Expressed sequence tags for genes: a review

Expressed sequence tags (ESTs) are partial sequences from the extremities of complementary DNA (CDNA) resulting from a single pass sequencing of clones from cDNA libraries, and different ESTs can be obtained from one gene. Sequence information from ESTs can be used for deciphering the function and the organisation of the genome. From a functional viewpoint, they allow the determination of the expression profiles of genes in any particular tissue, in different conditions or status, and thus the identification of regulated genes. In order to identify genes involved in particular processes one can select a specific group of mRNAs. For such a selection, classical techniques include subtraction or differential screening and new techniques, using polymerase chain reaction (PCR) amplification, are now available. For studies on the organisation of the genome the main use of ESTs is the determination of chromosomal localisation of the corresponding genes using a somatic hybrid cell panel. This chromosomal localisation information is needed to identify genes or quantitative trait loci, according to the ’positional candidate’ approach. ESTs also contribute to comparative genetics and they can help to decipher gene function by comparison between species, even genetically distant ones. Thus, combining sequence, functional and localisation data, ESTs contribute to an integrated approach to the genome.Les « étiquettes » correspondent aux séquences des extrémités des ADN complémentaires, obtenues de manière systématique à partir d’une seule réaction de séquençage. Cependant, à partir d’un seul gène plusieurs étiquettes différentes peuvent être obtenues : celles qui correspondent aux deux extrémités de l’ADN complémentaire, aux ADN complémentaires de tailles différentes synthétisés à partir d’un même ARN messager, et aux différents ARN messagers issus d’une même séquence d’ADN génomique. L’identification des gènes correspondants est faite par comparaison avec les séquences nucléiques ou protéiques contenues dans les bases de données publiques (GenBank ou EMBL, SwissProt), en utilisant des logiciels d’alignement automatique tels que FASTA ou BLAST. Les séquences annotées des étiquettes sont stockées dans une base de données particulière, dbEST, et soumises régulièrement à des tests de comparaison avec les bases de données citées. En raison de la présence d’une longue région non codante à l’extrémité 3’ des ARN messagers, les étiquettes de l’extrémité 3’ sont souvent non informatives. La comparaison des étiquettes entre elles permet d’essayer de regrouper celles qui peuvent appartenir à un même gène et de déterminer ainsi une séquence consensus, plus longue et donc plus informative. Au niveau fonctionnel, les étiquettes permettent d’établir les profils d’expression des gènes d’un tissu donné dans différentes situations physiologiques ou expérimentales et donc d’identifier les gènes qui sont régulés. Ces profils sont établis en utilisant les étiquettes pour mesurer la fréquence des différents ADNc dans une génothèque préparée à partir de ce tissu dans les différentes conditions étudiées. Dans une nouvelle stratégie, la SAGE (Serial Analysis of Gene expression), des étiquettes d’une dizaine de nucléotides sont collectées, mises bout à bout et séquencées en série, ce qui permet d’accélérer l’acquisition de ces profils d’expression. Une autre approche est basée sur l’hybridation d’un grand nombre de clones déposés sur une même membrane en nylon «filtres haute densité », ou, dans un format miniature, sur une lame de verre, « microarrays». Pour identifier les gènes impliqués dans des processus bien définis, différentes stratégies de soustraction ou de comparaison permettent de sélectionner une population particulière d’ARN messagers ; les techniques les plus récentes utilisent l’amplification par PCR. Au niveau de l’organisation du génome, les étiquettes contribuent au développement de la cartographie génique : les gènes correspondants sont localisés en utilisant un panel d’hybrides somatiques, les amorces nécessaires pour amplifier l’ADN des hybrides sont choisies grâce aux informations de séquence fournies par les étiquettes. Cette information de localisation chromosomique est indispensable pour identifier les gènes responsables des caractères étudiés par une stratégie de gène candidat positionnel. L’utilisation d’étiquettes d’une autre espèce peut également permettre d’effectuer ces localisations et donc de développer des cartes comparées entre espèces qui mettent en évidence une certaine conservation de l’organisation des gènes sur les chromosomes. Enfin, la conservation des gènes n’est pas limitée à la séquence et à l’organisation : grâce aux étiquettes, des analogies fonctionnelles de gènes appartenant à des espèces génétiquement éloignées ont été décrites et sont recherchées systématiquement pour identifier la fonction des gènes. Ainsi, en permettant de combiner des données de séquence, d’expression et de localisation chromosomique, les étiquettes participent au développement d’une approche intégrée du génome

Functional study and regional mapping of 44 hormono-regulated genes isolated from a porcine granulosa cell library

cDNA clones from a pig granulosa cell cDNA library were isolated by differential hybridisation for follicle stimulating hormone (FSH) regulation in granulosa cells in a previous study. The clones that did not match any known sequence were studied for their expression in granulosa cells (treated or not by FSH) and in fresh isolated ovarian follicles mainly by comparative RT-PCR analysis. These results give functional data on genes that may be implicated in follicular growing. These ESTs have been localised on the porcine genome, using a somatic cell hybrid panel, providing new type I markers on the porcine map and information on the comparative map between humans and pigs

A pig multi-tissue normalised cDNA library: large-scale sequencing, cluster analysis and 9K micro-array resource generation

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Domestic animal breeding and product quality improvement require the control of reproduction, nutrition, health and welfare in these animals. It is thus necessary to improve our knowledge of the major physiological functions and their interactions. This would be greatly enhanced by the availability of expressed gene sequences in the databases and by cDNA arrays allowing the transcriptome analysis of any function.</p> <p>The objective within the AGENAE French program was to initiate a high-throughput cDNA sequencing program of a 38-tissue normalised library and generate a diverse microarray for transcriptome analysis in pig species.</p> <p>Results</p> <p>We constructed a multi-tissue cDNA library, which was normalised and subtracted to reduce the redundancy of the clones. Expressed Sequence Tags were produced and 24449 high-quality sequences were released in EMBL database. The assembly of all the public ESTs (available through SIGENAE website) resulted in 40786 contigs and 54653 singletons. At least one Agenae sequence is present in 11969 contigs (12.5%) and in 9291 of the deeper-than-one-contigs (22.8%). Sequence analysis showed that both normalisation and subtraction processes were successful and that the initial tissue complexity was maintained in the final libraries. A 9K nylon cDNA microarray was produced and is available through CRB-GADIE. It will allow high sensitivity transcriptome analyses in pigs.</p> <p>Conclusion</p> <p>In the present work, a pig multi-tissue cDNA library was constructed and a 9K cDNA microarray designed. It contributes to the Expressed Sequence Tags pig data, and offers a valuable tool for transcriptome analysis.</p

The GENETPIG database: a tool for comparative mapping in pig (Sus scrofa)

The GENETPIG database has been established for storing and disseminating the results of the European project: ‘GENETPIG: identification of genes controlling economic traits in pig'. The partners of this project have mapped about 630 porcine and human ESTs onto the pig genome. The database collects the mapping results and links them to other sources of mapping data; this includes pig maps as well as available comparative mapping information. Functional annotation of the mapped ESTs is also given when a significant similarity to cognate genes was established. The database is accessible for consultation via the Internet at http://www.infobiogen.fr/services/Genetpi

Déterminisme génétique de la prolificité chez les ovins (clonage positionnel du gène Booroola et localisation du gène Lacaune)

MONTPELLIER-SupAgro La Gaillarde (341722306) / SudocSudocFranceF

Functional genomics reproduction in farm animals

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Functional genomics female fertility

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Functional genomics and reproduction in farm animals

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