Danko Lab

Laboratorul Danko studiază modul în care secvențele noastre de ADN controlează programele complexe de transcriere a genelor. Munca noastră se concentrează în primul rând pe înțelegerea modului în care diferențele genetice naturale dintre specii afectează diferitele etape ale ciclului de transcriere a ARN polimerazei II. Munca noastră oferă o perspectivă asupra bazei moleculare din spatele diferențelor fenotipice dintre specii. În plus, studierea milioanelor de „experimente” de mutații genetice aleatorii care apar în mod natural prezintă, de asemenea, o oportunitate interesantă de a înțelege principiile fundamentale prin care secvențele noastre de ADN codifică expresia genelor.
Suntem un grup de cercetare interdisciplinară care utilizează pe scară largă atât instrumente computaționale, cât și instrumente moleculare. Specialitatea noastră este dezvoltarea abordărilor statistice și de învățare automată pentru a analiza datele funcționale de secvențiere genomică pregătite folosind Hi-C, ATAC-SEQ, PRO-seq, ARN-seq și teste conexe. Instrumentele noastre împrumută o varietate de idei din domeniile statisticii și învățării automate, inclusiv utilizări recente ale modelelor Markov ascunse, mașini vectoriale de sprijin și rețele neuronale artificiale. De asemenea, conducem un wet-lab activ care a făcut pași mari în dezvoltarea și utilizarea tehnologiilor de rulare și secvențiere pentru a cartografia locația ARN polimerazei, inclusiv PRO-seq și ChRO-seq. Mai recent, am început să folosim Hi-C / Hi-ChIP, ARN-seq cu o singură celulă și tehnologii de editare a EPIGENOMELOR CRISPR.

înțelegerea lanțului de evenimente moleculare care leagă genotipul secvenței ADN de fenotipul organismului este una dintre cele mai interesante Frontiere din genetica modernă. Secvențele ADN situate în regiuni necodificatoare ale genomului sunt factori critici ai diferențelor fenotipice, atât între, cât și în interiorul speciilor.
obiectivul nostru este de a descoperi regulile fundamentale prin care modificările transcripționale apar din diferențele dintre secvența ADN și ambalajul cromatinei din nucleu. Pentru a atinge acest obiectiv, integrăm datele genomice colectate folosind o combinație de teste moleculare (PRO-seq, ARN-SEQ, ATAC-SEQ și Hi-C). Cea mai mare parte a activității noastre se concentrează pe celulele T CD4+, un element central al sistemului imunitar adaptiv care suferă modificări evolutive rapide care sunt relevante pentru tulburările autoimune și alergice.
cea mai recentă lucrare a noastră a constatat că, deși modificările elementelor de reglare distală apar rapid, aceste modificări frecvent nu duc la diferențe măsurabile în transcrierea genelor din apropiere. Am găsit dovezi că transcripția genei este stabilizată prin multiple modificări compensatorii care acționează în ansambluri de amplificatori distali. Această constatare sugerează un model de evoluție de reglementare în care schimbările în activitățile de reglementare apar rapid, iar expresia genelor este menținută constantă prin compensarea pe scară largă între elementele de reglementare care vizează fiecare genă.

detectarea secvențelor ADN active biochimic într-o celulă (una dintre definițiile comune ale „epigenomului” unei celule) este o provocare majoră în genomică. Multe abordări se bazează pe utilizarea a zeci de teste experimentale separate, făcând analiza noilor sisteme celulare costisitoare și consumatoare de timp. Am demonstrat recent că ARN polimeraza marchează o varietate surprinzător de largă de elemente funcționale de-a lungul genomului. Aceste elemente funcționale pot fi recunoscute pe baza „formelor” lor caracteristice extrase din datele PRO-seq folosind instrumente de învățare automată.
obiectivul nostru este de a dezvolta un set de instrumente de calcul care deconvolvează un singur test PRO-seq într-o sursă bogată de informații despre mai multe ‘straturi’ de elemente funcționale care sunt active în genomul nostru. Am dezvoltat un instrument de învățare automată numit dREG care identifică locația elementelor active de secvență ADN reglatoare folosind date PRO-seq ca intrare. Mai recent, am instruit mașini vectoriale de suport discriminativ pentru a identifica siturile de legare a factorului de transcriere cu o precizie ridicată și am început să folosim transcrierea pentru a ghici sau ‘imputa’ abundența modificărilor covalente la histonele de bază. Aceste tehnologii permit adnotarea cuprinzătoare a elementelor funcționale active în genomul mamiferelor folosind numai date PRO-seq.
în cele din urmă, o misiune de bază a wet-lab este de a extinde testele de rulare și secvențiere pentru a cartografia locația ARN polimerazei de-a lungul genomului într-o gamă mai largă de condiții biologice. Am introdus recent o nouă variantă de rulare și secvențiere numită ChRO-seq pentru a aborda problema cheie cu PRO-seq: și anume că necesită o izolare nucleară, care poate fi o provocare în probele complexe de țesut, cum ar fi mușchiul sau creierul. De asemenea, am făcut progrese substanțiale în ceea ce privește strategiile de multiplexare a testelor PRO-seq și ChRO-seq folosind un format de placă cu 96 de puțuri. Luate împreună, eforturile noastre extind semnificativ domeniul de aplicare și gama de aplicații în care PRO-seq poate fi aplicat.

identificarea elementelor de reglementare din transcrierea în curs de formare folosind dREG.
Wang Z, Chu T, Choate LA, Danko CG.
Cercetarea Genomului (2019).
cromatina run-on și secvențierea mapează peisajul de reglementare transcripțional al glioblastomului multiform.
Chu T, orez EJ, Booth GT, Salamanca HH, Wang Z, Core LJ, Longo SL, Corona RJ, Chin LS, lista JT, Kwak H, Danko CG.
Genetica Naturii (2018).
evoluția dinamică a ansamblurilor de elemente de reglementare în celulele T CD4+ primate.
Danko CG, Choate LA, Marks BA, Rice EJ, Wang Z, Chu T, Martins AL, Dukler N, Coonrod SA, Tait-Wojno E, List JT, Kraus WL, Siepel A.
ecologia naturii & evoluție (2018).
o arhitectură unificată a elementelor de reglementare transcripționale.
Andersson R, Sandelin A, Danko CG.
tendințe în genetică (2015).
identificarea elementelor de reglementare transcripționale active din datele GRO-seq.
Danko CG, Hyland SL, Core LJ, Martins AL, Waters CT, Lee HW, Cheung VG, Kraus WL, Lis JT și Siepel A.
metode de natură (2015).

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.