Variabilidade no Genoma Humano

Código

04006902

Créditos ECTS

Objetivos

A variabilidade presente no genoma humano é um fator crucial para a diversidade fenotípica e para a predisposição a diversas doenças. Nesta UC pretende-se fazer uma atualização de tópicos-chave em Genética Molecular Humana e mostrar como as novas “ómicas” (nomeadamente a genómica e da transcriptómica), estão a acelerar o nosso conhecimento acerca do impacto da variação presente no genoma humano, particularmente no que se refere à sua relação com a doença. Ao nível das competências práticas, pretende-se desenvolver nos alunos de capacidades para compreender as potencialidades das ferramentas “ómicas” (ex. consulta de bases de dados genómicas e uso de programas de análise “in silico” para previsão do efeito de variantes genéticas).

Programa

1. Variação no genoma humano & Padrões de Hereditariedade

1.1. Natureza das Mutações (perda e ganho de função, haplosuficiência/insuficiência, dominância negativa): exemplos.

1.2. Ligação entre os padrões de hereditariedade e a natureza das mutações

2. Análises in silico da variação encontrada em regiões não traduzidas (UTRs)

2.1. Elementos existentes em 5’UTR: Fatores de transcrição e locais de ligação destes fatores-importância e impacto da variação encontrada

2.2. Elementos existentes em 3’UTR, importância e impacto da variação encontrada: microRNAs, proteínas de ligação ao RNA e sinais de poliadenilação

2.3. Análises in silico: importância, limitações e aplicação da teoria

3. A importância de técnicas de Next Generation Sequencing em investigação clínica

3.1. Genoma Humano, variantes genéticas e bases de dados (e.g., Ensembl)

3.2. Whole Exome Sequencing: protocolo, análise bioinformática e exemplos da aplicabilidade

3.3. Exercício prático: anotação “manual” de uma variante genética

3.4. Transcriptoma, RNA sequencing e splicing alternativo

3.5. Doença de Machado-Joseph e transcriptómica: exemplos de estudos

3.6. Exercício prático: caracterização de uma variante de splicing do gene ATXN3.

Métodos de Ensino

A abordagem tradicional de ensino, baseada maioritariamente em aulas expositivas, não está adequada às necessidades de aprendizagem da maior parte das disciplinas da área da biologia, nomeadamente das que se enquadram no domínio da genética. Assim, entendeu-se ser do melhor interesse para o sucesso do binómio ensino/aprendizagem o desenvolvimento de uma metodologia assente numa combinação de um número limitado de sessões teóricas, às quais se adicionam sessões teórico-práticas e práticas, assentes em métodos interativos. A primeira sessão de 2 horas terá um cariz expositivo, fazendo-se, todavia, um apelo contínuo à participação dos formandos. As sessões subsequentes terão sempre um cariz mais teórico/prático. Nas atividades a desenvolver incluem-se duas sessões práticas com atividades relacionadas com: a) análises in silico com recurso a ferramentas online para a deteção de locais de ligação de microRNAs (PolymiRTS Database 3.0), seguidas da interpretação e discussão dos resultados obtidos. Os dados utilizados nesta sessão foram obtidos no âmbito de um projeto de sequenciação exómica e transcriptómica do qual a regente da UC foi investigadora responsável; b) análise in silico e caracterização de uma variante genética de forma a mimetizar o processo de alinhamento, identificação e anotação, passos essenciais da análise bioinformática no âmbito de um estudo de Whole Exome Sequencing; c) análise in silico e caracterização de uma variante de splicing do ATXN3 de dados provenientes de RNA sequencing.

Bibliografia

Bao L, Zhou M, et al. PolymiRTS Database: linking polymorphisms in microRNA target sites with complex traits. Nucleic Acids Res. 2007 Jan;35(Database issue): D51-4. doi: 10.1093/nar/gkl797.

Bhattacharya A, Ziebarth JD, et al. PolymiRTS Database 3.0: linking polymorphisms in microRNAs and their target sites with human diseases and biological pathways. Nucleic Acids Res. 2014 Jan;42(Database issue): D86-91. doi: 10.1093/nar/gkt1028.

Daguenet E, Dujardin G, Valcárcel J. The pathogenicity of splicing defects: mechanistic insights into pre-mRNA processing inform novel therapeutic approaches. EMBO Rep. 2015 Dec;16(12):1640-55. doi: 10.15252/embr.201541116. Epub 2015 Nov 13. PMID: 26566663; PMCID: PMC4693517.

Jackson M, Marks L, May GHW, Wilson JB. The genetic basis of disease. Essays in Biochemistry. 2018 Dec;62(5):643-723. DOI: 10.1042/ebc20170053. PMID: 30509934; PMCID: PMC6279436.

Magrinelli, F., Balint, B., & Bhatia, K. P. (2021). Challenges in Clinicogenetic Correlations: One Gene - Many Phenotypes. Movement disorders clinical practice, 8(3), 299–310. https://doi.org/10.1002/mdc3.13165

Pabinger S, Dander A, Fischer M, Snajder R, Sperk M, Efremova M, Krabichler B, Speicher MR, Zschocke J, Trajanoski Z. A survey of tools for variant analysis of next-generation genome sequencing data. Brief Bioinform. 2014 Mar;15(2):256-78. doi: 10.1093/bib/bbs086. Epub 2013 Jan 21. PMID: 23341494; PMCID: PMC3956068.

Peymani F, Farzeen A, Prokisch H. RNA sequencing role and application in clinical diagnostic. Pediatr Investig. 2022 Mar 5;6(1):29-35. doi: 10.1002/ped4.12314. PMID: 35382420; PMCID: PMC8960934.

Wanke KA, Devanna P, et al. Understanding Neurodevelopmental Disorders: The Promise of Regulatory Variation in the 3'UTRome. Biol Psychiatry. 2018 Apr 1;83(7):548-557. doi: 10.1016/j.biopsych.2017.11.006.

Ziebarth JD, Bhattacharya A, et al. PolymiRTS Database 2.0: linking polymorphisms in microRNA target sites with human diseases and complex traits. Nucleic Acids Res. 2012 Jan;40 (Database issue): D216-21. doi: 10.1093/nar/gkr1026.