Studiare il genoma eucariotico in 3D
L’organizzazione tridimensionale (3D) del genoma nucleare eucariotico ha un ruolo cruciale nella regolazione genica. Magda Bienko e Nicola Crosetto offrono una panoramica delle tecniche emergenti e consolidate utilizzate per studiare la disposizione spaziale del genoma nel nucleo e come questa influisca sulla funzione genica in cellule singole e nei tessuti.
Lo stretto impacchettamento delle fibre di cromatina e il loro ripiegamento in sovrastrutture tridimensionali sono necessari per racchiudere metri di DNA in uno spazio minuscolo come il nucleo delle cellule eucariotiche. Tuttavia, la disposizione tridimensionale del DNA nucleare svolge funzioni che vanno ben oltre il semplice impacchettamento del genoma nel nucleo e si estendono alla regolazione della replicazione, dell’espressione e dell’integrità dei geni. Pertanto, studiare come il materiale genetico è disposto all’interno del nucleo di una singola cellula isolata (genomica 3D) o nel contesto di un tessuto (genomica spaziale) è fondamentale per comprendere meglio i meccanismi di regolazione genica.
Madga Bienko e Nicola Crosetto del Centro di Genomica di Human Technopole e Britta Bouwman (Karolinska Institutet e Science for Life Laboratory, Svezia) passano in rassegna i diversi metodi, tra cui il sequenziamento parallelo massivo e la microscopia ad alta risoluzione, che sono stati utilizzati nell’ultimo decennio per studiare l’organizzazione 3D del genoma eucariotico. I ricercatori discutono come questi strumenti possano aiutare a risolvere questioni ancora aperte nei campi della genomica 3D e della genomica spaziale, nonché della biologia dello sviluppo e della medicina oncologica. Infine, Bienko e Crosetto prevedono che i rapidi progressi nei protocolli di preparazione dei campioni, nell’imaging, nel sequenziamento e nel calcolo ad alte prestazioni consentiranno la risoluzione spaziale del sequenziamento dell’intero esoma e dell’intero genoma.
L’articolo è ora disponibile su Trends in Genetics.
Immagine per gentile concessione del Dr. Erik Wernersson, KI, Svezia
Condividi:
Ti potrebbe anche interessare:
-
Dal Report Integrato all’innovazione giovanile: Human Technopole al Social Innovation Campus 2026
Il Social Innovation Campus 2026 è stato un grande successo, portando migliaia di studenti nel distretto MIND per discutere di innovazione sociale, sostenibilità e futuro del lavoro. Dal 25 al 27 febbraio, giovani provenienti da diversi contesti si sono confrontati con organizzazioni, istituzioni e aziende per capire come l’innovazione possa generare impatto sociale.
-
4 PhD Positions in Data Analytics and Decision Sciences at Human Technopole
Are you passionate about AI, mathematical modelling, or genomics, and eager to work on high-impact research in biomedical science? Human Technopole is excited to offer four fully-funded PhD positions as part of the prestigious PhD Programme in Data Analytics and Decision Sciences of the Politecnico di Milano.
-
Dall’RNA alle proteine: AIRC sostiene i nuovi approcci di Human Technopole per studiare il cancro
Lorenzo Calviello con il suo gruppo, presso i Centri di Ricerca in Genomica e Biologia Computazionale di Human Technopole, ha ottenuto un My First AIRC Grant quinquennale, con un finanziamento di oltre 99.000 euro per il 2026, per un totale previsto di 500.000 euro, da parte di Fondazione AIRC per la Ricerca sul Cancro. Obiettivo del progetto è identificare proteine specifiche del cancro che possano fungere da nuovi bersagli per l’immunoterapia nel carcinoma colorettale.
-
Come la sortilina riconosce la tireoglobulina nel processo di rilascio degli ormoni tiroidei
I ricercatori di Human Technopole hanno identificato i meccanismi molecolari attraverso i quali la sortilina, un recettore di membrana, riconosce e lega la tireoglobulina lungo il suo percorso verso il rilascio degli ormoni tiroidei. Lo studio, pubblicato su Nature Communications dal gruppo di Francesca Coscia, con Irene Boniardi come prima autrice, rivelano che la sortilina riconosce la tireoglobulina tramite un breve “tag” flessibile, che sembra essere un motivo strutturale comune per il riconoscimento di altre proteine in tutto il nostro organismo.
-
AI4Life: A European Success for Artificial Intelligence in the Life Sciences
The AI4Life project, co-led by Florian Jug (Computational Biology Research Centre at Human Technopole) and Anna Kreshuk (EMBL), received the highest possible score in the European Commission’s final review, recognising its scientific impact and the quality of its achievements in applying artificial intelligence to biological image analysis.