Startpagina / Samenvattingen / Class notes - OMICS in Biomedical Sciences / mirnas-rna-principal

RNA & disease

6 belangrijke vragen over RNA & disease

Leg het principe van dysregulatie van RNA expressie uit en in welk ziekterpoces het een cruciale rol speelt.

EMT in kanker
er gaat dus iets mis met de regulatie van expressie
in EMT: geen miRNAs
daardoor geen afbraak van ZEB mRNAs
--> uiteindelijk via downregulation CDH1 --> EMT
dus doordat er iets verandert in promoter voor RNA --> bijdrage kanker

Leg kort uit wat miRNAs zijn.

miRNAs zijn reverse complementair aan mRNAs. Breken mRNAs af zijn daarmee erg belangrijk in regulatie. miRNAs kunnen binden aan de UTRs.
miRNAs zetten klassen/groepen van genen uit. Het is vrij makkelijk om zo'n UTR in een gen te proppen.
miRNAs kun je ook weer stapelen in functie. ong 2000 miRNAs om 20.000 genen te sturen.

Er kan ook iets misgaan op het punt van RNA modificatie. Leg uit.

end-modification (je hebt poly-A staart voor stabiliteit en daarmee regulatie) ---> APA: alternative polyadenylation
splicing: mutations in splice sites. also synonymous mutations can disrupt normal splicing. frame shifts - ESE --> ESS exon skipping SLIDE 25 NAKIJKEN!!! moet je weten
cutting: mutaties in RNAases --> problemen met processen.
chemical modifications: RNA oxidatie bijv, kan leiden tot defecte eiwitsynthese

Op welke 3 niveaus dus RNA aangetast in ziekte?

dyresgulation
altered diversifaction
bad transfer

Voor therapeutische doeleinden kunnen gebruik maken van RNAs of ze targeten. Wat zijn uitdagingen hiervoor?

(bijwerkingen) (werkt ook ergens anders op)
delivery!!! hoe krijg je het op de plek waar het moet gaan werken?

Leg het principe van PCA uit aan de hand van 4 stappen.

PCA = principal component analysis

centreren van genexpressie waarden
scalen van genexpressie waarden (optioneel)
berekenen van principal components
plotten van de samples tegen de principal components

* principal component = richting in de data die het grootste deel van de variantie verklaart/beschrijft. PC1, PC2... staan orthogenaal tov elkaar.

Principal components are a set of uncorrelated (artificial) variables, calculated from gene expression values. The first PC explains (describes) most variance in the data, the subsequent PC’s explain consecutively less variance.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

OMICS in Biomedical Sciences

Bekijk samenvatting