Perfil de expresión génica

Perfil de expresión génica

Perfil de expresión génica

Los mapas de calor de valores de expresión génica muestran cómo las condiciones experimentales influyen en la producción (expresión) de ARNm para un conjunto de genes. El color verde indica una expresión reducida. El análisis de clusters ha colocado un conjunto de genes con regulación negativa en la esquina superior izquierda.

En el campo de la biología molecular, un perfil de expresión génica de una célula es una medida de la actividad (expresión) de miles de genes simultáneamente, para crear una imagen global de la función celular. Estos perfiles pueden, por ejemplo, distinguir entre células que se dividen activamente, o mostrar cómo las células reaccionan a un tratamiento particular. Muchos experimentos de este tipo analizan un genoma entero simultáneamente, es decir, cada gen presente en una célula en particular.

La tecnología de microarray[1] mide la actividad relativa de genes objetivo identificados previamente. También se usan técnicas basadas en marcado, como el análisis en serie de la expresión génica (SAGE, SuperSAGE) para el perfilado de la expresión génica. Son más precisas y (especialmente SuperSAGE) pueden medir cualquier gen activo, no sólo un conjunto predefinido. Los microarrays son cada vez más comunes, se pueden conseguir comercialmente, y se cuentan por miles los artículos relacionados que pueden obtenerse mediante PubMed.[2] La secuenciación en profundidad[3] es una alternativa emergente al perfilado génico por microarrays.

Referencias

  1. «Microarrays Factsheet». Consultado el 2007-12-28.
  2. Kawasaki ES (July de 2006). «The end of the microarray Tower of Babel: will universal standards lead the way?» J Biomol Tech. Vol. 17. n.º 3. pp. 200–6. PMID 16870711.
  3. Burnside J, Ouyang M, Anderson A, et al (April de 2008). «Deep Sequencing of Chicken microRNAs» BMC Genomics. Vol. 9. n.º 1. pp. 185. DOI 10.1186/1471-2164-9-185PMID 18430245.
Obtenido de "Perfil de expresi%C3%B3n g%C3%A9nica"

Wikimedia foundation. 2010.

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