardır ve ortaya çıktığından beri sürekli geliştirilmektedir.

Yüksek hassasiyetli bir ön çalışma isteyen, teorik ve pratik bilgisi güçlü personellerle çalışılması farz olan bu teknolojinin, aynı anda binlerce geni nasıl analiz ettiğini merak ediyor olmalısınız. Minicik bir cam parçası üzerinde binlerce geni aynı anda analiz ederek hayatın sırlarını keşfeden, sınırları aşan ve bir insan zekasının ürünü olan bu cihazın içinde neler oluyor acaba?

Bu canlı robotu anlatmak benim sınırlarımı da aşabilir, bu nedenle size önce bu tekniğin temelini anlatan birkaç animasyon linki vererek başlamak istiyorum:

· http://www.bio.david.../chip/chip.html
· http://www.imagecyte...ons/array2.html
· http://www.biostudio...0Microarray.htm

Yöntemin temelini animasyonlardan da gördüğünüz gibi baz eşleşmesi yani hibridizasyon oluşturmaktadır. Bir array cam yüzey üzerinde her biri ayrı bir gene ait olan örneklerin yan yana dizilmesiyle oluşturulur. Array bilinen ve bilinmeyen DNA örneklerinin baz eşleşmesiyle hibridizasyonu için uygun bir ortam ve bilinmeyen DNA bölgelerinin tanımlanmasını sağlar. Arrayler yüksek hızda çalışan robotların DNA dizilimi bilinen probları cam üzerine dizmesiyle oluşturulmaktadır.

( http://www.hhmi.org/...cs/genechip.mov
linklerinden chiplerin üretimi ve yapıları hakkında animasyon izleyebilirsiniz, “quick time gereklidir.”)

Cam yüzeyler deneyi minyatürize etmeleri ve floresan boyaların kullanımına olanak sağlamaları bakımından naylon veya nitroselüloz membranlardan daha kullanışlıdırlar. Özel tekniklerle cam üzerine yapıştırılan DNA ların sabitlenmesi sağlanmaktadır.

Kulanılan baz dizilerine göre cDNA probları veya oligonükleotid problar kullanılabilir. CDNA probları linlerden gördüğünüz üzere robot makinelerle cam üzerine tutuklanırlar. Daha sonra hedef DNA larınız yani örnekler teker teker veya karışım halinde cam yüzeye uygulanırlar ve hibridize edilirler. Stanford üniversitesinde geliştirilen bu yöntem “geleneksel DNA Mikrodizi” tekniği olarak bilinir. Deney öncesinde floresan boyalarla( genellikle rodamin/floresin)  işaretlenmiş olan cDNA lar hibridizasyondan sonra lazer sistemle okunurlar. Böylece hibridize olan bölgelerde ışıma olur. Dizi üzerinde hibridize olmuş ve ışıma vermiş her bir nokta tek bir deney gibidir. Otomatik tarayıcılarla algılanan floresan ışımalar kırmızı yeşil ve sarı renkte olabilirler.  (kırmızı+yeşil= sarı). Bu ışımaların yoğunlukları ölçülerek değerlendirmeler yapılır.  Bir nokta üzerinde saptanan floresan rengi yoğunluğu o bölgede bulunan m RNA yoğunluğunu ifade eder. Sarı noktalar her iki hücre grubuna eşit miktarda cDNA bağlandığını gösterir. Düzensiz noktacıklarda cam slayt üzerindeki toz zerreciklerinden kaynaklanmış olabilirler, bu tür yanlış algılamalar değerlendirmede ve yorumlamada hatalara neden olacağı için yok sayılırlar (bu algoritma işlemlerini daha sonra anlatırım, yaz yaz bitmiyor J)

Deney sonucunda elimizde aşağıdaki linkdekine benzer bir görüntü dosyası oluşur.
http://www.wormbook....enomicsfig1.jpg

Gördüğünüz gibi sarı, kırmızı ve yeşil noktalar var ve her nokta tek bir deneyi temsil ediyor.

Bitmiş gibi görünebilir ama asıl iş burada başlıyor J. Deneyi planladık, araştırdık her şey yolunda gitti, arrayimizi hazırladık, ne araştırdığımızı gayet iyi biliyoruz, ve cihazı çalıştırdık. Sonuç olarak elimizde noktacıklardan oluşan bir dosya var. ( Ne yani bumuydu olay? Bu noktalar nasıl yorumlanır, nasıl analiz edilir, nelere ihtiyacım var, ben kimim ve nerdeyim… Beyaz bayrağı çekmek için epeyce geç kaldık. Zira buraya kadar yapılan işlemlerin yüksek maliyeti altından kalkmak ve o yorucu dönemin halet-i ruhiyesini atlatmak için bir şeyler başarmak zorundasınız…)

Buraya kadar teknolojinin temel aşamalarından ve uygulama alanlarından bahsetmeye çalıştım. Bunları yazarken yaklaşık 10 internet sayfası ve 3 ders notuyla geçmişi yad ettim, peygamber vitesine takmış durumda sınava hazırlanırken belki de en büyük motivasyonu, kendimi bu canavarın başında çalışırken düşünerek sağladım.

Bir sonraki yazımda eğer hala bıkmamış olursam, deneyden sonra o noktacıklarla nasıl baş edebileceğimiz konusunda naçizane birkaç paragraflık cümlelerim olabilir.

“Bu yazıda Gen Ekspresyon Analizlerinde Mikrodizi tekniği isimli yayın, ilgili birkaç ,internet sitesi ve "Genombilimde Mikrodizin Uygulamaları ve Biyoinformatik analiz" isimli dersin notları kullanılmıştır.”


"This desert flower
No sweet perfume that would torture you more than this..."

#2 elma

elma

    venus at her mirror

  • Kurucular
  • 6.785 Mesaj
  • Cinsiyet:Bay
  • Konum:bulutlarda

Gönderim zamanı 22.09.2007 - 22:51

Yazının ikinci ve son bölümünü bugün tamamladım, gönderdim, burda da olsun bir tane :D

Önceki yazımda Microarray hakkında temel bilgilerden bahsetmiş, teknolojinin kullanım amaçları ile beraber ,temelinin hangi esaslara dayandığı ile ilgili bilgiler de vermiştim. Bu yazıda ise biraz daha ayrıntıya girerek , deney sırasında hangi aşamalardan geçildiğini vurgulamak istiyorum. Başlamadan once bir önceki yazıda bahsettiklerimi ders notlarımdan aldığım bir resimle özetlemem iyi olur sanırım:


Gönderilen Resim
Gönderilen Resim

kaynak: Biyoteknoloji Enstitüsü ders notları

Çalışmayı yapmadan once bir hazırlık dönemi yapılmalı; hem deneye başlamadan once hem deney sırasında hem de deney sonucunda oluşabilecek problemler derinlemesine masaya yatırılmalıdır. Araştırmacı neyi neden yapması gerektiğini, nelere ihtiyaç duyacağını bilmekle birlikte, deney sırasında kimlerle çalışacağına da karar vermelidir ve önceden bunları ayarlamalıdır. Çünkü bu alet hernekadar bir teknoloji üssü olsa da, onun inceliklerinden anlayan bir insan eline her zaman mahkumdur. İşin temelinde biyoinformatik yattığı için çalışma ekibinizde mutlaka bu konuda tecrübeli bir bilgisayar mühendisi veya dengi bir teknik destek mecburidir. Alette çıkabilecek sorunları çözmek bir yana , deney sonucunda ele edilen bilgilerin işlenmesi (data processing), sayısal analizlerin ortaya çıkarılması, grafiklerin karşılaştırmalı çözümlemelerinin yapılabilmesi açısından , böyle bir ekip arkadaşı en az elinizdeki cihaz kadar önemli ve gereklidir .)

Diyelimki ekip tamam ve klasik yuvarlak masanızın etrafında  voltran oluşturdunuz, nasılmı başlamalı sınız? İşte adımlarınız şunlar:

1. Biyolojik soru nedir?
2. Deneysel dizayn
3. Deney aşaması
4. İmaj işleme (datayı-görüntüyü yakalama ve işleme)
5. Normalizasyon
6. Özetleme
7. Sınıflandırma- Kümeleme(clustering)

Şimdi bunları tek tek ele almaya çalışalım:

1.Biyolojik soru nedir? (Biological Question)

Bu soru sizin araştırmanızın amacıdır, neden yapmak istiyorsunuz sorusunun cevabıdır. Sağlam veriler ve hipotezlerin ışığı altında bu soruyu oluşturursunuz, gerekirse yüzlerce makale araştırırsınız ve en önemlisi sizden once başka biri tarafından keşfedilmediğine emin olursunuz . Atıyorum , mesela şöyle bir sorunuz olabilir: Kanserli bir hücre hattı ile sağlıklı bir hücrenin mRNA profilleri araştırıldığında acaba hangi tip proteinler kanserli hücrede daha fazla ifadeleniyor?

Bu soruyu bir hocaya götürüp, hocam ben mikrodizinle araştırmak istiyorum derseniz, hocanız sizi kapı dışarı edebilir, hazırlıklı olun. Demek istediğim; detaylı bir araştırma ve spesifik noktaları öne çıkaran hipotezler gerekir,
kendinize güvenmekte başlangıç için iyi bir adımdır J


2. Deneysel Dizayn (Experimental Design)

Bu aşamada ayrıntıların ötesindeki ayrıntıları ele alacağınız sorular-cevaplar kısmı var. Bunları sırayla yazalım da ne kadar bilgi ve sabır gerektirdiğine göz atalım:

Ø cDNA arrayleri mi yoksa oligonükleotit arrayleri mi kullanmalıyız? (dizinlerin seçimi uygulamaya gore değişebiliyor)
Ø Hangi genleri kullanıcaz, görüntüleme için hangi boyalar kullanılmalı,, analiz aşamasında en uygun test yöntemi hangisi olur, cluster için hangi program uygun vs.
Ø Replica sayısı: deneyin tekrar sayısıdır. Tekrarlar iki tiptir, bunlar biyolojik ve teknik tekrarlardır. Mümkünse 3 tekrar yapılması deneylerin ve cihazın güvenirliğini ortaya çıkarmak için gereklidir.
Ø Örnekleri mix yapmalımıyız? (Kullanılan örneklere gore bazıları karıştırılabilir, ncak bunun için de prensipler vardır, karıştırma yapılıp yapılmayacağı önceden eblirlenir)
Ø Bir array üzerinde hangi örneklerimi bir arada inceleyebilirim?
Ø Hangi data analiz yöntemleri gerekli?



3. Deney aşaması( Microarrey experiment)

yukarıdaki basamakları başarılı adımlarla çıktıysanız sıra deneyi yapmaya gelmişti. Bu kısımla ilgili bilgileri bir önceki yazımda vermiştim. O aletin içinde gerçekleşen döngünün hangi esaslara dayandığını oradan basitçe öğrenebilirsiniz. Deney sonucunda bir görüntü dosyası elde edersiniz, bu ilk dosya “dat.file” olarak adlandırılır, birtakım yazılım işlemlerinden geçtikten sonra “cell.file” ismini alır. Deney aşamasındaki dosya adlandırmalarını ve bu aşamada kullanılan program isimlerini alttaki şekilden görebilirsiniz. Dosya, kırmızı yeşil ve sarı spotlardan oluşan bir image dosyası gibidir.

Gönderilen Resim

I
kaynak: Biyoteknoloji Enstitüsü ders notları

4. Datayı yakalama ve analiz aşaması (Image processing)

Array üzerindeki spotlar cihazda bulunan bir “inverted scanning fluorescent” mikroskopla taranır. Spotların (yani herbir deneyin, gen bölgesinin) array üzerindeki koordinatları belirlenir. Siz bu işlem sayesinde hangi spotta hangi genlerin nasıl ifade edildiğini görebilirsiniz. Array üzerindeki her bir spot için kırmızı ve yeşil younlukları hesaplanır. Bu değerler mRNA  ifadelerini ifade eder. Ancak  bu değerlerin içinde nonspesifik hibridizasyonlardan (istenmeyen yüzeylerde hibridize olmuş diziler-bizi ilgilendirmeyen ancak deney sonuöçlarında yanılmamıza neden olabilecek hibridizasyonlar) gelen floresan değerleri de olduğu için “ backround subscription” olarak adlandırılan bir işlem yapılır. Bu aşamalrın tümü bilgisayar yazılımları ile yapılmaktadır. Backround subscription ile spotların etrafında oluşan renk geçişlerini düzenlemek, herbir spotu diğerinden ayrılabilecek şekilde belirginleştirmektir. Türkçe çeviride “arkaplan gürültüsünü yok etme” işlemi olarak da adlandırılabilir.  Alttaki resimde sanırım ne demek istediğimi daha iyi anlayabileceksiniz. Solda arkaplan gürültüsü temizlenmiş arrayi, ortada ve sağda ise işlenmemiş arrayleri görmektesiniz.

Gönderilen Resim

kaynak: Leung ve Cavalieri, 2003

5. Normalizasyon (Normalization)

Arkaplan gürültüsü temizlenmiş spotlardan elde edilen floresan yoğunlukları(yani mRNA ifadeleri) , çeşitli standart kontroller baz alınarak yeniden değerlendirilir, normalize edilir veya ölçeklendirilir. Burada herspot için kırmızı ve yeşil yoğunlukları dengelenir. Kontrol için dokularda ifadeleri değişmeyen, korunmuş gen dizileri kullanılabilir-housekeeping genler) Bu standartlara bakarak sizinn arrayinizden gelen değerleri karşılaştırırsınız ve standart değerden farklı olup olmadığını kontrol ederek, değerlerinizin tümünün doğrulanmasını sağlarsınız. Bu şekilde kontrol genlerin ifadeleriyle karşılaştırma sonucu, “differantial expressed gene” setlerini ortaya çıkarabilirsin,iz. Yani normal dokudakinden farklı şekilde eksprese edilen genleri ortaya çıkarmış olursunuz. Örneğin kanserli bir hücreyi normal bir hücreden ayıran, farklılaştıran genler olabilir…

Normalizasyon işlemini hem bir array üzerinde hemde diğer tekrarlar üzerinde yaparsınızki, sonuçlar birbirine parallel olsun ve aradki farkları net bir şekilde analiz edebilin.

Normalize edilmiş datada böylece her spot için tek bir ifade değeri elde edilir. Bu sayısal değerler daha sonraki işlemlerde ve grafiklerde kolaylık sağlaması açısında logaritma 2 tabanına çevrilerek işlenirler.

Bu işlem sonunda farklı olarak eksprese dilen genler belirlenerek (informative genes), datanın komplekslik oranı düşürülür.

Gönderilen Resim
Gönderilen Resim


kaynak:http://www.moleculardevices.com/media2/acuity4/lowess.gif

Üstteki şekilde; üstte normalize edilmemiş, altta ise normalize dilmiş datayı görmektesiniz. Normalizasyon işlemleri yazılımla yapılır ve değişik grafiklerle görüntülenir . Bu grafikte gördüğünüz her renkli nokta array üzerindeki bir geni gösterir. Bu genlerin isimleri ve koordinatları bellidir.

Şekile ilk baktığınızda “ne fakı var şimdi bunların” diye düşünebilirsiniz. Ancak biraz daha dikkatli olursanız ilk şekle gore, ikinci şekilde her spotun rengine ve ypğunluk değerine gore belli bir standarda kavuşup yaklaştığını anlayabilirsiniz.  Spotların  “0” ı (sıfırı)gösteren orta kısıma yaklaşması deneyin ne kadar düzgün yapıldığını ifade eeder. Aynı şekilde sıfırdan epey uzakta olan spotlar hatta üst çizgiye yaklaşanlar ise deneydeki sapmaları göstermektedir.


6. Summarization (özetleme)

Normalize edilmiş dataların kaydedildiği (expression set) ve excel dosyası haline getirildiği yazılım aşamasıdır.

7. Sınıflandırma (Clustering)

Clusterin amacı benzer profillere sahip olan genleri arrayleri kümelemektir. Bu şekilde oluşturulan kümelenme ile ; çeşitli hücrelerde veya koşullarda benzer değişim gösteren genler tespit edilirler. Bu grup genler “moleculer signature- moleküler imza” olarak adlandırılırlar. (bu şekilde bir sınıflandırma ile belirli bir hastalıkta etkin şekilde rol alan (ifade değerleri değişen) genler bulunarak belli bir grupta kümelenirler. Bu genler hastalıkların teşhis ve tedavisinde çok önemlidirler)

Cluster sürecinde sadece genler, sadece Arrayler (farklı koşullar için hazırlanan arrayler- örneğin ilaca dirençli hücre ve dirençsiz hücre )veya her ikisi birden sınıflandırılabilir.

Cluster sonucunda:

Ø Benzer grupta bulunan genlerin : birlikte regüle edildikleri veya fonksiyonel anlamda benzer oldukları söylenebilir.
Ø Veya değişen ortam koşullarında hangi genlerin ifadesinin nasıl değiştiği veya değişmediği ortaya çıkarılır.

Alttaki linklerde cluster işlemi yapılmış array dosyalarını görebilirsiniz. Tıpkı bir soy ağacı gibi düşünebilirsiniz. Hangi genin nerey ait olduğu ve başka hangi genlerle birlikte kalıtıldığı veya regüle edildiği bu işlemle orta çıkarılarak görüntülenir.

o http://www.biosci.ut.../VIresearch.jpg

o http://images.google...rl=...l=tr&sa=G


o http://www.weizmann....ect/figure3.jpg

Burdan hernekadar detaylı ve karışık bir anlatımmış gibi görünse de, kendisinin yüzde biri bile etmeyeceği gerçeğini belirtmek isterim. Kullandığım kaynaklar ve aldığım ders sonrasında benim bu konu hakkında verebileceğim bilgiler bununla sınırlı arkadaşlar, okurken sabır diliyorum sizlere, başka bir yazıda görüşmek üzere … J


"This desert flower
No sweet perfume that would torture you more than this..."





Benzer Konular Daralt

  Konu Forum Konuyu Açan İstatistikler Son Mesaj Bilgisi

0 kullanıcı bu konuya bakıyor

0 üye, 0 ziyaretçi, 0 gizli