発現配列タグ

遺伝学において、発現配列タグ（EST ）はcDNA配列の短いサブ配列である。^{[1] ESTは遺伝子}転写産物の識別に使用され、遺伝子の発見や遺伝子配列の決定に役立った。^[2] ESTの識別は急速に進んでおり、現在では約7,420万のESTが公共データベースで利用可能となっている（例：GenBank 2013年1月1日、全種）。ESTアプローチは、全ゲノムおよびトランスクリプトーム配列決定やメタゲノム配列決定に大きく取って代わられた。

EST は、クローン化されたcDNAのワンショットシーケンシングから生成されます。EST 生成に使用される cDNA は、通常、cDNA ライブラリからの個々のクローンです。結果として得られる配列は比較的低品質の断片であり、その長さは現在の技術では約 500 ～ 800ヌクレオチドに制限されています。これらのクローンは mRNA と相補的な DNA で構成されているため、EST は発現した遺伝子の一部を表します。データベースでは、cDNA/mRNA 配列として、または mRNA の逆相補体であるテンプレートストランドとして表される場合があります。

放射線ハイブリッドマッピング、HAPPYマッピング、FISHなどの物理的マッピング技術を使用して、ESTを特定の染色体の位置にマッピングすることができます。あるいは、ESTを生成した生物のゲノムが配列決定されている場合は、コンピューターを使用してEST配列をそのゲノムにアラインメントすることができます。

ヒト遺伝子セットに関する現在の理解(2006 年時点^{[アップデート]}) には、EST 証拠のみに基づく数千の遺伝子の存在が含まれています。この点で、EST はこれらの遺伝子の予測転写産物を改良するためのツールとなり、タンパク質産物の予測、そして最終的には機能の予測につながります。さらに、これらの EST が取得される状況 (組織、臓器、疾患状態 -癌など) は、対応する遺伝子が作用している条件に関する情報を提供します。EST には、遺伝子発現プロファイルを決定するために使用できるDNA マイクロアレイ用の正確なプローブを設計するのに十分な情報が含まれています。

一部の著者は、タグ以外に詳細情報がほとんどまたは全く存在しない遺伝子を説明するために「EST」という用語を使用しています。^[3]

歴史

1979年、ハーバード大学とカリフォルニア工科大学の研究チームは、mRNAのDNAコピーを試験管内で作るという基本的なアイデアを、細菌プラスミド内のmRNAのライブラリーを増幅することにまで拡張した。^[4]

1982年、グレッグ・サトクリフとその同僚は、cDNAライブラリからランダムまたは半ランダムなクローンを選択して配列を決定するというアイデアを検討した。^[5]

1983年、Putneyらはウサギの筋肉cDNAライブラリーから178個のクローンの配列を決定した。^[6]

1991年、アダムスと同僚はESTという用語を作り出し、より体系的な配列決定プロジェクト（600個の脳cDNAから開始）を開始しました。^[2]

データと注釈のソース

dbEST

dbEST は 1992 年に設立された Genbank の一部門です。GenBank と同様に、 dbESTのデータは世界中の研究室から直接提出されており、キュレーションされていません。

EST コンティグ

ESTの配列決定方法により、多くの異なる発現配列タグは、生物の同じmRNAに対応する部分配列であることが多い。下流の遺伝子発見解析のために発現配列タグの数を減らすために、いくつかのグループが発現配列タグをESTコンティグに組み立てた。ESTコンティグを提供するリソースの例には、TIGR遺伝子インデックス、^[7] Unigene、^[8] STACK ^{[9]などがある。}

EST コンティグの構築は簡単ではなく、アーティファクト (2 つの異なる遺伝子産物を含むコンティグ) が生成される場合があります。生物の完全なゲノム配列が利用可能で、転写産物に注釈が付けられている場合は、コンティグのアセンブリをバイパスして、転写産物を EST と直接一致させることができます。このアプローチは TissueInfo システム (以下を参照) で使用されており、ゲノムデータベースの注釈を EST データによって提供される組織情報に簡単にリンクできます。

組織情報

EST のハイスループット解析では、同様のデータ管理の課題に直面することがよくあります。最初の課題は、EST ライブラリの組織の起源が dbEST で平易な英語で記述されていることです。^[10]このため、2 つの EST ライブラリが同じ組織から配列されたことを明確に判断できるプログラムを書くのは困難です。同様に、組織の病状は計算しやすい方法で注釈付けされていません。たとえば、ライブラリの癌起源は組織名と混同されることがよくあります (たとえば、組織名「神経膠芽腫」は、EST ライブラリが脳組織から配列され、病状が癌であることを示します)。^[11]癌という顕著な例外を除いて、病状は dbEST エントリに記録されないことがよくあります。TissueInfo プロジェクトは、これらの課題を解決するために 2000 年に開始されました。このプロジェクトは、組織の起源と病状（がん/非がん）を明確に区別するための厳選データ（毎日更新）を提供し、組織と臓器を「一部である」関係でリンクする組織オントロジー（つまり、視床下部が脳の一部であり、脳が中枢神経系の一部であるという知識を形式化する）を提供し、配列決定されたゲノムからの転写産物注釈をdbESTのデータで計算された組織発現プロファイルにリンクするためのオープンソースソフトウェアを配布しています。^[12]

参照

参考文献

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外部リンク

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Pontius, Joan U.; Wagner, Lukas; Schuler, Gregory D. (2003) [2002]. 「21 UniGene: トランスクリプトームの統一ビュー § 発現配列タグ (EST)」。McEntyre, J; Ostell, J (編)。NCBI ハンドブック。国立バイオテクノロジー情報センター。NBK21101。この出版物は歴史的参照のみを目的としており、情報が古くなっている可能性があります。
Friedel, CC1; Jahn, KH; Sommer, S; Rudd, S; Mewes, HW; Tetko, IV (2005 年 4 月 15 日)。「コドン使用頻度に基づく混合植物病原体 EST コレクションの分離のためのサポートベクターマシン (ECLAT)」。バイオインフォマティクス 。21 ( 8 ): 1383–8。doi : 10.1093/bioinformatics/bti200。PMID 15585526。{{cite journal}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
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組織情報

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dbEST

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