A Magyar Bioinformatikai Társaság újabb ülésének célja a proteomika bioinformatika sokszínűségének bemutatása. Az előadások családias hangulatban zajlottak. Számomra meglepő volt, mennyi új arcot láttam.

Pongor Sándor: Amiről a baktériumok beszélnek: Kommunikáció és kooperáció mikrobiális közösségekben

Bakteriális szinten is megfigyelhető bizonyos kooperáció. Hátterében az áll, hogy egy egysejtű a szerves anyag lebontásához az enzim helyett szignál fehérjét bocsát ki, majd ezzel készteti a többi egysejtűt az enzim kibocsátására. Együttesen könnyebben lebontják a szerves anyagot. Az egyik legegyszerűbb ilyen kommunikáció az AHL szignal, két gént tartalmaz. A különböző törzsekben nem taxonómia alapján, hanem életstílus alapján konzerválódnak a gének. Ezután mutánsokat izoláltak, amelyeket két csoportra bontottak: nem kooperáló, illetve nem kommunikáló. A nem kooperálók gyakorlatilag halálra vannak ítélve, de a nem kommunikálók közé, ha kis számú vad típusú baktériumot helyeztek, azok egyfajta vezetőként viselkedtek. Hatásukra a mutánsok is kooperálni kezdtek. A laboratóriumi vizsgálatok után számítógépes modelleket készítettek, amelyek segítségével az interakciókat próbálták megérteni.

Cserző Miklós: Pontmutációk következményei az emberi genom spanion régióiban

A spanionok lehetséges szerepét igyekeztek meghatározni több módszerrel. Először az UTR és ncRNS régiókban nézték, hogy mennyire dúsul fel a spanoin klaszterek száma. ncRNS esetén szépen együtt mozogtak az eloszlások. Végül megnézték, hogy mennyi SNP esik spanionokra, de viszonylag kevés (2700), és ezek közül 1600-hoz rendelt valamilyen betegséget a dbSNP. A nukleotid eloszlások azt mutatták, hogy sok CG dinukleotid fordul elő. Az előadás végén a következő kérdés hangzott el: - Nem lehet, hogy a spanoin csak egy új név a nem kódoló RNS-eknek? Válasz: Ha így is van, nem volt szándékos.

Kalmár Lajos: A rendezetlen fehérjék funkcionális evolúciója

A rendezetlen fehérjék vizsgálata nehézkes: Rendellenes a PAGE futásuk, nem kristályosíthatóak, többféle harmadlagos szerkezetet vehetnek fel, és a bioinformatikai eszközök száma is kevés. Többnyire szabályozó folyamatokban vesznek részt. Elmondható, hogy itt sem az aminosav sorrend, ami konzerválódott, hanem a funkcionális szereppel bíró aminosav kompozíciók. Erre egyik példa a processzív enzimekben található linker régió.

Barta Endre: Regulációs SNP-k genomszintű elemzése ChIP-seq adatok alapján

Az SRA-ból leszedtek nagy mennyiségű, transzkripciós faktor kötőhely kísérletekhez tartozó ember és egér Chip-seq adatokat. A szekvenciákból de-novo motívum kereséssel meghatározták a lehetséges TFBS-ek pozíció specifikus súlymátrixait. A mátrixokat visszatérképezték a Chip-seq régiókra és összevetették a dbSNP adatbázissal. Létrehoztak egy hátteret is. Ebben olyan szekvenciák kerültek, amelyekre nem estek chip-seq csúcsok. Az adatokat különböző csoportokra osztották, aszerint, hogy az snp-k csak emberekben mutatnak eltérést, vagy más emlős fajokban is.

Melegh Béla: Array adatok populációgenetikai hasznosíthatósága

SNP chippel különböző etnikumokat vizsgáltak, az eredményeket főkomponens analízisnek vetették alá, majd a látottakat értelmezni próbálták. Az első vizsgálatok során az európai országok adták össze adataikat, amiből megállapították, hogy mi, Magyarok igen kis mértékben különbözünk az Osztrákoktól. A romákat is vizsgálták, és azt az eredményt kapták, hogy inkább a Közel-Keleten kell keresni az eredetüket India helyett. Ezután három elég ellentmondásos eredményt mutattak be, ahol magyar, roma és török mintákat vetettek össze. Az első esetben még a magyar minták teljesen elkülönültek a törököktől, de ahogy újabb és újabb népcsoportokat adtak az analízishez, úgy változott a három eredeti népcsoport viszonya. Ennek ellenére mindegyikre kaptunk magyarázatot. Végül egy olyan vizsgálatot is láthattunk, ahol a magyarok és az Orkney-szigeteken élő skótok álltak a legközelebbi kapcsolatban.

Gáspári Zoltán: Dinamikus szerkezeti bioinformatika a fehérjeműködés vizsgálatában

A fehérje szerkezeti modellek a fehérjék nem minden állapotát írják le precízen. Az NMR szerkezet meghatározás segítségével leírt jellemzőket a fehérjék csak bizonyos kényszerfeltételek között veszik fel. A klasszikus molekula dinamika képes leírni a konformációs átmeneteket, de nehezen feleltethető meg a mért szerkezeti jellemzőkkel. Az előadásban a két módszer egyesítésére tett erőfeszítéseket mutatták be. Ez egy sokaság alapú reprezentáció, aminek az az alapja, hogy egy oldatban a többféle konformer fordul elő, ezért a mérések csak ezek átlagát mutathatják. Az új modell megfelelően írja le a kísérletek során kapott 

Farkas Illés: Átfedő fehérje csoportok és biológiai funkciók az egysejtű-többsejtű átalakulás során

Az egysejtű-többsejtű átalakulás többször lezajlott az evolúció során. A folyamat jobb megértése érdekében olyan modell organizmusokat vizsgáltak, amelyek az egyedfejlődésük során lépik át ezt a határvonalat. Ezen élőlények fehérje doménjeit mátrixokba rendezték és statisztikailag elemezték őket, hogy melyek lehetnek fontosak az átalakulás során.

Szilágyi András: Fehérjék funkcionális energiafelszíne: szimulációk és elemzések

Megjelent egy cikk, ami a fehérjékben a torziós szögeket főkomponens analízissel elemezte. Az előadásban bemutatott kutatás célja az volt, hogy megtudják, a cikkben leírtak más, hatékonyabb módszerekkel reprodukálhatóak-e. Az egyik ilyen módszer a durva szemcsés módszer, ami virtuális atomokat vezet be, hogy egyszerűsítse a térbeli szerkezeteket. A másik hatékonyabb módszer a MARTINI modell, ami egy erőteret is tartalmazó modell, eredetileg membrán szimulációra kifejlesztve. Az eredményeket csak részben sikerült visszakapni. Azt vették észre, hogy a modell érzékeny a szimulációs időre. Rosszul megválasztva ezt a paramétert, közönséges Gauss eloszlásokat kaptak. Ami még érdekesebb volt, hogy véletlen bolyongással is megkapták a cikkben leközölt eredményeket. Konklúzió: a cikk eredményei hibásak és könnyen más is ebbe a hibába eshet, ha egy sokdimenziós elemzésnél a mintavételezést elszúrja. Ahogy az előadásban is elhangzott: "Sokdimenziós térben olyan sok lehetőség van"