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Caracterización del genoma accesible en el parásito de la malaria humana Plasmodium falciparum

La malaria humana es una enfermedad devastadora y causa de pobreza en países en vías de desarrollo. Para desarrollarse y adaptarse a las condiciones cambiantes dentro del huésped Plasmodium falciparum experimenta cambios drásticos en la expresión de los genes. Con el objetivo de identificar regiones reguladoras en el genoma del parásito, se ha caracterizado el perfil de accesibilidad a la cromatina en dos líneas clonales en cuatro etapas del desarrollo durante el ciclo intraeritrocítico en sangre mediante la técnica del ATAC-seq. Se encontró que las regiones abiertas de la cromatina localizan preferentemente en los sitios de inicio de la transcripción (TSS). La accesibilidad a la cromatina por ATAC-seq es predictiva del nivel de transcripción activa y de los niveles de enriquecimiento de marcas de histonas H3K9ac y H3K4me3. Este ensayo ha permitido además identificar nuevas regiones reguladoras incluyendo TSS y elementos tipo enhancer. En este estudio se muestra que la dinámica de la accesibilidad de la cromatina coincide con los patrones temporales de expresión durante el desarrollo. El análisis de motivos enriquecidos en las regiones reguladoras activas específicas en cada etapa permite predecir los sitios de unión in vivo y la función de múltiples factores de transcripción ApiAP2. Por último, el estado de expresión activo de genes clonales variantes implicados en virulencia:  eba, phist, var y clag; está asociado a una señal de ATAC-seq diferencial en el promotor. En conjunto, este estudio identifica las regiones reguladoras del genoma con un papel esencial en el desarrollo del parásito y en la expresión clonal variante en P. falciparum. informacion[at]ebd.csic.es: Ruiz et al (2018) Characterization of the accessible genome in the human malaria parasite Plasmodium falciparum. Nucleic Acids Res https://doi.org/10.1093/nar/gky643


https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gky643/5054866?guestAccessKey=c45cf7d4-f086-449f-a39e-246f7a8122fe
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