EGYÉB pl. ha a fehérje szabályozása ismert  szubsztraktív hibridizáció - számítógép, adatbankok

1. RENDELKEZÉSRE ÁLLÓ VAGY SZÜKSÉGES INFORMÁCIÓK A KERESETT FEHÉRJÉRŐL, ILLETVE GÉNJÉRŐL - nem tudunk semmit - ismeretek a fehérje funkciójáról csak fenotípus alapján jellemezhető mutagenezis (transzpozon) kromoszomális séta • van tisztított fehérje • fehérje funkció tesztelhető • expressziós könyvtárak • fehérje szekvenálás • DNS próba tervezés • ellenanyag termeltetés • expressziós könyvtárak már van ilyen fehérje illetve gén más típusú sejtekből heterológ próba használata könyvtárak átvizsgálásához EGYÉB pl. ha a fehérje szabályozása ismert  szubsztraktív hibridizáció - számítógép, adatbankok genom szekvenálások

2. POZITÍV KLÓNOK KÜLÖNBÖZŐ KÖNYVTÁRAKBÓL VALÓ KIVÁLASZTÁSÁRA SZOLGÁLÓ MÓDSZEREK  kolónia vagy plakkhibridizáció, jelölt DNS-sel DNS próba előállítása: - szintetikus (degenerált) oligonukleotidok - megfelelően választott primerekkel elôállított PCR fragment - izolált DNS fragment (lehet heterológ is) Jelölési módszerek - radioaktív vagy nemradioaktív - 5' foszforilálás, vagy 3' végen feltöltéses végjelölés vagy terminális transzferázzal, "nick-transzláció", "random priming", PCR • honnan lehet próbánk: • a gén már ismert, legalábbis egy darabon • heterológ próba: más mikroorganizmusokból már ismert hasonló géne • van tiszított fehérjénk  fehérje szekvenálás  DNS próba tervezés reverz transzlációval

4. Egy példa AmAcid Codon Number /1000 Fraction Gly GGG 208.00 14.99 0.17 Gly GGA 70.00 5.04 0.06 Gly GGT 117.00 8.43 0.10 Gly GGC 827.00 59.59 0.68 Glu GAG 476.00 34.30 0.60 Glu GAA 318.00 22.91 0.40 Asp GAT 297.00 21.40 0.35 Asp GAC 558.00 40.20 0.65 Val GTG 386.00 2 7.81 0.43 Val GTA 40.00 2.88 0.04 Val GTT 65.00 4.68 0.07 Val GTC 412.00 29.69 0.46 Ala GCG 630.00 45.39 0.40 Ala GCA 142.00 10.23 0.09 Ala GCT 108.00 7.78 0.07 Ala GCC 687.00 49.50 0.44 Met ATG 376.00 27.09 1.00 Arg AGG 35.00 2.52 0.04 Ile ATA 19.00 1.37 0.03 Arg AGA 12.00 0.86 0.01 Ile ATT 117.00 8.43 0.17 Ser AGT 24.00 1.73 0.04 Ile ATC 570.00 41.07 0.81 Ser AGC 232.00 16.72 0.3 Thr ACG 228.00 16.43 0.33 Lys AAG 465.00 33.50 0.86 Thr ACA 29.00 2.09 0.04 Lys AAA 76.00 5.48 0.14 Thr ACT 41.00 2.95 0.06 Thr A CC 383.00 27.60 0.56 Asn AAT 151.00 10.88 0.37 Asn AAC 252.00 18.16 0.63 Trp TGG 250.00 18.01 1.00 End TGA 37.00 2.67 0.74 Cys TGT 21.00 1.51 0.11 Cys TGC 167.00 12.03 0.89 End TAG 5.00 0.36 0.10 End TAA 8.00 0.58 0.16 Tyr TAT 213.00 15.35 0.56 Tyr TAC 170.00 12.25 0.44 Leu TTG 71.00 5.12 0.06 Leu TTA 4.00 0.29 0.00 Phe TTT 8 6.00 6.20 0.14 Phe TTC 542.00 39.05 0.86 Ser TCG 204.00 14.70 0.31 Kodon felhasználási preferencia – táblázat [gbbct]: 50 CDS's (13879 codons)

5. Lambda fág példák

6. cDNS-ből készült expressziós könyvtárból -Immunológiai detektáláspoli- vagy monoklonális ellenanyaggal   -Aktivitás mérés (csak bizonyos szerencsés esetekben)   -Valamilyen módon jelölt liganddal (ha van a keresett fehérjének)

7. DNS kötő domén (DKD) aktivátor régió (AR) Protein X DKD GAL4 kötő hely lacZ AR Protein Y AR Protein Y Protein X DKD GAL4 kötő hely lacZ ÉLESZTŐ KÉT HIBRID RENDSZER fehérje-fehérje kölcsönhatáson alapuló szelekció GAL4 transzkripciós aktivátor kölcsönhatás esetén:kék telepek

8. Protein X DKD GAL4 kötő hely lacZ Protein Y RNS pol. Protein Y Protein Y Protein X Protein X RNS pol RNS pol DKD DKD lacZ his3 GAL4 kötő hely GAL4 kötő hely BAKTERIÁLIS KÉT HIBRID RENDSZER kölcsönhatás esetén:kék telepek pozitív szelekció, nagyobb könyvtárakra kölcsönhatás esetén:növekedés hisztidin mentestáptalajon

9. A POZITÍV KLÓNOK TOVÁBBI FELDOLGOZÁSA A könyvtárakból kapott klónok általában túl nagyok közvetlen felhasználáshoz, ezért további munkálatok szükségesek: 1. AZ INSZERT RESTRIKCIÓS TÉRKÉPEZÉSE 2. A TÉRKÉP ALAPJÁN AZ INSZERT KISEBB DARABOKBAN TÖRTÉNŐ SZUBKLÓNOZÁSA 3. AZ SZUBKLÓNOK SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 4. AZ INSZERT SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 5. SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS A SZEKVENCIÁN BELÜLI GÉNEK, ELEMEK AZONOSÍTÁSA

10. RESTRIKCIÓS TÉRKÉPEZÉS

11. B A Klónozás, szubklónozás A B C A vektor Hasítás, A,B enzimekkel Hasítás, A,B enzimekkel A inszert ligálás B Transzformálás, felszaporítás, tisztítás

12. A POZITÍV KLÓNOK TOVÁBBI FELDOLGOZÁSA A könyvtárakból kapott klónok általában túl nagyok közvetlen felhasználáshoz, ezért további munkálatok szükségesek: 1. AZ INSZERT RESTRIKCIÓS TÉRKÉPEZÉSE 2. A TÉRKÉP ALAPJÁN AZ INSZERT KISEBB DARABOKBAN TÖRTÉNŐ SZUBKLÓNOZÁSA 3. AZ SZUBKLÓNOK SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 4. AZ INSZERT SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 5. SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS A SZEKVENCIÁN BELÜLI GÉNEK, ELEMEK AZONOSÍTÁSA

13. AZ SZUBKLÓNOK SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA

14. A POZITÍV KLÓNOK TOVÁBBI FELDOLGOZÁSA A könyvtárakból kapott klónok általában túl nagyok közvetlen felhasználáshoz, ezért további munkálatok szükségesek: 1. AZ INSZERT RESTRIKCIÓS TÉRKÉPEZÉSE 2. A TÉRKÉP ALAPJÁN AZ INSZERT KISEBB DARABOKBAN TÖRTÉNŐ SZUBKLÓNOZÁSA 3. AZ SZUBKLÓNOK SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 4. AZ INSZERT SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA 5. SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS A SZEKVENCIÁN BELÜLI GÉNEK, ELEMEK AZONOSÍTÁSA

15. TCH6-VEG (8691 bps) TCH64sk TCX66T3 X1O1 TCX54t3 X1O7 TCX75t7 TCH6SK TCH64uni TCH13T7 TCX81 O10 O13 TCH6uni O20 X1UNI TCX34t3 X1O2 X1O4 TCH5uni X1O8 TCB4T3 X1T3 O15 O12 TCX52t7 X1O3 X1O6 X1O5 TCX81t3 O16 TCX75T3 O14 O9 2000 4000 6000 8000 pTCX1 pTCB4/2 AZ INSZERT SZEKVENCIÁJÁNAK MEGÁLLAPÍTÁSA átfedő szekvenciákból, két szálon szekvenált régiókból kontigösszerakás kék: szubklónozás, rózsaszín: primer séta

16. Új, újabb és legújabb korszak: Nagyáteresztőképességű technikák

17. degradáció degradáció Centrális dogma és a bioinformatika főbb területei a molekuláris biológiában DNS Gén transzkripció, RNS szerkesztés RNS transzkriptomika transzláció, poszttranszlációs módosítás proteomika fehérje biokémiai aktivitás metabolikus útvonalak metabolomika

18. A BIOLÓGIAI INFORMÁCIÓ HORDOZÓ MEGFEJTÉSE GENOMIKA A teljes genetikai állomány szekvenciájának meghatározása, A szekvenciákon elhelyezkedő funkcionális régiók számítógépes jóslása: annotálás

19. Funkcionális genomika RNS szinten TRANSZKIPTOMIKA

20. Egy DNS chip kísérlet folyamatábrája

21. A chipek kiértékelése, eredménye

22. Funkcionális genomika fehérje szinten PROTEOMIKA

23. Proteomika EgyTipikus protokol Izoelektromos fókuszálás SDS PAGE Minta elő Protein azonosítás • tömegspektrometria • Láthatóvá tétel • Protein pötty kivágás • Kép analízis

25. Proteomika: az elválasztástól az azonosításig

26. Oligonukleotid szintézis Mintegy 50 éves múlt 5 különböző kémia: foszfáttriészter, fosztittriészter, foszfátdiészter Foszforamidit, H-foszfonát Szilárd fázisú szintézis: hordozó: controlled pore glass (CPG), vagy polisztirol Mind DNS mind RNS szintetizálható mind a két módszerrel

27. De ha sikerül, és van szekvenciánk Mi van rajta,van-egén? Honnan tudjuk, hogy Valamit találtunk, találtunk-e gént? CTCGAGACGCTGTTTCTGGGGTCATTCATTCTTGGCGGGCTGCAACTGCTGGTGTGACCGACGCGACCTGGCAGGCCGCGGTGCGCAACTGGCCGGGCGGACTAATGGTGGAGCAAAAGA TCGGCATGTCCAGCGCACCTGAAGCTTGGGTGGTTGCTGCAATAGCAGCCTTCCTTATTGGCATGGCGAAGGGCGGTTTGGCCAATGTGGGGGTTATCGCCGTTCCCTTGATGTCCCTGG TCAAGCCGCCGCTTACCGCTGCCGGATTGCTGCTCCCGATCTATGTCGTTTCTGATGCATTCGGCGTCTGGCTTTATCGGCACCGGTATTCTGCCTCCAATCTGCGCATCCTGATTCCTT CGGGATTTTTTGGGGTCCTGATTGGCTGGTTATTGGCCGGGCAGATCTCCGACGCGATTGCCAGTGTCATTGTTGGTTTCACCGGCTGCGGCTTCGTGGCTGTGCTGCTGGCACGACGAG GGGTGCCATCGGTGCCGCGTCAAGCCAACGTGCCCAAAGGATGGTTTCTGGGGGTGGCCACCGGCTTTACCAGCTTTTTGACTCATTCCGGTGCGGCGACCTTCCAGATGTTCGTGCTGC CGCAACGGCTGGACAAGACCATGTTCGCGGGCACATCAACGCTTACCTTTGCTGCCATAAACCTATTCAAGATTCCGTCCTACTGGGCATTGGGACAGCTTTCGACTTCCTCGGTCATGT CCGCGCTAGTGTTGATTCCGGTGGCCGTGGCCGGGACGTTCGCAGGTGTTTTTGCGACGCGCAGGCTATCGACATCCTGGTTCTTCATTCTGGTCCAGGCGATGTTGCTGGTGGTCTCCA TTCAGCTTCTGTGGAGGGGAATGTCGGATATCCTGAACTAGCTGGAGATCGCAATGTCAGAACGCTCAATCAATCAGAATGTAATCTTGACATAGAATACCGTTCCGATTTATTGCTTCG AGTGAAGCTGCCCGTCCGCTGAGATGTCATGACATTTTCCCCGCTTGATTCCGCCCTGCTTGGACCGTTGTTCGCGACCGATGAAATGCGCACGGTCTTCTCCGAACGGCGTTTTTTGGC GGGAATGCTTCGTGTTGAAGTGGCCCTGGCGCGCGCGCAGGCGGCAGAGGGCCTTGTCAGTTCGGAATTGGCCGACGCGATCGAGGTTGTTGGTACTGCCGGGTTGGACCCCGAGGCGAT GGCGGCGACTACTCGCATGACAGGAGTGCCCGCAATATCGTTCGTCCGTGCGGTGCAATCGGCCCTGCCGCCCTCACTGGCGGGTGGATTTCATTTCGGCGCCACCAGTCAAGACATCGT GGATACGGCCCACGCGCTCCAGCTGGCCGAGGCACTCGATATTATAGAAGTCGATTTACACGCCACTGTCAGCGCAATGATGAATCTGGCCGCTGCTCACTGCAATACACCCTGTATCGG GCGCACGGCCTTGCAGCACGCAGCGCCAGTTACGTTCGGCTACAAGGCGTCCGGCTGGTGCGTTGCCCTGGCGGAGCATCTGGTGCAGCTTCCCGCGCTGCGAAAGCGGGTTCTGGTGGC GTCGCTAGGGGGGCCGGTTGGTACCCTTGCCGCGATGGAGGAGCGGGCCGACGCTGTACTGGAGGGTTTCGCTGCGGACCTGGGGTTGGCCATTCCCGCCCTGGCCTGGCACACGCAGCG GGCCCGGATCGTCGAGGTGGCCAGTTGGCTGGCCATATTGCTGGGAATTCTGGCAAAAATGGCCACCGATGTCGTTCACTTGTCCTCCACGGAAGTGCGCGAGCTTTCCGAACCTGTAGC GCCGGGCAGGGGGGGCTCCTCGGCGATGCCTCACAAGCGGAACCCGATTTCCTCGATTACCATCCTGTCCCAGCATGCTGCGGCAGGGGCCCAGCTCTCCATTCTCGTGAACGGCATGGC CAGTCTGCACGAACGTCCGGTGGGGGCGTGGCATTCGGAATGGTTGGCTCTGCCGACGCTGTTCGGCCTTGCCGGCGGTGCCGTGCGCGAGGGCAGGTTTCTGGCCGAGGGGCTGCTGGT CGATGCCGACCAGATGGGTCGCAATCTACAATTGACCAATGGCCTGATTTTCAGCGACGCGGTAGCCGGCCAGTTGGCAAAGCACTTGGGTCGGGCCGAGGCTTATGCCGCTGTCGAGGA TGCCGCCGCCGAGGTGTTGCGTTCAGGCGGCAGCTTTCAGGGTCAGCTGAACCAGCGCCTGCCCGATCACCGCGACGCTATCGCTATTGCTTTTGATACGACGCCGGCGATCCAGGCCGG GGCCGCCCGCTGCCGTAGTGCGCTGGATCATGTGGCTCGTATTCTTGGACCCGCCTCTACCATCGGATTTCAAGGAGGCTAATGACGTGACGACACTGTTTGAGGCGACGACCATCCCGA TTTGCGAGGGCCCGCGCGACCAGACCGCCGAGATCCTTTTCGAGATGCCGCCGGGTGCGTGGGATACCCATTTTCATGTTTTTGGCCCAGTTTCATCGTTTCCATACGCAGAACACAGGC TCTATTCCCCACCGGAGTCGCCACTTGAGGATTATCTGGTGTTGATGGAGGCTTTGGGGATCGAGCGCGGCGTTTGTGTCCATCCGAATGTTCATGGTGCCGACAATTCGGTGACGCTCG ACGCAGTTGCGCGGTCCGATGGTCGTCTGCTGGCGGTGATCAAGCCACATCACGAGATGACTTTTGTTCAGCTGCGGGACATGAAGGCGCAGGGGGTCTGCGGGGTACGTTTTGCCTTCA ATCCGCAGCATGGCTCGGGCGAGTTGGATACTCGTTTGTTCGAGCGTATGTTGGACTGGTGCCGCGACCTAGGCTGGTGCGTAAAATTGCATTTCGCGCCCGCTGCGCTGGACGGTCTGG CTGAACGTTTGGCGCGCGTCGATATTCCGATCATCATCGATCATTTCGGGCGGGTGGACACCGCGCAAGGTGTGGATCAGCCGCACTTCCTGCGTTTGCTCGATCTGGCCAAACTGGACC ATGTCTGGATCAAGCTTACGGGGGCAGATCGTATTAGCGGTTCCGGCGCGCCATATGACGATGTCGTGCCCTTCGCGCACGCTTTGGCAGATGTGGCGCCCGACCGCCTCCTCTGGGGTT CGGATTGGCCGCATTCAGGCTATTTCGATCCGAAGCACATACCCAATGACGGCGACTTGTTGAACCTTTTGGCGCGTTTTGCCCCCGATGCTGAACTGCGTCGTAAGATCCTTGTGGACA ACCCGCAGCGCCTGTTCGGGGCTGCTTGAGGAGCCGAGCCGATGCAACCTTTCGTCTACGAAACAGCCCCAGCGCGCGTCGTTTTCGGGCGCGGCACTTCGCAGAATCTGCGGCGGGAAC TTGAGGCCCTGAATTTTGGCAGGGCGCTGGTTCTTTCCACGCCCGACCAAAAAGAACAATCGCTGCGAATTGCCCAGGGCCTGGGTTCTCAGCTGGCGGGGTCGTTCCACGCCGCTGCCA TGCATACGCCTGTCGAGGTCACCTTGCAGGCGCTTGAGGTGCTGAAGGATGTGCAGGCCGATTGCATCGTGGCGATTGGCGGCGGCTCAACCATTGGGTTGGGCAAGGCACTGGCCCTGC GCACCGATCTGCCGCAGATCGTCGTCCCGACGACTTATGCCGGCTCGGAAATGACGCCGATCCTGGGAGAGACGGAAAACGGGCTGAAGACCACACAGCGTAATCCCAAAGTGCAGCCGA GGGTGGTTCTCTACGATGTGGACCTGACTGTGACGCTTCCGGTGCAGGCCTCGGTTACATCAGGCATGAATGCGATCGCCCATGCGGCCGAGGCATTATATGCGCGGGACGGCAATCCGG TGATCTCGCTGATGGCCGAAGAGGCGATCCGCGCGCTGGCCCATGCCCTGCCGCGTATCGTTGCCACTCCCGACGATATCGAAGCGCGCAGCGATGCCCTCTATGGCGCGTGGCTGTGCG GAACGTGCCTGGGTTCGGCCGGAATGGCGTTGCACCATAAGCTCTGCCACACCCTCGGCGGAAGTTTCGATTTGCCACATGCCCCGACCCACACGGTCATCCTCCCCTATGCGCTCGCCT ATAATAGTGATGCGGCCAGGCCCGCAATGGCAGCCATCGCGCGCGCGCTGGGCATGGCGGATGCAGCGATGGGCATGAGAGCGTTGTCCATGCGGTTGGGCGCCCCGACATCGCTGCGTG AGTTGGGCATGGCAGAAGCCGATCTTGACCGCGCCGCCGACCTGGCCACGCAAAATGCCTATTGGAACCCGCGACCCATCGAGCATGGGCCGATTCGTAACCTTCTGGGACGGGCCTGGG CTGGAACTCCGGTCTGAAGGACCTAGAGGACAGTCAATTCATTGATCTGAAGTCACCAACGAGGAGATATGGGATGAACGAGAACATTGCGATCCGCAAATTGGGCCGCCGACTCCGATT GGGCATTGCCGGTGGCGCGGGTCATTCGCTGATTGGTCCGGTTCACCGGGAGGCGGCTCGGCTTGACGATTTGTTCTCTCTCGATGCTGCGGTGCTGTCCAGTAACGCGGAACGCGGGGA TGCTGAGGCCGCGGCTCTCGGAATTCCGCGCTCCTATTCGTCCACCGCCGAGATGTTCGCAATGGAGAAGGCTAGGCCCGACGGTATTGAGGCCGTTGCCATAGCCACGCCGAATGACAG CCATTACCGGATTCTGTGCGAGGCGCTGGACGCCGGGTTGCATGTAATCTGCGACAAGCCTTTAACCTCCACGAAGGCCGAGGCCGACGACGTGCTGGTGCGGGCGAAGGCCGCGGGCAA GGTTGTGGTCCTGACCCACAATTATTCTGGCTACGCCATGGTACGCCAAGCCCGCGCCATGGTCGCCGCCGGTGAACTTGGGAAAATCCACCAGATTCACGGGGTCTACGCTCTGGGCCA GATGGGCCGTTTGTTCGAGGCCGACGAAGGGGGCGTGCCTCCGGGGATGCGTTGGCGGATTGATCCTGCGCGCGGTGGCGACAGTCACGCCCTGGTGGATATCGGCACCCATGTGCACCA TCTGGCTACCTTCATCACGCAGTTACAGGTCGTTGAGGTAATGGCCGATCTTGGGCCGGCGGTTCAAGGCCGCGCGGCCCATGACAGTGCCAACGTCATGTTCCGTATGGAAAACGGAGC TTTCGGATCGTTCTGGGCCACCAAGGCGGCATCGGGGGCCAGCAAGCTGGCGATCGAAGTCTACGGTGACAAGGGCGGCGTCCTGTGGGAGCAGGCCGACGCCAATAACTTGCTACATAT GCGGCAGGGCCAACCCCCAGCCCTGATTGGTCGACAAGTTGCCGGGCTGCATCCTGCGGCAATCCGCGCGATGCGGGGGCCGGGTTATCATTTCGTGGAAGGCTATCGCGAGGCCTTTGC GAATATGTACGTGGATTTCGCCGAACAGATCTTGGCCATGATGGGCAAGGGGGCCGCAGATCACCTGGCATTGGAAGCGCCGTCGGTCGTGGACGGCCTGCGCTCCATGGCGTTCATCGA AGCCTGTGTGGCGTCGTCGCAGGACCGCCAATGGCGGCAGGTGGAGCAAGTCAGTTGATCTCTCAGCGGCTTCGGCATTTTTCCCGGGCTGGCGGCTCCCCGCAGCTCCCTCCGGTGGAA AGAACGGGTAATCAAAATAATATTCTGATTTTAAAGGATGTTCCAGACAGCTGATTATTCCTGAAATTTAGGGCTCTTTCGGCTGTAGCAATTGACTAAAAGCCGAATTTAAGGGTAATTAAACAAACGCTGTTCGTATTATTTAAACAGGTGAGTGATGGCGATATTCCTGGAAGGCTGGCCGATGGTTTCATCTGAATACCCGGCCAGAAGCGTTGAGGCGCACCCGGCCTATCTGAC GCCAGACTATGTTTTCACGCGAAAGCGTGCGCCGACTCGACCGCTGCGGTTAATTCCTCAGTCTGCGACGGAGCTGTATGGCCCGGTTTATGGACAAGAGAGCGTCCGTCCGGGGGATAA CGACCTGACCCGTCAGCACGAAGCTGAGCCGGTGGGGGAGCGGATTCTGGTGACGGGGCGCGTGACCGACGAAGACGGGCGGGGTGTCCCTAATACGCTGCTAGAGATCTGGCAGGCCAA TGCCGCCGGTCGCTATATCCACAAGCTTGACCAGCATCTTGCCCCGCTTGATCCAAATTTCTCGGGGGCAGGGCGTACGGTTACGGGGGCTGATGGCTCTTATTCCTTCATCACGATCGT GCCGGGCGCCTATCCGGTCGTGGGGCTGCACAATGTCTGGCGCCCGCGCCACATCCATGTGTCGTTGTTCGGTCCGTCCTTCGTGACCCGCTTGGTTACCCAGATATATTTCGAGGGCGA TCCGCTGCTGAAATATGACACGATCTACAACACGGCGCCCGACATCTCGAAGCGCAGCATGGTGGCGCAGTTGGACATGGGCGCCACGCAATCCGAATGGGGCCTGACCTATCGCTTCGA CATCGTTCTGCGTGGGCGCAACGGCAGCTATTTCGAGGAACCCCATGACCACTAAGACCCCACTGACCATCACCCCCTCGCAGACTGTCGGGCCTTTCTATGCCTATTGCCTGACCCCGG AGGACTACGGGACGCTTCCACCGCTGTTCGGCGCGCAGCTTGCGACCGAGGACGCCGAAGGGGAACGGATTACGATCCAGGGAACGATCACGGACGGAGAGGGGGCCATGGTTCCCGATG CCTTGATCGAGATCTGGCAGCCGGACGGGCAGGGGCGTTTTGCTGGAGCCCATCCAGAGCTGCGGAATTCGGCCTTCAAGGGCTTCGGGCGCCGCCACTGTGACAAAAGCGGAAACTTCA GTTTCCAAACCGTGAAGCCTGGCCGGGTGCCCACTGCCGACGGCGTGATGCAGGCACCCCATATCGCTTTGTCGATCTTCGGCAAGGGATTGAACCGCCGGCTCTATACGCGGATCTACT TCGCAGACGAGGCATCGAATGCCGAGGACCCCGTTCTGTCGATGCTGTCCGAGGATGAGCGCGTGACCCTGATCGCCACCTCTGAATCGCCCGCCGCATATCGCCTCGACATCCGCCTGC AAGGCGACGGCGAAACGGTGTTTTTCGAGGCCTGAGTCGGCCGGCAAGTTTGCGGGGATCCGTCCGCCGCAATTGTGTTTCGCTATAGACGCCACGGCTGCCGCATGCCGCCGGGTGGAA GGGCCTTGCAAGGCCTGTCAACGGCGGAGTAAAATCCGGCCAGGCGGCGGAGTAAAACCAGGCCACTTGTGGCCCACGCATGAGACACCCGGGAGGGCGTAGCCCAAGCGGGGGTCTCAT GCGTGTGCGGCGGTTTTCTGGGGGTTCAGCCAGCCTTGCGGGCGCGGCTTTGAGCGAGACGATAGCTGTCGCCGTTCATCTCGAG

28. HONNAN LEHET TUDNI, HOGY GÉNT TALÁLTUNK? 1. DNS szekvencia homológia alapján Adatbankok, FASTA, BLAST 2. ORF KERESÉS, Általában ATG-vel kezdődő szakaszokat keresünk, amelyek ésszerűen hosszúak (100 aminosav)Clone Manager 3. A kapott ORF-k homológia kutatása Adatbankok, FASTA, BLAST

29. Fehérjeszekvenciák összehasonlítása

30. HONNAN LEHET TUDNI, HOGY GÉNT TALÁLTUNK? 4. Ha rendelkezésre áll a keresett fehérjének N-terminális szekvenciája, akkor az azzal való összevetés 5. Funkcionális analízis   - a kapott polipeptidet expressziós kazettába illesztjük, és a kapott termék aktivitását teszteljük - mutáns törzs komplementációja az expressziós kazettában termeltetett fehérjével 5. Immunológiai teszt Expressziós kazettában termelt fehérjét a tisztított fehérje ellen termeltetett ellenanyaggal, Western blot-tal analizálunk 6. Bakteriális gének esetén a T7 RNS polimeráz alapú rendszerekkel 7. Transzkriptomika 8. Proteomika