Corso di Genomica a.a. 2010-2011 lezione 35-36 laurea magistrale Biotecnologia Industriale martedì 25 Gennaio 2011 aula 6A orario : Martedì ore 14.00 -

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1 corso di Genomica a.a. 2010-2011 lezione 35-36 laurea magistrale Biotecnologia Industriale martedì 25 Gennaio 2011 aula 6A orario : Martedì ore 14.00 - 16.00 Giovedì ore 13.00 - 15.00 D. Frezza Esami: 24 Febbraio, 3 Marzo, 23 Marzo Lezioni fino al 10 Febbraio

2 Chromosome contact probability Calcolo della probabilità di contatti intercromosomici I n (s) di coppie di loci separati dalla distanza s sul cromosoma n Il valore decresce in maniera monotonica su ogni cromosoma con comportamento dei polimeri: - la distanza 3D aumenta con la distanza sul cromosoma - valori in accordo con analisi 3C e FISH (fluorescence in situ hybridization) - a distanze maggiori di 200 Mb la probabilità media di un’interazione è sempre maggiore della probabilità di interazione tra due cromosomi diversi: questa evidenza implica l’esistenza di territori cromosomici

3 Inter chromosome contact probability In figura 2B si evidenzia che tra cromosomi più piccoli a partire dal 16 al 22 aumenta la frequenza di interazioni - in accordo con risultati FISH questi cromosomi spesso colocalizzano al centro del nucleo. -è particolare il chrms 18 che è piccolo ma povero di geni non interagisce spesso con gli altri chrms piccoli in accordo con la FISH che ne osserva la localizzazione frequente in periferia del nucleo

4 Zoom on individual chromosomes Matrice della frequenza dei contatti genome wide i cui valori sono il numero di prodotti di ligasi della library tra il locus “i” e “j” (SOM) - per vedere se esistono contatti più frequenti - normalizzazione della matrice M* dividendo i valori (entry) per il valore medio della probabilità di contatto per i loci ad una certa distanza genomica SOM - la matrice normalizzata mostra molti grandi blocchi di interazioni arricchite o impoverite che generano una forma a “plaid” a scacchi - se due loci (in questo caso regioni di 1 Mb) sono vicine nello spazio, si pensa che condividano i bordi ed abbiano condivisione di profili di interazione

5 matrice di correlazione C Definizione della matrice di correlazione C di c i-j Pearson tra la riga i th e la colonna j th Questa trasformazione rende molto più a fuoco la matrice a “pattern” a scacchi (fig 3C) - il 71% dei valori rappresenta una significatività con p<0.05

6 Classificazione dei cromosomi Arbitrariamente parte A e B se i loci sono con contatti arricchiti o impoveriti - analisi della componente principale (PC) fig S1 - questa analisi coincide col pattern a “plaid” della matrice C - marcatura simile su cromosomi diversi hanno comportamento simile di interazioni - marcature dissimili su chrms diversi hanno comportamento dissimile - conclusione: l’intero genome può essere suddiviso in due tipi di compartimenti spaziali all’interno di ognuno dei quali si hanno interazioni più frequenti che non tra compartimenti diversi = territori cromosomici

7 Controllo sperimentale 3D-FISH su chrms 14 Questa prova sperimentale di controllo per verificare la predittività della matrice e del metodo HI-C su chrms 14 - presi i domini L1, L3 = compart A, L2, L4 = compart B - posizione sul chrms = L1 - L2 - L3 - L4 - prove 3D FISH mostrano : L3-L1 > L2 - L2-L4 > L3 - su chrms 22 risultati analoghi Alta correlazione tra risultati 3D-FISH ed HI-C Può servire per misurare le distanze

8 Comportamenti dei compartimenti A e B Loci del cmprtm B hanno ad una certa distanza interazioni più frequenti del cmprtm A (fig S4) - inferenza: il compartimento B è impacchettato più densamento del cmprtm A - evidenze FISH: loci cmprtm B hanno localizzazioni spaziali più vicine

9 Genoma compatto e rilassato Plot su assi log-log - comportamento medio della probabilità di contatti intracromosomici come funzione della distanza sulla distribuzione dell’intero genoma I(s) - questo valore è più significativo nell’intervallo tra 500kb e 7Mb nella scalla di probabilità di contatto s -1 - l’intervallo è quello della grandezza dei domini genomici di cromatina aperta e chiusa

10 Comportamento tipo polimero (polymer like) Regioni cromosomiche a modello di equilibrio globulare Originalmente descritti come polimeri a modello annodato in un solvente scarso all’equilibrio (poca solubilità) Distinzione tra “modello globulare” e modello globulare all’equilibrio Modello alternativo di Grosberg : i polimeri come DNA interfasico si può organizzare come conformazione a lunga durata non all’equilibrio descritto come “globulo frattale” - stato condensato è formato da un polimero non intricato (districabile) quando si condensa in una serie di piccoli globuli in una configurazione “palline su una fibra”

11 modello a palline condensate Le palline servono come monomeri in cicli successivi di condensazione spontanea finchè rimane solo un singolo globulo di globuli di globuli La struttura risultante somiglia ad una curva di Peano Un frattale a traettoria continua che riempie uno spazio tridimensionale senza incrociarsi (intrigarsi- annodarsi)

12 Modello a frattali per chrms Il modello a globuli frattali per spiegare strutture di regioni di cromatina è attraente: - manca di nodi e facilita il ripiegamento e spiegamento durante le attività genetiche di attivazione genica, repressione e ciclo cellulare - nel globulo frattale le regioni contigue tendono a formare settori la cui grandezza corrisponde alle grandezze originali delle regioni (fig 4C) - in contrasto un globulo all’equilibrio è altamente annodato e manca di questi settori; invece le posizioni lineari e spaziali non sono correlate anche dopo poche megabasi - il globulo frattale non è mai stato osservato prima

13 conclusioni su scala di alcune Mb Analisi con simulazione Monte Carlo di 500 globuli frattali all’equilibrio Possibilità di aumentare il numero di “reads” n 2 del sequenziamento per definire e mappare interazioni specifiche a lunga distanza tra enhancers, silenziatori ed isolatori

14 La struttura risultante somiglia ad una curva di Peano http://library.wolfram.com/images/infocenter/PeanoCurve794.gif

15 from wide genome to genome Dalla descrizione globale delle interazioni alle strutture che interagiscono Quali sono e come sono organizzate sul genoma L’esempio del cluster della catena pesante delle Ig La scoperta degli enhancers, l’attivazione a livello epigenetico, l’organizzazione e le differenze tra uomo-topo Come è evoluto il cluster da roditori a primati

16 Mouse Igh cluster Chromosome 12 Human Igh cluster Chromosome 14 12F1 14q32.33 mta1 JDVJDV JDVJDV crip2crip1hole mta1crip2crip1hole  a  b   JDV   JDV    elk 2.1 hs4hs1.2hs320bp 11 3’  1 hole  elk 2.2 hs4hs1.2hs3 20bp 22 3’  2 hs 4hs 3B hs 1,2hs 3A hs 4 hs 1,2hs 3 hs 4 hs 1,2hs 3 3’  2 3’  1 BAC199M11(AF450245) 86,035,00086,040,00086,045,00086,050,00086,055,00086,065,00086,070,00086,075,00086,060,000 85,894,50085,904,50085,914,50085,924,50085,934,50085,944,50085,954,500 centromerotelomero trascrizione IgH3’RR-1 IgH3’RR-2 (cloni instabili) cluster Ig topo-uomo (duplicazione) TOR VERGATA