Nota: Los genes no tienen inherentemente funciones en sentido macroscópico. Puede sonar pedante, pero es relevante. Un gen es simplemente un fragmento de código que describe una proteína particular. Un gen no codifica un fenotipo particular; eso se forma solo junto con todos los productos de todos los otros genes, así como el medio ambiente. Las propiedades reactivas o catalíticas de una proteína no están necesariamente restringidas a una sola ruta o función. La verdadera “función” de un gen es el comportamiento químico del producto genético en su probable contexto fisiológico. [ver comentarios para matices]
Dicho esto, podemos relajar un poco la terminología. Hay varias formas en que podemos determinar la función de un gen, y generalmente se emplean y combinan varios métodos para formar una buena idea.
Secuencia de similitud . Si la secuencia de un gen es similar a la de otro gen que ya conocemos en otro organismo, entonces es probable que los productos proteicos tengan propiedades similares y puedan tener actividades similares en la célula. La tecnología de secuenciación de segunda generación lo hace posible a gran escala por un precio bajo. Debido a las razones mencionadas en la nota anterior, es solo una suposición, pero podría decirnos qué buscar. Algunos signos reveladores de la secuencia también son útiles incluso sin mirar a través de una base de datos de secuencias conocidas; por ejemplo, las proteínas de membrana pueden reconocerse típicamente a partir de la secuencia sola.
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Análisis de nocaut, subexpresión y sobreexpresión . Un mutante knock-out es un individuo en el que el gen se altera para que ya no se exprese o ya no sea funcional. El fenotipo de dicho mutante a menudo da una pista sobre el papel que juega el gen en la célula. Para dar un ejemplo sencillo, si el mutante knock-out ya no es capaz de descomponer cierto compuesto, es probable que el gen (¡pero no necesariamente!) Esté relacionado con su transporte o metabolismo. Los mutantes que subexpresan o sobreexpresan un gen en particular descubren pistas similares. Crear mutantes como este es fácil para algunos organismos; Por ejemplo, los científicos que estudian S. cerevisiae ( levadura de panadero / cervecero) tienen acceso a una biblioteca de mutantes eliminados, ¡uno para cada gen ! Por razones obvias, la situación es un poco diferente para, por ejemplo, H. sapiens .
Estudios de interacción de proteínas . Conocer el fenotipo de un mutante no nos dice cómo la mutación causa ese fenotipo, por lo que en realidad no nos dice la función del gen. Para saberlo, necesitamos conocer las reacciones químicas en las que está involucrado el producto genético. El modelado estructural in silico puede ayudar con esto, pero la única forma de saberlo con certeza es probar las reacciones. La actividad catalítica se puede probar extrayendo el producto génico y colocándolo en un tubo de ensayo junto con los reactivos. También hay técnicas para detectar interacciones proteína-proteína. Por ejemplo, en levadura-dos-híbrido (Y2H), los genes se colocan en una levadura genéticamente transformada, que se ilumina (literalmente) cuando los dos productos genéticos interactúan.
Como puede ver, es un proceso bastante complicado con muchas trampas y trabajo duro si desea hacerlo bien. Las bases de datos como Genbank ofrecen buenas descripciones de lo que se conoce para cualquier gen, combinando información de muchos (¡muchos!) Estudios científicos. La mayoría de los organismos modelo tienen su propio sitio web, por ejemplo, SGD para levadura, FlyBase para Drosophila .
Editar: GWAS y QTL . Los mutantes son útiles para observar la influencia de un gen en un fenotipo particular, pero ¿qué sucede si desea investigar un fenotipo y encontrar los genes asociados? Reúne un grupo de individuos, examina su fenotipo y secuencia sus genomas, luego observa la correlación entre ciertas diferencias en sus genomas (polimorfismos) y fenotipos. Esa es la idea detrás del estudio de asociación amplia del genoma y el locus de rasgos cuantitativos. Debido a que la secuenciación de un genoma completo no es tan barata, es un trabajo duro y da como resultado información imperfecta, el paso de secuenciación se reemplaza por marcadores de secuencia o microarrays.