AIDS in tanımı,ne olduğu,ilk çıkışı ve genel bilgiler AIDS in evrimi ve modifikasyonu HIV ve insan bağışıklık sistemi DNA sarmalı üzerine modifikasyonun y etkisi Motoo Kimura Modifikasyon hesaplamalarına genel bakış Nei-Gojobori Algoritması HIV-I Geni HIV Epitopları HIV virüsünün filogenetik yapısı AIDS in bulaşmasına sebeb veren virüs HIV HIV: Human immunodeficiency Virus 2007638015-İbrahİM İ İ SEFA ÖZYEŞİL Ö İ Acquired Immune Deficiency Syndrome(Edinilmiş bağışıklık eksikliği sendromu) AIDS(EBES) İlk olarak 1979 yılında garip hastalık (peculiar disease) olarak ABD de görüldü. HIV bir retrovirüs çeşididir. Retrovirüs nedir? HIV virüsünün yani AIDS hastalığının tedavisi halen mümkün değildir. 1
www.avert.org/worldstats.htm 2
Charles Darwin:Doğal seçilimi ilk başlatan insan. Doğal seçilim 4 aşamadan oluşur. -Varyasyon -Miras (Gelecek nesillere aktarma) -Yüksek oranlı genlerin yaşama oranı. -Hayatta kalma ve yeniden üreme durumu. Modifikasyon Canlılarda çevrenin etkisiyle meydana gelen ve kalıtsal olmayan özelliklerdir. -Sirke Sinekleri -Çuha Çiçeği -Himalaya Tavşanları http://www.globalchange.umich.edu/globalchange1/current/lectures/selection/s election.html HIV 9.5Kb lik RNA Genine sahiptir HIV bir retro virüstür. (RNA DNA Virüs) Kısa sürede çoğalır. Ortalama 1.5 gün RNA Yüksek Hata oranı Hızlı üretim+ Yüksek Hata oranı= HIV bağışıklık sistemindeki yardımcı T hüclerini bulur. http://tr.wikipedia.org/wiki/modifikasyon Mutasyon ile tek bir bireyin ortaya çıkıp çoğalması Hızlı evrim Mutasyonu ölçebilir miyiz? Gen Havuzunda farklılıklara yol açar. Gen varyasyanunda değişimler 80-90% oranında doğal olmayan mutasyonların kötü yönde etkisi Küçük bir bölümünün iyi yönde olması. 3
Mutasyon Tipleri Synonymous ve Non- Synonymous mutasyon Synonymous-> Sarmallardan öteki aynı aminoasit ile başlıyor. Non- Synonymous->Sarmallardan öteki farklı aminoasit ile başlıyor. non-synonymous ve synonymous mutasyonların karşılaştırılmasına üzerine çalışmış bir biologtur. http://authors.library.caltech.edu/5456/1 /hrst.mit.edu/hrs/evolution/public/profi les/kimura.html Modifikasyon hesaplamalarına genel bakış * f0 = Doğal ve non-synonmuous mutasyon miktarı * v = mutation rate * t süre sonra # non-synonymous : KA = v f0 * # synonymous t süre sonra : KS = v t * KA / KS = f0 Hesaplama KA/KS Temel olarak Masatoshi Nei and Takashi Gojobori algoritmaları üzerine kurulmuştur(1986): Transitions ve Transversions oranının aynı olduğunu varsayalım. Kodonlarda hiç çapranlanmış bölgeler olmasın. * Zararlı birey seçilimi : f0 eğer küçükse KA / KS < 1 * Eğer KA / KS is > 1 yararlı non-synonymous mutasyondur. * 2 tane homolog gen işaretleyelim ve bunlar aralarında farklar olan g1 g2 olsun * Sc = #synonymous y y s1 ve s2 arasındaki bölgeler g * Ac = #non-synonymous s1 ve s2 arasındaki bölgeler * Sd = #synonymous s1 ve s2 arasındaki farklar * Ad = #non-synonymous s1 ve s2 arasındaki farklar * As the two sequences s1 and s2 are aligned there should be a correspondence between their codons. NOTE: point mutations only act on nucleotides and not on codons but here we analyse whether a mutation results in different aminoacids 4
STEP 1: A ve S bölgelerini say Örnek: STEP 1: A ve S bölgelerini say Uyumlu l genler l olduğunu ld varsayalım: l TTT TTA 26 Tanımlayalım: Örnek: sc(ck) = #synonymous bölgeler tüm kodondaki ac(ck) = 1 - sc(ck) = #non-synonymous sites in this codon fi : Codon: TTA codes for: Leucine The 6 synonyms for Leucine (table 2.2 chapter 2, p. 27): i. Posizyondaki synonymous olarak değişim oranı. CTA CTG CTC CTT TTA TTG f1 : 1 (ATA(-),GTA(-),CTA(+) from 3 changes, so: 1/3 f2 : 0 (TAA(-),TGA(-),TCA(-)) from 3 changes, so: 0/3 f3 : 1 (TTG(+),TTC(-),TTT(-)) from 3 changes, so: 1/3 (i=1,2,3) O zaman: So: sc(ck) = fi ve ac(ck) = 3 - sc(ck) = 3 - fi sc(ck) = fi = 2/3 ac(ck) = 3 - sc(ck) = 3 - fi = 7/3 27 28 Dna sıralamasındaki r kodonu için: Sc = k=1:r sc(ck) Ac = 3r - Sc STEP 2: A ve S deki farklılıkları say For multiple sequences: average these quantities Note: Durdurucu kodonu ekleme! 29 30 5
Now define: sd(ck) = #synonymous kodondaki farklılıklar ad(ck) = 1 - sd(ck) = #non-synonymous farklılıklar 2 kodon arasındaki çoklu durumlar için: Eğer n tane farklılık varsa 2 kodon arasında n! Tane yol vardır. Örnek: Örnek: sequence 1: GTT (Val) sequence 2: GTA (Val) 1. Bölüm: TTT (Phe) 2. Bölüm: GTA (Val) there is only 1 difference and it is synonymous, so: yol 1 : TTT (Phe) GTT (Val) GTA (Val) yol 2 : TTT (Phe) TTA (Leu) GTA (Val) 2 tane muhtemel yol : sd = 1 and ad = 0 31 Example (Continued): 32 For a codon with n differences: the two possible pathways are : pathway 1 : TTT (Phe) GTT (Val) GTA (Val) pathway 2 : TTT (Phe) TTA (Leu) GTA (Val) * n! Yolun n tane noktada mutasyona uğradğını varsayalım. sd ad diye adlandıralım bu durumları: Pathway 1 has: 1 non-syn and 1 syn substitution Pathway 2 has: 2 non-syn and 0 syn substitutions * Assume that both pathways occur with same probability Sd = k=1:r sd(ck) Ad = k=1:r ad(ck) Therefore: Note: Sd + Ad tüm yollardaki farklılıkların miktarıdır. sd = 1 syn / 2 pathways = 0.5 ad = 3 non-syns / 2 pathways = 1.5 33 34 * Approximate the proportion of synonymous (ds) and non-synonymous differences by: ds Sd Sˆ and c STEP 3: KA ve KS seleri hesapla da Ad Aˆ c * Use the Jukes-Cantor correction to find the number of substitutions: K 34 ln 1 43 d For both ds and da to obtain KS and KA. 35 36 6
* HIV hızlı gelişen bir virüstür * HIV RNA barındıran DNA barındırmayan farklı bir virüstür. * An analysis of KA/KS over a gene is not so informative as it averages over positive and negative selection * Sliding window plot gives information on smaller scale of evolution pressure. 38 HIV epitopes: the ENV gene Epitop immune sistem tarafından farkedilen bir tip makromoleküldür ve özellikle antikorlar tarafından farkedilir. ENV: Envelope and docking: Bağışıklık sistemi için baskın seçilim. 39 HIV epitopes: GAG Poliproteini 1500 bp : viral core Bağışıklık sisteminde baskın seçilim 41 7
Filogenetik HIV Ağacının görüntüsü 43 44 Wikipedia http://authors.library.caltech.edu/5456/1/hrst.mi t.edu/hrs/evolution/public/profiles/kimura.html http://www.globalchange.umich.edu/globalchan ge1/current/lectures/speciation/speciation.html http://www.baharkilic.org/post/2011/03/08/hi V-virusu-ve-evrim.aspx http://www.avert.org/worldstats.htm# http://www.personeel.unimaas.nl/westra/educa tion/bioinf2/introduction%20to%20bioinformatic s-6.ppt 8