Mostrando entradas con la etiqueta 4 Genética moderna. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta 4 Genética moderna. Mostrar todas las entradas

viernes, 3 de septiembre de 2021

Referencias bibliográficas de genética moderna

 (Ciencias de Joseleg) (Biología) (Teoría de la Biología)  (Genética moderna) (Introducción)  (Naturaleza química del gen) (Conflicto por la estructura del ADN)  (Estructura del ADN)  (La replicación del ADN)  (Síntesis de proteínas)  (Denaturación y renaturación)  (Estructura del genoma)  (Tipos de mutaciones)  (Elementos móviles del genoma)  (Identificación humana)  (Referencias bibliográficas)

 

 Bailey, J. A., Gu, Z., Clark, R. A., Reinert, K., Samonte, R. V, Schwartz, S., … Eichler, E. E. (2002). Recent segmental duplications in the human genome. Science, 297(5583), 1003–1007.

Cardoso-Moreira, M., & Long, M. (2012). The origin and evolution of new genes. En Evolutionary Genomics (pp. 161–186). Springer.

Carey, N. (2015). Junk DNA: a journey through the dark matter of the genome. Columbia University Press.

Carroll, S. B. (2008). Evo-devo and an expanding evolutionary synthesis: a genetic theory of morphological evolution. Cell, 134(1), 25–36.

Conant, G. C., & Wolfe, K. H. (2008). Turning a hobby into a job: how duplicated genes find new functions. Nature Reviews Genetics, 9(12), 938.

Consortium, E. P. (2012). An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Nature, 489(7414), 57.

Consortium, I. H. G. S. (2001). Initial sequencing and analysis of the human genome. nature, 409(6822), 860.

Cusanelli, E., & Chartrand, P. (2014). Telomeric noncoding RNA: telomeric repeat‐containing RNA in telomere biology. Wiley Interdisciplinary Reviews: RNA, 5(3), 407–419.

Harrison, P. M., Echols, N., & Gerstein, M. B. (2001). Digging for dead genes: an analysis of the characteristics of the pseudogene population in the Caenorhabditis elegans genome. Nucleic acids research, 29(3), 818–830.

Hawkins, J. S., Kim, H., Nason, J. D., Wing, R. A., & Wendel, J. F. (2006). Differential lineage-specific amplification of transposable elements is responsible for genome size variation in Gossypium. Genome research, 16(10), 1252–1261.

Hayashi, Y., Aita, T., Toyota, H., Husimi, Y., Urabe, I., & Yomo, T. (2006). Experimental rugged fitness landscape in protein sequence space. PLoS One, 1(1), e96.

Hooper, J. E. (2014). A survey of software for genome-wide discovery of differential splicing in RNA-Seq data. Human genomics, 8(1), 3.

Karp, G. C. (2013). Cell and Molecular Biology, Concepts and Experiments (7a ed.). USA: Wiley Online Library.

Kellis, M., Wold, B., Snyder, M. P., Bernstein, B. E., Kundaje, A., Marinov, G. K., … Dekker, J. (2014). Defining functional DNA elements in the human genome. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(17), 6131–6138.

Klug, W. S., Cummings, M. R., Spencer, C. A., & Palladino, M. A. (2012). Concepts of Genetics (10a ed.). USA: Pearson.

Li, M., Marin-Muller, C., Bharadwaj, U., Chow, K.-H., Yao, Q., & Chen, C. (2009). MicroRNAs: control and loss of control in human physiology and disease. World journal of surgery, 33(4), 667–684.

Lieberman, M. A., & Rice, R. (2014). Biochemistry, Molecular, Biology, and Genetics (6a ed.). Lippincott Williams & Wilkins.

Lopez, J. V, Yuhki, N., Masuda, R., Modi, W., & O’Brien, S. J. (1994). Numt, a recent transfer and tandem amplification of mitochondrial DNA to the nuclear genome of the domestic cat. Journal of molecular evolution, 39(2), 174–190.

Maere, S., De Bodt, S., Raes, J., Casneuf, T., Van Montagu, M., Kuiper, M., & Van de Peer, Y. (2005). Modeling gene and genome duplications in eukaryotes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(15), 5454–5459.

Maranda, V., Sunstrum, F. G., & Drouin, G. (2019). Both male and female gamete generating cells produce processed pseudogenes in the human genome. Gene, 684, 70–75.

Marshall, C. R., Raff, E. C., & Raff, R. A. (1994). Dollo’s law and the death and resurrection of genes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 91(25), 12283–12287.

Morris, K. V. (2012). Non-coding RNAs and epigenetic regulation of gene expression: Drivers of natural selection. Horizon Scientific Press.

Nielsen, H., & Johansen, S. D. (2009). Group I introns: moving in new directions. RNA biology, 6(4), 375–383.

Ohno, S. (1970). Evolution by Gene Duplication Springer, New York.

Pennisi, E. (2012). ENCODE project writes eulogy for junk DNA. American Association for the Advancement of Science.

Petrov, D. A., & Hartl, D. L. (2000). Pseudogene evolution and natural selection for a compact genome. Journal of Heredity, 91(3), 221–227.

Qiu, Y., Taylor, A. B., & McMANUS, H. A. (2012). Evolution of the life cycle in land plants. Journal of Systematics and Evolution, 50(3), 171–194.

Rouquier, S., Blancher, A., & Giorgi, D. (2000). The olfactory receptor gene repertoire in primates and mouse: evidence for reduction of the functional fraction in primates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 97(6), 2870–2874.

Tutar, Y. (2012). Pseudogenes. Comparative and functional genomics, 2012.

Visel, A., Rubin, E. M., & Pennacchio, L. A. (2009). Genomic views of distant-acting enhancers. Nature, 461(7261), 199.

Wapinski, I., Pfeffer, A., Friedman, N., & Regev, A. (2007). Natural history and evolutionary principles of gene duplication in fungi. Nature, 449(7158), 54.

William, A. D., & Ruse, M. (2004). Debating design: from Darwin to DNA.

Xie, J., Chen, S., Xu, W., Zhao, Y., & Zhang, D. (2019). Origination and Function of Plant Pseudogenes. Plant signaling & behavior, 14(8), 1625698.

Zhang, F., Zhou, Z., Xu, X., & Wang, X. (2002). A juvenile coelurosaurian theropod from China indicates arboreal habits. Naturwissenschaften, 89(9), 394–398.

Zhang, J. (2003). Evolution by gene duplication: an update. Trends in ecology & evolution, 18(6), 292–298.

Zhang, J., Zhang, Y., & Rosenberg, H. F. (2002). Adaptive evolution of a duplicated pancreatic ribonuclease gene in a leaf-eating monkey. Nature genetics, 30(4), 411.

Zheng, D., Frankish, A., Baertsch, R., Kapranov, P., Reymond, A., Choo, S. W., … Snyder, M. (2007). Pseudogenes in the ENCODE regions: consensus annotation, analysis of transcription, and evolution. Genome research, 17(6), 839–851.

 

Identificación humana

(Ciencias de Joseleg) (Biología) (Teoría de la Biología)  (Genética moderna) (Introducción)  (Naturaleza química del gen) (Conflicto por la estructura del ADN)  (Estructura del ADN)  (La replicación del ADN)  (Síntesis de proteínas)  (Denaturación y renaturación)  (Estructura del genoma)  (Tipos de mutaciones)  (Elementos móviles del genoma)  (Identificación humana)  (Referencias bibliográficas)

 

  Podríamos escribir mucho sobre la matemática de la genética-evolución modernas, sin embargo, para los propósitos de este curso introductorio a la genética moderna nos enfocaremos en la identificación humana. La identificación humana ha sido uno de los problemas más grandes que han tenido que ir solucionando las ciencias forenses con el paso de los años. En términos prácticos la identificación humana forense se realiza para el caso en que no pueden emplearse otros medios como la identificación de rostros por medio de testigos. Casos donde la identificación humana es importante son: pruebas de parentesco como las de paternidad y maternidad; e identificación de material biológico como en violaciones o asesinatos. En las pruebas de paternidad, por ejemplo, se puede tener uno o varios padres posibles, sobre los cuales hay que realizar una decisión de tipo pecuniario.

En las pruebas de paternidad se puede tener el caso de bebes que han sido mal identificados al nacer, o de hijos perdidos por historias familiares, entre los que cabe destacar el caso de Emmanuel en Colombia (Enlace). La identificación humana directa por el contrario trata de establecer la fuente de material biológico como sangre o semen en casos de violaciones o para establecer la presencia de algún sospechoso en una escena del crimen. La identificación humana por medio de la genética se ha convertido en una de las herramientas más poderosas de los detectives a la hora de resolver casos complicados. En esta serie de artículos discutiremos algunos principios que rigen dicha metodología.

Cuando llenamos un pedigrí en ocasiones realizamos un razonamiento que nos permite excluir o incluir un genotipo dado. Para emplear los razonamientos de la genética, primero debemos tener en cuenta el tipo de sistema que vamos a enfrentar. Por lo general podemos tener dos clases generales con algunas variaciones.

(1) Identificación de material biológico con respecto a una fuente, en este caso debemos analizar si un material le pertenece a un individuo dado al interior de una población completa, esto implica que el genotipo del material genético debe coincidir en un 100% con el individuo analizado.

(2) Pruebas de paternidad y otros grados de filialidad o parentesco, en este caso la similitud genética es inferior, por ejemplo, cada padre compartirá solo el 50% de los marcadores, a menos que los padres compartan los mismos alelos para un locus determinado.

El índice de similitud desciende, para dos hermanos dicigóticos y hermanos normales es del 50%, para gemelos idénticos es del 100%, los tíos con sus sobrinos comparten un 25% al igual que los abuelos, mientras que un primo en primer grado solo comparte el 12.5%. Esta similitud decreciente puede acarrear problemas a la hora de poder identificar o por lo menos excluir posibles parientes cercanos.

Inducción de genoma parental.

La inducción del genoma parental es un razonamiento que se basa en los genomas de los descendientes, para el cual generalmente se emplea análisis de pedigrí. En este caso podemos decir que el segundo alelo en cada uno de los parentales es recesivo.

Siendo los genomas de dos parentales:

Y el genoma de una cría:

Podemos inferior que el alelo desconocido  es un allo recesivo  sin la necesidad de hacer pruebas de laboratorio.

Existen formas de evadir el problema de la similitud por segregación, por ejemplo, existen fuentes que no segregan o recombinan entre géneros, lo que da acceso a similitudes del 100%. Para el caso de las madres es el ADN mitocondrial. Este ADN solo es registrado por vía matriarcal, Un nieto hereda el 100% del ADN mitocondrial con madre, abuela, las hijas de la abuela y sus primos en línea matriarcal. Para los hombres se encuentra el cromosoma Y que tampoco puede recombinar, lo cual permite analizar a un individuo contra su padre, abuelo, hijos masculinos del abuelo y primos varones. Por esta razón, en los análisis de identificación humana, dependiendo del objetivo, se emplean marcadores localizados ya sea en los cromosomas autosómicos “identificación de muestras biológicas”, cromosoma Y (paternidad) y ADN mitocondrial (maternidad). Para todos los casos se han identificado marcadores microsatélite a nivel forense.

El problema con los marcadores genéticos es que no podemos emplearlos de cualquier forma, tomemos por ejemplo el siguiente caso. Asumimos una población mendeliana y analizamos un marcador con dos alelos posibles en una población cercana al equilibrio H-W. La madre posee el genotipo A1A2, el hijo “H” A2A2 y dos posibles padres, donde el supuesto padre 1 “P1” es A1A1 y el supuesto padre 2 “P2” es A2A2. En este caso podemos excluir fácilmente a P1 ya que no existe posibilidad de que él pueda ofrecer el alelo A2 del locus A, pero eso no implica que P2 sea el padre de H.

Si tomáramos una muestra al azar de la población donde se encuentra la mujer podríamos obtener una población relativamente grande, de cientos hasta miles de individuos que portan el alelo A2 y por lo tanto podrían ser implicados como posibles progenitores. Así que el problema recae en ¿Cómo excluir al mayor número de personas, con la menor cantidad de recursos?

La primera solución para responder al problema de las repeticiones es emplear un locus multivariable, es decir, donde la cantidad de alelos sea mayor a dos. Muchos alelos loci microsatélite pueden tener entre 5 y 20 alelos posibles, lo cual facilita los análisis.

Este es quizá el factor más debatido entre la comunidad científica a la hora de determinar los factores que influenciarán los cálculos sobre la paternidad, en cualquier caso, explicaremos los fundamentos basados en un mundo ideal. En un mundo ideal se pueden cumplir las condiciones ideales del equilibrio Hardy-Weinberg, lo cual nos permite comparar una muestra de marcadores genéticos contra las probabilidades de haber acusado a un fulano al azar dentro de la población.

En otras palabras, el equilibrio H-W nos permitirá posteriormente determinar qué tan probable es que nuestra muestra pertenezca al individuo en cuestión, y no a un individuo al azar. En primera instancia, debe realizarse un muestreo ideal, donde se determina a una gran cantidad de individuos de la población al azar “en un mundo ideal, todos los individuos de la población deberían ser muestreados”, en un mundo ideal los individuos de la población no poseen subcategorías como raza, nacionalidad, etnicidad, estratificación económica, por lo que la reproducción es en términos prácticos, al azar.

Ahora digamos que el alelo A11 tiene una probabilidad de 0,0015. ¿Cuantos serán los posibles portadores en una población de 500 000 habitantes? ¿Cuántos serán los portadores en una población de 5 000 000 habitantes? El cálculo se realiza mediante la fórmula.

  1

Número de individuos que deben presentar un alelo dado.

Número de individuos que deben presentar un alelo dado.

Donde ni,cal es el número de individuos que esperamos que tengan el alelo determinado i, Pi,teo es la probabilidad teórica del alelo  expresada como frecuencias, ya sean decimales o fracciones, y  es el número total de individuos en una población dadaRecuerde que la probabilidad es una frecuencia adimensional y que el número de individuos también es adimensional.

Ejemplo 1. ¿Cuantos serán los posibles portadores en una población de 500 000 habitantes y para otra de 5 000 000? Asuma que la probabilidad del alelo A11es de 0,0015

Solución analítica: aplicamos la ecuación 1.

Solución numérica: En una relación

Se espera que 750 individuos porten el alelo  sin importar el sexo, para solo machos se esperaría la mitad, 375 hombres. Una población 10 veces más grande tendrá 3750 hombres portadores esperados.

En otras palabras, si nuestro caso ha ocurrido en una ciudad mediana de cinco millones, existe aproximadamente 3750 hombres que podrían ser acusados de ser el padre irresponsable.

Existe una alternativa que puede limitar astronómicamente la cantidad de sospechosos, y es mediante el empleo de más de un loci en la prueba de paternidad. En nuestro caso, al adicionar un solo alelo multivariable más, podemos asegurar la exclusión de los posibles padres de nuestra muestra. Esto sucede debido a que al usar dos loci independientes, la probabilidad de una determinada combinación genética se obtiene por la multiplicación de las probabilidades individuales. Si usamos dos loci, la ecuación 1 se puede modificar de la siguiente manera.

2

Número de individuos con posibilidad de paternidad.

Número de individuos con posibilidad de paternidad.

En este caso el multiplicatorio es el producto de las probabilidades de varios genes, desde 1 hasta el último (z), además de la probabilidad de ser macho en una población completa. En una población grande hay que tener en cuenta el número de individuos y la posibilidad de flujo genético y mutaciones, por lo que los análisis se realizan generalmente con 5 o 6 loci con más de 10 alelos.

El índice de exclusión es un cálculo de probabilidad que determina que tan probable es encontrar a otros individuos al azar que posean el genotipo necesario para ser el progenitor, valor que se obtiene al multiplicar las probabilidades individuales.

3

Probabilidad de inclusión.

Probabilidad de inclusión.

Debido a la seriedad de esto, la probabilidad de cada alelo no es teórica, sino que es una medición poblacional.

El índice de exclusión es la probabilidad de no encontrar individuos al azar con la combinación genética dada.

4

Probabilidad de exclusión.

Probabilidad de exclusión.

Debido a la seriedad de esto, la probabilidad de cada alelo no es teórica, sino que es una medición poblacional. El objetivo de los genetistas forenses es disminuir lo las posible Pinc para que los abogados no tengan la posibilidad de decir que existe una cantidad X en la población que también deberían estar investigados en un determinado caso.

Ejemplo 2. Tenemos que el hijo tiene la combinación de alelos que deben provenir del padre siguiente: A2 =0.007; B11=0.07; C14 = 0.0014; D6 = 0.09; E4=0.0008 ¿Cuál es la probabilidad de encontrar un individuo al azar portador de esta combinación específica en una población de 5 000 000 de habitantes? ¿Cuál es la probabilidad de exclusión en porcentaje?

Solución analítica: expresamos la forma concreta de la ecuación 3.

El número de individuos portador de la combinación genética se obtiene multiplicando por el número total de la población.

Y para la exclusión usamos la forma porcentual de la ecuación 4.

Solución numérica: La probabilidad de inclusión es

El número de individuos incluidos.

Dado lo anterior, aun multiplicando por 100 para obtener un porcentaje, el número de otros individuos diferentes que podrían ser acusados es inferior a 1 individuo.

El índice de paternidad es otro estadístico que sirve para correlacionar los resultados obtenidos a través de la determinación de marcadores como los mini y microsatélites. La natación del índice de paternidad es la siguiente:

5

Índice de paternidad.

Índice de paternidad.

Donde Xi es la probabilidad de herencia mendeliana, así un homocigoto que posee los dos alelos concordantes tendrá un valor de 1, mientras que un heterocigoto tendrá un valor de 0,5, mientras que el homocigoto sin el alelo buscado tendrá un valor de cero. Este modelo estadístico indica que, con tan solo un locus con una combinación excluyente, el índice de paternidad será cero y el individuo será excluido de la paternidad. Para que sea útil, el índice de paternidad debe analizarse para varios loci:

6

Índice combinatorio de paternidad.

Los valores del IC se transforman a probabilidad de parentesco mediante la siguiente fórmula:

7

Probabilidad porcentual de parentesco.

Miremos el siguiente ejemplo.

Ejemplo 3. Una madre de genotipo A2 A8 B1 B10 tiene una demanda por la paternidad de su hijo mayor de genotipo A2 A10 B1 B20 sobre un presunto padre de genotipo A2 A10 B1 B1, determinar el índice combinatorio de paternidad y la probabilidad de parentesco. Tenga en cuenta que la probabilidad reportada por la casa matriz de la prueba para el alelo P(A10)=0,005 y para el alelo P(B1)=0,0125

Solución analítica: En primera instancia calcularemos el valor de X para cada uno de los alelos compartidos por hijo y presunto padre. X(A10) = 0,5; X(B1)=1,0. Luego el índice combinatorio de paternidad.

Y la probabilidad de parentesco según la ecuación 7.

Solución numérica: Índice combinatorio de paternidad

Probabilidad de parentesco

Uno de los presupuestos del equilibrio Hardy-Weinberg que puede resultar muy problemático es la ausencia de mutación, ya que en un sistema real como una población humana si hay mutaciones espontáneas. Es más, los microsatélites son útiles debido a que su tasa de mutación es bastante alta, por lo que pueden darse casos en que se podría generar una falsa exclusión debido a la mutación en un locus microsatélite. Es por esta razón que se emplean como mínimo 5 marcadores, si hay discrepancia en 1 pero los demás se mantienen puede expandirse el análisis a 10 marcadores microsatélite lo cual refuerza los cálculos estadísticos, es importante nunca confiarse de solo una línea de evidencias.

Los marcadores microsatélite generalmente están determinados por un código de gen-  y por un código de alelo. El código de gen puede hacer referencia al cromosoma y lugar de ubicación u a otros criterios más específicos, mientras que el código de alelo hace referencia a la cantidad de repeticiones. Un ejemplo de esto puede verse en el siguiente cuadro. Debido a que existe loci microsatélite asociado a genes y a enfermedades, su análisis se encuentra prohibido en términos de identificación humana, debido a la carga legal que esto implica “en términos de seguros médicos”. Si le tenían miedo a un futuro donde los seguros pueden analizar tus enfermedades y tu potencial de desviaciones mentales, pues sorpresa, eso ya es el presente.