Az Omic technológiák, a mezőgazdasági állatok táplálkozási kutatásának jelentős fejleményei - Magazin
Az omikus technikák alkalmazása a kihívások és kezelések állatokra gyakorolt hatásainak molekuláris szintű vizsgálatára komoly aggodalomra ad okot az állatok táplálkozásának kutatásában, amint azt az AllAboutFeed által ebben a témában közzétett, Dr. Martha Kluneman táplálkozási kutatási vezető által aláírt tanulmány megmutatta Immunológia Evonik.
Szisztematikus tudás
Ezek az új típusú elemzések sokkal mélyebb szisztematikus ismereteket tesznek lehetővé az állatbiológiáról és annak élelmiszerrel való kölcsönhatásáról, de új kihívásokat is jelentenek. ez nem a tudomány területe, sokkal inkább a kísérleti alanyok meghatározott kutatási témákban történő mérésére használt módszerek összessége.
Ezek alapján az Omice-technikák célja egy adott biokémiai csoport teljes összetételének mérése: (meta) genomika DNS-hez, transzkripptika az RNS-hez, proteomika fehérjékhez, metabolomika kis hidrofil vegyületekhez és lipidomika kis lipofil vegyületekhez.
A kémiai entitások fizikai-kémiai tulajdonságai meghatározzák az alkalmazott analitikai módszert. Ezért az Omics-ban meg van osztva a szekvenáláson alapuló módszerek a DNS és az RNS között, különös tekintettel a fehérjék, metabolitok és lipidek tömegspektrometriáján alapuló módszerekre.
Módszerek halmaza
Az omikus technológiák nem a tudomány területei, sokkal inkább a kísérleti alanyok meghatározott kutatási kérdésekben történő mérésére használt módszerek.
Azonban minden módszerben sok molekula egyidejű mérésének képessége kereskedik e molekulák abszolút koncentrációjának mérésével. A további eltolások korlátozott érzékenységet jelentenek a szekvenáláson alapuló módszerek iránt, és a tömegspektrometrián alapuló módszereknél alacsonyabb pontosságot mutatnak a megcélzott társaikhoz képest.
Különösen a generált adatmennyiség miatt, a klasszikus analitikai módszerekkel összehasonlítva, az adatok és az eredmények grafikonokkal történő megjelenítése elengedhetetlen lépés az Omics-adatok elemzésében. Jellemzően a fő komponens elemzést (PCA) vagy a fő koordináta elemzést (PCoA) használják a minták közötti általános különbségek vizsgálatára és a kísérleti kezelés hatásának bemutatására a vizsgált Omics entitásra.
Génosztályozás
Statisztikailag szignifikáns hatásokhoz a hőminták hasznosak az érdekes molekuláris minták kiválasztásának irányításához. Sőt, a kutatók a géneket és más molekulákat egy kapcsolódó funkció szerint osztályozzák, amelyet más kutatók korábban leírtak és adatbázisokba gyűjtöttek.
Gyakran egy molekula sok folyamatban vesz részt, és egy folyamat több molekulából áll. Ez a sok-sok kapcsolat megnehezíti az adatok értelmezését, de a biológiai kontextus alapos mérlegelésével ezek az út-asszociációk egy hasznos és tesztelhető hipotézishez vezethetik a kutatót a vizsgált minták belső működésével kapcsolatban.
Az omikus technológia alapvető megvalósítása az, hogy egy állat megfigyelhető összetett megfigyelhető tulajdonságainak vagy jellemzőinek fenotípusos megfigyelése) egy állatkísérlet során kombinálható a mintában a biológiai környezetet alkotó legtöbb molekula mérésével. Így a minták közötti vizuális és más ismert különbségek támogathatják az omikus eredmények értelmezését, és olyan következtetéshez vezethetnek, amely megmagyarázza a fenotípust meghatározó molekuláris mechanizmust.
Eszköz a kutatók számára
Bár az "Omics" módszerek ötletet adnak arról, hogyan változik az egész vizsgált biológiai rendszer, nem a legjobb választás annak bemutatása, hogy a rendszer egy adott része hogyan változik.
Így a megcélzott módszereknek vagy egy új célzott kísérletnek ki kell egészítenie a klasszikus teszteket az Omice-módszerekkel annak érdekében, hogy maguk az Omice-eredmények hipotéziseit teszteljék.
Ezenkívül az Omice-módszerek nem pótolhatják a fenotípusos eredményt, például a jobb takarmány-konverziós arányt vagy az oltásra adott gyorsabb választ, de a kutatót egy célzott, tesztelhető hipotézishez vezethetik az alapul szolgáló molekuláris mechanizmusról.