علم الجينوم الوظيفي
{{لا صندوق معلومات}}
'''علم الجينوم الوظيفي''' هو علم يبحث في مجال [[علم الأحياء الجزيئي|البيولوجيا الجزيئية]] الذي يحاول وصف وظائف [[جين|الجينات]] [[بروتين|والبروتينات]] الوظائف والتفاعلات. تستفيد الجينوم الوظيفية من البيانات الهائلة الناتجة عن المشروعات [[علم الجينوم|الجينومية]] والنسخة النصية (مثل [[مشروع الجينوم (أحياء)|مشاريع تسلسل الجينوم وتسلسل]] [[سلسلة الرنا|الحمض النووي]]). تركز الجينوم الوظيفية على الجوانب الديناميكية مثل [[نسخ (وراثة)|نسخ]] الجينات [[ترجمة (وراثة)|والترجمة]] [[تنظيم التعبير الجيني|وتنظيم التعبير الجيني]] [[تآثرات البروتين-بروتين|وتفاعلات البروتين - البروتين]]، على عكس الجوانب الثابتة للمعلومات الجينية مثل [[تسلسل الحمض النووي]] أوالبنية. من الخصائص الرئيسية لدراسات الجينوم الوظيفية النطاق الواسع للجينوم تجاه هذه الأسئلة، والذي يشتمل عمومًا على طرق إنتاجية عالية بدلاً من طريقة «جين بواسطة جين».
[[ملف:Deep_Mutational_Scan.png|تصغير|مسح تحولي عميق لرسالة التعرف على الحمض النووي الريبي (RRM2) لبروتين رابط الخميرة بولي (Pab1)]]

== تعريف وأهداف علم الجينوم الوظيفي ==
من أجل فهم علم الجينوم الوظيفي، من المهم تحديد الوظيفة أولاً. في ورقتهم <ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=On the immortality of television sets: "function" in the human genome according to the evolution-free gospel of ENCODE|صحيفة=Genome Biology and Evolution|المجلد=5|العدد=3|صفحات=578–90|تاريخ=20 February 2013|PMID=23431001|DOI=10.1093/gbe/evt028|pmc=3622293}}</ref> Graur et al. تحديد الوظيفة بطريقتين ممكنتين. هذه هي «التأثير المحدد» و «الدور السببي». تشير وظيفة "Selected Effect" إلى الوظيفة التي يتم تحديد سمة لها (DNA ، RNA ، بروتين إلخ). تشير وظيفة «الدور السببي» إلى الوظيفة التي تعد سمة كافية وضرورية لها. عادة ما تختبر الجينوم الوظيفي تعريف «الدور السببي» للوظيفة.

الهدف من علم الجينوم الوظيفي هو فهم وظيفة الجينات أو البروتينات، وفي النهاية كل مكونات الجينوم. غالبًا ما يستخدم مصطلح الجينوم الوظيفي للإشارة إلى العديد من '''الأساليب الفنية''' لدراسة '''جينات''' الكائن الحي '''والبروتينات''' ، بما في ذلك «الخواص الكيميائية الحيوية و / أو الخلوية و / أو الفسيولوجية لكل منتج جين» <ref name="Gibson and Muse">{{استشهاد بكتاب|عنوان=A primer of genome science|سنة=2004|مسار=https://archive.org/details/primerofgenomesc00greg_0|إصدار=3rd|ناشر=Sinauer Associates|مكان=Sunderland, MA}}</ref> حين أن بعض المؤلفين يشملون دراسة '''العناصر اللاجينية''' في تعريفهم.<ref name="Pevsner">{{استشهاد بكتاب|سنة=2009|عنوان=Bioinformatics and functional genomics|وصلة=https://archive.org/details/bioinformaticsfu00pevs_0|إصدار=2nd|ناشر=Wiley-Blackwell|مكان=Hoboken, NJ}}</ref> قد تشمل الجينوم الوظيفية أيضًا دراسات عن '''التباين الوراثي''' الطبيعي '''مع مرور الوقت''' (مثل تطور الكائن الحي) أو '''الفضاء''' (مثل مناطق متعلقة به)، وكذلك الاضطرابات الوظيفية مثل الطفرات.

الهدف من علم الجينوم الوظيفي هو توليد وتوليف المعرفة الجينومية والبروتينية في فهم الخصائص الديناميكية للكائن الحي. يمكن أن يوفر هذا صورة أكثر اكتمالا عن كيفية تحديد الجينوم الوظيفية مقارنة بدراسات الجينات المنفردة. غالبًا ما يكون تكامل بيانات الجينوم الوظيفية جزءًا من مناهج [[علم أنظمة الأحياء|بيولوجيا الأنظمة]].

== التقنيات والتطبيقات ==

تشتمل الجينوم الوظيفية على الجوانب المتعلقة بوظيفة الجينوم نفسه، مثل [[طفرة (أحياء)|الطفرة]] [[تعدد الأشكال (علم الأحياء)|وتعدد الأشكال]] (مثل تحليل [[تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة|تعدد الأشكال النوكليوتيد الفردي]] (SNP))، وكذلك قياس الأنشطة الجزيئية. يشتمل الأخير على عدد من «[[أوميكس|omics]]» مثل transcriptomics ([[تعبير جيني|التعبير الجيني]])، [[بروتيوميات|والبروتينات]] (إنتاج البروتينات [[ميتابولوميات|والأيض]]. تستخدم الجينوم الوظيفية في الغالب تقنيات متعددة لقياس مدى وفرة العديد من أو كل منتجات الجينات مثل [[:en:Messenger RNA|mRNAs]] أو [[بروتين|البروتينات]] ضمن عينة بيولوجية. قد يختبر نهج الجينوم الوظيفي الأكثر تركيزًا وظيفة جميع المتغيرات في جين واحد وتحديد تأثيرات المسوخ باستخدام التسلسل كقراءة للنشاط. وتسعى طرق القياس هذه معًا لتقدير العمليات البيولوجية المختلفة وتحسين فهمنا لوظائف الجينات والبروتين والتفاعلات.

=== على مستوى الحمض النووي ===

==== خريطة التفاعل الوراثي ====
يمكن استخدام الحذف المنهجي للجينات أو تثبيط التعبير الجيني لتحديد الجينات ذات الصلة، حتى لو لم تتفاعل بشكل فيزيائي. يشير Epistasis إلى حقيقة أن التأثيرات لاثنين من طرق خروج الجينات المختلفة قد لا تكون مضافة؛ أي أن النمط الظاهري الذي ينتج عند تثبيط جينين قد يكون مختلفًا عن مجموع تأثيرات الضربة القاضية المفردة.

==== تفاعلات الحمض النووي / البروتين ====
تلعب البروتينات مثل عوامل النسخ دورًا رئيسيًا في تنظيم التعبير الجيني. لفهم كيفية تنظيم التعبير الجيني، من الضروري تحديد تسلسل الحمض النووي مع الذي يتفاعل معه. تم تطوير تقنيات لتحديد مواقع تفاعلات بروتين الحمض النووي. وتشمل هذه التسلسل رقاقة، CUT & RUN التسلسل وبطاقات الاتصال.

==== فحوصات وصول الحمض النووي ====
تم تطوير مقاييس لتحديد مناطق الجينوم التي يمكن الوصول إليها. هذه المناطق من الكروماتين المفتوحة هي المناطق التنظيمية المرشحة. تشمل هذه المقايسات ATAC-seq و DNase-Seq و FAIRE-Seq .

=== على مستوى الحمض النووي الريبي ===

==== المصفوفات الدقيقة ====
[[ملف:DNA_microarray.svg|تصغير|المصفوفات الدقيقة للحمض النووي]]
تقوم المصفوفات الدقيقة بقياس كمية mRNA في عينة تتوافق مع جين معين أو تسلسل الحمض النووي للجين. يتم تجميد تسلسلات المجس على سطح صلب ويسمح لها بالتهجين باستخدام mRNA «الهدف» المسمى بالفلورسنت. تتناسب شدة الموضعية في البقعة مع مقدار التتابع المستهدف الذي تم تهجينه لتلك البقعة، وبالتالي إلى وفرة تسلسل mRNA في العينة. تسمح المصفوفات المجهرية بتحديد الجينات المرشحة المشاركة في عملية معينة بناءً على التباين بين مستويات النسخ للظروف المختلفة وأنماط التعبير المشتركة مع جينات الوظيفة المعروفة.

التحليل التسلسلي للتعبير الجيني (SAGE) هو طريقة بديلة للتحليل تعتمد على تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA) بدلاً من التهجين. يعتمد SAGE على تسلسل 10-17 علامات ازواج أساسية وهي فريدة لكل جين. يتم إنتاج هذه العلامات من [[تذييل بعديد الأدينيلات|poly-A mRNA]] ويتم ربطها من طرف إلى طرف قبل التسلسل. يعطي SAGE قياسًا غير متحيز لعدد النصوص لكل خلية، لأنه لا يعتمد على معرفة مسبقة بما تدرسه النصوص (كما تفعل المصفوفات المجهرية).

==== تسلسل الحمض النووي ====
استحوذ تسلسل الحمض النووي على تقنيات المصفوفات الدقيقة و SAGE في السنوات الأخيرة، كما لوحظ في عام 2016، وأصبح الطريقة الأكثر فعالية لدراسة النسخ والتعبير الجيني. ويتم ذلك عادة من [[تسلسل الحمض النووي|خلال تسلسل الجيل التالي]].<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=RNA-Seq methods for transcriptome analysis|صحيفة=Wiley Interdisciplinary Reviews. RNA|المجلد=8|العدد=1|صفحات=e1364|تاريخ=January 2017|PMID=27198714|pmc=5717752|DOI=10.1002/wrna.1364}}</ref>

مجموعة فرعية من RNA's المتسلسلة عبارة عن RNA's صغيرة، وهي فئة من جزيئات RNA غير المشفرة والتي تعد من الجهات المنظمة الرئيسية لشل الجينات النصية وما بعد النسخية أوشل RNA . يمثل تسلسل الجيل التالي الأداة المعيارية الذهبية لاكتشاف تحليل [[حمض نووي ريبوزي غير مشفر|الحمض النووي الريبي (RNA) غير المشفر]] وتحليله وتعبيره.

==== فحوصات مراسل موازية على نطاق واسع (MPRAs) ====
فحوصات المراسل الموازية على نطاق واسع هي تقنية لاختبار النشاط المنظم ل cis-regulatory من تسلسل الحمض النووي.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=High-throughput functional testing of ENCODE segmentation predictions|صحيفة=Genome Research|المجلد=24|العدد=10|صفحات=1595–602|تاريخ=October 2014|PMID=25035418|pmc=4199366|DOI=10.1101/gr.173518.114}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=Massively parallel functional dissection of mammalian enhancers in vivo|صحيفة=Nature Biotechnology|المجلد=30|العدد=3|صفحات=265–70|تاريخ=February 2012|PMID=22371081|pmc=3402344|DOI=10.1038/nbt.2136}}</ref> تستخدم MPRAs البلازميد مع cis-regulatory عناصر منظمة ليقود جينًا اصطناعيًا مثل البروتين الفلوري الأخضر. عادة ما يتم اختبار مكتبة من العناصر التنظيمية cis-regulatory باستخدام MPRAs ، يمكن أن تحتوي المكتبة من مئات إلى الآلاف من العناصر التنظيمية cis-regulatory . يتم تقييم النشاط الرقابي باستخدام نشاط مراسل المصب. يتم تقييم نشاط جميع أعضاء المكتبة بالتوازي باستخدام الرموز الشريطية لكل عنصر من عناصر رابطة cis-regulatory أحد القيود على MPRAs هو أن النشاط يفحص على البلازميد وقد لا يلتقط جميع جوانب تنظيم الجينات التي لوحظت في الجينوم.

==== ستار وما يليها ====
STARR-seq هي تقنية شبيهة ب MPRAs لفحص النشاط المحسن للفئات الجينومية المقطوعة عشوائيًا. في المنشور الأصلي، <ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Genome-wide quantitative enhancer activity maps identified by STARR-seq|صحيفة=Science|المجلد=339|العدد=6123|صفحات=1074–7|تاريخ=March 2013|PMID=23328393|DOI=10.1126/science.1232542|bibcode=2013Sci...339.1074A}}</ref> وضعت فئات من جينوم ذبابة الفاكهة تم قصها بشكل عشوائي في اتجاه مجرى المفعول بالحد الأدنى. معززات المرشح بين الفئات التي تم قصها عشوائياً ستنسخ نفسها باستخدام مروج الحد الأدنى. باستخدام التسلسل كقراءة والتحكم في كميات المدخلات من كل تسلسل، يتم تقييم قوة المحسنات المفترضة بهذه الطريقة.

==== التشويش وما يليها ====
Perturb-seq الأزواج كريسبر بواسطة ضربة قاضية للجينات مع التعبير الجيني أحادي الخلية. تُستخدم النماذج الخطية لحساب تأثير ضربة قاضية لجين واحد على التعبير عن جينات متعددة.

=== على مستوى البروتين ===

==== نظام الخميرة ثنائية الهجين ====
يختبر [[فحص التهجين الثنائي|فحص]] الخميرة الثنائية (Y2H) بروتين «الطعم» ضد العديد من البروتينات المتفاعلة المحتملة («الفريسة») لتحديد تفاعلات البروتين_البروتين الفيزيائي. يعتمد هذا النظام على عامل النسخ، في الأصل GAL4 ، <ref name="pmid2547163">{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=A novel genetic system to detect protein-protein interactions|صحيفة=Nature|المجلد=340|العدد=6230|صفحات=245–6|تاريخ=July 1989|PMID=2547163|DOI=10.1038/340245a0|bibcode=1989Natur.340..245F}}</ref> كلاهما مجالان منفصلان لتنشيط النسخ والحمض النووي مطلوبان من أجل أن يتسبب البروتين في نسخ جينات المراسل. في شاشة Y2H ، يتم دمج بروتين «الطعم» في مجال الربط الخاص بـ GAL4 ، ويتم التعبير عن مكتبة من البروتينات المحتملة «التفاعلية» (المتفاعلة) في ناقل مع مجال التنشيط. في التفاعل الحي لبروتينات الطعم والفريسة في خلية الخميرة يجمع بين مجالات التنشيط والتجليد في GAL4 بشكلٍ كافٍ بحيث ينتج تعبيرًا عن جين المراسل. من الممكن أيضًا اختبار مكتبة بروتينات الطعوم بشكل منهجي ضد مكتبة من بروتينات الفرائس لتحديد جميع التفاعلات الممكنة في الخلية.

==== AP / MS ====
[[استشراب انجذابي|تنقية التقارب وطيف]] [[مطيافية الكتلة|الكتلة]] (AP / MS) قادر على تحديد البروتينات التي تتفاعل مع بعضها البعض في المركبات. يُسمح لمركبات البروتينات بالتشكل حول بروتين «طعم» معين. يتم التعرف على بروتين الطعم باستخدام جسم مضاد أو علامة مؤتلفة تسمح باستخلاصه مع أي بروتينات تكونت بشكل معقد. يتم بعد ذلك هضم البروتينات إلى أجزاء قصيرة من [[ببتيد|الببتيد]] ويستخدم مقياس الطيف الكتلي لتحديد البروتينات بناءً على نسب الكتلة إلى الشحن لتلك الأجزاء.

==== المسح التحولي العميق ====
في المسح التحولي العميق، يتم تجميع كل تغيير محتمل للأحماض الأمينية في بروتين معين. يتم تقييم نشاط كل من هذه المتغيرات البروتينية بالتوازي باستخدام الباركود لكل متغير. بمقارنة النشاط بالبروتين من النوع البري، يتم تحديد تأثير كل طفرة. في حين أنه من الممكن اختبار كل تغيير محتمل للأحماض الأمينية بسبب التوافقيات، يصعب اختبار طفرات متزامنة أو أكثر. كما تم استخدام تجارب المسح الضوئي العميقة لاستنتاج بنية البروتين وتفاعلات بروتين البروتين.

=== تقنيات فقدان الوظيفة ===

==== الطفرات ====
يمكن التحقق من وظيفة الجينات من خلال «الجرد» المنهجي للجينات واحدًا تلو الآخر. يتم ذلك إما عن طريق [[تعطيل مورثة|الحذف]] أو تعطيل الوظيفة (مثل الطفرات التداخلية) ويتم فحص الكائنات الحية الناتجة عن الأنماط الظاهرية التي توفر أدلة على وظيفة الجين المعطل.

==== لحمض النووي الريبي ====
يمكن استخدام طرق تداخل الحمض النووي الريبي (RNAi) لشل أوهدم التعبير الجيني باستخدام ~ 20 زوجًا من RNA المزدوج والذي يتم تسليمه عادةً بواسطة transfection الاصطناعية 20 ~ مير جزيئات الحمض النووي قصيرة التدخل (siRNAs) أو عن طريق الحمض النووي القصيرة المشفرة (shRNAs). يمكن استخدام شاشات RNAi ، حيث يتم إجراء فحوصات تعتمد على ثقافة الخلية أو الكائنات التجريبية (مثل ''C. elegans'') لتعطيل كل جين بشكل منهجي تقريبًا في جينوم أو مجموعات فرعية من الجينات (جينومات فرعية)؛ يمكن تعيين الوظائف المحتملة للجينات المعطلة على أساس [[نمط ظاهري|الأنماط الظاهرية]] المرصودة.

==== شاشات كريسبر ====
[[ملف:Journal.pbio.2006951.g001-B.png|تصغير|مثال على شاشة فقدان وظيفة كريسبر.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Genome-wide CRISPR screens for Shiga toxins and ricin reveal Golgi proteins critical for glycosylation|تاريخ=27 November 2018|صحيفة=PLoS Biology|المجلد=16|العدد=11|at=e2006951|DOI=10.1371/journal.pbio.2006951}}</ref>]]
تم استخدام كريسبر-كاس 9 لحذف الجينات بطريقة متعددة في الخطوط الخلوية. تحديد كمية الحمض النووي الريبي دليل لكل الجينات قبل وبعد التجربة يمكن أن تشير نحو الجينات الأساسية. إذا قام دليل الحمض النووي الريبي (RNA) بتخريب أحد الجينات الأساسية، فسيؤدي ذلك إلى فقد تلك الخلية وبالتالي سيكون هناك استنزاف لهذا الحمض النووي الريبي المعين بعد الشاشة. في تجربة حديثة لـ CRISPR-cas9 في خطوط خلايا الثدييات، وجد أن حوالي 2000 جينة ضرورية في خطوط خلوية متعددة.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=High-Resolution CRISPR Screens Reveal Fitness Genes and Genotype-Specific Cancer Liabilities|صحيفة=Cell|المجلد=163|العدد=6|صفحات=1515–26|تاريخ=December 2015|PMID=26627737|DOI=10.1016/j.cell.2015.11.015}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells|صحيفة=Science|المجلد=343|العدد=6166|صفحات=84–87|تاريخ=January 2014|PMID=24336571|pmc=4089965|DOI=10.1126/science.1247005|bibcode=2014Sci...343...84S}}</ref> بعض هذه الجينات ضرورية في خط خلية واحد فقط. معظم الجينات هي جزء من مجمعات متعددة البروتين. يمكن استخدام هذا النهج لتحديد الفتك الاصطناعي باستخدام الخلفية الوراثية المناسبة. كريسبر وكريسبرا تتيح فقدان الوظيفة وكسب وظيفة بطريقة مماثلة. حدد كريسبري ~ 2100 جينًا أساسيًا في خط الخلايا K562.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=Genome-Scale CRISPR-Mediated Control of Gene Repression and Activation|صحيفة=Cell|المجلد=159|العدد=3|صفحات=647–61|تاريخ=October 2014|PMID=25307932|pmc=4253859|DOI=10.1016/j.cell.2014.09.029}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=Compact and highly active next-generation libraries for CRISPR-mediated gene repression and activation|صحيفة=eLife|المجلد=5|تاريخ=September 2016|PMID=27661255|pmc=5094855|DOI=10.7554/eLife.19760}}</ref> كما تم استخدام شاشات حذف كريسبر لتحديد العناصر التنظيمية المحتملة للجينات. على سبيل المثال، تم نشر تقنية تسمى ScanDel والتي حاولت على هذه الطريقة. قام المؤلفون بحذف المناطق الموجودة خارج الجينات المسهدفة (HPRT1 المتورطة في اضطراب مندليا) في محاولة لتحديد العناصر التنظيمية لهذا الجين.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Gasperini|الأول=Molly|الأخير2=Findlay|الأول2=Gregory M.|الأخير3=McKenna|الأول3=Aaron|الأخير4=Milbank|الأول4=Jennifer H.|الأخير5=Lee|الأول5=Choli|الأخير6=Zhang|الأول6=Melissa D.|الأخير7=Cusanovich|الأول7=Darren A.|الأخير8=Shendure|الأول8=Jay|عنوان=CRISPR/Cas9-Mediated Scanning for Regulatory Elements Required for HPRT1 Expression via Thousands of Large, Programmed Genomic Deletions|صحيفة=The American Journal of Human Genetics|تاريخ=August 2017|المجلد=101|العدد=2|صفحات=192–205|DOI=10.1016/j.ajhg.2017.06.010|pmc=5544381}}</ref> غاسبيريني وآخرون. لم تحدد أي عناصر تنظيمية بعيدة عن HPRT1 باستخدام هذا النهج، ولكن يمكن توسيع نطاق هذه النهج لتشمل الجينات الأخرى المسهدفة.

=== الملاحظات الوظيفية للجينات ===

==== ملاحظات الجينوم ====
يمكن تحديد الجينات المفترضة عن طريق مسح الجينوم بحثًا عن المناطق التي يحتمل أن تشفر البروتينات، استنادًا إلى خصائص مثل [[قالب قراءة مفتوح|إطارات القراءة]] الطويلة [[قالب قراءة مفتوح|المفتوحة]]، وتسلسلات بدء النسخ، ومواقع [[:en:Polyadenylation|polyadenylation]] . يجب تأكيد التسلسل الذي تم تحديده على أنه جين مفترض بأدلة إضافية، مثل التشابه مع تسلسل [cDNA ] أو EST من نفس الكائن الحي، أو تشابه تسلسل البروتين المتوقع مع البروتينات المعروفة، أو الارتباط بتسلسل المروج، أو دليل على أن يتغير التسلسل المنتج عنه النمط الظاهري ويمكن ملاحظتها.

==== طريقة الاحجار الكريمة ====
طريقة الاحجار الكريمة طريقة حسابية للتنبؤ بوظيفة البروتين دي نوفو. يعتمد هذا على فرضية أن بعض البروتينات المتورطة في عملية فسيولوجية معينة قد توجد كجينين منفصلين في كائن حي وجين واحد في آخر. يتم فحص الجينوم بحثًا عن تسلسلات مستقلة في كائن ما وقراءة متاحة في كائن آخر. إذا تم دمج جينين، فمن المتوقع أن يكون لديهم وظائف بيولوجية مماثلة تجعل مثل هذا التنظيم المشترك مفيدًا.

== طرق المعلوماتية الحيوية في علم الجينوم الوظيفي ==
نظرًا للكمية الكبيرة من البيانات التي تنتجها هذه التقنيات والرغبة في العثور على أنماط ذات معنى بيولوجيًا، تعد [[معلوماتية حيوية|المعلوماتية الحيوية]] ضرورية لتحليل بيانات الجينوم الوظيفية. من الأمثلة على التقنيات في هذا الفصل [[تحليل عنقودي|تجميع البيانات]] أو [[تحليل العنصر الرئيسي|تحليل المكون الرئيسي]] [[تعلم الآلة|للتعلم الآلي]] غير الخاضع للإشراف (الكشف عن الطبقات) وكذلك [[شبكة عصبونية اصطناعية|الشبكات العصبية الاصطناعية]] أو [[شعاع الدعم الآلي|آلات ناقلات الدعم]] [[تعلم الآلة|للتعلم الآلي]] الخاضع للإشراف (التنبؤ الطبقي، [[تصنيف إحصائي|التصنيف]]). يستخدم تحليل التخصيب الوظيفي لتحديد مدى الإفراط في التعبير أو عدمه (المنظمين إيجابيين أو سلبيين في حالة شاشات RNAi) للفئات الوظيفية المتعلقة بمجموعات الخلفية. يتم توفير تحليل التخصيب [[علم الوجود الجيني|الجيني]] القائم على تحليل الجينات بواسطة DAVID وتحليل مجموعة الجينات المخصبة (GSEA)، <ref>{{استشهاد بدورية محكمة|إظهار المؤلفين=6|عنوان=Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles|صحيفة=Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America|المجلد=102|العدد=43|صفحات=15545–50|تاريخ=October 2005|PMID=16199517|pmc=1239896|DOI=10.1073/pnas.0506580102|bibcode=2005PNAS..10215545S}}</ref> التحليل القائم على المسار عن طريق الإبداع <ref>{{استشهاد ويب
| مسار = http://www.ingenuity.com/
| عنوان = Ingenuity Systems
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/19990125100225/http://www.ingenuity.com/
| تاريخ أرشيف = 1999-01-25
| تاريخ الوصول = 2007-12-31
|url-status=dead}}</ref> واستوديو المسار <ref>{{استشهاد ويب
| مسار = https://www.elsevier.com/online-tools/pathway-studio_old/biological-database
| عنوان = Ariadne Genomics: Pathway Studio
| تاريخ الوصول = 2007-12-31
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20130212162101/http://www.ariadnegenomics.com:80/products/pathway-studio | تاريخ أرشيف = 12 فبراير 2013 }}</ref> والتحليل القائم على البروتين المعقد بواسطة كومبليت.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Protein complex-based analysis framework for high-throughput data sets|صحيفة=Science Signaling|المجلد=6|العدد=264|صفحات=rs5|تاريخ=February 2013|PMID=23443684|pmc=3756668|DOI=10.1126/scisignal.2003629|مسار= https://www.flyrnai.org/compleat/|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20190601161823/http://www.flyrnai.org:80/compleat/|تاريخ أرشيف=2019-06-01}}</ref>
[[ملف:Phydms.jpg|تصغير|نظرة عامة على سير عمل phydms]]
تم تطوير طرق حسابية جديدة لفهم نتائج تجربة المسح الطفري العميق. يقارن مصطلح "phydms" نتيجة تجربة المسح الطفري العميق بشجرة النشوء والتطور.<ref name="Hilton_2017">{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=phydms: software for phylogenetic analyses informed by deep mutational scanning|صحيفة=PeerJ|المجلد=5|صفحات=e3657|تاريخ=2017|PMID=28785526|pmc=5541924|DOI=10.7717/peerj.3657}}</ref> يسمح هذا للمستخدم بالاستنتاج إذا كانت عملية الاختيار في الطبيعة تطبق قيودًا مماثلة على البروتين كما تشير نتائج الفحص التحولي العميق. قد يسمح ذلك للمجرب بالاختيار بين ظروف تجريبية مختلفة بناءً على مدى انعكاسها على الطبيعة. كما تم استخدام المسح التحولي العميق لاستنتاج تفاعلات البروتين_البروتين.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=The genetic landscape of a physical interaction|صحيفة=eLife|المجلد=7|تاريخ=April 2018|PMID=29638215|pmc=5896888|DOI=10.7554/eLife.32472}}</ref> استخدم المؤلفون نموذجًا ديناميكيًا حراريًا للتنبؤ بآثار الطفرات في أجزاء مختلفة من dimer. ويمكن أيضا أن تستخدم بنية طفرية عميقة لاستنتاج بنية البروتين. يمكن أن تتكون رواسب ايجابية قوية بين طفرتين في مسح طفري عميق مؤشرا على جزأين من البروتين قريبان من بعضهما البعض في مساحة ثلاثية الأبعاد. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاستنتاج بنية البروتين. تم إثبات مبدأ هذا النهج من قبل مجموعتين باستخدام البروتين GB1.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Schmiedel|الأول=Jörn M.|الأخير2=Lehner|الأول2=Ben|عنوان=Determining protein structures using deep mutagenesis|صحيفة=Nature Genetics|تاريخ=17 June 2019|DOI=10.1038/s41588-019-0431-x}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Rollins|الأول=Nathan J.|الأخير2=Brock|الأول2=Kelly P.|الأخير3=Poelwijk|الأول3=Frank J.|الأخير4=Stiffler|الأول4=Michael A.|الأخير5=Gauthier|الأول5=Nicholas P.|الأخير6=Sander|الأول6=Chris|الأخير7=Marks|الأول7=Debora S.|عنوان=Inferring protein 3D structure from deep mutation scans|صحيفة=Nature Genetics|تاريخ=17 June 2019|DOI=10.1038/s41588-019-0432-9}}</ref>

تطلبت نتائج تجارب MPRA أساليب التعلم الآلي لتفسير البيانات. تم استخدام نموذج kv-k SV-gapped لاستنتاج الكيلومترات التي يتم تخصيبها داخل متواليات cis-regulatory ذات النشاط العالي مقارنة بالتسلسلات ذات النشاط المنخفض.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Enhanced regulatory sequence prediction using gapped k-mer features|صحيفة=PLoS Computational Biology|المجلد=10|العدد=7|صفحات=e1003711|تاريخ=July 2014|PMID=25033408|pmc=4102394|DOI=10.1371/journal.pcbi.1003711|bibcode=2014PLSCB..10E3711G}}</ref> توفر هذه النماذج قوة تنبؤية عالية. كما تم استخدام نهج التعلم العميق والنهج العشوائية للغابات لتفسير نتائج هذه التجارب عالية الأبعاد.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Genome-wide prediction of cis-regulatory regions using supervised deep learning methods|صحيفة=BMC Bioinformatics|المجلد=19|العدد=1|صفحات=202|تاريخ=May 2018|PMID=29855387|pmc=5984344|DOI=10.1186/s12859-018-2187-1}}</ref> هذه النماذج في المساعدة في تطوير فهم أفضل لوظيفة الحمض النووي غير المشفرة نحو تنظيم الجينات.

== تركيزمشاريع الكونسورتيوم على علم الجينوم الوظيفي ==

=== مشروع ENCODE ===
مشروع ENCODE (موسوعة عناصر الحمض النووي) هو تحليل متعمق للجينوم البشري الذي يهدف إلى تحديد جميع العناصر الوظيفية للحمض النووي الوراثي، في كل من المناطق المشفرة وغير المشفرة. تشمل النتائج المهمة أدلة من اغطية الجينوم على أن معظم النوكليوتيدات يتم نسخها كنصوص ترميز، أوRNAs غير مشفر، أو نصوص عشوائية، واكتشاف مواقع تنظيمية إضافية، أو مزيد من التوضيح لآليات تعديل الكروماتين.

=== مشروع التعبير عن الأنسجة الوراثية (GTEx) ===
[[ملف:Nature24277-f1.jpg|تصغير|العينات المستخدمة و eQTLs المكتشفة في GTEx v6]]
مشروع GTEx هو مشروع وراثي بشري يهدف إلى فهم دور الاختلاف الوراثي في تشكيل التباين في النص في الأنسجة. جمع المشروع مجموعة متنوعة من عينات الأنسجة (يزيد على 50 من الأنسجة المختلفة) من أكثر من 700 متبرع بعد الوفاة. وقد أدى ذلك إلى جمع أكثر من 11000 عينة. ساعد GTEx في فهم مشاركة الأنسجة وخصوصية الأنسجة في EQTLs .<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|عنوان=Genetic effects on gene expression across human tissues|صحيفة=Nature|تاريخ=12 October 2017|المجلد=550|العدد=7675|صفحات=204–213|DOI=10.1038/nature24277}}</ref>

== انظر أيضًا ==

* [[علم الجينوم]]
* [[علم الجينوم الحاسوبي]]
* [[علم الجينوم البنيوي]]
* [[علم الجينوم الكيميائي]]
* [[أطلس البروتين البشري]]
* [[أطلس جينوم السرطان]]

== مراجع ==
{{مراجع}}
{{روابط شقيقة|commons=Functional genomics}}
{{علم الجينوم}}
{{شريط بوابات|طب}}

[[تصنيف:أوميكس]]
[[تصنيف:علم الأحياء الجزيئي]]
[[تصنيف:علم الجينوم]]
علم الجينوم الوظيفي هو علم يبحث في مجال البيولوجيا الجزيئية الذي يحاول وصف وظائف الجينات والبروتينات الوظائف والتفاعلات. تستفيد الجينوم الوظيفية من البيانات الهائلة الناتجة عن المشروعات الجينومية والنسخة النصية (مثل مشاريع تسلسل الجينوم وتسلسل الحمض النووي). تركز الجينوم الوظيفية على الجوانب الديناميكية مثل نسخ الجينات والترجمة وتنظيم التعبير الجيني وتفاعلات البروتين - البروتين، على عكس الجوانب الثابتة للمعلومات الجينية مثل تسلسل الحمض النووي أوالبنية. من الخصائص الرئيسية لدراسات الجينوم الوظيفية النطاق الواسع للجينوم تجاه هذه الأسئلة، والذي يشتمل عمومًا على طرق إنتاجية عالية بدلاً من طريقة «جين بواسطة جين».
تصغير|مسح تحولي عميق لرسالة التعرف على الحمض النووي الريبي (RRM2) لبروتين رابط الخميرة بولي (Pab1)

 تعريف وأهداف علم الجينوم الوظيفي 
من أجل فهم علم الجينوم الوظيفي، من المهم تحديد الوظيفة أولاً. في ورقتهم  Graur et al. تحديد الوظيفة بطريقتين ممكنتين. هذه هي «التأثير المحدد» و «الدور السببي». تشير وظيفة "Selected Effect" إلى الوظيفة التي يتم تحديد سمة لها (DNA ، RNA ، بروتين إلخ). تشير وظيفة «الدور السببي» إلى الوظيفة التي تعد سمة كافية وضرورية لها. عادة ما تختبر الجينوم الوظيفي تعريف «الدور السببي» للوظيفة.

الهدف من علم الجينوم الوظيفي هو فهم وظيفة الجينات أو البروتينات، وفي النهاية كل مكونات الجينوم. غالبًا ما يستخدم مصطلح الجينوم الوظيفي للإشارة إلى العديد من الأساليب الفنية لدراسة جينات الكائن الحي والبروتينات ، بما في ذلك «الخواص الكيميائية الحيوية و / أو الخلوية و / أو الفسيولوجية لكل منتج جين»  حين أن بعض المؤلفين يشملون دراسة العناصر اللاجينية في تعريفهم. قد تشمل الجينوم الوظيفية أيضًا دراسات عن التباين الوراثي الطبيعي مع مرور الوقت (مثل تطور الكائن الحي) أو الفضاء (مثل مناطق متعلقة به)، وكذلك الاضطرابات الوظيفية مثل الطفرات.

الهدف من علم الجينوم الوظيفي هو توليد وتوليف المعرفة الجينومية والبروتينية في فهم الخصائص الديناميكية للكائن الحي. يمكن أن يوفر هذا صورة أكثر اكتمالا عن كيفية تحديد الجينوم الوظيفية مقارنة بدراسات الجينات المنفردة. غالبًا ما يكون تكامل بيانات الجينوم الوظيفية جزءًا من مناهج بيولوجيا الأنظمة.

 التقنيات والتطبيقات 

تشتمل الجينوم الوظيفية على الجوانب المتعلقة بوظيفة الجينوم نفسه، مثل الطفرة وتعدد الأشكال (مثل تحليل تعدد الأشكال النوكليوتيد الفردي (SNP))، وكذلك قياس الأنشطة الجزيئية. يشتمل الأخير على عدد من «omics» مثل transcriptomics (التعبير الجيني)، والبروتينات (إنتاج البروتينات والأيض. تستخدم الجينوم الوظيفية في الغالب تقنيات متعددة لقياس مدى وفرة العديد من أو كل منتجات الجينات مثل mRNAs أو البروتينات ضمن عينة بيولوجية. قد يختبر نهج الجينوم الوظيفي الأكثر تركيزًا وظيفة جميع المتغيرات في جين واحد وتحديد تأثيرات المسوخ باستخدام التسلسل كقراءة للنشاط. وتسعى طرق القياس هذه معًا لتقدير العمليات البيولوجية المختلفة وتحسين فهمنا لوظائف الجينات والبروتين والتفاعلات.

 على مستوى الحمض النووي 

 خريطة التفاعل الوراثي 
يمكن استخدام الحذف المنهجي للجينات أو تثبيط التعبير الجيني لتحديد الجينات ذات الصلة، حتى لو لم تتفاعل بشكل فيزيائي. يشير Epistasis إلى حقيقة أن التأثيرات لاثنين من طرق خروج الجينات المختلفة قد لا تكون مضافة؛ أي أن النمط الظاهري الذي ينتج عند تثبيط جينين قد يكون مختلفًا عن مجموع تأثيرات الضربة القاضية المفردة.

 تفاعلات الحمض النووي / البروتين 
تلعب البروتينات مثل عوامل النسخ دورًا رئيسيًا في تنظيم التعبير الجيني. لفهم كيفية تنظيم التعبير الجيني، من الضروري تحديد تسلسل الحمض النووي مع الذي يتفاعل معه. تم تطوير تقنيات لتحديد مواقع تفاعلات بروتين الحمض النووي. وتشمل هذه التسلسل رقاقة، CUT & RUN التسلسل وبطاقات الاتصال.

 فحوصات وصول الحمض النووي 
تم تطوير مقاييس لتحديد مناطق الجينوم التي يمكن الوصول إليها. هذه المناطق من الكروماتين المفتوحة هي المناطق التنظيمية المرشحة. تشمل هذه المقايسات ATAC-seq و DNase-Seq و FAIRE-Seq .

 على مستوى الحمض النووي الريبي 

 المصفوفات الدقيقة 
تصغير|المصفوفات الدقيقة للحمض النووي
تقوم المصفوفات الدقيقة بقياس كمية mRNA في عينة تتوافق مع جين معين أو تسلسل الحمض النووي للجين. يتم تجميد تسلسلات المجس على سطح صلب ويسمح لها بالتهجين باستخدام mRNA «الهدف» المسمى بالفلورسنت. تتناسب شدة الموضعية في البقعة مع مقدار التتابع المستهدف الذي تم تهجينه لتلك البقعة، وبالتالي إلى وفرة تسلسل mRNA في العينة. تسمح المصفوفات المجهرية بتحديد الجينات المرشحة المشاركة في عملية معينة بناءً على التباين بين مستويات النسخ للظروف المختلفة وأنماط التعبير المشتركة مع جينات الوظيفة المعروفة.

التحليل التسلسلي للتعبير الجيني (SAGE) هو طريقة بديلة للتحليل تعتمد على تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA) بدلاً من التهجين. يعتمد SAGE على تسلسل 10-17 علامات ازواج أساسية وهي فريدة لكل جين. يتم إنتاج هذه العلامات من poly-A mRNA ويتم ربطها من طرف إلى طرف قبل التسلسل. يعطي SAGE قياسًا غير متحيز لعدد النصوص لكل خلية، لأنه لا يعتمد على معرفة مسبقة بما تدرسه النصوص (كما تفعل المصفوفات المجهرية).

 تسلسل الحمض النووي 
استحوذ تسلسل الحمض النووي على تقنيات المصفوفات الدقيقة و SAGE في السنوات الأخيرة، كما لوحظ في عام 2016، وأصبح الطريقة الأكثر فعالية لدراسة النسخ والتعبير الجيني. ويتم ذلك عادة من خلال تسلسل الجيل التالي.

مجموعة فرعية من RNA's المتسلسلة عبارة عن RNA's صغيرة، وهي فئة من جزيئات RNA غير المشفرة والتي تعد من الجهات المنظمة الرئيسية لشل الجينات النصية وما بعد النسخية أوشل RNA . يمثل تسلسل الجيل التالي الأداة المعيارية الذهبية لاكتشاف تحليل الحمض النووي الريبي (RNA) غير المشفر وتحليله وتعبيره.

 فحوصات مراسل موازية على نطاق واسع (MPRAs) 
فحوصات المراسل الموازية على نطاق واسع هي تقنية لاختبار النشاط المنظم ل cis-regulatory من تسلسل الحمض النووي. تستخدم MPRAs البلازميد مع cis-regulatory عناصر منظمة ليقود جينًا اصطناعيًا مثل البروتين الفلوري الأخضر. عادة ما يتم اختبار مكتبة من العناصر التنظيمية cis-regulatory باستخدام MPRAs ، يمكن أن تحتوي المكتبة من مئات إلى الآلاف من العناصر التنظيمية cis-regulatory . يتم تقييم النشاط الرقابي باستخدام نشاط مراسل المصب. يتم تقييم نشاط جميع أعضاء المكتبة بالتوازي باستخدام الرموز الشريطية لكل عنصر من عناصر رابطة cis-regulatory أحد القيود على MPRAs هو أن النشاط يفحص على البلازميد وقد لا يلتقط جميع جوانب تنظيم الجينات التي لوحظت في الجينوم.

 ستار وما يليها 
STARR-seq هي تقنية شبيهة ب MPRAs لفحص النشاط المحسن للفئات الجينومية المقطوعة عشوائيًا. في المنشور الأصلي،  وضعت فئات من جينوم ذبابة الفاكهة تم قصها بشكل عشوائي في اتجاه مجرى المفعول بالحد الأدنى. معززات المرشح بين الفئات التي تم قصها عشوائياً ستنسخ نفسها باستخدام مروج الحد الأدنى. باستخدام التسلسل كقراءة والتحكم في كميات المدخلات من كل تسلسل، يتم تقييم قوة المحسنات المفترضة بهذه الطريقة.

 التشويش وما يليها 
Perturb-seq الأزواج كريسبر بواسطة ضربة قاضية للجينات مع التعبير الجيني أحادي الخلية. تُستخدم النماذج الخطية لحساب تأثير ضربة قاضية لجين واحد على التعبير عن جينات متعددة.

 على مستوى البروتين 

 نظام الخميرة ثنائية الهجين 
يختبر فحص الخميرة الثنائية (Y2H) بروتين «الطعم» ضد العديد من البروتينات المتفاعلة المحتملة («الفريسة») لتحديد تفاعلات البروتين_البروتين الفيزيائي. يعتمد هذا النظام على عامل النسخ، في الأصل GAL4 ،  كلاهما مجالان منفصلان لتنشيط النسخ والحمض النووي مطلوبان من أجل أن يتسبب البروتين في نسخ جينات المراسل. في شاشة Y2H ، يتم دمج بروتين «الطعم» في مجال الربط الخاص بـ GAL4 ، ويتم التعبير عن مكتبة من البروتينات المحتملة «التفاعلية» (المتفاعلة) في ناقل مع مجال التنشيط. في التفاعل الحي لبروتينات الطعم والفريسة في خلية الخميرة يجمع بين مجالات التنشيط والتجليد في GAL4 بشكلٍ كافٍ بحيث ينتج تعبيرًا عن جين المراسل. من الممكن أيضًا اختبار مكتبة بروتينات الطعوم بشكل منهجي ضد مكتبة من بروتينات الفرائس لتحديد جميع التفاعلات الممكنة في الخلية.

 AP / MS 
تنقية التقارب وطيف الكتلة (AP / MS) قادر على تحديد البروتينات التي تتفاعل مع بعضها البعض في المركبات. يُسمح لمركبات البروتينات بالتشكل حول بروتين «طعم» معين. يتم التعرف على بروتين الطعم باستخدام جسم مضاد أو علامة مؤتلفة تسمح باستخلاصه مع أي بروتينات تكونت بشكل معقد. يتم بعد ذلك هضم البروتينات إلى أجزاء قصيرة من الببتيد ويستخدم مقياس الطيف الكتلي لتحديد البروتينات بناءً على نسب الكتلة إلى الشحن لتلك الأجزاء.

 المسح التحولي العميق 
في المسح التحولي العميق، يتم تجميع كل تغيير محتمل للأحماض الأمينية في بروتين معين. يتم تقييم نشاط كل من هذه المتغيرات البروتينية بالتوازي باستخدام الباركود لكل متغير. بمقارنة النشاط بالبروتين من النوع البري، يتم تحديد تأثير كل طفرة. في حين أنه من الممكن اختبار كل تغيير محتمل للأحماض الأمينية بسبب التوافقيات، يصعب اختبار طفرات متزامنة أو أكثر. كما تم استخدام تجارب المسح الضوئي العميقة لاستنتاج بنية البروتين وتفاعلات بروتين البروتين.

 تقنيات فقدان الوظيفة 

 الطفرات 
يمكن التحقق من وظيفة الجينات من خلال «الجرد» المنهجي للجينات واحدًا تلو الآخر. يتم ذلك إما عن طريق الحذف أو تعطيل الوظيفة (مثل الطفرات التداخلية) ويتم فحص الكائنات الحية الناتجة عن الأنماط الظاهرية التي توفر أدلة على وظيفة الجين المعطل.

 لحمض النووي الريبي 
يمكن استخدام طرق تداخل الحمض النووي الريبي (RNAi) لشل أوهدم التعبير الجيني باستخدام ~ 20 زوجًا من RNA المزدوج والذي يتم تسليمه عادةً بواسطة transfection الاصطناعية 20 ~ مير جزيئات الحمض النووي قصيرة التدخل (siRNAs) أو عن طريق الحمض النووي القصيرة المشفرة (shRNAs). يمكن استخدام شاشات RNAi ، حيث يتم إجراء فحوصات تعتمد على ثقافة الخلية أو الكائنات التجريبية (مثل C. elegans) لتعطيل كل جين بشكل منهجي تقريبًا في جينوم أو مجموعات فرعية من الجينات (جينومات فرعية)؛ يمكن تعيين الوظائف المحتملة للجينات المعطلة على أساس الأنماط الظاهرية المرصودة.

 شاشات كريسبر 
تصغير|مثال على شاشة فقدان وظيفة كريسبر.
تم استخدام كريسبر-كاس 9 لحذف الجينات بطريقة متعددة في الخطوط الخلوية. تحديد كمية الحمض النووي الريبي دليل لكل الجينات قبل وبعد التجربة يمكن أن تشير نحو الجينات الأساسية. إذا قام دليل الحمض النووي الريبي (RNA) بتخريب أحد الجينات الأساسية، فسيؤدي ذلك إلى فقد تلك الخلية وبالتالي سيكون هناك استنزاف لهذا الحمض النووي الريبي المعين بعد الشاشة. في تجربة حديثة لـ CRISPR-cas9 في خطوط خلايا الثدييات، وجد أن حوالي 2000 جينة ضرورية في خطوط خلوية متعددة. بعض هذه الجينات ضرورية في خط خلية واحد فقط. معظم الجينات هي جزء من مجمعات متعددة البروتين. يمكن استخدام هذا النهج لتحديد الفتك الاصطناعي باستخدام الخلفية الوراثية المناسبة. كريسبر وكريسبرا تتيح فقدان الوظيفة وكسب وظيفة بطريقة مماثلة. حدد كريسبري ~ 2100 جينًا أساسيًا في خط الخلايا K562. كما تم استخدام شاشات حذف كريسبر لتحديد العناصر التنظيمية المحتملة للجينات. على سبيل المثال، تم نشر تقنية تسمى ScanDel والتي حاولت على هذه الطريقة. قام المؤلفون بحذف المناطق الموجودة خارج الجينات المسهدفة (HPRT1 المتورطة في اضطراب مندليا) في محاولة لتحديد العناصر التنظيمية لهذا الجين. غاسبيريني وآخرون. لم تحدد أي عناصر تنظيمية بعيدة عن HPRT1 باستخدام هذا النهج، ولكن يمكن توسيع نطاق هذه النهج لتشمل الجينات الأخرى المسهدفة.

 الملاحظات الوظيفية للجينات 

 ملاحظات الجينوم 
يمكن تحديد الجينات المفترضة عن طريق مسح الجينوم بحثًا عن المناطق التي يحتمل أن تشفر البروتينات، استنادًا إلى خصائص مثل إطارات القراءة الطويلة المفتوحة، وتسلسلات بدء النسخ، ومواقع polyadenylation . يجب تأكيد التسلسل الذي تم تحديده على أنه جين مفترض بأدلة إضافية، مثل التشابه مع تسلسل [cDNA ] أو EST من نفس الكائن الحي، أو تشابه تسلسل البروتين المتوقع مع البروتينات المعروفة، أو الارتباط بتسلسل المروج، أو دليل على أن يتغير التسلسل المنتج عنه النمط الظاهري ويمكن ملاحظتها.

 طريقة الاحجار الكريمة 
طريقة الاحجار الكريمة طريقة حسابية للتنبؤ بوظيفة البروتين دي نوفو. يعتمد هذا على فرضية أن بعض البروتينات المتورطة في عملية فسيولوجية معينة قد توجد كجينين منفصلين في كائن حي وجين واحد في آخر. يتم فحص الجينوم بحثًا عن تسلسلات مستقلة في كائن ما وقراءة متاحة في كائن آخر. إذا تم دمج جينين، فمن المتوقع أن يكون لديهم وظائف بيولوجية مماثلة تجعل مثل هذا التنظيم المشترك مفيدًا.

 طرق المعلوماتية الحيوية في علم الجينوم الوظيفي 
نظرًا للكمية الكبيرة من البيانات التي تنتجها هذه التقنيات والرغبة في العثور على أنماط ذات معنى بيولوجيًا، تعد المعلوماتية الحيوية ضرورية لتحليل بيانات الجينوم الوظيفية. من الأمثلة على التقنيات في هذا الفصل تجميع البيانات أو تحليل المكون الرئيسي للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف (الكشف عن الطبقات) وكذلك الشبكات العصبية الاصطناعية أو آلات ناقلات الدعم للتعلم الآلي الخاضع للإشراف (التنبؤ الطبقي، التصنيف). يستخدم تحليل التخصيب الوظيفي لتحديد مدى الإفراط في التعبير أو عدمه (المنظمين إيجابيين أو سلبيين في حالة شاشات RNAi) للفئات الوظيفية المتعلقة بمجموعات الخلفية. يتم توفير تحليل التخصيب الجيني القائم على تحليل الجينات بواسطة DAVID وتحليل مجموعة الجينات المخصبة (GSEA)،  التحليل القائم على المسار عن طريق الإبداع  واستوديو المسار  والتحليل القائم على البروتين المعقد بواسطة كومبليت.
تصغير|نظرة عامة على سير عمل phydms
تم تطوير طرق حسابية جديدة لفهم نتائج تجربة المسح الطفري العميق. يقارن مصطلح "phydms" نتيجة تجربة المسح الطفري العميق بشجرة النشوء والتطور. يسمح هذا للمستخدم بالاستنتاج إذا كانت عملية الاختيار في الطبيعة تطبق قيودًا مماثلة على البروتين كما تشير نتائج الفحص التحولي العميق. قد يسمح ذلك للمجرب بالاختيار بين ظروف تجريبية مختلفة بناءً على مدى انعكاسها على الطبيعة. كما تم استخدام المسح التحولي العميق لاستنتاج تفاعلات البروتين_البروتين. استخدم المؤلفون نموذجًا ديناميكيًا حراريًا للتنبؤ بآثار الطفرات في أجزاء مختلفة من dimer. ويمكن أيضا أن تستخدم بنية طفرية عميقة لاستنتاج بنية البروتين. يمكن أن تتكون رواسب ايجابية قوية بين طفرتين في مسح طفري عميق مؤشرا على جزأين من البروتين قريبان من بعضهما البعض في مساحة ثلاثية الأبعاد. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاستنتاج بنية البروتين. تم إثبات مبدأ هذا النهج من قبل مجموعتين باستخدام البروتين GB1.

تطلبت نتائج تجارب MPRA أساليب التعلم الآلي لتفسير البيانات. تم استخدام نموذج kv-k SV-gapped لاستنتاج الكيلومترات التي يتم تخصيبها داخل متواليات cis-regulatory ذات النشاط العالي مقارنة بالتسلسلات ذات النشاط المنخفض. توفر هذه النماذج قوة تنبؤية عالية. كما تم استخدام نهج التعلم العميق والنهج العشوائية للغابات لتفسير نتائج هذه التجارب عالية الأبعاد. هذه النماذج في المساعدة في تطوير فهم أفضل لوظيفة الحمض النووي غير المشفرة نحو تنظيم الجينات.

 تركيزمشاريع الكونسورتيوم على علم الجينوم الوظيفي 

 مشروع ENCODE 
مشروع ENCODE (موسوعة عناصر الحمض النووي) هو تحليل متعمق للجينوم البشري الذي يهدف إلى تحديد جميع العناصر الوظيفية للحمض النووي الوراثي، في كل من المناطق المشفرة وغير المشفرة. تشمل النتائج المهمة أدلة من اغطية الجينوم على أن معظم النوكليوتيدات يتم نسخها كنصوص ترميز، أوRNAs غير مشفر، أو نصوص عشوائية، واكتشاف مواقع تنظيمية إضافية، أو مزيد من التوضيح لآليات تعديل الكروماتين.

 مشروع التعبير عن الأنسجة الوراثية (GTEx) 
تصغير|العينات المستخدمة و eQTLs المكتشفة في GTEx v6
مشروع GTEx هو مشروع وراثي بشري يهدف إلى فهم دور الاختلاف الوراثي في تشكيل التباين في النص في الأنسجة. جمع المشروع مجموعة متنوعة من عينات الأنسجة (يزيد على 50 من الأنسجة المختلفة) من أكثر من 700 متبرع بعد الوفاة. وقد أدى ذلك إلى جمع أكثر من 11000 عينة. ساعد GTEx في فهم مشاركة الأنسجة وخصوصية الأنسجة في EQTLs .

 انظر أيضًا 

 علم الجينوم
 علم الجينوم الحاسوبي
 علم الجينوم البنيوي
 علم الجينوم الكيميائي
 أطلس البروتين البشري
 أطلس جينوم السرطان

 مراجع 

تصنيف:أوميكس
تصنيف:علم الأحياء الجزيئي
تصنيف:علم الجينوم