Εφαρμοσμένη Βιοτεχνολογία Σημειώσεις. Νίκος Τσουκιάς Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ

Σχετικά έγγραφα
Εφαρμοσμένη Βιοτεχνολογία Εργαστηριακή Άσκηση Εισαγωγή στην Βιοπληροφορική

Βιοπληροφορική Ι. Παντελής Μπάγκος. Παν/µιο Στερεάς Ελλάδας

Βιοπληροφορική. Μαργαρίτα Θεοδωροπούλου. Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας, Λαμία 2016

ΦΥΣΙΚΗ ΑΝΘΡΩΠΟΛΟΓΙΑ. Πρωτεύοντα ΙΙΙ Χρήση µοριακών δεδοµένων

ΑΣΚΗΣΗ 3η Στοίχιση ακολουθιών βιολογικών µακροµορίων

LALING/PLALING :

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Βιοπληροψορική, συσιημική βιολογία και εξατομικευμένη θεραπεία

Βιοπληροφορική Ι (ΜΕΡΟΣ Α) Βιοπληροφορική Ανάλυση Γονιδιωμάτων. Εισαγωγή στης Βιολογικές Βάσεις Δεδομένων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΕΠΛ 450 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ. Παύλος Αντωνίου

TreeTOPS. ένα εισαγωγικό παιχνίδι για τα φυλογενετικά δέντρα. Teacher s Guide. ELLS European Learning Laboratory for the Life Sciences

ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 6 η : Φυλογενετική ανάλυση 3. Ηλίας Καππάς Τμήμα Βιολογίας

Βιοπληροφορική. Ενότητα 6: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη Σύστημα βαθμολόγησης, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική

Μέθοδοι μελέτης εξέλιξης

Μαρία Τσοπανοµίχαλου PhD. Μοριακής Βιολογίας. ΝΕΕΣ Κοργιαλένειο Μπενάκειο

Μάθημα 16 ο ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 5: Στοίχιση ακολουθιών ανά ζεύγη, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Βιοτεχνολογία Φυτών. Μοριακοί Δείκτες (Εισαγωγή στη Μοριακή Βιολογία)

BMI/CS 776 Lecture #14: Multiple Alignment - MUSCLE. Colin Dewey

Βιοπληροφορική. Ενότητα 1: Εισαγωγή στη Βιοπληροφορική, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

ΑΣΚΗΣΗ 4η Αναζήτηση οµοιοτήτων σε βάσεις δεδοµένων ακολουθιών

Introduction to Bioinformatics

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 9: Φυλογενετική ανάλυση

ΕΙΣΑΓΩΓΗ Ι. Στοιχεία Μοριακής Βιολογίας Βιολογικά Μακρομόρια ΙΙ. Επισκόπηση του πεδίου της Υπολογιστικής Βιολογίας - Βιοπληροφορικής

Βιοπληροφορική. Εισαγωγή. Αλέξανδρος Τζάλλας Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ.

ΔΟΜΗ ΠΡΩΤΕΪΝΩΝ II. Σελίδα 1 ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ. Τ. Θηραίου

Κεφάλαιο 2 Α Ν Τ Ι Γ Ρ Α Φ Η

1. Ο Griffith στα πειράματά του χρησιμοποίησε:

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Γονιδιωματική Συγκριτική γονιδιωματική[4] Τμήμα Γεωπονίας, Ιχθυολογίας και Υδάτινου Περιβάλλοντος. Μεζίτη Αλεξάνδρα

Μοριακή Ανάλυση Φυτών

ΣΤΟΙΧΙΣΗ ΑΚΟΛΟΥΘΙΩΝ ΑΝΑ ΖΕΥΓΗ

Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα

Φυλογένεση. 5o εργαστήριο

ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗ. Η τεχνολογία του ανασυνδυασμένου DNA και οι εφαρμογές της...

University of Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics. ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική. Υπολογιστική Βιολογία και Βιοπληροφορική

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

Στοίχιση κατά ζεύγη. Στοίχιση ακολουθιών κατά ζεύγη (Pairwise alignment)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Βιοπληροφορική. Ενότητα 15: Φυλογενετική Ανάλυση, 1 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

Splice site recognition between different organisms

Βιοπληροφορική. Ενότητα 16: Μεθοδολογίες (Ανα-) Κατασκευής, 2 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

Γονιδιωματική Εισαγωγή [2] Τμήμα Γεωπονίας, Ιχθυολογίας και Υδάτινου Περιβάλλοντος. Μεζίτη Αλεξάνδρα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ»

ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 3 η : Πολλαπλή ευθυγράμμιση. Σ. Γκέλης Τμήμα Βιολογίας

Δασική Γενετική Εισαγωγή: Βασικές έννοιες

Γονιδιωματική. G. Patrinos

Development of a pipeline for secondary and tertiary structural analysis of human mirna targeting

Φάσμα group προπαρασκευή για Α.Ε.Ι. & Τ.Ε.Ι.

Κεφάλαιο 5 ο : Αλγόριθµοι Σύγκρισης Ακολουθιών Βιολογικών εδοµένων

University of Cyprus Biomedical Imaging and Applied Optics. ΗΜΥ 370 Εισαγωγή στη Βιοϊατρική Μηχανική. Υπολογιστική Βιολογία και Βιοπληροφορική

Ασκήσεις 1 & 2. Βάσεις Δεδομένων. Εργαλεία Αναζήτησης ClustalW & Blast

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +

Αλληλοεπικαλυπτόμενα επιστημονικά πεδία Υπολογιστικής Βιολογίας

Ι. ΘΕΩΡΙΑ ΠΙΝΑΚΑΣ 2.1: ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΟΣ ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΝΤΙΓΡΑΦΗΣ-ΜΕΤΑΓΡΑΦΗΣ ΣΤΟΝ ΠΥΡΗΝΑ ΤΩΝ ΕΥΚΑΡΥΩΤΙΚΩΝ ΚΥΤΤΑΡΩΝ

Πανελλήνιες Εξετάσεις Ημερήσιων Γενικών Λυκείων. Εξεταζόμενο Μάθημα: Βιολογία Θετικής Κατεύθυνσης, Ημ/νία: 04 Ιουνίου Απαντήσεις Θεμάτων

Βιοπληροφορική. Πίνακες Αντικατάστασης BLOSUM & Οπτική Σύγκριση Αλληλουχιών. Αλέξανδρος Τζάλλας

Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Αναζήτηση Ομοιοτήτων σε ΒΔ Ακολουθιών - Blast, (1/2) 1ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ.

ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΙΙ. Δυναμικός Προγραμματισμός. Παντελής Μπάγκος

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 10: Κατασκευή φυλογενετικών δέντρων

ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΤΟΥ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΚΑΙ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΥΠΑΛΛΗΛΩΝ ΠΟΥ ΥΠΗΡΕΤΟΥΝ ΣΤΟ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟ ΔΕΥΤΕΡΑ 10 ΣΕΠΤΕΜΒΡΙΟΥ 2018

ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ. ΘΕΜΑ Α Α1. β Α2. β Α3. δ Α4. γ Α5. γ. ΘΕΜΑ Β Β1. Στήλη Ι Στήλη ΙΙ 1 Α 2 Γ 3 Α 4 Β 5 Α 6 Α 7 Γ

ΑΣΚΗΣΗ: ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΕΚΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΡΕΣΗ ΘΕΣΕΩΝ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥ

ΕΞΕΤΑΣΤΕΑ ΥΛΗ για τη ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΟΜΑΔΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΘΕΤΙΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ

1 ο #Κεφάλαιο# 1)#Πειράματα: α)$να#περιγράψεις#το#πείραμα#των#hershey#και#chase.# Υπόδειξη:#σελ#14#σχολ.

ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕΣ Απαντήσεις Βιολογίας κατεύθυνσης (ΗΜΕΡΗΣΙΟ)

ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΕ 2017 ΑΠΑΝΣΗΕΙ ΣΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΑΝΑΣΟΛΙΜΟΤ

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

ΒΙΟΛΟΓΙΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ 2008

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ

Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.

Περιεχόμενα. 1 Η ιστορία της εξελικτικής βιολογίας: Εξέλιξη και Γενετική 2 Η Προέλευση της Μοριακής Βιολογίας 3 Αποδείξεις για την εξέλιξη 89

ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΘΕΤΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

Βάσεις δεδομένων αλληλουχιών

Assalamu `alaikum wr. wb.

PCR Εφαρμογές-2. RACE Site directed mutagenesis

Να επιλέξετε τη φράση που συμπληρώνει ορθά κάθε μία από τις ακόλουθες προτάσεις:

Βιοπληροφορική. Ενότητα 21: Υπολογιστικός Προσδιορισμός Δομής (3/3), 1 ΔΩ. Τμήμα: Βιοτεχνολογίας Όνομα καθηγητή: Τ. Θηραίου

NATIONAL AND KAPODISTRIAN UNIVERSITY OF ATHENS SCHOOL OF SCIENCE FACULTY OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATIONS

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική

ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΤΟΥ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟΥ ΚΑΙ ΤΕΚΝΩΝ ΕΛΛΗΝΩΝ ΥΠΑΛΛΗΛΩΝ ΣΤΟ ΕΞΩΤΕΡΙΚΟ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ

ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ

Προγνωστικές μέθοδοι με βάση αμινοξικές αλληλουχίες

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 11: Κατασκευή φυλογενετικών δέντρων part II

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Βιοπληροφορική. Ενότητα 7: Σύγκριση αλληλουχιών Part II

Αλγόριθμοι Εύρεσης Ομοιοτήτων Ακολουθιών

Βάσεις δομικών δεδομένων βιολογικών μακρομορίων

ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ. Βιοπληροφορική. Ενότητα 5 η : Φυλογενετική ανάλυση 2. Ηλίας Καππάς Τμήμα Βιολογίας

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Βιολογία. Θετικής Κατεύθυνσης

ΠΑΝΕΛΛAΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

Chalkou I. C. [PROJECT] Ανάθεση εργασιών.

Ταξινόµιση οργανισµών

ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ Γ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΠΑΡΑΣΚΕΥΗ 16 IOYNIOY 2017 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΒΙΟΛΟΓΙΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

Βιολογία ΘΕΜΑ Α ΘΕΜΑ B

Transcript:

Εφαρμοσμένη Βιοτεχνολογία Σημειώσεις Νίκος Τσουκιάς Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ

Γενωμική και Συστημική Βιολογία [Ch 8.5] Genomics is a discipline in genetics that applies recombinant DNA, DNA sequencing methods, and bioinformatics to sequence, assemble, and analyze the function and structure of genomes https://en.wikipedia.org/wiki/genomics Γενωμική είναι ένας διεπιστημονικός κλάδος που χρησιμοποιεί πειραματικά και υπολογιστικά εργαλεία για την ανάγνωση και ανάλυση το γονιδιώματος και το συσχετισμό του με την παθοφυσιολογία του οργανισμού Ο συσχετισμός φυσιολογικής συμπεριφοράς με αλληλουχία νουκλεοτιδίων συνιστά σημαντική πρόκληση στην οποία Εμβιομηχανικοί μπορούν να συνεισφέρουν σημαντικά

Συστημική Βιολογία Η πρόοδος στη Ιατρική και Βιολογία έχει στηριχθεί κυρίως στην αναγωγική/αφαιρετική προσέγγιση (reductionist approach) που εξετάζει την λειτουργία/ιδιότητες ενός συστατικού του συστήματος (ενός γονιδίου, μιας πρωτεΐνης κλπ) Η συμπεριφορά όμως ενός κύτταρου, οργανισμού προκύπτει από πολύπλοκες, μη γραμμικές αλληλεπιδράσεις των πολλών συστατικών του Επαναστατικές πειραματικές τεχνικές (high-throughput) μας επιτρέπουν πλέον την παρακολούθηση πολλαπλών στοιχείων (π.χ. μέτρηση της έκφρασης όλων των γονιδίων με ένα πείραμα) Υπάρχει ανάγκη για μια προσέγγιση της λειτουργιάς των κύτταρων/οργανισμών με μεθοδολογία μηχανικού συστημάτων, που θα αξιοποιήσει τις καινούργιες πειραματικές μεθόδους και θα αναδείξει την λειτουργιά των οργανισμών μέσα από την σύνθεση των ιδιοτήτων των συστατικών τους Υπολογιστικές τεχνικές και μαθηματική μοντελοποίηση χρειάζονται για την ανάλυση και αξιοποίηση των πειραματικών δεδομένων

Systems biology is the computational and mathematical modeling of complex biological systems. An emerging engineering approach applied to biomedical and biological scientific research, systems biology is a biology-based inter-disciplinary field of study that focuses on complex interactions within biological systems, using a holistic approach (holism instead of the more traditional reductionism) to biological and biomedical research. https://en.wikipedia.org/wiki/ Multiscale Systems biology http://physiologyonline.physiology.org/content/20/5/316

Α. ΠΕΙΡΑΜΑΤΙΚΕΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ High throughput πειραματικές τεχνικές χρησιμοποιούν αυτοματισμούς για να πραγματοποιήσουν βιολογικά πειράματα σε μεγάλη κλίμακα large-scale data biology και καινούργια επιστημονικά πεδία με το συνθετικό -omics : Genomics, Transcriptomics, Proteomics, Metabolomics Στα βασικά πειραματικά εργαλεία περιλαμβάνονται: 1. Μέθοδοι προσδιορισμού αλληλουχιών DNA 2. Μέθοδοι σίγασης (silencing) και αφαίρεσης (knockout) γονιδίων 3. Μέθοδοι ανίχνευσης και ποσοτικοποίησης mrna που έχει εκφραστεί 4. Μέθοδοι ανίχνευσης πρωτεϊνών

B. ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΕΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ Β1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΒΙΟΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Building the Tree of Life Επιστήμονες κατασκευάζουν φυλογενετικά δέντρα στην προσπάθεια να αναλύσουν εξελικτικές σχέσεις μεταξύ οργανισμών.

Molecular Evolution Παράλληλα με την μορφολογική εξέλιξη των οργανισμών (Morphological Evolution), εξελίσσονται/μεταβάλλονται και τα γονίδια (Molecular Evolution). Μοριακή φυλογένεση. Χρησιμοποίηση των μοριακών δεδομένων στην εύρεση των φυλογενετικών σχέσεων Τα αποτελέσματα από τη χρήση μοριακών δεδομένων δεν εγγυώνται πάντα την ορθότητα των φυλογενετικών σχέσεων

Μοριακό ρολόι μοριακό ρολόι: συσχέτιση της απόσχισης δύο ειδών και του αριθμού των διαφορών που παρατηρούνται μεταξύ νουκλεοτιδικών ή πρωτεϊνικών μορίων των ειδών αυτών ξεκίνησε στη δεκαετία του 60 με τους Zuckerkandl & Pauling και δύο σημαντικές μελέτες σχετικά με τον εξελικτικό ρυθμό των πρωτεϊνών, σημειώνοντας ότι η γενετική απόσταση δύο αλληλουχιών διαφορετικών ειδών που κωδικοποιούν την ίδια πρωτεΐνη αυξάνει γραμμικά με το χρόνο απόκλισης των δύο ειδών.

Αιμογλοβίνη: Πρωτεΐνη που αποτελείται από τέσσερις πολυπεπτιδικές αλυσίδες (δύο άλφα και δύο βήτα) Σχεδόν πανομοιότυπη σε γορίλα, χιμπαντζή και άνθρωπο Όσο απομακρυνόμαστε από Primates, η ομοιότητα ελαττώνεται. Οι Linus and Pauling παρατήρησαν ότι οι α αλυσίδες μεταξύ ανθρώπου και γορίλα διαφέρουν σε 2 αμινοξέα, και οι β αλυσίδες σε 1. Υπολόγισαν το χρόνο απόκλισης μεταξύ ανθρώπου και γορίλα για τις β αλυσίδες σε 7.3 εκατομμύρια χρόνια. Ancestor Human β Chain β Chain Gorilla β Chain

Human β chain: MVHLTPEEKSAVTALWGKV NVDEVGGEALGRLL Mouse β chain: MVHLTDAEKAAVNGLWGKVNPDDVGGEALGRLL Human β chain: VVYPWTQRFFESFGDLSTPDAVMGNPKVKAHGKKVLG Mouse β chain: VVYPWTQRYFDSFGDLSSASAIMGNPKVKAHGKK VIN Human β chain: AFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKLHVDPENFRLLGN Mouse β chain: AFNDGLKHLDNLKGTFAHLSELHCDKLHVDPENFRLLGN Human β chain: VLVCVLAHHFGKEFTPPVQAAYQKVVAGVANALAHKYH Mouse β chain: MI VI VLGHHLGKEFTPCAQAAFQKVVAGVASALAHKYH There are a total of 27 mismatches, or (147 27) / 147 = 81.7 % identical Human β chain: MVH L TPEEKSAVTALWGKVNVDEVGGEALGRLL Chicken β chain: MVHWTAEEKQL I TGLWGKVNVAECGAEALARLL Human β chain: VVYPWTQRFFESFGDLSTPDAVMGNPKVKAHGKKVLG Chicken β chain: IVYPWTQRFF ASFGNLSSPTA I LGNPMVRAHGKKVLT Human β chain: AFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKLHVDPENFRLLGN Chicken β chain: SFGDAVKNLDNIK NTFSQLSELHCDKLHVDPENFRLLGD Human β chain: VLVCVLAHHFGKEFTPPVQAAY QKVVAGVANALAHKYH Chicken β chain: I L I I VLAAHFSKDFTPECQAAWQKLVRVVAHALARKYH There are a total of 44 mismatches, or (147 44) / 147 = 70.1 % identical http://jhered.oxfordjournals.org/content/93/3/157.full.pdf

Molecular evolution can be visualized with phylogenetic tree.

Ευθυγράμμιση αλληλουχιών (Sequence Alignment) Ευθυγράμμιση και σύγκριση 1. Αλληλουχίες DNA / mrna / Protein 2. Διαφορές σε μία θέση από : a) Μεταλλάξεις (Mutation) b) Ελλείψεις (Deletion) c) Προσθήκες (Insertion) Gaps 3. Καθορισμός ενός συστήματος σκοραρίσματος που θα: a) ανταμείβει ένα όμοιο ζεύγος b) τιμωρεί μια μετάλλαξη (transitions (A < >G) vs transvertions (A< > C)) c) τιμωρεί ένα κενό (origination vs length penalties) Παράδειγμα: scoring system: [+1 match; 1 mutation; 1 gap] Sequence1: CAAAATG Sequence2: AACAATGGC CAAAATG CAAAATG CAA AATG AACAATGGC AACAA TGGC AA CAATGGC * * && & +3 +3 +5

Needleman Wunsch method for alignment Dynamic Programing Sequence1: PSEEGYCDYEPEA Sequence2:PQEEYCEYEPEA P S E E G Y C D Y E P E A P Q E E Y C 0 Y 0 P 0 A 0 0 0 0 0 1 MATCHING: 1 ELSE: 0

Needleman Wunsch method for alignment Dynamic Programing Sequence1: PSEEGYCDYEPEA Sequence2:PQEEYCEYEPEA P S E E G Y C D Y E P E A P 0 Q 0 Y 0 C 0 Y 0 P 0 E 2 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 MATCHING +1 από τη μέγιστη τιμή στο τετράγωνο

Needleman Wunsch method for alignment Dynamic Programing Sequence1: PSEEGYCDYEPEA Sequence2:PQEEYCEYEPEA P S E E G Y C D Y E P E A P 0 Q 0 Y 0 C 0 Y 0 P 1 0 E 2 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 NO MATCH +0 από τη μέγιστη τιμή στο παραλλ/μο

Needleman Wunsch method for alignment Dynamic Programing Sequence1: PSEEGYCDYEPEA Sequence2:PQEEYCEYEPEA P S E E G Y C D Y E P E A P 5 4 3 3 1 0 Q 5 4 3 2 1 0 E 5 4 4 2 2 0 E 5 4 4 2 2 0 Y 5 5 3 2 1 0 C 5 4 3 2 1 0 E 5 5 6 6 5 5 5 5 4 4 2 2 0 Y 4 4 4 4 4 5 4 4 5 3 2 1 0 E 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 2 2 0 P 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1 0 E 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 NO MATCH +0 από τη μέγιστη τιμή στα παραλλη/μα

Needleman Wunsch method for alignment Dynamic Programing P S E E G Y C D Y E P E A P 10 9 8 7 7 6 5 5 4 3 3 1 0 Q 9 9 8 7 7 6 5 5 4 3 2 1 0 E 8 8 9 8 7 6 5 5 4 4 2 2 0 E 7 7 8 8 7 6 5 5 4 4 2 2 0 Y 7 7 7 6 6 7 6 5 5 3 2 1 0 C 6 6 6 5 5 5 6 5 4 3 2 1 0 E 5 5 6 6 5 5 5 5 4 4 2 2 0 Y 4 4 4 4 4 5 4 4 5 3 2 1 0 E 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 2 2 0 P 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1 0 E 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Move down numbers Move diagonal 1 move in ior j directio P S E EG Y C D Y E P E A P Q E E Y C E Y E P E A * & *

Phylogenetic Tree generation using UPGMA Consider the alignment of 5 DNA/Protein sequences that yields from pairwise comparisons the number of miss matches (mutations) Species A B C D B 13 C 3 15 D 8 15 9 E 7 14 4 11 1. Species A and C form the closest pair with only 3 miss matches and will form the first cluster AC 2. Compute pairwise comparisons between AC and B, D, E using the mean value of A and C Species AC B D B (13+15)/2=14 D (8+9)/2=8.5 15 E (7+4)/2=5.5 14 11

Phylogenetic Tree generation using UPGMA 3. Find the closest pair (AC and E) and form a new cluster (AC E) A Species AC E B B (14+14)/2=14 D (8.5+11)/2=9.75 15 C E D B