3 resultados para Deoxyuracil Nucleotides
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
El trigo blando (Triticum aestivum ssp vulgare L., AABBDD, 2n=6x=42) presenta propiedades viscoélasticas únicas debidas a la presencia en la harina de las prolaminas: gluteninas y gliadinas. Ambos tipos de proteínas forman parte de la red de gluten. Basándose en la movilidad en SDS-PAGE, las gluteninas se clasifican en dos grupos: gluteninas de alto peso molecular (HMW-GS) y gluteninas de bajo peso molecular (LMW-GS). Los genes que codifican para las HMW-GS se encuentran en tres loci del grupo 1 de cromosomas: Glu-A1, Glu-B1 y Glu-D1. Cada locus codifica para uno o dos polipéptidos o subunidades. La variación alélica de las HMW-GS es el principal determinante de de la calidad harino-panadera y ha sido ampliamente estudiado tanto a nivel de proteína como de ADN. El conocimiento de estas proteínas ha contribuido sustancialmente al progreso de los programas de mejora para la calidad del trigo. Comparadas con las HMW-GS, las LMW-GS forman una familia proteica mucho más compleja. La mayoría de los genes LMW se localizan en el grupo 1 de cromosomas en tres loci: Glu-A3, Glu-B3 y Glu-D3 que se encuentran estrechamente ligados a los loci que codifican para gliadinas. El número de copias de estos genes ha sido estimado entre 10-40 en trigo hexaploide, pero el número exacto aún se desconoce debido a la ausencia de un método eficiente para diferenciar los miembros de esta familia multigénica. La nomenclatura de los alelos LMW-GS por electroforesis convencional es complicada, y diferentes autores asignan distintos alelos a la misma variedad lo que dificulta aún más el estudio de esta compleja familia. El uso de marcadores moleculares para la discriminación de genes LMW, aunque es una tarea dificil, puede ser muy útil para los programas de mejora. El objetivo de este trabajo ha sido profundizar en la relación entre las gluteninas y la calidad panadera y desarrollar marcadores moleculares que permitan ayudar en la correcta clasificación de HMW-GS y LMW-GS. Se han obtenido dos poblaciones de líneas avanzadas F4:6 a partir de los cruzamientos entre las variedades ‘Tigre’ x ‘Gazul’ y ‘Fiel’ x ‘Taber’, seleccionándose para los análisis de calidad las líneas homogéneas para HMW-GS, LMW-GS y gliadinas. La determinación alélica de HMW-GS se llevó a cabo por SDS-PAGE, y se complementó con análisis moleculares, desarrollándose un nuevo marcador de PCR para diferenciar entre las subunidades Bx7 y Bx7*del locus Glu-B1. Resumen 2 La determinación alélica para LMW-GS se llevó a cabo mediante SDS-PAGE siguiendo distintas nomenclaturas y utilizando variedades testigo para cada alelo. El resultado no fue concluyente para el locus Glu-B3, así que se recurrió a marcadores moleculares. El ADN de los parentales y de los testigos se amplificó usando cebadores diseñados en regiones conservadas de los genes LMW y fue posteriormente analizado mediante electroforesis capilar. Los patrones de amplificación obtenidos fueron comparados entre las distintas muestras y permitieron establecer una relación con los alelos de LMW-GS. Con este método se pudo aclarar la determinación alélica de este locus para los cuatro parentales La calidad de la harina fue testada mediante porcentaje de contenido en proteína, prueba de sedimentación (SDSS) y alveógrafo de Chopin (parámetros P, L, P/L y W). Los valores fueron analizados en relación a la composición en gluteninas. Las líneas del cruzamiento ‘Fiel’ x ‘Taber’ mostraron una clara influencia del locus Glu-A3 en la variación de los valores de SDSS. Las líneas que llevaban el nuevo alelo Glu-A3b’ presentaron valores significativamente mayores que los de las líneas con el alelo Glu-A3f. En las líneas procedentes del cruzamiento ‘Tigre ’x ‘Gazul’, los loci Glu-B1 y Glu-B3 loci mostraron ambos influencia en los parámetros de calidad. Los resultados indicaron que: para los valores de SDSS y P, las líneas con las HMW-GS Bx7OE+By8 fueron significativamente mejores que las líneas con Bx17+By18; y las líneas que llevaban el alelo Glu-B3ac presentaban valores de P significativamente superiores que las líneas con el alelo Glu-B3ad y significativamente menores para los valores de L . El análisis de los valores de calidad en relación a los fragmentos LMW amplificados, reveló un efecto significativo entre dos fragmentos (2-616 y 2-636) con los valores de P. La presencia del fragmento 2-636 estaba asociada a valores de P mayores. Estos fragmentos fueron clonados y secuenciados, confirmándose que correspondían a genes del locus Glu-B3. El estudio de la secuencia reveló que la diferencia entre ambos se hallaba en algunos SNPs y en una deleción de 21 nucleótidos que en la proteína correspondería a un InDel de un heptapéptido en la región repetida de la proteína. En este trabajo, la utilización de líneas que difieren en el locus Glu-B3 ha permitido el análisis de la influencia de este locus (el peor caracterizado hasta la fecha) en la calidad panadera. Además, se ha validado el uso de marcadores moleculares en la determinación alélica de las LMW-GS y su relación con la calidad panadera. Summary 3 Bread wheat (Triticum aestivum ssp vulgare L., AABBDD, 2n=6x=42) flour has unique dough viscoelastic properties conferred by prolamins: glutenins and gliadins. Both types of proteins are cross-linked to form gluten polymers. On the basis of their mobility in SDS-PAGE, glutenins can be classified in two groups: high molecular weight glutenins (HMW-GS) and low molecular weight glutenins (LMW-GS). Genes encoding HMW-GS are located on group 1 chromosomes in three loci: Glu-A1, Glu-B1 and Glu-D1, each one encoding two polypeptides, named subunits. Allelic variation of HMW-GS is the most important determinant for bread making quality, and has been exhaustively studied at protein and DNA level. The knowledge of these proteins has substantially contributed to genetic improvement of bread quality in breeding programs. Compared to HMW-GS, LMW-GS are a much more complex family. Most genes encoded LMW-GS are located on group 1 chromosomes. Glu-A3, Glu-B3 and Glu-D3 loci are closely linked to the gliadin loci. The total gene copy number has been estimated to vary from 10–40 in hexaploid wheat. However, the exact copy number of LMW-GS genes is still unknown, mostly due to lack of efficient methods to distinguish members of this multigene family. Nomenclature of LMW-GS alleles is also unclear, and different authors can assign different alleles to the same variety increasing confusion in the study of this complex family. The use of molecular markers for the discrimination of LMW-GS genes might be very useful in breeding programs, but their wide application is not easy. The objective of this work is to gain insight into the relationship between glutenins and bread quality, and the developing of molecular markers that help in the allele classification of HMW-GS and LMW-GS. Two populations of advanced lines F4:6 were obtained from the cross ‘Tigre’ x ‘Gazul’ and ‘Fiel’ x ‘Taber’. Lines homogeneous for HMW-GS, LMW-GS and gliadins pattern were selected for quality analysis. The allele classification of HMW-GS was performed by SDS-PAGE, and then complemented by PCR analysis. A new PCR marker was developed to undoubtedly differentiate between two similar subunits from Glu-B1 locus, Bx7 and Bx7*. The allele classification of LMW-GS was initially performed by SDS-PAGE following different established nomenclatures and using standard varieties. The results were not completely concluding for Glu-B3 locus, so a molecular marker system was applied. DNA from parental lines and standard varieties was amplified using primers designed in conserved domains of LMW genes and analyzed by capillary electrophoresis. The pattern of amplification products obtained was compared among samples and related to the protein allele classification. It was possible to establish a correspondence between specific amplification products and almost all LMW alleles analyzed. With this method, the allele classification of the four parental lines was clarified. Flour quality of F4:6 advanced lines were tested by protein content, sedimentation test (SDSS) and alveograph (P, L, P/L and W). The values were analyzed in relation to the lines prolamin composition. In the ‘Fiel’ x ‘Taber’ population, Glu-A3 locus showed an influence in SDSS values. Lines carrying new allele Glu-A3b’, presented a significantly higher SDSS value than lines with Glu-A3f allele. In the ‘Tigre ’x ‘Gazul’ population, the Glu-B1 and Glu-B3 loci also showed an effect in quality parameters, in SDSS, and P and L values. Results indicated that: for SDSS and P, lines with Bx7OE+By8 were significantly better than lines with Bx17+By18; lines carrying Glu-B3ac allele had a significantly higher P values than Glu-B3ad allele values. lines with and lower L The analysis of quality parameters and amplified LMW fragments revealed a significant influence of two peaks (2-616 y 2-636) in P values. The presence of 2-636 peak gave higher P values than 2-616. These fragments had been cloned and sequenced and identified as Glu-B3 genes. The sequence analysis revealed that the molecular difference between them was some SNPs and a small deletion of 21 nucleotides that in the protein would produce an InDel of a heptapeptide in the repetitive region. In this work, the analysis of two crosses with differences in Glu-3 composition has made possible to study the influence of LMG-GS in quality parameters. Specifically, the influence of Glu-B3, the most interesting and less studied loci has been possible. The results have shown that Glu-B3 allele composition influences the alveograph parameter P (tenacity). The existence of different molecular variants of Glu-B3 alleles have been assessed by using a molecular marker method. This work supports the use of molecular approaches in the study of the very complex LMW-GS family, and validates their application in the analysis of advanced recombinant lines for quality studies.
Resumo:
In this work, the purification and characterization of an extracellular elicitor protein, designated AsES, produced by an avirulent isolate of the strawberry pathogen Acremonium strictum, are reported. The defense eliciting activity present in culture filtrates was recovered and purified by ultrafiltration (cutoff, 30 kDa), anionic exchange (Q-Sepharose, pH 7.5), and hydrophobic interaction (phenyl-Sepharose) chromatographies. Two-dimensional SDS-PAGE of the purified active fraction revealed a single spot of 34 kDa and pI 8.8. HPLC (C2/C18) and MS/MS analysis confirmed purification to homogeneity. Foliar spray with AsES provided a total systemic protection against anthracnose disease in strawberry, accompanied by the expression of defense-related genes (i.e. PR1 and Chi2-1). Accumulation of reactive oxygen species (e.g. H2O2 and O2̇̄) and callose was also observed in Arabidopsis. By using degenerate primers designed from the partial amino acid sequences and rapid amplification reactions of cDNA ends, the complete AsES-coding cDNA of 1167 nucleotides was obtained. The deduced amino acid sequence showed significant identity with fungal serine proteinases of the subtilisin family, indicating that AsES is synthesized as a larger precursor containing a 15-residue secretory signal peptide and a 90-residue peptidase inhibitor I9 domain in addition to the 283-residue mature protein. AsES exhibited proteolytic activity in vitro, and its resistance eliciting activity was eliminated when inhibited with PMSF, suggesting that its proteolytic activity is required to induce the defense response. This is, to our knowledge, the first report of a fungal subtilisin that shows eliciting activity in plants. This finding could contribute to develop disease biocontrol strategies in plants by activating its innate immunity.
Resumo:
A menudo los científicos secuencian el ADN de un gran número de personas con el objetivo de determinar qué genes se asocian con determinadas enfermedades. Esto permite meóon del genoma humano. El precio de un perfil genómico completo se ha posicionado por debajo de los 200 dólares y este servicio lo ofrecen muchas compañías, la mayor parte localizadas en EEUU. Como consecuencia, en unos pocos a~nos la mayoría de las personas procedentes de los países desarrollados tendrán los medios para tener su ADN secuenciado. Alrededor del 0.5% del ADN de cada persona (que corresponde a varios millones de nucleótidos) es diferente del genoma de referencia debido a variaciones genéticas. Así que el genoma contiene información altamente sensible y personal y representa la identidad biológica óon sobre el entorno o estilo de vida de uno (a menudo facilmente obtenible de las redes sociales), sería posible inferir el fenotipo del individuo. Multiples GWAS (Genome Wide Association Studies) realizados en los últimos a~nos muestran que la susceptibilidad de un paciente a tener una enfermedad en particular, como el Alzheimer, cáncer o esquizofrenia, puede ser predicha parcialmente a partir de conjuntos de sus SNP (Single Nucleotide Polimorphism). Estos resultados pueden ser usados para medicina genómica personalizada (facilitando los tratamientos preventivos y diagnósticos), tests de paternidad genéticos y tests de compatibilidad genética para averiguar a qué enfermedades pueden ser susceptibles los descendientes. Estos son algunos de los beneficios que podemos obtener usando la información genética, pero si esta información no es protegida puede ser usada para investigaciones criminales y por compañías aseguradoras. Este hecho podría llevar a discriminaci ón genética. Por lo que podemos concluir que la privacidad genómica es fundamental por el hecho de que contiene información sobre nuestra herencia étnica, nuestra predisposición a múltiples condiciones físicas y mentales, al igual que otras características fenotópicas, ancestros, hermanos y progenitores, pues los genomas de cualquier par de individuos relacionados son idénticos al 99.9%, contrastando con el 99.5% de dos personas aleatorias. La legislación actual no proporciona suficiente información técnica sobre como almacenar y procesar de forma segura los genomas digitalizados, por lo tanto, es necesaria una legislación mas restrictiva ---ABSTRACT---Scientists typically sequence DNA from large numbers of people in order to determine genes associated with particular diseases. This allows to improve the modern healthcare and to provide a better understanding of the human genome. The price of a complete genome profile has plummeted below $200 and this service is ofered by a number of companies, most of them located in the USA. Therefore, in a few years, most individuals in developed countries will have the means of having their genomes sequenced. Around 0.5% of each person's DNA (which corresponds to several millions of nucleotides) is diferent from the reference genome, owing to genetic variations. Thus, the genome contains highly personal and sensitive information, and it represents our ultimate biological identity. By combining genomic data with information about one's environment or lifestyle (often easily obtainable from social networks), could make it possible to infer the individual's phenotype. Multiple Genome Wide Association Studies (GWAS) performed in recent years have shown that a patient's susceptibility to particular diseases, such as Alzheimer's, cancer, or schizophrenia, can be partially predicted from sets of his SNPs. This results can be used for personalized genomic medicine (facilitating preventive treatment and diagnosis), genetic paternity tests, ancestry and genealogical testing, and genetic compatibility tests in order to have knowledge about which deseases would the descendant be susceptible to. These are some of the betefts we can obtain using genoma information, but if this information is not protected it can be used for criminal investigations and insurance purposes. Such issues could lead to genetic discrimination. So we can conclude that genomic privacy is fundamental due to the fact that genome contains information about our ethnic heritage, predisposition to numerous physical and mental health conditions, as well as other phenotypic traits, and ancestors, siblings, and progeny, since genomes of any two closely related individuals are 99.9% identical, in contrast with 99.5%, for two random people. The current legislation does not ofer suficient technical information about safe and secure ways of storing and processing digitized genomes, therefore, there is need for more restrictive legislation.