Item gefilterd op datum: mei 2014

• Op niveau van chromosomen
• Op niveau van nucleotiden
• Coderende sequenties
• Niet-coderende sequenties
• MISSENSE MUTATIE : vh ene naar het andere AZ
• vb. TTA (leucine) ->TCA (serine)
• SYNONIEME MUTATIE (= silenct mutation): verandering ve base, maar wel codering voor hetzelfde AZ (3e plaats van nucleotidetriplet meestal irrelevant)
• NONSENSE MUTATIE: stopcodon waar er geen moet zijn -> eiwit te kort vb. TTA (leucine) -> TGA (UGA), normaal wordt dit eiwit meteen afgebroken door de lysosomen
• LEESRAAMMUTATIE: één base wordt vergeten -> alles schuift één positie op vb. TTACGT…->TACGT…
• = outframe mutation (inframe = in zelfde leesraam blijven, want een veelvoud van 3 valt weg -> 1 of meer AZ val(len) weg. Kan ook omgekeerd -> basen erbij) Probleem : stopcodon valt verkeerd -> eiwit te kort/lang/verkeerd
• Syndroom van Gilbert: mutatie ih regulerend systeem vh eiwit
• In lever: bilirubine in lever geglyculorideerd en nr galblaas (normaal)
• MAAR: bij stress, oververmoeidheid, ziekte,… lever werkt niet goed  geel uitzicht (banale aandoening)
• Gelijkaardige fouten: splice sites, exon skipping (exon overgeslagen), niet splicen van intron (einde niet herkend -> intron opgenomen in mRNA)
• Tegen sommige mutaties selectie, vb. Miskraam (niet meer voortzetten op volgende generatie, minder belangrijke wel, daardoor zichtbaar wie van wie afstamt.)
• DYNAMISCHE MUTATIES (trinucleotide repeat expansies)

Fragiele X-syndroom:

• Verstandelijke beperking
• Ligt in promotorregio
• 5’NTR < 50 repeats (niet zo’n probleem), >50 repeats (over generaties heen toenemende lengte, gevaarlijker), >200 repeats (C’s gemethyleerd -> gn transcriptiefactoren meer op promotorregio -> gn mRNA gemaakt -> gn transcriptie, gn eiwit
• 3’NTR : CTG-repeat -> niet gemethyleerd
• Maar: erger generatie op generatie + symptomen op steeds jongere leeftijd vb. Myotone distrofie, ziekte van Steiner

Transcriptie

• = synthese van mRNA
• RNA-polymerase (enzym) trekt dubbelstreng uit mekaar DNA: coderende streng – niet-coderende streng (matrijs, vb. Waaraan RNA complementair wordt gemaakt, bevat dan zelfde info als coderende streng van DNA)

• RNA-moleculen :
• rRNA : ribosomaal RNA, opbouw ribosomen
• tRNA : transfer-RNA, aanvoer en positionering aminozuren

mRNA : mesenger/boodschapper RNA, genetische info kern naar ribosomen in cytoplasma pre-mRNA = molecuul dat het hele gen heeft afgelezen inclusief de niet-coderende intronen (RNA begint ah begin vh gen en stopt met lezen ah einde)

-> pre-mRNA moet nog modificaties ondergaan

1. CAPPING : ah 5’ uiteinde wordt guanine gekoppeld (begin streng)
2. Poly-A-staart : enzym poly-A-polymerase maakt poly-A-staart ah 3’ uiteinde (einde)
3. SPLICING : intronsequenties verwijderd (cf. film met reclame, doorspoelen)

Translatie

• rRNA = afgewerkt product
• mRNA moet worden omgezet in eiwit
• tRNA en ribosomen nodig !
• tRNA : lang RNA-molecule met complementaire stukken die dubbele bindingen maken (klaverbladstructuur)
• rRNA (ribosoom): in de groeve komt de mRNA-streng, hierop kunnen 6 nucleotiden
• met 2 tRNA moleculen H-bruggen maken, want basen van tRNA complementair aan basen van mRNA (enkelstrengig)

Translatie (proces):

1. Ribosoom bindt met tRNA aan mRNA
2. Binding met startcodon (methionine, AUG): begint ribosoom genetische code mRNA te lezen
3. tRNA bindt met AUG  TAC
4. Ribosoom schuift op (van 5’ naar 3’)
5. Volgend tRNA-molecule bindt aan volgende 3 basen. Vorig tRNA-molecule komt vrij, maar aminozuur blijft aanwezig
6. Telkens verschuiving van ribosoom + nieuwe tRNA tot stopcodon (UAG, UAA, UGA) bereikt
7. Aminozuren worden aan elkaar gelinkt door peptidebindingen = polypeptide (van aminozuren) = EIWIT = proteïne

Genregulatie

Alternatieve splicing = -> mRNA’s (isovormen), doordat per mRNA-isovorm -> exonen aan elkaar gezet worden

1 gen kan leiden tot -> eiwitten

• Aminozuur = NH2 COOH – amino zuur -> aminocarboxyl
• Aan C-atoom : zijketen, telkens anders voor -> AZ
• Tijdens peptidebinding : koppeling van AZ met afsplitsing H2O polypeptide :

- amino-uiteinde = N-terminus
- carboxyl-uiteinde = C-terminus

• In alle processen telkens = oriëntatie !, van 5’ naar 3’ OF
• In ER of GA : eiwit draait nog + evt. Vetten erop

• vesikels/blaasjes komen los van GA -> naar cytoplasma
• Regeling van de mate van transcriptie van een gen = genregulatie
• NTR = niet-getransleerde regio -> ondergaat geen translatie naar eiwit

P = promotor (regio), hieraan kunnen transcriptiefactoren (eiwitten) binden die samen met evt andere eiwitten en RNA-polymerase een complex vormen dat RNA-synthese remt of stimuleert

cf. aan/uit-knop : ad promotor komt reeks genen, of deze actief zijn, is afh. van transcriptiefactoren

E = silecver/enhancer (regio), binden ook met transcriptiefactoren, maar nu gaat het om hoeveelheden die gemaakt worden

cf. volumeknop : enhancers bepalen hoeveel genen actief zijn  hoeveel RNA w. gemaakt

DNA

• Desoxyribosesuiker
• Dubbelstrengig
• Ruggengraatsysteem met 2 strengen (complementair) : ruggengraat = verbindingen van
  suikermoleculen.
• aaneenschakeling van suikermoleculen met daartss fosfaatgroep die hydroxilgroep (OH)
  koppelt aan CN3  streng van suiker + fosfaat. Hierop liggen basen.
• Basen :
• Purines : adenosine (A), guanine (G)
• Pyrimidines : cytosine (C), thymine (T)
• 4 basen, telkens verbinding van 1 purine en 1 pyrimidine
• DNA-strengen zijn complementair
• 5 koolstofatomen in dioxiribosesuiker
• op 5e zit fosfaatgroep ( ) = 5’
• op 3e hangt hydroxylgroep (OH) = 3’

-> strengen bevatten 6 miljard nucleotiden, 1 nucleotide = basenpaar + suiker + fosfaat

-> DUBBELSTRENGIG, COMPLEMENTAIR EN ANTI-PARALLEL

RNA

• = ribosesuiker
• enkelstrengig
• U ipv T
• 5’ en 3’ uiteindes

Genetische code

= code voor aanmaak van eiwitten

eiwit opgebouwd uit aminozuren

20 verschillende aminozuren

1 nucleotidetriplet (3 basen per DNA-streng) bepaalt 1 aminozuur

WANT:

- stel 4 = basen op 2 = plaatsen
= 4x4 MH = 16MH
- stel 4 = basen op 3 = plaatsen
= 4x4x4 MH = 64 MH

Teveel MH = sommige tripletten coderen voor zelfde aminozuur
vb. Valine = CAA ; CAG ; CAT ; CAC
Meestal is 3e positie niet altijd even kritisch, maar KAN wel belangrijk zijn.

• Kern:

- 5 μm
- bevat meerdere lineaire chromosomen
- DNA replicatie
- RNA synthese

• Cytoplasma : translatie van mRNA naar eiwitten in de ribosomen

- Organellen met eigen membraan
- Mitochondriën: Oxidatief metabolisme (ATP productie door aerobe glycolyse)
- Chloroplasten (bij planten en groene algen): Fotosynthese
- Lysosomen: Digestie van grote moleculen (afbraak)
- Peroxisomen: Oxidatieve reacties
- Endoplasmatisch reticulum: Gaat van kernmembraan naar cytoplasma
- Golgi apparaat:

• Sorteren en transporteren eiwitten: Secretie – Membraanincorporatie - lysosoom
  incorporatie
• synthese van lipiden
• transport vesikels vanuit endoplasmatisch reticulum naar Golgi apparaat voor verwerken
  en sorteren eiwitten en klaarmaken voor secretie

• cytoskelet: netwerk van proteinedraden in het cytoplasma opgespannen (microtubuli en microfilamenten)

• vorm van de cel
• algemene organisatie van cytoplasma
• vormveranderingen van cel : bewegen, samentrekken
• intracellulair transport
• plaatsing van organellen

• andere: centriool (vorming spoelapparaat bij celdeling)

• Virussen
• Geen echt leven
• Intracellulaire parasieten, geen eigen replicatie doch enkel via geïnfecteerde cel
• Genoom : DNA of RNA (3000 – 300 000 nucleotiden)
• Eiwitmantel
• Bacteriële virussen, planten virussen, dieren virussen

Ontstaan van het leven

• 1 miljard jaar na ontstaan van de aarde  °leven ( 3.8-3.5 miljard jaar geleden)
• genetische code eerst onder vorm van RNA, later DNA.
• 1e cel zou bestaan uit membraan fosfolipiden met binnenin zelfreplicerend RNA en eiwitten.

Evolutie

1. atmosfeer initieel anaeroob: in de cellen metabole energie gemaakt door anaerobe afbraak glucose tot melkzuur + vorming 2 ATP moleculen (bevatten metabole energie) Glucose -> melkzuur (2 ATP) C6H12O6 -> 2 C3H6O3
2. Later fotosynthese : zuurstofconcentratie in atmosfeer nam progressief toe (2 miljard jaar geleden) UV + 6CO2 + 6H2O -> glucose + 6O2
3. Ontstaan oxidatief metabolisme (aerobe glycolyse) glucose + 6O2 -> 6CO2 + 6 H2O (36-38 ATP)

Prokaryoten en eukaryoten

• 3.5 miljard jaar geleden ontstonden prokaryoten en 1.5 jaar later de eukaryoten
• bacteriën bestaan uit 2 verschillende soorten (archaebasteriae en de eubacteriae).
• Eubacteriae : cyanobacteriën specialiseren in fotosynthese, andere in glycolyse
• chloroplasten en mitochondriën = symbionten, hebben eigen DNA in het celorganel.
• °multicellulaire organismen (gespec. cellen die enkel in dit soort organisme kan overleven) ->1 miljard jaar geleden
• menselijk lichaam bevat iets meer dan 250 verschillende types cellen(gespecialiseerd in beperkt # functies tijdens hun ontwikkeling)

Het is allemaal verklaarbaar. Dingen die je kent uit het dagelijks leven toepassen, dan wordt het makkelijker.

Thermodynamica

Een rots ligt eigenlijk altijd onderaan een berg. De rots is een systeem de rest is de omgeving. Er zijn allerlei variabelen die de toestand van zo’n systeem beschrijven, niet hoe het systeem in die toestand kwam. Energie is zo’n variabele. Energie geeft aan hoeveel werk een systeem kan uitoefenen op zijn omgeving. Een systeem kan werk uitoefenen en een systeem kan warmte produceren of absorberen. Zo kunnen we de toestand van een systeem veranderen. De energie van de rots gaat omhoog en is het grootst als hij boven op de berg ligt.

Je kunt nooit zeggen hoeveel energie er in een systeem zit. Er is meer dan de energie die erin gestopt wordt. Je kunt wel aangeven dat je een toestand hebt voor en na het werk, deze kun je vergelijken en het verschil aangeven. Als de rots omlaag rolt wordt de energie weer minder.

Als een toestand weinig energie heeft is het waarschijnlijk dat je die aantreft, als een toestand veel energie heeft is het niet waarschijnlijk dat je die aantreft. (wet van thermodynamica)

De eerste wet van thermodynamica geeft aan dat je geen energie maken kunt. Je kunt energieën wel veranderen. Energie verdwijnt ook niet. Als je bij de vorm warmte bent is het moeilijk om weer terug te gaan naar een andere vorm, maar het kan wel.

Enthalpy

Is een energievorm. Als je het hebt over biomoleculen dan verander je de enthalpy van zo’n molecuul door chemische interacties te veranderen. Vaak wordt dit warmte-inhoud genoemd. Je verandert het in een systeem door chemische interacties te veranderen.

Entropy

Is ook een energie. Heeft te maken met informatie. Entropie heeft te maken met zowel orde als wanorde. Hoe goed is de orde binnen het systeem? De hoogste waarschijnlijkheid is dat je een systeem op de laagste energie tegenkomt. Hoe zit dat met wanorde? Wanorde in de biochemie is: hoeveel mogelijke toestanden van gelijke energie zijn er voor een systeem?

Zie de formule. Wanorde van het universum neemt alleen maar toe.

Een cel krijgt energie binnen (eten, drinken), deze wordt gebruikt om de wanorde te verlagen. De entropy in de omgeving verandert in positieve richting. Een cel leeft eigenlijk ten koste van zijn omgeving. Vrije energie

‘Gibb’s free energy’ is belangrijk omdat ze de twee concepten van net met elkaar verbindt. Eigenlijk is de vrije energie gewoon het sommetje van die twee. Is de delta G negatief of positief = belangrijk!! Een systeem streeft altijd naar een toestand van lagere energie. Is de delta G negatief dan geeft het systeem energie af als ie positief is moet er energie bij. Als de waarde negatief is is dat een waarschijnlijke reactie, andersom is het onwaarschijnlijk.

Eigenlijk het je een verandering in wanorde, als deze positief is, wordt delta G negatief, dan verloopt de reactie spontaan.

Je kunt wel een energieverschil meten en aangeven (zie tabel). Enthalpy veranderingen en entrophy veranderingen zie ppt.

Je kunt veranderingen van de vrije energie bekijken. Alle systemen hebben een tendentie om energie kwijt te raken en om een lagere energetische toestand te bereiken.

Atoom heeft een kern met een wolk van elektronen erom heen. Tweede sheet is een ouder model klopt eigenlijk ook niet! Er zijn geen vaste banen.

Samenstelling van onszelf vergelijken met samenstelling van de planeet, je ziet dat er een groot verschil in zit! Er zijn elementen op de aarde in overvloed waar je lichaam helemaal niks mee doet.

Atomen streven altijd naar een opgevulde schil! Koolstof heeft bv de neiging om 4 elektronen erbij te pakken of er 4 af te staan.

Waterstof komt altijd voor met zn 2en, ze delen 2 elektronen, is een covalente chemische binding. Deze binding gaat altijd om het delen van elektronen. Er zijn nog veel meer bindingen, deze heten interacties of non-covalente bindingen, hierbij gaat het niet om het delen van elektronen!!

Meest belangrijke element: koolstof. Heeft 4 elektronen in zijn buitenste schil. Een koolstofatoom van 4 covalente bindingen aangaan (zie streeptjes). Heeft altijd de kleur of grijs in een molecuulmodel. Omdat koolstof 4 bindingen aan kan gaan heeft hij heel veel mogelijkheden om moleculen te maken. Daarom bestaan wij voor het grootste gedeelte uit C. Met geen andere stof op aarde kan dit.

Een koolstofmolecuul blijkt er microscopisch net zo uit te zien als een model. Zuurstof is ook belangrijk. Zuurstof heeft 6 elektronen, hij heeft er dus nog twee nodig. Hij kan dus een verbinding aangaan met waterstof, denk aan water H2O. Dit molecuul heeft 2 covalente bindingen.

Hoort niet bij een element: Electronegativiteit = hoe sterk een atoomkern aan elektronen trekt. Zuurstof is behoorlijk sterk, hij trekt hard aan elektronen die in zijn buurt komen en houdt zijn eigen goed vast.

Drie factoren die dit beïnvloeden (zie ppt.):

- de grootte van de elektronenwolk;

- de afstand van de buitenste schaal naar de kern;

- ‘charge density’ binnen de kern.

Ionisch karakter: Na-Cl, een negatieve pool en een positieve. Cl trekt veel harder dan N. Als je een molecuul maakt uit 2 gelijke atomen dan ontstaat er geen polariteit. Polariteit is ontzettend belangrijk. Dit betekent dus dat op een eind van zo’n molecuul per tijd meer elektronen aanwezig zijn dan aan het andere eind. Chemische reacties kunnen eigenlijk alleen plaats vinden in oplossing. Oplossing betekent dat je twee polaire stoffen met elkaar mengt.

Een ionenbrug ontstaat als een atoom veel sterker is dan het andere atoom. Positief en negatief trekken elkaar aan en om ze echt uit elkaar te halen moet je ze oplossen in water. Waterstof is een proton en een elektron, die hij ook nogal vaak kwijtraakt. Hij raakt eigenlijk altijd zijn elektron kwijt bij een binding. Koolstof en waterstof verschillen niet heel erg in elektronegativiteit. Er wordt niet getrokken de elektronen kunnen gewoon hun gang gaan. Molecuul op sheet is olie, kan geen interactie aangaan met water, is een a-polaire stof, die mengen niet met water en die kun je ook niet oplossen in water. Zuur-base-reactie: protonen kunnen worden afgestaan of opgenomen. Berekening bestuderen!!

Metalen hebben hele grote kernen en hele grote elektronenwolken. Een metaal leidt. Een ijzeratoom kan twee verschillende toestanden hebben. Zo’n reactie noem je een redoxreactie: reactie waarbij elektronenoverdracht plaatsvindt.

Wanneer de totale N bij alle groepen gelijk is, hebben de voorspellingen maximale precisie en maximale statistische power. Hoe schever een verdeling is (bijvoorbeeld wanneer je spreekt over een zeldzame ziekte: er zijn veel meer mensen die niet ziek zijn dan mensen die wel ziek zijn), hoe groter het aantal valso positieven wordt (in verhouding tot het aantal ware positieven). De formule wordt dan:

Dit is de stelling van Bayes (in het geval dat er maar twee mogelijkheden zijn). Bekijk pagina 13 voor een rekenvoorbeeld.

Om de accuratesse van een voorspelling te bepalen, gebruik je een classificatietabel. In deze tabel staan de voorspelde waarden en de geobserveerde waarden tegen elkaar uitgezet.

De kwaliteit van de voorspelling kun je berekenen met de PAC:

In veel situaties is PAC een te grove schatting om te kunnen gebruiken. Om een betere kwaliteit van de voorspelling te krijgen, kun je de sensitiviteit en de specifiteit gebruiken. Deze geven de kwaliteit van het instrument weer. De algemene vraag hierbij is: hoe groot is de kans voor elk van de betrokken groepen dat een individu uit een bepaalde groep als lid van die groep wordt herkend? De sensitiviteit (de kans dat een lid van groep A inderdaad in groep A wordt geclassificeerd) kun je berekenen:

Een hoge sensitiviteit is erg belangrijk, maar het is pas iets waard als ook de specificiteit hoog is:

Deze twee begripppen beschrijven de conditionele kans (de kans op gebeurtenis A wanneer gebeurtenis B heeft plaatsgevonden). Een conditionele kans geef je weer als: p(A|B).

Voor de individuele diagnostiek is het niet zo van belang hoe groot de sensitiviteit en de specificiteit zijn. Je wilt weten hoe groot de kans is dat jij zelf een bepaalde diagnose hebt (wanneer die diagnose is gesteld) en hoe groot de kans is dat jij die diagnose niet hebt (wanneer de diagnose is gesteld dat je het niet hebt). De percentages die hierbij horen, zijn de positive en negative predicted value. Ook dit zijn conditionele kansen.

Je wilt op grond van een aantal intervalvariabelen (p≥2) voorspellen tot welke groep uit een set van k groepen iemand behoort. Je kunt onderscheid maken door te kijken vanuit de groepen (descriptieve DA) of vanuit de individuen binnen die groepen (predictieve DA).

Bij het doen van DA moet je jezelf afvragen of je voorspelling zin heeft. Da leidt altijd tot een optimale voorspelling van de nominale variabele vanuit de intervalvariabelen. Een voorspelling stelt iets voor als deze beter is dan wat je op basis van toeval mag verwachten. Dit kun je berekenen met behulp van Wilk’s lambda. Hierbij geldt H0: de groepen verschillen op geen enkele manier op de intervalvariabelen. Wanneer Wilk’s lambda niet significant is, kun je niets voorspellen. Wanneer deze wel significant is, kun je een voorspelling doen die beter is dan je toevalsverwachting. Het is geen garantie voor een goede voorspelling of voor een sterke samenhang tussen de groepsindeling en de intervalvariabelen.

Voor predictieve DA hoef je eigenlijk niet te weten hoe de groepen van elkaar verschillen. Toch wil je vaak graag weten hoe en waarom een voorspelling werkt. Dit kun je bekijken met behulp van de descriptieve DA (komt bij de cursus MVDA aan bod).

Wanneer je een p-dimensionale ruimte hebt waarin je de scores van de verschillende proefpersonen aftekent, die je vervolgens verbindt met de verschillende groepen, kun je achterhalen bij welke groep welke proefpersoon hoort. Dit is namelijk de groep waar de proefpersoon het dichtst bij in de buurt staat. Zie ook figuur 3 op pagina 5. Je kunt de afstand berekenen met de stelling van pythagoras:

Bekijk pagina 6 voor een rekenvoorbeeld. De algemene formule is als volgt:

Wanneer de variabelen verschillende standaarddeviaties hebben, moet je de variabelen standaardiseren (omzetten in z-scores). Als variabelen onderling gecorreleerd zijn, moet je werken in de ruimte van de discriminantfunctievariaten. Wanneer de groepen verschillen in spreiding rondom het gemiddelde moet je de groepspunten wegen naar de standaarddeviaties van de groepen (de afstand wordt kleiner bij een hoge standaarddeviatie).