Roteiro

Análise de expressão Gênica
SAGE Anatomic Viewer
A análise de expressão gênica é importante para compreender sobre os genes que
estão presentes nos genoma e a importância desses genes para a célula. Existem genes que
não terão a sua expressão alterada devido a modificações do ambiente e meio. Outros
genes terão a sua expressão modificada, podendo aumentar ou diminuir a sua expressão. A
análise de expressão gênica permite encontrar genes que apresentam mesmo padrão de
modificação da expressão gênica. Isso pode indicar que esses genes estão associados com
uma determinada função celular.
Analisando somente a expressão do mRNA não é possível conhecer a quantidade de
proteína produzida para um determinado gene. A quantidade de proteína produzida a partir
do mRNA depende do controle pós-transcricional. Embora não exista uma relação de 1:1
entre mRNA e proteínas, existe uma boa correlação que permite avaliar que genes que são
muito transcritos serão muito expressos na forma de proteína.
Análise de expressão gênica pode ser a comparação de genes expressos em uma
determinada condição em que as células estão expostas. Podem ainda ser analisados quais
são os genes mais ou menos expressos em um tipo celular. Outro tipo de comparação
possível é a comparação da diferença de expressão de tipo celular em diferentes condições.
Esse tipo de análise foi muito utilizado para detectar dife rença de expressão entre tecido
normal e o mesmo tecido apresentando câncer, encontrando genes que são responsáveis
pela doença.
Antes das pesquisas em larga escala para análise de expressão gênica o NorthernBlot era uma técnica muito utilizada para estudo de expressão gênica em diferentes tecidos.
Figura 1. Northern Blot.
Atualmente esses estudo são realizados em larga escala (throughput) utilizando as
técnicas de EST, SAGE, microarray, RNSseq.
Objetivos
1. Comparar o perfil de expressão de diferentes tecidos utilizando dados de SAGE,
usando informações da expressão gênica de tecido normal e tecido com câncer.
2. Encontrar os genes que apresentam as maiores diferenças de expressão
utilizando dados de SAGE.
National Cancer Institute – National Institute of Health
Vamos utilizar a ferramenta SAGE Anatomic Viewer do National Cancer Institute
para visualização, da expressão gênica em diferentes partes do corpo usando comparações
entre tecidos normais e com câncer.
Figura 2. Site do National Cancer Institute – National Institute of Health.
Utilizando o SAGE Anatomic Viewer
A ferramenta SAGE Anatomic Viewer permite fazer pesquisa por genes e sondas,
informando o quanto determinado gene e expresso em diferentes tecidos. A estimativa de
expressão dos genes é com base em etiquetas (tag) produzidas para cada gene através da
técnica SAGE. As tags produzidas são quase sempre especificas para um determinado gene.
Sabendo a quantidade de tags em uma biblioteca saberemos a quantidade da expressão de
um gene.
A pesquisa sobre expressão de um gene pode ser realizada usando nome do gene.
Vamos usar o exemplo GSTA2 para fazer a pesquisa inicial. O SAGE Anatomic Viewer irá
pesquisar todos os tecidos onde a sonda específica para o gene GSTA2 está presente e
retornar um informativo sobre a quantificação da expressão do gene no tecido normal e
tecido com câncer. Essa informação inicial reúne a informação da expressão desse gene nas
diferentes bibliotecas de tecido normal e tecido com câncer.
O resultado da pesquisa será apresentado em uma tabela. Essa tabela contém links
para informações importantes. Vamos pesquisar quais informações nos vamos encontrar
nesses links.
1. LT Viewer – informações sobre a localização da Tag.
2. Digital Northern - informações sobre a quantificação da tag nas bibliotecas.
3. Sage Anatomic Viewer – Representação gráfica da expressão do gene em diferentes
tecidos
Figura 3. Resultado da pesquisa no SAGE Anatomic Viewer.
Ludwig Transcript (LT) Viewer
Figura 4. LT Viewer. Exemplo de resultado apresentado pelo LT Viewer. Posição da tag no
gene estudado.
Deve ser dada atenção especial a essa informação sobre o número de diferentes
tags para um mesmo gene. Se um gene apresente diferentes tags esperamos encontrar
aproximadamente o mesmo valor na frequência do tag em uma biblioteca, já que as tags
serão uma representação da expressão do gene.
Outro ponto que deve ser observado: tags compartilhadas com outros genes. Essa
tag compartilhada pode apresentar frequência alterada por ser uma soma de tags geradas
com base no primeiro gene e tags geradas no segundo gene. Como na avaliação
observamos somente a frequência da tag, não é possível distinguir entre tags do primeiro
gene e tags do segundo gene.
Informação do Digital Northern
O Digital Northern Results mostra nas diferentes bibliotecas já produzidas as
informações sobre a tag pesquisada. Como a tag é quase que única para cada gene teremos
a quantificação da expressão daquele gene naquele conjunto de tags. Temos nessa tabela a
informação do total de tag da biblioteca (Total Tags in Library), número de vezes que a tag
pesquisada foi encontrada. Uma normalização da tag/biblioteca é realizada para permitir
comparações entre bibliotecas de diferentes tamanhos. A normalização é feita estimando o
número de tags em uma biblioteca de 200.000 tags. O código de cores auxilia saber se o
gene ( representado pela tag) é muito expressa.
Figura 5. Digital Northern Results.
SAGE Anatomic Viewer Results
O SAGE Anatomic Viewer é uma ferramenta que compara em diferentes tecidos
qual é a expressão da tag. A comparação é sempre feita usando bibliotecas de tecido
normal contra bibliotecas de tecido com câncer. Cores no tecidos/órgão representam o
quanto o gene é expresso naquele tecido, cores próximas do vermelho representam gene
muito expresso, enquanto que cores próximas do azul representam genes pouco expressos.
Figura 6. Legenda das informações contidas no Sage Anatomic Viewer.
Resultados apresentando a expressão do gene pesquisado no SAGE Anatomic
Viewer – opção Tissues only.
Figura 7. Informações sobre a expressão do gene nos diferentes tecidos. A legenda ao lado
passa uma quantificação da expressão desse gene.
Podemos ter informações mais detalhadas clicando sobre a figura do tecido/órgão.
Isso retornará o Digital Northern Results para as bibliotecas que formam aquele tipo de
tecido (ex. Tecido - Cérebro, tipo normal). Podemos fazer um comparativo da expressão de
um tag que representa um gene nos diferentes tecido usando a informação do Digital
Northern Results.
Figura 8. Digital Northern Results para a tag TGTCCTGGTT na
SAGE_Pancreas_noraml_B_1. Foram encontradas 0 (zero) tags nessa biblioteca.
biblioteca
Figura 9. Digital Northern Results da tag TGTCCTGGTT nas bibliotecas
SAGE_Pancreas_adenocarcinoma_B_91-16113 e SAGE_Pancreas_adenocarcinoma_B_966252. Foram encontradas 13 e 12 tags nessas bibliotecas respectivamente.
Os valores de expressão em cada biblioteca são normalizados para 200.000 tags para
podermos comparar a expressão em bibliotecas de diferentes tamanhos.
Figura 10. Representação da expressão do gene em diferentes partes do cérebro. Para
algumas bibliotecas é apresentado dados para diferentes partes do cérebro.
A informação para a expressão do tag no cérebro é apresentada no SAGE Brain
Anatomic Viewer Results.
Faça a busca para os genes abaixo.
G6PD - Glucose-6-phosphate dehydrogenase
p53 - TP53 (Tumor protein p53)
p21 - Cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (p21, Cip1)
p16 - CDKN2A (Cyclin-dependent kinase inhibitor 2A (melanoma, p16, inhibits CDK4))
RB - RB1 (Retinoblastoma 1)
The Ras subfamily (an abbreviation of RAt Sarcoma) is a protein subfamily of small
GTPases that are involved in cellular signal transduction
Activation of Ras signalling causes cell growth, differentiation and survival.
NRAS - NRAS (Neuroblastoma RAS viral (v-ras) oncogene homolog)
HRAS - KRAS (V-Ki-ras2 Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog)
KRAS - HRAS (V-Ha-ras Harvey rat sarcoma viral oncogene homolog)
Ciclinas
Gene Name
CCNA1 -
Cyclin A1
CCNA2 -
Cyclin A2
CCNB1 -
Cyclin B1
CCNB1IP1 -
Cyclin B1 interacting protein 1
CCNB2 -
Cyclin B2
CCNB3 -
Cyclin B3
CCNB3 -
Cyclin B3
CCNB3 -
Cyclin B3
CCNC - Cyclin C
CCNC - Cyclin C
CCND1 -
Cyclin D1
CCND2 -
Cyclin D2
CCND3 -
Cyclin D3
cinases dependentes de ciclina
cdk1
cdk2
cdk3
cdk4
cdk5
cdk6
cdk7
cdk8
cdk9
cdk10
BRCA1 - BRCA1 (Breast cancer 1, early onset)
BRCA2 - BRCA2 (Breast cancer 2, early onset)