История геномики началась в 80-х. Почти половину века ученые изучают структуру и функции генома, взаимодействия генов друг с другом и с окружающей средой. А возрастающая доступность технологий секвенирования с каждым годом расширяет возможности таких исследований. В зависимости от целей и методов выделяют несколько ключевых направлений геномики, о которых мы расскажем дальше.

Функциональная геномика

Функциональная геномика раскрывает весь путь реализации генома: от генов к определенным белкам и особенностям организма. Все осложняется тем, что один белок может влиять сразу на несколько признаков, на один признак может влиять несколько белков, а один ген (спасибо альтернативному сплайсингу) отвечать за несколько белков.

Структурная геномика

Как описать трехмерную структуру белка, зная последовательность оснований гена, который его кодирует? Здесь разберётся структурная геномика. Большую роль в исследованиях играет то, что ученые определяют структуры, кодируемые именно геномом, а не сосредотачивается на одном конкретном белке. В частности, в этом помогают уже изученные последовательности генов и относящиеся к ним структуры белков.

Эпигеномика

Если геном это сумма всех генов организма, то эпигеном представляет собой совокупность эпигенетических модификаций — факторов не меняющих последовательность оснований в ДНК, но от которых зависит работа генов. К ним относят, например, метилирование, гистоновые модификации, ацетилирование, фосфорилирование и т.д.

Эпигенетические модификации вовлечены в дифференцировку клеток и канцерогенез. Также эпигеномику используют в контексте биологии старения: у людей старшего возраста наблюдаются изменения профилей метилирования. Данные о модификациях получают различными способами: некоторые виды секвенирования (бисульфитное секвенирование, PacBio, ONT), иммунопреципитация хроматина (ChIP-on-chip, ChIP-Seq), гибридизация in situ, чувствительные к метилированию рестриктазы, идентификации ДНК-аденин-метилтрансферазы (DamID).

Сравнительная и эволюционная геномика

В этой области ученые работают с большими наборами геномов разных организмов, сравнивают их организацию и состав, выявляют геномные перестройки. Частый инструмент здесь пангеномы — объединением всех генов группы организмов. Моделирование эволюции, функциональная аннотация гена по последовательности, поиск гомологичных генов и блоков синтении, поиск молекулярных маркеров отбора — примеры задач сравнительной геномики.

Популяционная геномика

Здесь изучают структуру генофонда популяции, его динамику во времени и причины изменчивости, ищут полиморфизмы, устанавливают связи между генетическими вариантом, фенотипом и средой обитания популяции. Уже описаны генофонды многих народов мира. Основные данные для анализа — генетические маркеры и их аналоги, в том числе последовательности митохондриальной ДНК и Y-хромосомы, полные последовательности генома, антропологические характеристики.

Метагеномика

Метагеномика использует генетические материалы организмов, полученные из образцов окружающей среды. Ученые анализируют видовой состав, филогению и разнообразие сообщества в образце по данным секвенирования. Чаще секвенируют не полный геном, а последовательность 16S рРНК у прокариот и 18S рРНК у эукариот.

Поиск ассоциаций

Метод полногеномного поиска ассоциаций (GWAS) подразумевает исследование генетических вариантов у разных людей с целью выяснить, связан ли какой-либо вариант с каким-либо признаком. В медицине это помогает находить генетические маркеры заболеваний. Ученые ищут однонуклеотидные полиморфизм (SNP), хромосомные перестройки (вставки, делеции, инверсии и т.д), а также вариаций числа копий генов (copy number variation, CNV) в геноме, возникающие из-за хромосомных перестроек.

Это далеко не все методы, которые применяют в современной геномике. Изначально геномные исследования были направлены на определение последовательностей ДНК, но за несколько десятилетий расширились до более функционального уровня — изучения генофондов целых популяций, профилей экспрессии и накопления огромного количества генетической информации. А умение обрабатывать данные стало ключевым навыком работы в этой области.

Текст помогла подготовить Юлия Антоненкова.