Zrodzeni z chaosu

Według mitologii greckiej Wszechświat i wszystkie jego elementy pochodzą z Chaosu – pierwotnego, nieuporządkowanego stanu egzystencji. Chociaż daleki od mitologicznego znaczenia tego pojęcia, stan współczesnej szybko rozwijającej się nauki wydaje się czasem niebezpiecznie zbliżać do potocznego rozumienia słowa chaos. Szybkość produkcji danych naukowych wyprzedza nieraz możliwości ich przetworzenia i sensownego wykorzystania. Brak standaryzacji i odpowiedniego opisu sprawia, że wiele wyników badań przynosi niewielki pożytek, a potencjalnie ważne informacje w natłoku innych po prostu się gubią.

Podobnie jak pierwotny mitologiczny Chaos zrodził w końcu istoty, które dały początek uporządkowanemu światu, tak z chaosu informacyjnego na gruncie biologii wyłania się właśnie nowa klasa specjalistów. Ich zadaniem jest wprowadzanie reguł w zbiorach danych, porządkowanie informacji i uważne domontowywanie nowych elementów do wcześniej ułożonej naukowej układanki.

Biokurator – zaciszna praca na drugiej linii.

Charakter zadań biokuratora sprawia, że jego praca różni się od działań typowego naukowca, którego metaforycznie umiejscowić można na pierwszej linii naukowego pola bitwy. Zamiast badacza-odkrywcy spędzającego większość czasu w laboratorium, który jawić się może podobnie do odkopującego artefakty archeologa, biokuratora postrzegać należy raczej jak swoistego współczesnego kustosza epoki cyfrowej, dbającego o właściwe przechowywanie i udostępnianie kolekcji mozolnie zbieranych przez innych danych.

Ze względu na charakter tej pracy, nie każdy planujący związać swoje życie zawodowe z nauką łatwo odnajdzie się w profesji biokuratora. Z drugiej strony, ze względu na mile widziany wcześniejszy staż pracy naukowej i doświadczenie co najmniej na poziomie post-doc, stanowisko biokuratora może być satysfakcjonującą odmianą dla osób pracujących na polu nauk biologicznych, które nie odnalazły pełnego zadowolenia w pracy laboratoryjnej i na typowej ścieżce kariery naukowej.

Osoby pragnące zmienić szalki, mikroskop i pipety na komputer i odnaleźć przyjemność w zawodzie biokuratora powinny przede wszystkim lubić przekopywanie się przez duże ilości literatury oraz odnaleźć w sobie żyłkę detektywa. Zamiłowanie do systematyczności i czerpanie przyjemności z kreowania porządku, to potencjalnie dodatkowe zalety adeptów takiej pracy. W zakresie obowiązków biokuratora znajduje się najczęściej swoista kontrola jakości rezultatów badań przeznaczonych do późniejszej publikacji, ekstrakcja i organizacja informacji pochodzących z baz literatury naukowej oraz właściwy opis i dołączanie nowych danych do zbiorów, umożliwiających ich łatwe wyszukiwanie. Biokuratorzy biorą również udział w projektowaniu i rozwijaniu ontologii mających właściwie reprezentować schemat pojęciowy danych obszarów wiedzy.

Profesja biokuratora pozwala obcować z „żywą” nauką na najwyższym poziomie, chociaż nie łączy się na ogół z koniecznością tworzenia i publikacji własnych prac. Stanowisko takie daje mniej okazji uczestnictwa w konferencjach naukowych, jednak jako jego zaletę można postrzegać także fakt braku konieczności żmudnego pozyskiwania funduszy na własną pracę.

Niewielu dzisiaj, wielu jutro

Obecnie osoby uprawiające zawód biokuratora to jeszcze swoista elita. Założone trzy lata temu zrzeszające biokuratorów stowarzyszenie ISB (International Society for Biocuration) liczy niewiele ponad 300 członków, którzy pracują w około 100 instytucjach naukowych na świecie. Jednak rozwój technologii znacznie ułatwiającej na przykład sekwencjonowania DNA i wiążący się z tym przyrost koniecznych do uporządkowania danych prawdopodobnie szybko ten stan rzeczy zmieni. Już niedługo zamiast profesją nielicznych, specjalizacja „biokurator” może stać się poszukiwanym przez pracodawców i powszechnie oferowanym przez uczelnie kierunkiem rozwoju zawodowego.

Przydatne linki:
O tym, jak biokuratorzy sami definiują swój zawód, jakich narzędzi używają w swym działaniu oraz jak wygląda rynek pracy w tej profesji, dowiedzieć się można na stronie: ISB International Society for Biocuration.
Kolekcja artykułów poświęconych zagadnieniom zawodu biokuratora znajduje się tutaj: PLoS Computational Biology: Biocurators.
Obrazowy przykład wspaniałych rezultatów żmudnej pracy biokuratorów odnaleźć można w postaci: Comparative Toxicogenomics Database.

Źródła:

Bourne, P.E. i McEntyre, J. (2006). Biocurators: Contributors to the World of Science. PLoS Computational Biology, 10. doi:10.1371/journal.pcbi.0020142

Sanderson, K. (2011). Bioinformatics: Curation generation. Nature, 470. doi:10.1038/nj7333-295a

Specjalizacje

• Specjalność kierunku biologia na Wydziale Biologii Uniwersytetu im. A. Mickiewicza w Poznaniu
• Specjalność kierunku informatyka stosowana na Wydziale Fizyki Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytetu Jagiellońskiego
• Specjalność kierunku informatyka na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego, prowadzona wspólnie z Wydziałem Biochemii, Biofizyki i Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego
• Specjalność kierunku biotechnologia na Wydziale Chemicznym Politechniki Wrocławskiej
• Specjalność kierunku informatyka na Wydziale Informatyki i Nauki o Materiałach Uniwersytetu Śląskiego
• Specjalność kierunku informatyka (Modelling and Visualisation in Bioinformatics, studia w języku angielskim) na Instytucie Informatyki Uniwersytetu Śląskiego
• Specjalność kierunku biotechnologiana Wydziale Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej
• Specjalność kierunku biologia na Wydziale Przyrodniczo-Technicznym Uniwersytetu Opolskiego
• Specjalność na kierunku informatyka stosowana na Wydziale Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu
• Specjalność kierunku informatyka na wydziale Matematyczno-Przyrodniczym Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie

Pierwszą rzeczą jaką trzeba się zając przy modelowaniu homologicznym, jest zbadanie samej sekwencji. Polega to na szukaniu poznanych już domen, które może zawierać badana przez nas sekwencja. Na podstawie tego co znaleźliśmy, wyszukujemy odpowiednie sekwencje szablonów. W tym przypadku będą to białka spokrewnione z tym, które chcemy wymodelować. Można je znaleźć np. przy pomocy programu BLAST http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi

Model tRNA z M.Capricolum (c) Piotr Zaremba

Później tworzy się przyrównanie sekwencji, czyli dopasowanie sekwencji celu do sekwencji szablonu. Dzięki temu poszczególne aminokwasy ustawiają się w odpowiadających sobie pozycjach. Na tej podstawie identyfikuje się podstawowe struktury drugorzędowe białek takie jak alfa – helisy czy beta – wstęgi.

Dalej tworzony jest już całościowy model białka. Miejsca, które znacznie się różnią od szablonu można modelować stosując inne metody np. „de novo”. Na samym końcu pozostaje ocenić otrzymany model i wprowadzić ewentualne poprawki. Sprawdzane są geometria, stereochemia, energia ułożenia poszczególnych atomów, a także rozmieszczenie aminokwasów hydrofobowych i hydrofilowych. Niestety jeśli okaże się, że przyrównanie lub użyty szablon okazały się niewłaściwe, cały proces trzeba będzie powtórzyć od początku.

Modelowanie homologiczne może być stosowane nie tylko do tworzenia modeli przestrzennych białek, ale także RNA. Poza tym istnieją także inne sposoby modelowania takie jak na przykład wspomniane wcześniej „de novo„,  metoda dr Frankensteina lub CABS.

Przedstawiamy  http://en.bioinformatyk.eu, nową stronę internetową o bioinformatyce dla uczniów oraz studentów i doktorantów. W serwisie znajdziesz artykuły i doniesienia naukowe zaprezentowane na  sposób przystępny i zrozumiały dla każdego zainteresowanego tą fascynującą dziedziną nauki.

Równocześnie ze startem anglojęzycznej wersji strony bioinformatyk.eu, ogłaszamy międzynarodowy konkurs na najciekawszy artykuł !

Do wyboru masz wiele ciekawych tematów:

• Narzędzia bioinformatyki i sprytne algorytmy których używasz
• Zadziwiające fakty i  doniesienia naukowe
• Twoje badania, licencjat, praca magisterska i inżynierska oraz doktorat
• Recenzje książek, wydarzeń i wiele innych !

Sugerujemy, abyś nie umieszczał/a w artykule całej pracy naukowej. Najważniejsza jest forma przekazu, tak aby temat mogło zrozumieć jak najszersze grono odbiorców.

Jak wziąć udział w konkursie?

Stwórz swój artykuł, w języku angielskim, o długości 200-1000 słów w programie typu MS Word lub OpenOffice. Ilustracje do artykułu zapisz w osobnych plikach (.jpg lub .png). Na koniec wyślij wszystko na contest@bioinformatyk.eu. O resztę zatroszczymy się my .

Termin nadsyłania artykułów konkursowych upływa 18-go września  2011 roku.

Pamiętaj o prawach autorskich do nadsyłanych artykułów. Jeśli zamieszczasz wyniki swoich badań naukowych itp. upewnij się, że masz zgodę od swojego promotora.

Nagrody!

• Nagroda główna to  150,- USD (450 zł)
• Drugie miejsce : 50,- USD
• Nagroda czytelników: 50,- USD
• Nagroda Dziekana Wydziału Biologii: książki bioinformatyczne o wartości  ~300 USD

Aktualności oraz szczegółowy regulamin znajdziesz na:

http://en.bioinformatyk.eu/the-contest/

ORGANIZATORZY:

Justyna Wojtczak     (Redaktor naczelna)

Teresa Szczepińska   (ISCB-SC Vice Chair)

Kristian Rother  ( Faculty advisor)

SPONSORZY:

Dziekan Wydziału Biologii UAM

prof. dr hab. Bogdan Jackowiak

Konektomika w Internecie

Chociaż od stworzenia mapy ludzkiego konektomu opisującego połączenia nerwowe w skali jednego neuronu, dzielą nas być może jeszcze dziesiątki lat, wiedza na temat połączeń nerwowych w makro- i tzw. mezoskali, w pewnej części już istnieje. Ambicją serwisu ConnectomeWiki (opartego na szkielecie MediaWiki) jest stworzenie wyczerpującej bazy informacji – funkcjonującej w przybliżeniu podobnie do Wikipedii – porządkującej właśnie już dostępne dane na temat połączeń między strukturami mózgu z uwzględnieniem wielu gatunków zwierząt. Dane w bazie z założenia obejmować mają właśnie połączenia w makro i mezoskali, zaś funkcjonowanie serwisu – który może okazać się przydatny nie tylko osobom zajmującym się ściśle konektomiką – możliwe jest dzięki wspólnym wysiłkom wolontariuszy. Każdy zajmujący się badaniem sieci nerwowych zachęcany jest, nie tylko do śmiałego korzystania z bazy, ale również – w miarę możliwości – do przyłączenia się do jej rozbudowy.

Serwisem specjalistycznym, poświęconym konektomice w szerokim ujęciu, jest – czekający jeszcze na przysłowiowe „nabranie wiatru w żagle” – Connectomes.org. W założeniu ma być to portal tworzony z pasją przez społeczność zainteresowanych wolontariuszy, mający się stać bogatym i użytecznym źródłem treści, w pełni dedykowanych konektomice. Na razie jest to skromna strona, mającą zostać – wedle zapowiedzi – niedługo uzupełniona o dużą ilość treści i danych. Obecnie znaleźć można na niej przede wszystkim przydatną kolekcją odsyłaczy do oprogramowania tworzonego z myślą o badaniach w obszarze konektomiki oraz inspirujący cytat na powitanie, pochodzący od wielkiego histologa i neuroanatoma Santiago Ramóna y Cajala.

Inne zasoby

Na drodze wdrażania się w świat map połączeń neuronalnych, przydatne mogą okazać się również zasoby pochodzące spoza portali dedykowanych ściśle konektomice. Jeśli chcemy dowiedzieć się jak wygląda schemat jedynego poznanego  dotychczas w pełni konektomu – sieci nerwowej robaka Caenorhabditis elegans – możemy odwiedzić serwis Wormatlas. Zawiera on – poza informacjami o układzie nerwowym – inne szczegółowe informacje o tym nicieniu, a także spory wykaz literatury oraz wiele odsyłaczy, pomocnych dla zainteresowanych systemem nerwowym C. elegans, jak i dla poszukujących informacji o anatomii tego zwierzęcia w ogólnym zarysie. Wspaniałą, interaktywną aplikację, umożliwiającą szczegółowe śledzenie poszczególnych połączeń nerwowych w ciele C. elegans znaleźć można w serwisie Wormweb.org (tutaj odnośnik wprost do aplikacji). Strona i program są dziełem Nikhila Bhatla, byłego pracownika Google, a obecnie doktoranta MIT (ang. Massachusetts Institute of Technology) zajmującego się badaniami nad warunkowaniem Caenorhabditis elegans.

Dla wszystkich poważnie myślących o problematyce badań w zakresie konektomiki, przydatna może okazać się baza danych NeuroMorpho.org. Kryje się tam cyfrowy zbiór trójwymiarowych, morfologicznych rekonstrukcji neuronów. Dane zgromadzone w NeuroMorpho.org obejmują prawie 6000 rekordów pochodzących od 11 gatunków zwierząt, które zebrane zostały przez 47 laboratoriów z całego świata. Zgrupowane materiały dotyczą 39 obszarów mózgu i obejmują kilkadziesiąt rodzajów komórek. Chociaż być może baza ta stanowi zbiór informacji, który okaże się użyteczny dopiero na późniejszym etapie rozwoju badań nad konektomem, warto wiedzieć o jej istnieniu już dziś.

Interesującym serwisem, który może służyć jako swoiste neuroanatomiczne repetytorium, pozwalające odświeżyć wiedzę na temat anatomii ludzkiego mózgu i połączeń pomiędzy jego strukturami, zanim wniknie się w bardziej zaawansowaną konektomikę, jest The Human Brain Info. Strona ta oferuje dostęp do atlasu ludzkiego mózgu stworzonego na bazie dużej ilości jego szczegółowych przekrojów, wzbogaconych starannymi opisami lokalizacji poszczególnych struktur i ważnych dróg nerwowych. Odwiedziny tego serwisu mogą okazać się pożyteczne dla każdego chcącego nabyć podstawową wiedzę z zakresu neuroanatomii, jak i dla wszystkich tych, którzy swoją orientację na mapie OUN chcą sobie tylko poćwiczyć.

Narzędzia do rozplątywania sieci

W globalnej sieci, poza serwisami poświęcanymi konektomice i pokrewnym jej dziedzinom, znaleźć można również informatyczne narzędzia, które używane są obecnie do tworzenia map i obrazowania konektomu. Większość z nich to aplikacje tworzone w oparciu o otwartą licencję, znajdujące się jeszcze na dość wczesnych – jak zresztą cała dyscyplina – etapach rozwoju.

Jednymi z najbardziej zaawansowanych prac nad dedykowanymi specjalnie konektomice, ogólnodostępnymi narzędziami informatycznymi, są te prowadzone obecnie przez zespół badaczy ze szwajcarskiej Lozanny w partnerstwie z Wydziałem Psychologii i Nauk o Mózgu Uniwersytetu Indiana. Badacze z tego zespołu stworzyli między innymi aplikację Connectome Viewer, umożliwiającą analizę danych pochodzących z neuroobrazowania pod kątem budowania map konektomów. Napisany w języku Python, Connectome Viewer działa na platformie Linux (Ubuntu/Debian) i przystosowany jest do obsługi własnego formatu plików bibliotek: CFF (ang. Connectome File Format). Poza wieloma innymi interesującymi cechami wartymi wymienienia, wspomnieć należy o tym, że posiada on wbudowaną integrację ze wspomnianym wcześniej projektem sieciowym ConnectomeWiki. Connectome Viewer wraz z dokumentacją oraz informacje o innych projektach dedykowanych konektomice, nad którymi pracuje zespół z Lozanny, znaleźć można na stronie Connectomics.org.

Programem na bardzo wczesnym etapie rozwoju (pre-alfa), który w zamyśle może pomóc w badaniu konektomów, jest tworzony również na licencji wolnego oprogramowania Cytoseg.  Jego zadaniem ma być zautomatyzowanie procesu segmentacji zestawów trójwymiarowych obrazów, uzyskanych przede wszystkim za pomocą technik mikroskopii elektronowej. Więcej informacji na temat tego projektu dowiedzieć się można tutaj.

Do innych, gotowych już do pracy aplikacji, przydatnych w badaniach konektomu, zaliczyć można ułatwiające rekonstrukcję i śledzenie dróg nerwowych programy: Elegance, Reconstruct i TrakEM2. Jako, że największe nadzieje na postęp w dziedzinie rekonstrukcji map połączeń nerwowych, wiąże się obecnie z zaawansowanymi technikami obrazowania z wykorzystaniem rezonansu magnetycznego, takimi jak obrazowanie dyfuzyjne (ang. DTI – Diffusion Tensor Imaging), warto również zwrócić uwagę na oprogramowanie wspomagające tę metodę badań. Grupę takich programów tworzy kilka niekomercyjnych aplikacji do neuronalnej traktografii, dostępnych bezpłatnie, nieraz opartych również na licencji wolnego oprogramowania. Do grona tego należy, napisana w języku C++ aplikacja do obrazowania medycznego 3DSlicer, program TrackVis oraz stworzony w języku Python Dipy (ang. Diffusion Imaging in Python).  Większe restrykcje licencyjne dotyczą – dostępnego jednak bezpłatnie do użytku w celach niekomercyjnych – pakietu MedINRIA.

Aplikacją, która może pomóc – podobnie jak wspomniany wcześniej serwis The Human Brain Info – w nauce neuroanatomii i poznawaniu dotychczas opisanych struktur mózgu, jest StackVis. Nazywany „odpowiednikiem Google Earth dla mózgu”, umożliwia on wygodne przeglądanie trójwymiarowych i dwuwymiarowych sekcji mózgowia, których zestawy ściągnąć można z serwisu BrainMaps.org.

Chociaż ilość zasobów dotyczących konetkomiki w Internecie jest jeszcze relatywnie niewielka, wyrazić można nadzieję, że ten skromny zestaw linków i informacji stanowić będzie dla Czytelników użyteczny wstęp do bliższego poznania fascynującej dyscypliny nauki, jaką bezsprzecznie jest konektomika. Być może stanie się on również dobrym punktem wyjścia do rozpoczęcia własnych, już głębszych poszukiwań informacji w tym zakresie.

RNA modifications are most abundant in tRNA, where about 20% of the residues are modified. They stabilize the tRNA tertiary structure, increase the accuracy of recognition by proteins from the aaRS families that aminoacylate the tRNA, and they allow one anticodon to recognize more than one codon. Some modified positions like the dihydrouridine in the D-loop and pseudouridine in the P-loop are highly conserved. Modifications also occur in rRNA. Some methylations of specific positions of the active site of bacterial ribosomes have been shown to confer resistance to antibiotics targeting translation. Other types of RNA (group I introns, mRNA, snRNA) also are modified occasionally.

About half of the known modified nucleotides are methylated. Especially, methylation of the 2′OH-position is common, because it provides some protection against hydrolysis. Many other chemical types of modifications are known: aminoacylation, glycosylation, thiolation, and sometimes a nucleotide is even modified more than once (hypermodified nucleotides). To date, about 119 different nucleotide modifications are known, all of which are listed in the Modomics database (http://iimcb.genesilico.pl/modomics).

The enzymes that introduce modifications belong to a wide variety of families. Generally, each enzyme is specifically modifying only one or just a few positions in its RNA target. Therefore, it is not surprising that many different enzymes are required. It has been estimated, that up to 10% of the proteins in E.coli are methyltransferases – a part of which methylates DNA, not RNA, though.

Experimental determination of nucleotide modifications is difficult, because they cannot be detected by standard sequencing or in vitro transcription techniques. One method especially useful for identifying modified nucleotides is mass spectrometry.

(c) 2011 Kristian Rother