Genes candidatos en retinitis

La secuenciación de exomas es útil en el descubrimiento de nuevas variantes de interés. Tras valorar un determinado número de sujetos, es posible detectar la presencia repetida de algunas de estas variantes en determinadas enfermedades. Estos genes serían unos buenos candidatos en el diseño de un panel de genes orientado al diagnóstico de estas patologías.

Cuando diseñamos un panel, nos gustaría realizar una selección de genes lo más certera posible y para ello nos interesa disponer de diversos criterios de evaluación que confirmen su inclusión.

A continuación veremos como un análisis de redes de interacción proteína-proteína, nos puede ayudar en la selección de estos genes candidatos a ser incluidos en el panel diagnóstico.

Caracterizar funcionalmente un grupo de genes de interés procedente de varios estudios genómicos y seleccionar nuevos genes candidatos para ser incluidos en un panel diagnóstico.

Disponemos de 22 genes en los que hemos detectado variantes, en diferentes sujetos con retinitis. Están incluidos en este fichero llamado retinitis.txt.

1. Abre el fichero de datos “retinitis.txt” con un bloc de notas o similar e inspecciona su contenido.
2. Desde un navegador, accedemos a la herramienta web STRING.
3. Selecciona el menú “Search” y en “Multiple proteins” aparecerán varias ventanas de diálogo:
   • Pega los 22 genes del fichero “retinitis.txt”
   • Indica que el organismo es humano
   • Esa red nos está esperando: pulsamos “Search”

1. ¿Qué te parece la red obtenida? ¿Crees que está muy conectada?
2. ¿Por qué hay algunos nodos (proteínas) con diferente tamaño, color o conexiones con varios colores o grosor? (pista: “legend”)
3. Indica algunos indicadores que describan la red de interacciones proteína-proteína (pista: “analysis”).
4. ¿En qué funciones están participando este grupo de proteínas? ¿Son esperables?
5. Priorización. En ocasiones, tenemos muchas proteínas candidatas y nos gustaría priorizarlas siguiendo criterios como la caracterización funcional. ¿Crees que podría ser una buena idea que seleccionarámos de estas 22 proteínas, aquellas que estuvieran más conectadas a nivel de interacción proteína-proteína y además compartieran determinadas funciones de interés en nuestro estudio?
6. Como nos ha gustado mucho esta red, la incluiremos en una publicación que estamos preparando. Exporta la network como un fichero png (pista: “exports”)

1. Los 22 genes anteriores formarán parte de un panel que estamos diseñando y que está orientado al diagnóstico de pacientes con retinitis. Tenemos 3 nuevos genes candidatos para su inclusión en este panel: PDE6A, PDE6B y PDE6G. Si confirmáramos que presentan alta interacción a nivel de proteína con los 22 genes ya seleccionados, reforzaríamos su candidatura para ser incluidos en el panel que estamos creado. Por ello, repetiremos el análisis realizado en la primera parte, pero incluyendo estos 3 genes, siguiendo los pasos indicados anteriormente (hacemos lo mismo pero incluyendo estos 3 genes también).

1. ¿Qué te parece la red obtenida? ¿Crees que está muy conectada?
2. ¿Están muy conectados los 3 nuevos genes que hemos incluido con el resto de nodos de la red? ¿Cómo interpretaríamos este nivel de conectividad a partir de los indicadores que caracterizan a la red (nº de conexiones, degree y coeficiente de clustering)?
3. ¿Qué genes participan en la función “Visual perception”? ¿Y en “Phototransduction”?
4. Guarda esta nueva red en un fichero png y compárala con la red que obtuvimos anteriormente.
5. Determina un gráfico que muestre los niveles de coexpresión de los genes seleccionados a lo largo de diversos experimentos (pista: “viewers / coexpression”).
   • ¿Qué genes se coexpresan en humano? ¿Y en otros organismos?
   • Guarda la imagen, que seguro la incluiremos en un informe que queremos preparar ;)
6. Queremos conocer más proteínas que presenten alta interacción con nuestro grupo inicial. Indícaselo a STRING utilizando la opción “More”. Si quieres volver al escenario inicial, utiliza “Less”.
7. Nos gustaría disponer de los resultados de este análisis en un enlace, porque así se lo pasaremos directamente a un colaborador. Un enlace a los resultados en la herramienta estaría fenomenal. Por favor, localízalo (pista: “permanent link / short link”).