1. Введение. Организация генома у про- и эукариот. ДНК-белковые взаимодействия: структурные и физические механизмы узнавания. функционирование РНК-полимеразы. Общие представления о регуляции транскрипции. Структура хроматина и его роль в регуляции транскрипции.
Транскрипционный аппарат прокариот и его регуляция. σ-факторы. Транскрипционный цикл. Промоторы и инициация транскрипции. Элонгация транскрипции. Фактор-зависимая и фактор-независимая терминация транскрипции.
2. Основные «точки регуляции» транскрипции у прокариот. Факторы транскрипции, репрессоры и активаторы. Кооперативная и аллостерическая активация. Дистанционное действие активаторов. Архитектурные белки. Механизмы действия репрессоров. Оперонная структура бактериального генома.
3. Особенности транскрипционного аппарата эукариот. Общие и дополнительные факторы транскрипции. Медиаторный комплекс. Структура промотора. Регуляторные участки за пределами промотора.
4. Регуляция экспрессии генов у эукариот. Основные механизмы активации. Синергизм и кооперативность в действии факторов транскрипции. Энхансеры, изоляторы, сайленсеры. Кластеры генов у эукариот. Механизмы действия репрессоров у эукариот.
Малые молекулы РНК – регуляторы транскрипции у про- и эукариот.
5. Секвенирование белков и ДНК. Методы вложенных последовательностей, Зангера и shortgun. Сборка длинных фрагментов секвенированного генома. Технологии сверхдешевого секвенирования, проект «Индивидуальный геном человека».
6. Анализ нуклеотидных и аминокислотных последовательностей. Парное выравнивание и критерии оптимальности. Динамическое программирование, матрица Нидлмана-Вунша. Модели штрафов за делеции. Локальные парные выравнивания. Алгоритм Смита-Уотермана.
7. Частоты мутаций и консервативные замены. Матрицы замен. Оценка статистической значимости выравнивания. Распределение Гамбела. Байесовский подход в анализе последовательностей. Эволюционное расстояние. Программы BLAST и FASTA.
8. Множественное выравнивание нуклеотидных и белковых последовательностей: глобальное выравнивание, оценка качества. Классы белковых структур и структурное выравнивание. Программы SCOP, STRUCTAL и LOCK. Прогрессивное множественное выравнивание. Итерационные и генетические алгоритмы множественного выравнивания.
9. Локальные множественные выравнивания. Методы построения профилей. Блочное выравнивание. Вероятностно-статистические методы множественного выравнивания. Сэмплирование Гиббса. Скрытые марковские модели и их применение для построения множественного выравнивания.
10. Поиск открытых рамок считывания, оценка надежности. Предсказание генов у бактерий и у эукариот. Методы скрытых марковских моделей, нейронных сетей, динамического программирования, дискриминантного анализа. Оценка точности методов предсказания генов. Предсказание промоторов. Метод матрицы весов и его ограничения.
11. Методы мониторинга генной экспрессии (общие представления). Технологии Southern blotting и Northern blotting. Полимеразная цепная реакция, проблема выбора праймеров. Последовательный анализ генной экспрессии (SAGE).
12. Хроматиновая иммунопреципитация (ChIP). Генные микрочипы. Матрица экспрессии.
13. Первичная обработка микрочиповых данных. Методы поиска дифференциально-экспрессированных генов по профилям экспресии. Алгоритм SAM.
14. Классификация профилей экспрессии генов: иерархическая кластеризация, метод k-средних, метод SOM. Проблема выбора параметров алгоритма. Меры качества разбиения.
15. Общие подходы к моделированию регуляторных сетей. Кинетические, вероятностные, булевские модели и их ограничения. Динамические байесовские сети и их применение в моделировании механизмов регуляции транскрипции.
16. Поиск новых факторов транскрипции и сайтов узнавания, сочетание структурного и функционального подходов. Комбинированные модели геномных и метаболических процессов. Использование данных микрочиповых экспериментов в моделировании регуляторных сетей.
17. Протеомика и метаболомика. Современные экспериментальные методы протеомики. Базы данных и программный инструментарий.

ЛИТЕРАТУРА

1. М. Сингер, П. Берг. Гены и геномы, тт. 1-2. М., Мир, 1998.
2. Б.Албертс и др. Молекулярная биология клетки, тт. 1,2. М., Мир, 1994.
3. B.Lewin Genes IX. Sudbury, Jones & Bartlett Publishers, 2007.
4. J.D. Watson et al. Molecular Biology of the Gene. SF, Pearson Education, 2004.
5. T.A.Brown. Genomes, 2nd Ed. NJ, Wiley-Liss, 2002.
6. D.W. Mount. Bioinformatics. Sequence and Genome Analysis. NY, Cold Spring Harbor, 2001.
7. A.D. Baxevanis, B.F.F. Ouellette (eds.). Bioinformatics. A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins. NJ, Wiley-Liss, 2005.
8. D.P. Berrar, W. Dubitzky, M. Granzow (eds.). A Practical Approach to Microarray Data Analysis. NY, Kluwer, 2003.
9. J. Tuimala, M.M. Laine (eds.). DNA Microarray Data Analysis. Helsinki, CSC, 2003.

Составитель: к.ф.-м.н. Иванов П.С.