Междисциплинарная группа исследователей из Департамента науки и инженерии биосистем (D-BSSE) ETH Zurich в Базеле разработала новый подход, который впервые позволяет получить подробную информацию о невероятно большом количестве из них. сайты связывания в бактериях. Новый подход сочетает экспериментальные методы синтетической биологии с машинным обучением.
Точный контроль над производством протеина
Сайты связывания рибосом представляют собой короткие последовательности РНК перед кодирующей последовательностью гена.
В прошлом биотехнологи также разработали синтетические сайты связывания. Рибосомы очень хорошо связываются с одними из них и хуже с другими.
Чем более плотные рибосомы способны связываться с конкретным вариантом, тем чаще они транслируют соответствующий ген и тем большее количество соответствующего белка они производят.
Биотехнологи, которые используют бактерии для производства представляющих интерес химических веществ, таких как фармацевтические препараты, могут влиять на количество задействованных белков в клетке, выбирая места связывания рибосом. "Осуществление такого рода контроля особенно важно и полезно при включении сложных генных сетей, содержащих одновременно несколько белков.
Ключевым моментом здесь является установление оптимального баланса между различными белками », – говорит Маркус Джечек, старший научный сотрудник и руководитель группы D-BSSE.
Эксперимент с 300000 последовательностей
Вместе с профессорами ETH Яаковом Бененсоном и Карстеном Боргвардтом и членами соответствующих групп Джешек разработал метод, позволяющий определить, насколько прочно рибосомы связываются с сотнями тысяч или более последовательностей РНК в одном эксперименте.
Раньше это было возможно только для нескольких сотен последовательностей.
Подход исследователей ETH основан на глубоком секвенировании – новейшей технологии, используемой для секвенирования ДНК и РНК. В лаборатории ученые создали более 300 000 различных синтетических сайтов связывания рибосом и объединили каждый из них с геном фермента, который модифицирует часть целевой ДНК.
Они ввели полученные генные конструкции в бактерии, чтобы увидеть, насколько прочно рибосомы связываются с РНК в каждом отдельном случае. Чем лучше функционирует сайт связывания, тем больше фермента вырабатывается в клетке и тем быстрее будет изменяться целевая ДНК.
В конце эксперимента исследователи могут прочитать это изменение вместе с последовательностью РНК сайта связывания с помощью глубокого секвенирования.
Универсальный подход
Поскольку 300000 представляют собой лишь небольшую часть из многих миллиардов теоретически возможных сайтов связывания рибосом, ученые проанализировали свои данные с помощью алгоритмов машинного обучения. "Эти алгоритмы могут обнаруживать сложные закономерности в больших наборах данных. С их помощью мы можем предсказать, насколько прочно рибосомы будут связываться с определенной последовательностью РНК », – говорит Карстен Боргвардт, профессор Data Mining.
Исследователи ETH сделали эту модель прогнозирования бесплатно доступной в виде программного обеспечения, чтобы другие ученые могли ее использовать, и вскоре они также представят простой в использовании онлайн-сервис.
Подход, разработанный учеными, универсален, подчеркивают Бененсон и Джечек, и команда планирует распространить его на другие организмы, включая клетки человека. «Мы также стремимся выяснить, как генетическая информация влияет на количество белка, производимого в клетке человека», – говорит Бененсон. "Это может быть особенно полезно при генетических заболеваниях."