KEVIN E. HEALY
A seguir vídeo aula com legenda em Inglês e a seguir sua transcrição em Português feita automaticamente pelo YouTube, origem do vídeo da Universidade da Califórnia - Berkeley
0:00 teoria que onde ele propõe que você sabe
0:03 ácido nucleico indivíduo se encaixar no sulco maior de DNA
0:07 as simetrias que levam para fora vão desde a possibilidade de ter quatro diferentes
0:11 clique ativos para cerca de vinte anos e assim que estes jogo do grupo 20 simetria indivíduo
0:16 o número conhecido
0:17 aminoácidos, que tinham um valor de p muito baixa
0:20 I e então eles estavam realmente animado eles disseram você sabe que este era
0:23 um momento emocionante, Lt isso continuou por décadas várias teorias, como eu sou um
0:28 códigos livres acontecer
0:29 Eu e e foi realmente um belo pedaço de um trabalho teórico sobre estes
0:34 anos
0:34 o que acabou por resolver o problema e você pode saber este é um
0:38 grupo pouco conhecido próximo bergamota olhos laboratório I
0:41 fora no NIH basicamente disse hey se investir em tecnologias
0:45 em serviços de Arnie no momento, sempre que eu apenas brute force o copo
0:49 e é isso que eles fizeram eles originalmente feito de poliuretano
0:52 não mostram que um código para o final
0:55 e, em seguida, o seu grupo líder depois Khurana
0:59 foram capazes de decifrar o código inteiro para a síntese por meio de
1:02 Arnie a construção moléculas uma força bruta esta
1:05 muito simples, mas muito
1:08 difícil de decifrar o código no momento tão
1:12 realmente o que eu quero falar é sobre se podemos pensar sobre
1:15 aumentando as escalas de síntese que são essencialmente hipóteses
1:19 modelos que podemos aumentar os níveis tão econômicos escala podemos ter uma rachadura alguns
1:24 os códigos mais difíceis que enfrentamos
1:25 assim que vai ser falando e quando ele te dar um pouco
1:29 um fundo de quem eu sou, porque realmente o meu passado é prólogo em tudo que eu sou
1:33 trabalhando no laboratório de igreja
1:34 em seguida, falar sobre a conversa com você sobre alguns esforços sobre o uso de síntese para realmente
1:39 olhar para elementos reguladores genéticos nikolai a transcrição controle
1:42 tradução
1:43 sobre a forma como estamos vinte aumento da escala destas coisas para olhar
1:47 calças de brim maiores e e eventualmente genomas e, em seguida, um pouco sobre o futuro
1:51 indicações sobre o que eu queria seguir e
1:53 de modo que tem sido tão na pós-graduação
1:57 um com um canto leon é realmente na platéia e
2:00 ferindo t5 com eu estava estudando, essencialmente, que o ciclo de vida do
2:04 destino simples e efeitos E coli
2:06 vai e faz muitas cópias em si, vem para fora o que é interessante sobre o sete
2:10 é que
2:11 a encomendar o jeans em seu genoma assim que estes são genes individuais
2:14 espalhar-se 13 19 muito desde o Oriente
2:18 Eu determinar o momento ea nível esta a expressão do gene durante o desenvolvimento
2:21 e assim por perguntas quiser pode fazer são
2:24 é este elemento importante encomendar se mudarmos a ordem em
2:29 o que acontece com o resultado no perfil de expressão gênica e e, eventualmente,
2:33 os os ajustes destino
2:34 por isso que eu passei muito tempo a construção de modelos que se parecem com este
2:37 Eu este é o lema que eu amo trifásico infectando uma única célula onde o plano corridas
2:41 são
2:42 trundling ao longo do genoma que você está recebendo nível mRNA indivíduo os níveis de proteína
2:46 de forma estocástica, você pode fazer muitos modelos para isso e matcha ao gene
2:49 níveis de expressão
2:50 e que funcionou muito bem para o tipo selvagem E sete o que não deu certo
2:53 muito bem
2:54 é quando olhamos para as perturbações que pode prever as conseqüências funcionais
2:58 bastante facilidade
2:59 e então começamos a esta abordagem polia do alternador com
3:03 ser em também estava no laboratório no momento em que decidimos
3:07 ao invés de tentar fazer com que nossos modelos cada vez mais complexos outros
3:11 Dezembro Lt poderíamos fazer um substituto 37 que é mais fácil de entender e mais
3:16 como os nossos modelos
3:17 uma e por isso comecei a fazer isso estamos
3:20 passamos sobre o tempo redesenhando que o genoma nacional para estes tipo de
3:24 peças separáveis que você pode modelar individualmente
3:26 Eu e e reconstruir esse destino deveríamos era viável
3:31 e isso foi tudo ótimo e meu arrependimento
3:34 durante este tempo é que realmente restringir milhas nós
3:37 não podia fazer isso uma vez que este projeto foi
3:40 realmente muito intenso, mas nós realmente queremos fazer isso mil vezes e esta
3:44 foi a seção Método
3:45 o papel que leon i publicada eram essencialmente nos levou dois anos consecutivos a
3:49 ônibus tanto trabalhar neste
3:50 para tentar receber um presente fades e do site e assim
3:53 então a questão é, a fim de realmente bom como está acontecendo teve que trabalhar em
3:56 tecnologia e e assim
3:58 vir para o laboratório da igreja que é o que eu não quero falar com você sobre como nós
4:02 comecei a fazer isso e também aplicá-lo a você a regulação estudo no
4:05 cor
4:06 assim por diante, a primeira coisa que estamos realmente interessados em
4:10 se está a olhar para a transcrição e tradução eo que controla-lo assim
4:14 em todas as luzes chamá-lo um pouco mais simples do que em
4:17 células humanas e
4:20 basicamente há uma coisas para os promotores que
4:24 que tem uma região canónica para determinar a força de transcrição
4:28 E há sítios de ligação eu aprender um encanador é que estes canônico -10 e
4:32 -35 E, em seguida, eles também são
4:33 regiões reguladoras que eu ajudar com expressão
4:37 no e, em seguida, e que se separam
4:41 uma, pelo menos em teoria, as coisas que controlam tradução lo em bactérias
4:45 há um ciclo o site último canto e
4:47 contratar os rRNA 16s que no direito de alguns em
4:50 que, presumivelmente, novamente controla tradução muscular e é aí que as coisas
4:53 como a estrutura secundária da molécula de ARNm concluir dela
4:56 não ok com isso que assinou O'Connor dizer
5:00 I e, finalmente, há outra
5:03 fenômenos mais recentemente observados, onde esta o DeGeneres em que o código genético
5:07 pode realmente ajudar
5:09 em modular o nível de expressão de imagem
5:12 e por isso foi uma experiência muito simples, poderia levar todo o
5:16 um onde eles realmente fizeram uma variação um GFP
5:19 onde enterraram que DeGeneres no espaço atual que eles encontraram palavra grande
5:22 mudanças
5:24 8 ou 254 alterações em todo o pequeno
5:27 150 biblioteca membro onde eles onde o
5:31 a corrente que importava eo que eles descobriram foi que a maioria que era
5:34 uma maior variação foi agrupado em torno dos cinco permanentes
5:38 Então esses são os os fatores que realmente desempenham um papel
5:41 e expressão gênica de uma chamada eo que realmente queria fazer é um olhar para
5:45 você sabe que podemos podemos entrar em dept que esta fazendo
5:48 como lotsa construção indivíduo ou redesenhá-los antes do tempo
5:51 hipóteses de teste individuais de não só essas contrações, mas como
5:55 ou estes estes processos transcrição e tradução e no carro
5:58 poderia na escolha, mas como eles podem contratar um
6:02 e etc, a fim de fazer isso, a fim de poder fazer isso
6:05 nós temos que fazer a síntese de DNA em em grande escala
6:10 Quer se juntar a você são carros feitos por Cruz Vermelha e
6:14 I onde eles estão olhando para o seqüenciamento custa mais nas duas últimas décadas ou assim
6:19 em azul quando você vê este texto significou uma queda em Kos
6:22 I-lo em em vermelho são individuais entra
6:25 este é realmente o produto síntese de genes com ela, dependendo dos Gallaghers
6:29 e você não vê essa queda fora e e e
6:33 este é o problema e para que possamos ainda calma sintetizado outro tamanho de níquel
6:37 mas seria um experimento ludicrously caro e e
6:40 exige muito organização nesse sentido e e assim que nós decidimos fazer
6:44 é usar um formulário separado uma aposentar formulário separado seita vulcânica de modo que este é o lugar onde
6:48 que são então Mike matrizes do meu caril são essencialmente
6:51 Eu, neste caso, nós nos sentamos na minha parada, que só jato de tinta impressa
6:55 I ácidos nucléicos e ou produto ácido nucleico sintético que puder
6:59 fazer sobre uma superfície, mas em pequenos volumes e que isso lhe permite fazer é fazer uma
7:03 microarray
7:04 e então eu acho que nós temos das encomendas a partir dessa matriz Mike chegar
7:07 um grande número de países até milhões que um
7:10 para um custo razoável e é isso que nós começamos a fazer nós tomámos a nossa vai
7:14 a partir destas micro
7:15 em e fizemos uma biblioteca aa elementos reguladores que
7:20 mãe russa afetada vai percorrer que o básico para que esta
7:23 experiência
7:23 para começar assim então fizemos uma biblioteca desses promotores e ler alguma ligação
7:27 sites e também segunda biblioteca um promotor para o Sol por código de saída
7:30 e aqui estamos prestes nós apenas cruzou cerca de cento e dez promovido pela 110
7:34 motoristas e sítios de ligação
7:36 I para compreender a correlação entre a tradução de transcrição que
7:40 efeito que pode ter sobre o outro
7:42 e estes foram levados da biblioteca bastante normal que alguns
7:45 Adam desenvolvido sobre sobre sobre padronização de elementos genéticos individuais
7:49 e e e, em seguida, a segunda biblioteca é um conjunto menor de um promotor representam ligação
7:53 locais
7:54 mas um terceiro trabalho assumimos loja 10 peptídeo aminoácido
7:58 e colocá-los na frente de GFP e, em seguida, podemos chamar de variância
8:02 apenas aqueles peptídeo aminoácido 10, a fim de realmente entender como que
8:05 pode ser muito na expressão do gene através de
8:07 Eu até essencialmente um circuito de dois genes diferentes, mas
8:11 na frente de super para o GFP e, em seguida, no mesmo cinco minutos temos chamado Terry
8:14 concerto que é
8:16 um actuando essencialmente como um controlo para
8:19 ruído extrínseco ou ruído dentro de cada ser individual
8:23 então fazemos este grande biblioteca que clonar antigo tudo o que eu
8:26 algo parecido com isto quando você ligar agora colônias individuais onde você começa uma
8:28 bando de
8:29 Red Pony mas de vez bem você olha você vê verde forte
8:33 fluorescência você pode executar este no Flickr com advogado olhar algo como isto:
8:36 e
8:36 Vai ver artesanato artes de alguém caminhar por este este é apenas GFP
8:39 escala muito fluorescência
8:41 em um machado e este é apenas um histograma
8:44 e mesmo com uma RFP e assim o que você vê com o vermelho para uma vez que é bastante
8:49 constante, que é o que esperamos
8:51 e, em seguida, as bagas GFP ao longo de vários lotes
8:54 e por isso temos isso, temos esta biblioteca célula mista grande
8:57 Eu com contendo algo como vinte e sete mil contratos no total
9:01 eo que nós queremos fazer é medir os níveis de DNA ou RNA e proteínas
9:05 para todos os concertos único e por isso a questão é como é que fazemos isso
9:09 para DNA em nossos dias é muito fácil que você pode aproveitar a próxima geração
9:12 seqüenciamento
9:13 onde nós podemos usar índices indivíduo uma
9:16 as construções que fazemos I e olhar para os níveis de DNA de Nárnia e que estão em
9:20 uma dividida pela coisa que lhe dá os artigos a sério
9:23 mas para os níveis de proteína que tínhamos de fazer algo diferente que eu eo que fizemos
9:26 foi
9:27 fluxo uso triagem e tão básico as idéias básicas que
9:31 você tem um a relação de RP a nível bastante PRR é razoavelmente constante
9:35 GFP, que é muito em para cada construção, de modo que o
9:38 a GFP RFP proporção obter o seu nível de expressão que você pode fazer tipo
9:43 a relação de PE GFP dar em caixas e então você pode imaginar
9:47 como caixas com muito baixa Verde tinha sido com muito alto verde
9:51 e se você pode classificá-los individualmente e, em seguida, você pode alto rendimento
9:54 seqüenciamento Spence
9:55 e e por isso o pensamento é que você pode, basicamente, ter cada construto e veja
9:59 que caixas que cai
10:01 reconstruindo, assim, o nível de expressão original para o concerto
10:06 então decidimos fazer isso este é um que mesmo
10:09 a citometria de fluxo parcial, mas agora dividida em 12 pinos
10:12 mas com igual espaço com base no RFP relação TFP log
10:16 por isso esta é a nossa taxa no no topo acesso e este é apenas GFP mas dividida
10:20 à tona
10:22 Eu tão grande que podemos fazer isso, podemos classificar as caixas individuais e mostrar que eles
10:26 recapitular em pelo e refluir-los para mostrar a semana praticamente o que nós tipo
10:30 que não é muito surpreendente que eu
10:33 o que podemos fazer é também uma construções individuais desta biblioteca e ver como
10:37 muitas caixas que cai
10:38 o que encontramos é que geralmente cai em duas bandejas 2-3 escaninhos
10:42 Estou na maior parte e foi o que fizemos isso por toda a biblioteca
10:45 e eo que podemos fazer é reconstruir os 12 pinos e assim
10:49 então este é apenas eu apenas trechos de cerca de uma centena de concertos cada
10:54 no para cada um desses painéis e, em seguida, eu só tomada
10:57 material de várias partes têm uma distribuição onde
11:00 Concertos I nesta faixa era o telefone foi um com um pouco de
11:04 construções de transbordamento em estado cinco licença ônibus
11:07 cair sido cinco ou transbordar para as regiões vizinhas
11:11 e vice-versa e eo que você pode fazer é estar lá para toda a biblioteca é tão
11:15 isto é
11:15 um dos primeiros carta é que o alegre seu promotor
11:19 Biblioteca RBS que suas construções eram 12.500 são estes painéis são apenas
11:23 classificação ordenada por lá aumentando os níveis de expressão eo que você vê é
11:27 que
11:28 a que eles estão em sua maioria normalmente distribuídos em ai pico significa ou média
11:31 sido
11:32 e que podemos fazer é usar esse histograma para reconstruir a proteína média
11:35 nível de expressão de cada
11:36 estes concertos de modo que é o que nós fizemos e comparou-a em
11:40 comparamos para medir cada uma constrói e que combina muito bem
11:43 na verdade nós fizemos outras coisas agora de olhar para que eu possa só vi
11:46 calcular a média das suspeitas, mas também a difusão
11:49 o que é que eu realmente interessante e algo que pode se mover em direção a
11:51 futuro
11:52 mas são tão sim, é que é muito
11:55 ele funciona muito bem ao longo do tempo uma grande variedade e nós somos capazes de reconstruir
12:00 grandes bibliotecas em um único experimento I
12:03 12.500 aqui, mas nós também estivemos outros que são agora maiores
12:07 Numero construções sobre
12:10 em um curto período de tempo e por isso este é fantástico
12:14 eo que podemos começar a fazer é analisar os resultados
12:17 experiência e é isso que, quando, onde mostrá-lo apenas para dar-lhe um bocado
12:21 colorir o seu presente não é tecnicamente heatmaps eu só andando através
12:24 isto significa apenas baixa expressão ou mais vermelho do que verde e isso só significa alta
12:27 expressão para a construção de um esporte
12:29 mais eu verde e assim por que a primeira biblioteca inicial podemos reconstruir
12:34 Eu mais de 12.000 ponto mais fino para ambos os níveis Arnie usando nossa AC pode e
12:38 níveis de proteína sobre o lado que eu mão direita para tudo doze mil quinhentos
12:42 concertos e tão só assim você está olhando para este este é apenas promotores
12:45 identidade sobre o eixo y e montar uma identidade no eixo-x e este é Frank
12:50 pedido
12:51 promotores de bacia e talvez alguns sítios de ligação e assim o que você vê
12:55 são duas grandes portas que um promotor identidade determina
12:58 principalmente a transcrição nível que não é de surpreender novamente e em seguida,
13:02 e que um dos níveis de proteína são
13:05 determinado por uma combinação de chegar de frequentar moderada
13:09 e porque nós temos números como esta semana, podemos basicamente começar a perguntar
13:12 perguntas muito detalhadas sobre mecanismo
13:14 e é isso que nós começamos a fazer um
13:17 take modelos de fim de semana são modelos estatísticos com base em uma nova
13:21 modelos medidas lineares olhando para o que contribuições o promotor e esfregar
13:24 algum pânico que eles dão para os nossos níveis de proteína perto
13:27 e e alguns desta análise foi em colaboração com Adam Love Actually
13:32 I onde onde os níveis do exército são mais explicar, mas
13:35 moderado e B que não é surpreendente, mas nós vemos o pequeno componente que
13:39 um que o direito algum
13:42 desempenha um papel reentrância robson I desempenhou um papel nos níveis do Exército e quando nós
13:45 no mapa que fora um presente é apenas explicar forno variação
13:48 e não para o modelo e esta é apenas a variação não explicada
13:52 pelo quando começamos a ver é se você puder direitos de grupos e sítios de ligação por
13:56 sua força
13:57 Eu a semana é quando alguém no forte como você vê
14:01 que você vê que eu diferenças entre o
14:04 expectativa de que o nível do exército deve ser eo que você observa
14:07 insinuando que eu fortes taxas de tradução estão se estabilizando ou nay, que tem sido
14:11 encontrado antes, mas apenas de forma limitada
14:13 tudo o que podemos fazer é qualificado como podemos dizer aumento de dez vezes na taxa de tradução
14:17 bate tríplice
14:18 estabilização da manhã e
14:22 temos também analisou vários minha estrutura secundária mais comum de
14:25 que
14:26 onde você estava olhando como estrutura secundária pode afetar
14:29 a força de tradução de um determinado proteína I e como ela pode ou não
14:33 um indício de que a queima finais
14:35 e e e o que você vê de novo é se isso é isso é
14:39 foi pela forma como eles são diferentes das expectativas por isso, se você tomar apenas o
14:43 traduções pensar que a web alguém dizer no promotor e multiplicar e você
14:47 seria de esperar se se espera nível de proteína nível
14:50 Eu e este é o que acontece quando que se desvia da espera
14:53 valor esperado por isso aqui estão as estruturas secundárias para as coisas que não se desviam
14:58 praticamente dentro de 24 e, em seguida, como continuar a desviar ou
15:02 geralmente para baixo resolver as coisas são muito menos explícito do que seria de esperar dada
15:05 a resistência dos componentes individuais
15:08 em que eles têm uma tendência mais forte para ter fortes setores de
15:11 mas o problema é que a maioria não é preditiva aqui eu
15:15 há toneladas de coisas que eu nesta nesta faixa
15:18 para as coisas que estão dando valores esperados expressão
15:22 e por isso que estamos procurando aqui está é podemos
15:25 desenvolver melhores modelos de estrutura secundária, que são mais preditivo para
15:28 reduções e e em níveis têm
15:32 bastante expressão que eu e etc
15:36 fim de semana podemos fazer milhas como este que estamos a trabalhar também esta ideia
15:39 por trás do código em uso
15:41 e por isso este é um gráfico muito complicado eles um a falar sobre um
15:44 parte de um experimento é que nos conhecemos nós fizemos uma pequena promotores numéricas para
15:48 promover um mais forte que o promotor
15:50 Riva para alguns sítios de ligação e, em seguida, uma variação de 137 aminoácidos
15:54 I onde tomamos 137 peptídeo aminoácido 10 desde o início, um determinado
15:58 genes
15:59 em E. coli e eu e depois enterrar o código na cruz
16:03 mas uma centena ou chamado em vários outros me dizer o que está acontecendo
16:06 e só para andar pela Times vai falar cerca de 10 destes painéis
16:10 que se encontra no promotor forte e um forte leitura este é um meio de força
16:13 em vez de comprar direto
16:15 Eu a orientá-lo sobre como fizemos bom sobre o comércio e assim por
16:19 fizemos o muito simples conjunto de pais onde onde tomamos
16:22 estes peptídeo de 10 aminoácidos para que novamente estamos
16:26 diferentes aminoácidos péptidos corte de variantes no eixo-y
16:30 e, então, tomar a cor natural das variantes que são encontrados
16:33 na chamada que você saiba no nível superior
16:36 e, então, pegar o código mais prevalente por que determinado aminoácido no
16:40 genoma
16:40 e usar isso em vez de que é aqui que eu e, em seguida, o contrato de arrendamento predominante colocar em
16:44 em todo o Inc
16:46 colágeno oh homem que é a terceira linha e, em seguida,
16:49 aqui fazemos estrutura secundária variância em todos estes ácido amino 10
16:51 peptídeo
16:52 contra um aminoácido peptídeo o resto para GFP que realmente
16:55 e que nós não estamos mudando nada e
16:59 este foi realmente muito surpreendente porque estes peptídeo aminoácido 10
17:02 o vermelho para verde aqui a proa aproximadamente
17:05 mais de 240 no nível procup
17:09 por 10 aminoácidos em frente de um gene em
17:13 e assim realmente surpreso com isso e um e
17:16 um dos aspectos mais surpreendentes da mesma
17:19 com o seguinte no modo que vemos as coisas que não são tão surpreendente
17:23 aumentar estruturas secundárias que estes são a busca secundária mais importante para
17:26 paz reduziram expressão
17:28 mais vermelho depois verde e, em seguida, que as mudanças como você
17:31 Um comunicado de meio uma pesquisa secundária para cliente
17:34 que não é surpreendente e novamente estamos estavam trabalhando em modelos para aumentar
17:37 poder preditivo
17:39 previsão de estrutura secundária em toda taxas de conversão
17:42 Eu sou, mas o que foi realmente surpreendente foi a seguinte, onde você toma o mais
17:45 prevalente casaco
17:47 e colocá-lo em qualquer antes de as cadeias eo pensamento geral é o uso público
17:51 casaco pode aumentar as taxas de conversão
17:53 e, portanto, a aumentar a produção e, em seguida, usar esse prevalente por aqui
17:57 tudo o que vemos é exatamente o oposto do que se esperava
18:00 vemos que o uso Supremo Tribunal sobre os usos, tendem a diminuir o nível de
18:04 acima de expressão e usar o local em notícias nesse sentido aumentá-lo
18:08 especialistas comparação e então o que podemos fazer é olhar para isso um pouco mais
18:12 tomarmos a média I tanto o código em pontuação
18:15 a esta é apenas uma pontuação comum as pessoas usando
18:19 no campo para as empresas que você vê algum efeito muito
18:23 por isso este é apenas sido média não conseguimos marcar para você a variação atual
18:26 Incrementos de 10 por cento
18:27 você ver algum efeito aqui prestes a cair para fato do outro lado da média, pelo menos um
18:31 aminoácidos
18:32 que não era tão forte como estamos vendo nos dados e assim, quando eu acho que nós
18:35 comecei a fazer era
18:36 talvez a média da métrica relevante e assim
18:39 e uma vez que temos o poder e olhando para isso foi aa quinze mil número
18:43 biblioteca
18:44 podemos começar a olhar para o que as cartas individuais e é isso que nós
18:47 fez isso este é apenas o que o local vai ficar assim iluminação mesa
18:50 e estes são chamados por glicina e estes são
18:53 Eu classificados por ordem de frequência este é o menos freqüente pegou
18:57 é o código mais frequente no presente e quando é sonya é o declive da lineares
19:01 modelo que estamos removendo os efeitos
19:03 tanto quanto pudermos para cima para ver o conteúdo de estrutura secundária e sim
19:06 como conta e tentar se concentrar apenas para baixo em poderiam possuir escolha
19:10 Eu e por isso esta cena cara e isso é meio que usado pela polícia, provavelmente, colocar em
19:14 ou o que você está vendo a partir dos dados que o conteúdo menos prevalentes aumento
19:18 a expressão
19:18 mais prevalente em código pence uma diminuição, mas isso não foi
19:22 sempre verdadeiro cada aminoácido de modo que este é visto Lou
19:25 e você vê um bocado esse efeito ainda, mas que você sabe que vários outros coreanos têm
19:29 efeitos diferenciais
19:30 e isso quando você jogou para fora em todos os vinte aminoácidos
19:34 na maioria das vezes você vê isso afeta onde que provavelmente Inc ou o
19:36 arrendamento provavelmente aumenta a expressão
19:38 e a mais prevalente, uma vez diminuir, mas nem sempre é verdade e é muito
19:43 pelo menos não lógica dessa idéia inicial que eu amo o mais prevalente
19:47 ou pessoa este problema Corão que vemos no campo e assim
19:51 uma coisa para tentar fazer é entender existe alguma lógica para isso ou é apenas
19:54 o
19:55 a um o que observamos e e e assim quero pensar que ele permite que você faça
20:00 com é um bocado
20:02 Eu extrair este este tipo de informação a este nível de detalhe para você o
20:05 código individual em
20:06 para ver se podemos fazer um modelo preditivo se podemos tentar encaminhar níveis de projeto
20:11 expressão
20:11 de genes individuais e por isso que nós estamos seguindo este up no olhar de crédito no
20:15 previsões e também tentar ver se este
20:17 o quão longe no gene isso vale para isso de novo este foi apenas um amino
20:20 ácidos
20:21 podemos vir aumentos em todo o gene assim
20:25 se as coisas que queremos fazer eu quero passar para a próxima seção
20:27 porque
20:28 estavam correndo um pouco mais, mas eu sou eu
20:32 mas assim que nós gastamos muito tempo tentando entender como a informação
20:36 dos genomas codificados em em se no DNA e como podemos extrair
20:40 informação
20:41 e então começamos realmente um produto colateral muito curto não mencionar aqui onde
20:45 nós pelo código arbitrário informações vinda oposto ao DNA e usá-lo como um
20:49 cuidados informação
20:50 DNA porque em si é na verdade uma grande fonte
20:54 a informação é realmente o que valdez sobre a armazenar informações para podemos
20:58 realmente aproveitá-lo para fazer
21:00 armazenamento de informação digital e assim nós fizemos isso
21:03 nós fizemos uma maneira muito simples, na verdade, porque nós temos essas tecnologias para tentar
21:07 sintetizado um grande número% uh vai o que nós fizemos foi basicamente deu um livro
21:12 na verdade, escrito por George onde e isso é realmente uma frase de que
21:15 livro
21:15 que se refere a este trabalho tão sorta importa, nesse sentido, mas um
21:20 este é este é apenas o código ASCII para este
21:23 especial destaque seção I, que a série em uns e zeros ou oito
21:27 bits por
21:28 por por carta, mas também podemos fazer imagens que nós não reservar e também
21:33 JavaScript e outros enfeites, por isso é apenas uma série uns e zeros de um arquivo HTML
21:36 você codificá-lo para esta molécula linear I que se separaram
21:41 e essa divisão neste código de barras, basicamente, determina onde, em que
21:44 bitstream que peça individual de informação é que você pode sintetizar um
21:48 hora atrás nós fizemos um código muito simples eram ANC aguerrida 0 da TNT dois-para-um
21:52 nos permite otimizar torno de coisas como estrutura secundária no conteúdo GC
21:56 em que os fragmentos individuais sintetizados num maior convés piscina
22:00 tem toda a informação que reconstruir que o uso da
22:04 sequenciamento de próxima geração para lê-lo para fora onde podemos fazer
22:07 muitas e muitas cópias através de PCR e, em seguida, lê-lo para fora em
22:10 onde os erros individuais nos produtos sintéticos pode ser corrigido
22:13 porque esses erros são coincidentes e que você apenas uma seqüência consenso
22:17 livre para essas coisas e fomos mostrar que mostrar que podemos reconstruir o livro
22:21 e alguns aspectos do DNA que são bastante interessante do ponto de
22:24 a partir da informação armazenada champanhe é que a densidade é realmente
22:28 está é muito incrível, então este é apenas pedaços de densidade de informação por moinho perto
22:32 Cuba sob
22:33 o eixo Y e, em parte, esta é em grande parte devido ao fato de que você pode armazenar seca
22:36 ADN em três dimensões
22:38 E este é apenas os bits de número codificados em sua escala de produção
22:41 essas tecnologias comerciais ou e tecnologia para as pessoas
22:45 você sabe de posição átomos individuais sobre uma superfície tão
22:48 densidade sábio e facilidade de uso sábio é realmente muito bom
22:51 o desafio que caro e assim podemos falar sobre isso na questão
22:55 mas eu que adiar este ponto mais longe
22:58 em tanta que fui brincar com esses chips e uma outras coisas foram
23:03 trabalhando a razão pela qual fomos atrás elementos reguladores E-coli para Cisco
23:07 sua curta
23:08 e aquilo que realmente quer fazer com olhar para o genoma humano e de e para
23:11 realmente analisar
23:12 elementos genéticos são genes que, em seres humanos, temos de ser capazes de fazer muito mais
23:17 fragmentos maiores
23:18 e e por isso é quer falar sobre o próximo na
23:23 Então o que nós que decidimos ir atrás de seus genes é em E. coli, que são cerca de 1
23:27 Kb que
23:28 acontecer de ser também o mesmo tamanho de elementos reguladores para eles contra
23:31 elementos reguladores que cobrem governo
23:33 Arnie processamento em que estou em células humanas
23:36 mas eu decidimos fazer basicamente as bibliotecas são um
23:40 genes essenciais para a E. coli onde r nós
23:43 essencialmente tomar egos individuais e e tentar fazer com que a eletricidade
23:47 e por isso e queremos fazer isso aproveitando meu curry e assim o problema básico
23:50 dentro de síntese
23:51 é o seguinte, assim você pode fazer o arquivo que eu e há várias variantes deste
23:55 mas o
23:55 mais simples que você criar um logotipo três dólares tem-se sobreposto
23:58 você PCR a coisa toda em conjunto com primers para fora nas extremidades e
24:02 estes essencialmente estender um do outro em uma mentira para fazer quarenta
24:06 isso é bastante simples em
24:10 e eo que as pessoas têm mostrado é que, em 2004, o que você pode
24:13 usar todos os que muitas vezes migram para torná-lo I
24:16 e assim este foi realmente emocionante, mas o produto final é este
24:20 foi um buncha pessoas tentando escalá-lo com empresas e indústrias e também
24:24 para as ações
24:25 no laboratório da igreja e, essencialmente, não eu
24:29 Andrew entender por que ele ainda não conseguiu entender o tipo a logística deste
24:33 e e e é bastante simples
24:36 ver começar com este enorme alíquotas do chip
24:39 e você inclui, basicamente, primers para montar o Zaragoza
24:42 aqui você tentar montar azul g no gene verde simples novo julgamento
24:45 e eo que você está esperando é que as sobreposições de estes são Liverpool de não fazer
24:50 interferem uns com os outros
24:51 e que as sequências são distante o suficiente para que o sem montado
24:54 hibridação cruzada
24:56 na prática, não é isso que acontece quando você dimensionar isso, se você, se você tentar fazer uma
25:00 muito maior biblioteca em toda a questão do uso de dicas que você pode fazer muitos
25:03 muitos adolescentes são para a taxa única
25:05 este processo falhar e Alice e Parque das
25:09 um em Ayers e estaduais funcionários esta muito bem onde
25:12 Estes são apenas géis um dizer desejoso que eles têm
25:16 lutar contra produtos sintéticos um aumento como eu
25:19 onde o aumento do fundo número tudo correr nesta biblioteca
25:23 por isso aqui não há a menos de cinqüenta anos aqui nesta oito mil e à medida que aumenta
25:27 a parte de trás da complexidade a capacidade de fazer qualquer um único gene
25:30 ponto e e e então começamos de forma bastante simples de resolver
25:35 e e seu seu trabalho muito bem onde nós isolamos algumas pesquisas
25:39 em Eu amo Eu tenho indivíduo vai que são destinados para um conjunto
25:44 fazemos isso usando ortogonal design computacional ocorre
25:47 que nós sintetizamos no chip e para que possamos fazer muito supõem
25:52 então o processo de estes são os códigos de barras e, em seguida, fazer
25:55 a montagem como faria normalmente e isso tem trabalho
25:58 realmente surpreendente que nós empurramos isso indústria, tanto
26:01 Jenine e ágil, e agora em nosso está vendendo ou
26:05 em breve estar vendendo ou está vendendo produto comercial com base neste projeto
26:08 e e e assim seu reduzir consideravelmente os custos que eu amo
26:12 muito não é que alguns produtos e nós usamos isso para um
26:15 um projeto divertido, onde em
26:18 outros projetos em um laboratório é está pensando em redesenhar a E. coli
26:22 genoma onde e e, a fim de pensar sobre tais mudanças em muito semelhante
26:26 em que
26:27 Eu trabalhei em no final do laboratório em que você sabe o que está por informações
26:31 em em um gene particular configurar calça jeans e assim
26:35 o que nós olhamos é essencial genes essenciais Nicholas há cerca de 300 Central
26:38 o Anthony coli
26:39 na maioria dos outros e são identificados pelo processo de eliminação, se você não puder
26:43 excluí-lo é um satchel
26:45 e assim tudo o que você pode muito bem deixar no depende de qual
26:47 estudo em grande escala que você usa, mas há cerca de 300
26:50 Eu o que você pode começar a fazer é pedir
26:54 Você sabe o que sobre estes genes importante é que eu acho que a maioria de nós
26:57 apenas presumir que é a seqüência de aminoácidos, mas
27:00 ela pode ser de outras sequências reguladoras que estão nessas ganga porque a maneira de
27:03 encontrá-los é pelo processo de eliminação
27:05 o fato de que você pode excluir a única coisa que nós começamos a fazer era
27:08 Acabei mudando o código para esses genes individuais
27:12 de tal forma que eles só têm cerca de sessenta e cinco por cento seqüência média
27:15 identidade que é
27:16 maior do que a seqüência normal do que ser de quatro espécies e ver se eles apenas
27:20 elogio
27:21 assim e então fizemos outras coisas até que um mais parecido que a única coisa que
27:25 com as sete que são
27:26 removido em órbita ou sobreposição de modo que você pode começar de forma independente manipular estes
27:29 jeans
27:30 e, em seguida, nós também fizemos outras coisas que remover, em alguns essas cenas são
27:33 cabe o quadro essenciais
27:35 Eu semana escolhemos um conjunto de 50 calças jeans inicialmente onde
27:38 a incluir todos os essenciais sim alguém de jeans onde pensávamos LÁ
27:41 ser o mais restrições sobre
27:43 porque ele os seus meses mais altamente expressa proteínas a celulares
27:47 mas também remover 13 código para vários projetos e quando se pensa em
27:50 recuperando espaço atual e em um monte de outras mudanças, mas
27:54 a questão é que nós apenas tentamos melhor ser qualquer coisa que pudéssemos melhor
27:57 e então poderíamos tentar ver se podemos complementá-las de modo que nós construímos esses genes
28:01 utilizá-los para o trabalho e marcador de resistência a substitui-los na insitu genoma
28:05 ver se isso muito frio e alguns da Dinamarca para que você acabou de chegar do natural
28:08 seqüência de volta
28:09 Eu e também tentar certificar-se que o marcador não foi enlatado interrompendo nada
28:13 regulação
28:14 si mesmo e, em seguida, o azul que você verá no próximo slide
28:17 os complementos de código azul ou mudança e e esses pontos individuais são removidos
28:21 em e, em seguida, quando ele falhou tentamos REITs
28:25 mapear as seqüências individuais são importantes para
28:29 para estes e particular de modo e eu tentei para
28:32 por isso fizemos isso para o conjunto de cinqüenta genes que estamos
28:36 visto algumas coisas interessantes tantos genes apenas trabalhar até mesmo alguns dos mais
28:39 genes altamente expressos em E. coli que é bastante surpreendente e não vemos
28:43 crescimento muito forte, é em tudo, na verdade nenhum grupo, para que todos a chance
28:46 no, mas o que você começa o que você começa a ver é que muitos genes falhar assim
28:50 este falhar, mas foram capazes de
28:52 I, mas fazer mais evidente quando
28:56 o que você começar a ver a partir deste mapeamento é que quase todos eles são
28:59 sobre os cinco primos e
29:01 provavelmente porque estamos interrompendo alguns ex-regulação dos genes que nós não
29:03 entendê-lo
29:05 Eu e e também tenho tentado remover o código em que estamos tentando
29:09 retire do site da
29:10 só para ver se poderia remover foi um problema que tenho sido capaz de remover todas as
29:13 quatrocentos pela visão de
29:15 esses 50 ou mais calças de brim
29:18 Eu, inclusive, algumas das amizades que temos sido penso assim
29:22 por isso este é ganho o preço que começou no trabalho que estamos agora a começar a
29:25 projetos buncha em Cleburne tanto que e nove Ashland
29:28 e também ser capaz de fazer esse processo em conjunto para realmente olhar para isso em
29:31 operões maiores e estrutura operão compreensão está incluído no genoma
29:36 então para que isso é ótimo e e
29:40 por isso temos sido capazes de reduzir os custos um pouco, mas o problema com esta abordagem
29:44 são
29:45 Eu em fazer genes sintéticos que você está fazendo uma coisa de cada vez
29:48 ainda para fazer um PCR para isolar o apoio assumir a PCR limpá-lo e, em seguida,
29:52 para a compilação e, em seguida, tomar que limpá-lo em fazer o mesmo
29:55 e de modo que o processo ao mesmo tempo que pode ser automatizado, em placas de 96 poços
29:58 ainda acrescenta-se nos custos Se você quer fazer centenas de milhares ou dezenas de milhares
30:02 uma
30:03 jeans ou elementos enhancer é ou o que não vamos ter que vir para cima com
30:07 melhores maneiras de fazê-lo
30:09 por isso temos estado a tomar a página adicionado algum do trabalho de seqüenciamento da próxima geração
30:13 onde podemos ter um destes
30:16 realmente grandes bibliotecas tudo ocorre e hibridizadas los para estacioná-lo bate
30:20 e e e estes grânulos de cada erva são revestidos com um
30:24 essencialmente ortogonal seqüência de 20 pares de base ot
30:27 isso significava para puxar para baixo o conjunto de uma política para uma montagem
30:30 um e depois o que você pode fazer é uma necessidade, se eu que todo
30:35 separado, mas ele bate I e, em seguida, fazer o processamento dentro das emoções que esse
30:39 você digere
30:40 e ampliar a seguinte cadeia I e, em seguida, você quebra o movimento que você pode obter
30:44 uma biblioteca de sintetizados individualmente assim
30:47 estamos fazendo isso para os últimos dois anos é muito disso e começar, mas
30:51 nós basicamente chegar a este ponto que nós podemos fazer isso vamos então estou
30:54 este é realmente cem anos esse tempo removendo 384
30:57 em um momento em um único PCR, que é ocupa 12
31:00 e muito baixo esforço e você colocar três quatro, cinco, seis horas de cada vez
31:05 ainda estamos tentar empurrar isso ainda mais, mas isso faz com que você sobre
31:08 800 bases ou 8-900 bases
31:12 produtos de genes sintéticos 100 genes de uma só vez em um único PCR
31:15 e eles estão muito bem distribuídos esta é apenas a década de noventa
31:18 a distribuição dos noventa e seis através de PCR e individualmente
31:22 o que o que você vê que isso reflete a distribuição que você vê dos chips
31:25 assim cerca de 95 por cento são de 10 para que um
31:29 em e e e então isso é realmente emocionante agora
31:34 nós podemos fazer grandes bibliotecas jeans e também do outro lado do projeto
31:38 podemos caracterizar grandes bibliotecas elementos genéticos individuais
31:41 e assim o que estamos nos movendo em direção está aplicando essas duas tecnologias
31:44 realmente ir atrás do público descrito no início, que é a compreensão humana
31:49 I elemento regulador e
31:52 ok se você assim por diante e é isso que eu vou estar trabalhando no futuro e assim
31:58 assim como eu mencionei, temos fim de semana desde que eu pensei que deixar o meu breve quebrar a três
32:01 meses que pudermos
32:02 podemos medir-los todos em multiplex e agora o que eu quero voltar a este
32:05 tipo de minhas perguntas originais que
32:07 tínhamos eram modelos finos em escala% uh função elemento regulador
32:11 e você sabe que pode fazer isso de bactérias e podemos fazer isso com circuitos em
32:14 bactérias em vários tipos de
32:17 elementos genéticos de controle da expressão, mas o que está realmente em movimento
32:20 para a frente é
32:21 a fazê-lo em linhas de células humanas e e
32:25 e um produto e quando falar sobre que temos vindo a trabalhar em todo o passado
32:28 ano é em nosso lugar joelhos
32:30 Eu e e isso é o que realmente ver
32:33 avançando assim cortando o realmente interessante de tão
32:36 então basicamente em humanos eu
32:40 você quer se isso é Exxon incluídos ou excluídos, dependendo do
32:44 os tecidos digitando que raça você pode mudar com o tipo de tecido
32:47 Eu e este é um processo chamado de definição exon em humano para se tornar um
32:51 mutação aqui
32:52 geralmente não ficam na tentativa de treinar você pode pular Exxon
32:56 em terra de modo geralmente incluído ou da Exxon
32:59 e isso pode variar, mas emitido e isso pode ser ainda mais complexa por isso há
33:02 vários locais de splicing alternativos
33:04 Eu mutuamente exclusivas que soa como um imunoglobulinas você tem vários
33:08 iniciar e locais e no interior para que ele possa ficar muito complexo e cada gene tem cerca de
33:12 são um estado tem Exxon e comer e tem 10 isoformas em todo problema diferente
33:18 de modo que esta pode ficar muito complexo e que as pessoas descobriram recentemente é que este
33:23 é
33:23 mais complexa e os seres humanos e mais complexa em tecidos neurais e dar
33:27 por isso, se você olhar para o outro conservação evolutiva de indivíduos por locais
33:31 Eu em várias populações desta complexidade é realmente explodiu em humano
33:35 biologia e assim
33:36 um% uh os pensamentos e há também algumas coisas realmente interessantes que
33:40 você sabe que você costuma ver em splicing alternativo em domínios regulamentares em
33:44 dezenove de domínios de ligação a gentileza de dizer para o seu
33:46 de seus locais de ligação de DNA para começar a jogar grande I
33:50 Eu um grande papel na regulação especialmente tecidos neurais
33:53 Eu e e é um interessante ameixas Gaza principalmente suave
34:00 e com o que eu quero dizer com isso é que você pode tirar de cDNA a partir de qualquer linha celular
34:04 são ou ou tecido é bastante repetitivo e você tem a resposta que você tem o que
34:08 obra do vendedor
34:09 você pode apenas ler a seqüência deste cDNA
34:13 mas a célula não tem a informação da estrela para fora de modo a questão
34:15 é
34:16 o que está acontecendo e assim por isso há três principais em seqüência em lugar de alguém em
34:20 cinco vezes por digamos
34:21 355 luta contra o ponto de ramificação de que o doador e receptor que é tudo
34:25 também chamado de e e e mais as bruxas cística são muito pequenas
34:29 e realmente degenerar e eo problema é que eles não são muito preditivo
34:33 seu lugar
34:33 mas sabemos que isso através de estudos de ligação e também este estudos experimentais
34:37 e que as pessoas têm encontrado é que eles são estes sim Ethan
34:41 Eu ISI está lá na Exxon potenciadores ik splicing
34:44 potenciadores de splicing intrónicas e sua contraparte supressor
34:47 seqüências tão curtas que não são conhecidos muito parecido com isso um
34:51 os níveis de coisa em particular tecido I
34:55 assim que nós a coisa simples que acabei de tomar o que é na literatura que é
34:57 rotulado
34:58 splicing supressores um potenciador lo e, em seguida, levou aleatórios outros Exxon poderia ser
35:03 qualquer Exxon no genoma humano realmente e basta olhar para sequências estimuladoras
35:08 e seqüências de supressores e local da tala de modo que este é o lugar eixos como aqui
35:12 eo real aceita um aqui eu
35:15 I, mas se você olhar o código é tão degenerar em nosso informações sobre ele
35:20 se você apenas combinar todos os estudos experimentais que você recebe é
35:24 cerca de 75 por cento
35:25 Todos os espaços seqüência líbano supressores resposta lugar
35:29 por isso ou este é o mecanismo mais complicado em todos
35:32 foi meio que nunca vão entender ou ou estamos perdendo algo na natureza
35:36 destes indivíduos por minuto quando combinada pode ser combinada de forma eficaz
35:39 e por isso o que queremos começar a fazer é basicamente é testar estes tipos de modelos
35:43 em escala
35:44 e e o caminho que temos vindo a fazer isso como construímos bibliotecas amo
35:48 splicing em uma Exxon ou da Exxon em deslocar repórter
35:53 que eu vou lá descrever brevemente onde onde um Exxon é a divisão de um GFP
35:58 no Exxon incluído você não conseguir fluorescência verde
36:01 excluída você você começa a fluorescência verde
36:05 em tradução e isso é recusado quando estou cereja
36:08 e de modo que o relatório derp relação derp nos níveis colocação para a célula individual
36:12 em que o repórter especial
36:14 nós podemos fazer a mesma coisa que fizemos com bactérias e temos sido um
36:17 tentar isso agora, onde nos fins de semana, mas estes em caixas e e e
36:21 reconstruir os níveis colocando para que a Exxon indivíduo
36:24 e mas agora podemos fazê-lo através de, neste caso, 27.000 excelente
36:29 então o que temos vindo a trabalhar em está recebendo essas bibliotecas dentro das células clonar
36:32 só
36:33 no mesmo local que nós temos feito isso através de uma combinação
36:36 um núcleo alguns destes núcleo talento não é AVS um locus é
36:41 insider um células ATK 293 e
36:44 e em seguida, podemos colocar em sites que permitem o trabalho em grande escala sobre ele
36:49 ou em grande escala para as empresas é para entrar e inserir essas bibliotecas clonal a
36:53 dentro das linhas celulares
36:55 através de uma grande por isso temos sido capazes de fazer isso e nós
36:58 agora estavam colocando isso em conjunto para a avançar para
37:02 compreensão destes elementos reguladores eo que estamos realmente tentando fazer com
37:05 agora só testar um I variância um
37:08 onde onde tomamos elementos individuais que gostam destes potenciadores e teste se
37:12 eles são realmente funcional
37:13 também podemos fazer coisas como tirarem fotos que são encontradas em toda a variação humana
37:16 em vez
37:17 e sintetizá-los e ver se eles realmente têm um efeito em splicing
37:20 podemos fazer isso através não apenas da linha celular, mas agora através de vários
37:24 e por isso foram realmente interessado em por que ele e usá-lo como uma forma de
37:28 modelos refinados em escala um picante, mas você pode imaginar fazendo isso
37:32 com várias coisas promotores Enhancer suas férias e deslizamentos dois meses
37:36 nada para ler por next-gen seqüenciamento
37:38 o que podemos fazer com estes meio, então eu acho que vai ser realmente poderoso como uma forma
37:42 para
37:43 para realmente diminuir e Eisley
37:46 que as sequências em particular são importantes e condução normal
37:50 então eu queria e não há se as pessoas do Ubuntu para ajudar com isso a
37:53 três estudantes de pós-graduação no trabalho em vários projetos que eu trabalho de homens bons
37:57 comigo todo o humano e bacteriano
37:59 projetos regulatórios Nickolaus trabalharam comigo em alguns genes em paralelo em
38:02 isso significava que eles falam sobre
38:04 marca com alegria sobre os genes essenciais e flexibilização é um técnico de pesquisa que
38:07 trabalha comigo
38:08 sobre o projeto maioria dos casos e em George
38:11 além de ser conselheiro incrível foi o melhor post que eu já tinha ultrapassado todos
38:15 as experiências sobre o
38:17 informações codificação trabalho eu em meu banco
38:20 Eu então não havia um monte de diversão, bem como um e agradecer a todos
38:23 e feliz para abri-lo para perguntas
38:36 sim
38:43 sim nós pensamos que era um erro no começo e então voltamos com um orçamento
38:47 controles
38:47 ele está se transformando em real o que a única coisa que eu poderia encontrar
38:52 o papel e vender no ano passado por seu eu impulsiona grupo onde eles basicamente
38:56 que era um papel teoria que na célula é difícil de fazer
38:59 mas o papel teoria onde eles onde eles olharam e este tipo de selo
39:03 anel que encontraram a assinatura
39:05 no leste e em organismos superiores onde você vê
39:08 código inferior em uso no início de um gene ou pontuação Corão relativa mais baixa
39:12 em toda e eles realmente é tRNA mas eles estão sendo ponto altamente correlacionada
39:16 que você vê a assinatura em genomas em todo o lugar conserva sinistro de
39:20 para bactérias
39:21 para organismos superiores para altamente expresso I
39:25 e sua população, embora não há nenhuma evidência realmente para este
39:29 é que eu a sua rampa de acesso chegar a algum modo
39:32 você quer montar alguns para ir muito lentamente como oclusão do sim algum vinculativo
39:36 local
39:36 e, em seguida, uma vez que começa paradas incluindo um que queria acelerar de modo que o não
39:41 colisões jusante sobre alguns
39:44 sites que até que eles são vias de recurso de ligação que pode
39:47 -se, basicamente, It'sa síntese muito improdutivo e disse
39:51 a questão é esta pode ser uma forma de avaliar I
39:55 Eu não sei se eu comprá-lo é realmente muito controverso, mas
39:58 , pelo menos, a evidência de que dispomos
40:01 em esta é a primeira evidência experimental real que dar essa
40:05 uma idéia algum mérito, mas o que estamos começando
40:09 começou sexta-feira que é tentar diferenciar hipóteses
40:12 assim, quando a hipóxia sair com isso é que não devemos ver o sinal
40:16 no gene expresso inferior dos genes que têm menos expressão
40:20 não deve ter o mesmo sinal que eu que você está vendo aqui
40:24 não vemos que realmente vemos adolescentes com baixo sinal realmente viu este
40:27 assim e depois há outras evidências de como Jonathan licença MATLAB que
40:31 você sabe Tierney nosso código em uso na verdade não se correlaciona com os drivers
40:35 na velocidade
40:36 de modo que o modelo pode estar errado, mas o fenômeno é real
40:40 Eu acho e não temos certeza
40:49 mmm-se
41:23 sim eu sei that'sa questão realmente interessante eu então primeiro nós também estamos fazendo
41:27 além de sua seqüência intrônica envolvente da Exxon por isso foram
41:30 foram sintetizar uma grande região, mas essa é a questão ainda está em
41:34 então eu acho que a primeira questão é que podemos explicar a variância SIS direita
41:38 ae e há experiências muito interessantes que têm sido feitos recentemente
41:42 que explica que
41:43 que talvez principalmente no SIS assim por diante
41:46 alguém fez uma então não há esse cromossomo 21 que vem com eles 21 rato
41:50 e as pessoas têm feito uma tipos de tecidos
41:53 splicing alternativo através do mouse e os seres humanos em diferentes tipos de tecido I
41:57 eo que acho é que um entre os homens em seres humanos são muito diferentes
42:01 como e E não é que não é que o cérebro em humanos e cérebros e
42:05 os machos são mais semelhantes do fígado e do fígado é realmente que os seres humanos por
42:08 as coisas mais semelhantes aos seres humanos por CN
42:10 Não colocar mais semelhante, mas com o ser humano a partir de
42:13 carmesim 21 com um bom deslocamento é que é mais parecido com os seres humanos
42:17 e assim o que isso implica é que é na maior parte diz, mas poderia ser em toda sis
42:21 sua inteira de
42:22 em e então eu acho que
42:25 Acho que usando linhas de células vai ser poderoso, porque
42:28 quando você toma um tecido digitando você olhar para o splicing alternativo você receber esse
42:32 grande distribuição e
42:33 seu despacho de pessoas, mas do Norte uma mistura de trinta tipos diferentes de células
42:37 e utilizando-se para prever I
42:40 quais sites sobre as seqüências do SIS são causais para que é, basicamente, lavagem
42:44 foice mais grave
42:45 e então eu acho que isso vai ser uma maneira melhor de fazer isso eu
42:49 Acho que a resposta é que não sabe que eu sou e e por isso não há dois
42:54 maneiras de pensar sobre isso é que podemos usar a mocinha sacia o caminho para
42:58 para verificar sis uma pulseira para elementos
43:01 e, em seguida, as diferenças entre o que você vê
43:04 porque estamos usando diferenças da Exxon natural entre como este lugar
43:08 em que os versos de linha celular em nosso repórter construção point2
43:11 mecanismos inexplicáveis que nosso modelo
43:15 I e, em seguida, e depois vice-versa, você pode fazê-lo através de diferentes linhagens celulares e
43:19 ver
43:19 como indivíduo e também devido ao nocautes cruzadas nas linhas de celulares
43:23 olhá-lo, mas seu complexo
43:26 Acho que isso vai ser a melhor maneira de separar essa complexidade
43:43 Sim. Então nós começamos a fazer alguns% uh isso e vemos o que você esperaria de modo
43:47 coisas como especialmente quando você está modulando os promotores minhas botas e
43:50 sítios de ligação através de
43:51 em que você vê altamente
43:54 vo transcrição Eu tradução é certo mais ruidoso porque você tem um pequeno
43:59 número pessoa mr. nome que leva a um monte de expressão
44:02 e assim podemos pegar isso e mas
44:05 não temos realmente sondar profundamente e não estamos
44:08 realmente certo como bom nossas medições como os meninos são até fazemos mais
44:13 por sua
44:20 no pouco menor lembrar
44:32 oh sim eu vejo que pensamos
44:33 em assim o que encontramos foi e esta é apenas uma função de citometria de fluxo que você é
44:38 limitada a uma gama dinâmica
44:40 e por isso temos e então o que acontece é o primeiro e não sabíamos isso antes
44:43 de tempo e por isso era difícil prever que
44:46 onde os níveis de expressão mais baixos basicamente são todos iguais
44:49 então qualquer coisa no primeiro ou segundo pino é geralmente um
44:53 no tudo o que sabe, é como a expressão mesmo nível é, basicamente, o que
44:56 meios é que você está com o barulho especial
44:58 oferece uma amostra e no alto e você vê a mesma coisa onde quer tudo
45:02 cair na última bandeira
45:03 ou ou nada grande e tão um eu acho que nós podemos melhorar a isso e entender
45:09 que a faixa dinâmica ou experiência vai ficar melhor
45:12 mas sua limitada pelo instrumento