Le gène prédit 15503 est identifié par des analyses in silico, qui utilisent des méthodes informatiques pour déduire la présence d'un gène dans le génome d'un organisme. Ces approches bioinformatiques détectent des signatures génétiques basées sur des caractéristiques génomiques établies telles que les cadres de lecture ouverts (ORF), les régions promotrices, les sites d'épissage conservés et l'homologie de séquence avec des gènes connus. L'étiquette "Gène prédit 15503" sert d'identifiant unique, indiquant sa séquence parmi des milliers de gènes prédits dans une base de données génomique, reflétant sa découverte ou sa séquence d'annotation plutôt que sa fonction ou son importance biologique. S'il code pour une protéine, ce gène pourrait être impliqué dans une myriade de processus cellulaires, depuis les voies métaboliques et la transduction des signaux jusqu'aux rôles structurels au sein de la cellule. Alternativement, il pourrait produire des ARN non codants impliqués dans la régulation de l'expression génétique, l'épissage de l'ARN, ou d'autres fonctions cellulaires critiques.
La validation expérimentale, y compris des techniques telles que le séquençage de l'ARN (RNA-seq) pour confirmer la transcription, la protéomique pour détecter l'expression des protéines et les essais fonctionnels pour comprendre le rôle du produit du gène, est essentielle pour passer de la prédiction à la confirmation et à la caractérisation du gène prédit 15503. Ces étapes sont cruciales pour élucider ses contributions à la physiologie cellulaire ou aux processus pathologiques. La recherche sur ces gènes prédits est essentielle pour élargir notre compréhension de la complexité génomique et protéomique. Elle ouvre de nouvelles voies pour comprendre comment les génomes codent les fonctions biologiques et s'adaptent aux diverses pressions environnementales. Grâce à l'élucidation expérimentale du gène prédit 15503 et d'autres gènes similaires, les scientifiques peuvent découvrir de nouvelles connaissances sur la régulation des gènes et la biologie évolutive, illustrant l'interaction dynamique entre la biologie computationnelle et la recherche expérimentale pour faire progresser notre compréhension de la vie au niveau moléculaire.
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