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Genomic DNA in Eukaryotes00:58

Genomic DNA in Eukaryotes

Eukaryotes have large genomes compared to prokaryotes. To fit their genomes into a cell, eukaryotic DNA is packaged extraordinarily tightly inside the nucleus. To achieve this, DNA is tightly wound around proteins called histones, which are packaged into nucleosomes that are joined by linker DNA and coil into chromatin fibers. Additional fibrous proteins further compact the chromatin, which is recognizable as chromosomes during certain phases of cell division.
Organization of Genes02:07

Organization of Genes

Overview
Complementary DNA01:44

Complementary DNA

Overview
Genomics02:02

Genomics

Genomics is the science of genomes: it is the study of all the genetic material of an organism. In humans, the genome consists of information carried in 23 pairs of chromosomes in the nucleus, as well as mitochondrial DNA. In genomics, both coding and non-coding DNA is sequenced and analyzed. Genomics allows a better understanding of all living things, their evolution, and their diversity. It has a myriad of uses: for example, to build phylogenetic trees, to improve productivity and...
DNA Microarrays02:34

DNA Microarrays

Microarrays are high-throughput and relatively inexpensive assays that can be automated to analyze large quantities of data at a time. They are used in genome-wide studies to compare gene or protein expression under two varied conditions, such as healthy and diseased states. Microarrays consist of glass or silica slides on which probe molecules are covalently attached through surface functionalization. Most commonly, the slides are prepared through the chemisorption of silanes to silica...
Complementary DNA01:44

Complementary DNA

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Genómica computacional de los genes de ARN no codificantes.

Sean R Eddy1

  • 1Howard Hughes Medical Institute, Department of Genetics, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO 63110, USA. eddy@genetics.wustl.edu

Cell
|May 15, 2002
PubMed
Resumen

El rápido descubrimiento de genes de ARN no codificantes requiere genómica computacional avanzada. El análisis de estos genes de ARN no codificantes presenta desafíos computacionales únicos para la investigación genómica.

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Published on: March 1, 2019

Área de la Ciencia:

  • La genómica es la genómica.
  • Biología Molecular Biología Molecular
  • La bioinformática es la bioinformática.

Sus antecedentes:

  • El número de genes identificados de ARN no codificante (ARNnc) está aumentando rápidamente.
  • La genómica computacional ha sido instrumental en el análisis de los genes codificadores de proteínas.
  • Comprender el alcance completo de los genes ncRNA es crucial para obtener una imagen completa del genoma.

Objetivo del estudio:

  • Explorar la aplicación de la genómica computacional en el análisis de genes de ARN no codificantes.
  • Para identificar los desafíos computacionales específicos planteados por los ARN no codificantes.
  • Para sentar las bases para futuras estrategias computacionales para el descubrimiento y análisis de genes de ncRNA.

Principales métodos:

  • Revisión de las técnicas actuales de genómica computacional.
  • Análisis de las características únicas de los ARN no codificantes.
  • Identificación de las limitaciones en las herramientas computacionales existentes para el análisis de ncRNA.

Principales resultados:

  • Los ARN no codificantes poseen distintas propiedades estructurales y funcionales que difieren de los genes codificantes de proteínas.
  • Es posible que los métodos computacionales existentes no sean directamente transferibles o suficientes para un análisis completo del ncRNA.
  • Se necesitan nuevos enfoques computacionales para abordar la complejidad y diversidad de los ncRNA.

Conclusiones:

  • La genómica computacional tiene un potencial significativo para avanzar en el estudio de los genes de ARN no codificantes.
  • Superar los desafíos computacionales únicos de los ncRNAs es esencial para la futura investigación genómica.
  • Se requiere un mayor desarrollo de herramientas computacionales especializadas para una eficiente identificación y caracterización de genes de ncRNA.