ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2018

Структурный анализ состава РНК-оследовательностей, связывающихся с белком HuR

Structural analysis of rna sequences binding with HuR protein
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.[ 07.09.2010 ]
Аннотация:Данная работа посвящена разработке компьютерных методов предсказания сайтов связывания белка HuR с определенными участками мРНК, которые, как правило, расположены в 3¢-нетранслируемом регионе и имеют повышенное содержание нуклеотидов A и U. Реализован учет вторичной структуры РНК и получен ряд новых результатов в ходе анализа экспериментальных данных, предоставленных институтом St. Laurent Institute (США).
Abstract:This work is devoted to development of computer methods for prediction of HuR binding sites. This RNA-binding protein HuR binds to specific regions of mRNA, which are usually located in 3’-UTR and are AU-reach (ARE). In this work we have implemented RNA secondary structure analysis and applied to analysis of experimental date provided by St. Laurent Institute.
Авторы: Пальянов А.Ю. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, , , кандидат физико-математических наук, Черемушкин Е.С. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН; компания «Новые вычислительные системы в биологии», Новосибирск, Россия, кандидат физико-математических наук, Штокало Д.Н. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, , , Нечкин С.С. (evgeny.cheryomushkin@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, ,
Ключевые слова: регуляция экспрессии мрнк, компьютерные методы, алгоритм, вторичная структура рнк, hur, рнк-связывающие белки
Keywords: mRNA expression regulation, algorithm, algorithm, RNA secondary structure, HuR, RNA-binding proteins
Количество просмотров: 5613
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Белки семейства Hu (ELAVL) – HuB, HuC, HuD, HuR и ELAV, обладающие довольно высокой взаимной гомологией, связываются с ARE-элемен­тами мРНК, расположенными в 3¢-нетрансли­руемом регионе, стабилизируя мРНК и увеличивая время ее жизни [1], то есть регулируют уровень экспрессии этой мРНК на уровне трансляции. Все белки семейства состоят из двух N-терминаль­ных РНК-связывающих мотивов (RRM1 и RRM2), петлевого участка и С-терминального РНК-связы­вающего мотива RRM3. Механизм связывания представляет значительный интерес и активно изучается, однако полное понимание до сих пор не достигнуто. Например, in vitro HuR проявляет неизбирательную способность связываться с большинством ARE, а in vivo – только с определенными мРНК (на данный момент их известно примерно 34). Интерес к экспериментальному определению или компьютерному предсказанию остальных мишеней HuR по-прежнему велик. Ряд компьютерных методов уже был опробован исследователями [2], но не привел к решению проблемы в полной мере, возможно, по причине того, что поиск выполнялся только в пространстве последовательностей, не принимая во внимание вторичную структуру в районе ARE, которая может стать существенным фактором при взаимодействии белка с распознаваемым участком мРНК. Авторы предприняли попытку включить ее в рассмотрение при анализе данных.

Описание алгоритма. В данной работе были использованы две выборки, предоставленные институтом St. Laurent Institute (Вашингтон, США). Первая выборка, TP=(sp1, …, spNp), позитивная, содержала последовательности РНК, показавшие связывание с белком HuR, а вторая – TN=(sn1, …, snNn) с отсутствием связывания. Длина каждой из последовательностей TP и TN варьируется от ста до нескольких тысяч нуклеотидов. На этих последовательностях был проведен поиск наиболее часто встречающихся вторичных структур и выбраны те, которые характеризуют каждую из выборок.

В первую очередь, для каждой последовательности si получен набор вторичных структур B(si), встречающихся в этой последовательности. Для чего использовалась программа RNAforester [3], которая по заданной последовательности получает одну или несколько оптимальных структур с максимальной энергией связывания. Каждая последовательность si сканировалась окном заданной длины L (L=75). В окне si[t,t+L-1] с помощью RNAforester предсказывалась одна вторичная структура. Таким образом, исключая повторения, для каждой последовательности si получим набор структур B(si)=(Bi1, …, BiNBi), где NBi – количество структур в последовательности si. Заметим, что повторяющимися называются одинаковые структуры с одинаковым положением на последовательности, найденные в окнах с соседними позициями (см. рис. 1).

Подпись:  
Рис. 3. Преобразование структуры 
к абстрактной форме (все стебли без ветвлений
 заменяются единичными отрезками)Подпись:  Примечание: каждая открывающая скобка соответствует увеличению на единицу, каждая закрывающая скобка – уменьшению на единицуРис. 2. График высоты для скобочной записивторичной структуры РНКДалее для каждой структуры Bij из B(si) была вычислена частота Fij встречаемости этой структуры на остальных последовательностях. То есть Fij – это процент последовательностей, на которых встретилась похожая структура. Структуры с наибольшей частотой являются структурами, характеризующими выборки, а также объектом поиска.

Алгоритм вычисления частоты структуры. Частота структуры Bij может быть вычислена путем сравнения ее с другими структурами Bkl, где k!=i. Сравнение структур производится путем вычисления редакторского расстояния между скобочными записями этих структур и сравнения его с заданным наперед порогом T (T=12). Но вычисление всех редакторских расстояний является очень трудоемкой задачей, поэтому было введено несколько оптимизаций, позволяющих исключить около 80 % сравнений, тем самым сделав алгоритм доступным для вычисления. С математической точки зрения эти оптимизации могут сделать расчет Fij неточным, но с биологической точки зрения учет этих оптимизаций дает наиболее достоверный результат. Перечислим оптимизации.

1. Выбор похожих по высоте структур. Для каждой структуры Bij построим график высоты (рис. 2) Hij(t), t=1, …, L(Bij), вычислив его следующим образом:

Подпись:  
Примечание: нижняя кривая отображает распределение на негативной выборке, а верхняя – на позитивной; по вертикальной шкале отложено количество последовательностей
Рис. 4. Гистограмма найденных структур 
в зависимости от количества последовательностей

График показывает, что max(Hij) характеризует максимальную высоту структуры. Поэтому структуры, различающиеся по высоте более чем на DH=5, исключаются из сравнения.

2. Выбор структур, схожих по абстрактной форме. Чтобы уменьшить количество прямых сравнений структур, для каждой из них вычисляется абстрактная форма. В этой форме все ветви без ветвления заменяются единичными элементами (рис. 3).

Сравнение абстрактных форм осуществляется значительно быстрее, поэтому выбирались структуры с одинаковой абстрактной формой. Пара структур, у которых абстрактная форма одинакова, но длины стеблей в АФ различаются более чем на D, исключается из сравнения.

Используя описанные оптимизации и программу RNAdistance [4], для каждой структуры Bij получим искомую частоту Fij.

В результате поиска структур с наибольшей частотой получены наборы структур для TP и TN. Каждой структуре поставлено в соответствие значение, определяющее количество последовательностей из TP и TN, содержащихся в данной структуре. Сначала были найдены структуры, которые встречаются в TP, но не в TN, а затем, наоборот, которые часто встречаются в TN, но не в TP. В результате полученные распределения структур были отсортированы по частоте встречаемости на последовательностях. Полученные распределения показаны на рисунке 4.

В данной работе изучен структурный состав последовательностей РНК двух групп – связывающихся и не связывающихся с HuR. Эти последовательности отобраны экспериментальным путем в лаборатории института St. Laurent Institute. Был произведен поиск двухмерных структур РНК на этих последовательностях, а затем выбраны группы последовательностей. Несмотря на видимое различие в распределениях, необходимо заметить, что это различие необязательно является критерием для определения новых сайтов связывания с HuR. Некоторые эксперименты показывают, что это различие может быть вызвано отличием AU/GC состава последовательностей. В TP-вы­борке соотношение AU/GC=0,65, а в TF-выборке это соотношение равно 0,4. Пара AU образует двойную водородную связь, а пара GC – тройную. Поэтому структуры, образуемые последовательностями с разным составом AU/GC, будут различаться. Несмотря на это, по мнению авторов, исследование имеет ценность само по себе, без цели создать алгоритм распознавания HuR-сайтов.

Литература

1. Peng S.S., Chen C.Y., Xu N., Shyu A.B. RNA stabilization by the AU-rich element binding protein, HuR, an ELAV protein. EMBO Journal. 1998. № 17, рр. 3461–3470.

2. Bolognani F., Contente-Cuomo T., Perrone-Bizzozero NI. Novel recognition motifs and biological functions of the RNA-binding protein HuD revealed by genome-wide identification of its targets. Nucleic Acids Res. 2010. № 38 (1), рр. 117–130.

3. Shapiro B., Zhang K. Comparing multiple RNA secondary structures using tree comparisons. Comput Appl Biosci. 1990. № 6, рр. 309–318.

4. Hochsmann M., Toller T., Giegerich R., Kurtz S. Local similarity in RNA secondary structures. Proceedings of the IEEE Bioinformatics Conference 2003 (CSB 2003). Standford University, USA. IEEE Computer Society, рр. 159–168.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2584
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (5.84Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.43Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: