Sequenzierung des bakteriellen Genoms Expository Essay

Words: 559
Topic: Genetik

Unter den fünf Klassen von Lebewesen sind die Bakterien das größte Reich und das erfolgreichste, was die Vermehrung angeht. Sie sind eine der Hauptursachen für Pflanzen- und Tierkrankheiten. Wie Grenfell et al. (2011) feststellt, entfällt ein erheblicher Teil der Biomasse der Erde auf die Masse der Bakterienzellen. Es ist dokumentiert, dass im menschlichen Körper 100 Billionen Bakterienzellen leben.

Dies entspricht einem Verhältnis von 10 Bakterienzellen auf jede menschliche Zelle (Qin et al., 2010). Statistiken zeigen, dass die häufigsten Todesursachen in der Welt bakteriell bedingte Infektionen sind: Lungenentzündung, Durchfall und Tuberkulose (Weltgesundheitsorganisation, 2008).

Die Behandlung von bakteriellen Infektionen erfolgt durch den Einsatz von Antibiotika. Jüngste Studien haben jedoch gezeigt, dass Antibiotika aufgrund der Entwicklung resistenter Bakterienstämme kaum noch anwendbar sind (Davies & Davies 2010). Aus diesem Grund ist das Verständnis des bakteriellen Genoms von entscheidender Bedeutung.

Die Fähigkeit, das bakterielle Genom zu sequenzieren, ermöglicht ein besseres Verständnis der Mutationen in Bakterien, die für die Antibiotikaresistenz verantwortlich sind. Das Verständnis der bakteriellen Genomik eröffnet die Möglichkeit, die bakterielle Virulenz zu erforschen und dieses Wissen zur Verbesserung des Gesundheitswesens einzusetzen (Davies & Davies 2010).

Die Sequenzierung des bakteriellen Genoms erfordert die Analyse von kurzen DNA-Fragmenten, die dann zu einer vollständigen genomischen Organisation zusammengefügt werden (Davies & Davies 2010). Das bakterielle Genom wird dann mit bekannten Eigenschaften der Bakterienzellen in Beziehung gesetzt und die Funktionen der Gene bestimmt. Die neueste Technologie hat die “Hochdurchsatz-Sequenzierung des gesamten Genoms” ermöglicht (Davies & Davies 2010).

Diese Methode umfasst die Identifizierung der Kultur und die anschließende DNA-Isolierung durch Gelelektrophorese. Anschließend wird eine DNA-Bibliothek erstellt, die für die Sequenzierung vorbereitet wird. Es werden kurze Nukleotidketten für die Konstruktion eines ganzen Genoms gewonnen (Davies & Davies 2010). Es gibt zwei Ansätze, mit denen diese Konstruktion durchgeführt werden kann (Schmieder 2012).

Dies kann entweder durch referenzbasiertes Mapping oder durch Filterung geschehen. Bei letzterem werden kurze Nukleotidsequenzen mithilfe von Algorithmen an ein Referenzgenom angeglichen. Ein solches Referenzgenom ist in der Regel konsolidiert, von hoher Qualität und sehr eng verwandt (Schmieder 2012).

Bei der Filterung werden sich wiederholende Bereiche des Genoms verwendet. Solche Sequenzen können nicht kartiert werden und werden daher zusammen mit problematischen Sequenzen, die nicht kartiert werden können, herausgefiltert. Nach der Kartierung ist ein Alignment wichtig. Dies wird durch die Verwendung von Algorithmen von geeigneten ganzen Genomen erreicht. (Schmieder 2012)

Nach dem Alignment müssen die Sequenzen analysiert werden. Die Analyse kann entweder direkt erfolgen oder die kurzen Nukleotide können verarbeitet werden, um Anomalien wie Einzelnukleotidpolymorphismen, Deletionen oder Insertionen zu erkennen (Schmieder 2012).

Nach der Analyse folgen Studien zur Quantifizierung der Anzahl von Genen im Genom und der Proteine, die von diesen Genen kodiert werden. Die Charakterisierung dieser Proteine hilft zu bestimmen, welche Funktionen sie in den Bakterien haben, und auf diese Weise können wichtige Gene, die für die Resistenz gegen bestimmte Antibiotika kodieren, ermittelt werden.

Referenzen

Davies, J., & Davies, D. 2010, ‘Origins and evolution of antibiotic resistance’, Microbiol Mol Biol, vol. 74, pp. 417-433.

Grenfell, B., Pybus, G., Gog, R., Wood, L., & Daly, M. 2004. Unifying the epidemiological and evolutionary dynamics of pathogens”, Science, Bd. 303, S. 327-332.

Qin, J., Li, R., Raes, J., Arumugam, M., & Burgdorf, K. 2010. A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing’, Nature, vol. 464, pp. 59-65.

Schmieder, R. 2012, ‘Insights into antibiotic resistance through metagenomics approaches’, Future Microbiol, vol. 7, pp. 73-89.

Weltgesundheitsorganisation 2008, Projektionen der Sterblichkeit und der Krankheitslast 2004-2030, Basisszenario. Web.