Nehmen wir an, ich habe eine Population von Mus musculus im Labor. Ich teile es in eine Kontrollgruppe und eine Testgruppe auf. Die Testgruppe wird ständig einem Stress ausgesetzt (Beispiel: erhöhte UV-Strahlung). Beide Gruppen dürfen sich über 20 Generationen fortpflanzen. Ich möchte mithilfe von Omics vollständig charakterisieren und vergleichen, was sich in jedem Nachkommen (Kontroll- vs. Testgruppe) geändert hat. Ziel ist es dann, all diese Informationen in einer neuen Datenbank mit den Pfaden, die sich ändern, und in welchem Ausmaß, zu integrieren.
Dies ist eine rein didaktische Übung.
Soll ich Genomics oder/und Exomics oder/und Epigenomics verwenden?
Kommt darauf an, was man sich anschauen möchte. Die Sequenzierung des gesamten Genoms gibt Ihnen alle Mutationen. Wenn Sie nur am codierenden Teil des Genoms interessiert sind, können Sie sich für die Exomsequenzierung entscheiden. Obwohl die Exomsequenzierung Ihre Zeit und Ressourcen erheblich sparen wird, verlieren Sie möglicherweise viele relevante Informationen aus dem nicht codierenden und regulatorischen Teil des Genoms.
Epigenomik ist ein sehr weit gefasster Begriff. Es gibt mehrere Aspekte. Sie können sich für das DNA-Methylom, die Nukleosomenpositionierung oder ChIP-Seq für Histonmodifikationen/-varianten entscheiden.
Ich würde vorschlagen, dass Sie, wenn Sie es sich leisten können, sich für die Sequenzierung des gesamten Genoms entscheiden. Die nächste Wahl wäre die Exomsequenzierung. Sobald Sie diese Daten haben, könnte es relevant sein, die dritte Schicht des DNA-Methyloms hinzuzufügen.
Wenn ich eines der oben genannten und Proteomik mache, wofür könnte ich die Transkriptomik brauchen?
Würden die Metabolomics, die hauptsächlich punktuelle Messungen sind, wertvolle Informationen hinzufügen?
Sicher, sie fügen Informationen hinzu. Ob von großem Wert oder nicht, hängt von der Studie ab, die Sie durchführen. Wenn Sie beispielsweise die Rolle von Stress bei Diabetes untersuchen, kann eine Metabolomik-Studie von großem Wert sein.
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