Кодтану ДНК-ның кодондық қабалдауының генетикалық бұрылысы

Кіріспе

Кодонталған ДНК-дағы генетикалық бұрылыс

Кодонды пайдалану бұрылысы – кодталған ДНК-дағы синонимді кодондардың кездесу жиілігіндегі айырмашылықты білдіреді. Кодон – полипептидтік тізбектегі белгілі бір аминқышқыл қалдығын немесе трансляцияны тоқтату үшін (стоп-кодондар) кодтайтын үш нуклеотидтен (триплет) тұратын тізбек. Барлығы 64 түрлі кодон бар (61 кодон аминқышқылдарды, ал 3 – тоқтату кодонын кодтайды), бірақ трансляцияланатын тек 20 түрлі аминқышқыл ғана бар. Кодондардың көп болуы көптеген аминқышқылдардың бірнеше кодонмен кодталуына мүмкіндік береді. Осындай артықтығынан генетикалық кодтың дегенеративті екені айтылады. Әртүрлі организмдердің генетикалық кодтары бір аминқышқылды кодтайтын бірнеше кодонның біреуін басқаларына қарағанда жиірек пайдалануға бейім – яғни, оның жиілігі кездейсоқ күткеннен артық болады. Мұндай бұрылыстардың қалай пайда болатыны молекулалық эволюцияның көп талқыланатын мәселесі. GenBank және RefSeq дерекқорындағы организмдер үшін геномдық кодонды пайдалану бұрылысын егжей-тегжейлі көрсететін кодонды пайдалану кестелерін HIVE Codon Usage Tables (HIVE CUTs) жобасынан табуға болады, ол CoCoPUTs және TissueCoCoPUTs екі бөлек деректер базасын қамтиды. Бұл екі деректер базасы барлық тірі организмдер үшін кодон, кодон жұптары және динуклеотидтерді пайдалану статистикасын толық және жаңартылған түрде ұсынады, ал 52 адам тіні үшін – тізбектік ақпаратқа сүйене отырып. Кодондық бұрылыс 3 негізгі фактордың нәтижесі болып табылады: диплоидты организмдерде GC-мен аяқталатын кодондарды ұнататын GC-бұрылысты гендік конверсия, мутациялық бейімділікті көрсететін келу бұрылыстары (әдетте AT-мен аяқталатын кодондарды ұнатады) және трансляцияға қатысты қолайлы кодондарды табиғи іріктеу. Escherichia coli немесе Saccharomyces cerevisiae (наан дрожжасы) сияқты тез өсетін микроорганизмдердегі оңтайлы кодондар олардың тиісті геномдық трансферлік РНК (tRNA) қорының құрамын көрсетеді. Оңтайлы кодондар трансляция жылдамдығын арттыруға және жоғары дәлдікке қол жеткізуге көмектеседі деп есептеледі. Осы факторлардың нәтижесінде трансляциялық іріктеу жоғары экспрессияланатын гендерде күштірек болады деп күтілуде, бұл жоғарыда аталған организмдерде де осылай. Өсу қарқыны жоғары емес немесе геномы кішкентай организмдерде кодонды пайдалануды оңтайландыру әдетте байқалмайды, ал кодондық бейімділік осы геномда байқалатын ерекше мутациялық бұрылыстармен анықталады. Мысалы, Homo sapiens (адам) және Helicobacter pylori. Кодонды пайдалануды оңтайландырудың орташа деңгейін көрсететін организмдерге Drosophila melanogaster (жеміс шыбығы), Caenorhabditis elegans (нематод құрты), Strongylocentrotus purpuratus (теңіз кірпісі) және Arabidopsis thaliana (көктемгі капуста) жатады. Бірнеше вирустық тұқымдар (герпестік вирустар, лентивирустар, папилломавирустар, полиомавирустар, аденовирустар және парвовирустар) хост жасушасына қарағанда кодонды пайдаланудың айқын бұрылысын көрсететін құрылымдық белокты кодтайтыны белгілі. Бұл кодондық бұрылыстар олардың кейінгі белоктарының уақытша реттелуінде рөл атқарады деген пікір бар. Кодонды пайдаланудың тРНК-ны оңтайландыру сипаты қызу талқылауларға түскен. Кодонды пайдалану тРНК эволюциясын басқара ма, әлде керісінше ме, әлі белгісіз. Кем дегенде бір математикалық модель әзірленді, онда кодонды пайдалану мен тРНК экспрессиясы кері байланыс арқылы бірге дамиды (яғни, жоғары жиілікте кездесетін кодондар оларға сәйкес тРНК экспрессиясын арттырады, ал жоғары деңгейде экспрессияланатын тРНК оларға сәйкес кодондардың жиілігін арттырады). Алайда, бұл модель әлі тәжірибелік растауды алған жоқ. Тағы бір мәселе – тРНК гендерінің эволюциясы зерттеудің өте белсенді емес саласы болып табылады.

Codon usage bias refers to differences in the frequency of occurrence of synonymous codons in coding DNA. A codon is a series of three nucleotides (a triplet) that encodes a specific amino acid residue in a polypeptide chain or for the termination of translation (stop codons). There are 64 different codons (61 codons encoding for amino acids and 3 stop codons) but only 20 different translated amino acids. The overabundance in the number of codons allows many amino acids to be encoded by more than one codon. Because of such redundancy it is said that the genetic code is degenerate. The genetic codes of different organisms are often biased towards using one of the several codons that encode the same amino acid over the others—that is, a greater frequency of one will be found than expected by chance. How such biases arise is a much debated area of molecular evolution. Codon usage tables detailing genomic codon usage bias for organisms in GenBank and RefSeq can be found in the HIVE Codon Usage Tables (HIVE CUTs) project, which contains two distinct databases, CoCoPUTs and TissueCoCoPUTs. Together, these two databases provide comprehensive, up to date codon, codon pair and dinucleotide usage statistics for all organisms with available sequence information and 52 human tissues, respectively. It is generally acknowledged that codon biases reflect the contributions of 3 main factors, GC biased gene conversion that favors GC ending codons in diploid organisms, arrival biases reflecting mutational preferences (typically favoring AT ending codons), and natural selection for codons that are favorable in regard to translation. Optimal codons in fast growing microorganisms, like Escherichia coli or Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast), reflect the composition of their respective genomic transfer RNA (tRNA) pool. It is thought that optimal codons help to achieve faster translation rates and high accuracy. As a result of these factors, translational selection is expected to be stronger in highly expressed genes, as is indeed the case for the above mentioned organisms. In other organisms that do not show high growing rates or that present small genomes, codon usage optimization is normally absent, and codon preferences are determined by the characteristic mutational biases seen in that particular genome. Examples of this are Homo sapiens (human) and Helicobacter pylori. Organisms that show an intermediate level of codon usage optimization include Drosophila melanogaster (fruit fly), Caenorhabditis elegans (nematode worm), Strongylocentrotus purpuratus (sea urchin), and Arabidopsis thaliana (thale cress). Several viral families (herpesvirus, lentivirus, papillomavirus, polyomavirus, adenovirus, and parvovirus) are known to encode structural proteins that display heavily skewed codon usage compared to the host cell. The suggestion has been made that these codon biases play a role in the temporal regulation of their late proteins. The nature of the codon usage tRNA optimization has been fiercely debated. It is not clear whether codon usage drives tRNA evolution or vice versa. At least one mathematical model has been developed where both codon usage and tRNA expression co evolve in feedback fashion (i. e., codons already present in high frequencies drive up the expression of their corresponding tRNAs, and tRNAs normally expressed at high levels drive up the frequency of their corresponding codons). However, this model does not seem to yet have experimental confirmation. Another problem is that the evolution of tRNA genes has been a very inactive area of research.

Қосымша факторлар

Кодонды пайдаланудың бейімділігімен байланысты әртүрлі факторлар ұсынылған, оның ішінде гендік экспрессия деңгейі (тРНК молыдығы арқылы аударма процесін оңтайландыруға бағытталған таңдауды көрсетеді), гуанин-цитозин құрамы (ГК құрамы, көлденең гендік трансфер немесе мутациялық бейімділікті көрсетеді), гуанин-цитозин қисығы (ГК қисығы, тізбектік спецификалық мутациялық бейімділікті көрсетеді), аминқышқылдардың сақталуы, ақуыздың гидрофобиясы, транскрипциялық таңдау, РНК тұрақтылығы, ең қолайлы өсу температурасы, гиперсалыстық бейімделу және диеталық азот.

Мутациялық бейімділік пен селекция

Кодондық бейасты таңдау механизмі әлі де даулы болып тұрса да, осы бейастың мүмкін түсіндірмелері екі негізгі санатқа жатады. Бір түсіндірме – селекционисттік теория, онда кодондық бейасты ақуыз экспрессиясының тиімділігіне және/немесе дәлдігіне үлес қосады, сондықтан оң таңдауға ұшырайды. Селекционисттік модель сондай-ақ, жиі кездесетін кодондардың неліктен көп таралған тРНК молекулаларымен танылатынын, сонымен қатар артықшылықты кодондар, тРНК деңгейлері және гендердің көшірме саны арасындағы байланысты түсіндіреді. Жиі кездесетін кодондардағы аминокислоталардың қосылу жылдамдығы сирек кодондарға қарағанда әлдеқайда жоғары екені көрсетілгенімен, трансляция жылдамдығына тікелей әсер ететіні дәлелденбеген, сондықтан жиі кодондарға бейімделу тікелей артықшылық бермеуі мүмкін. Дегенмен, трансляциялық ұзарту жылдамдығының артуы, бос рибосомалардың жасушалық концентрациясын және хабаршы РНК (мРНК) басталу жылдамдығын арттыру арқылы жанама түрде пайдалы болуы мүмкін. Кодонды пайдаланудың екінші түсіндірмесін мутациялық бейастықпен түсіндіруге болады, бұл теория кодондық бейасты мутациялық үлгілердегі кездейсоқтық еместіктен туындайды деп жорамалдайды. Яғни, кейбір кодондар көбірек өзгерістерге ұшырайды, нәтижесінде олардың тепе-теңдік жиіліктері төмендейді, бұл «сирек» кодондар деп аталады. Әртүрлі организмдер әртүрлі мутациялық бейастарды көрсетеді және геномдық GC мазмұнының деңгейі организмдер арасындағы кодондық бейастардың айырмашылықтарын түсіндірудегі ең маңызды параметр екенін көрсететін дәлелдер көбейіп келеді. Қосымша зерттеулер кодондық бейастарды тек интергендік тізбектерді пайдалана отырып, прокариоттарда статистикалық тұрғыдан болжауға болатынын көрсетті, бұл кодтау аймақтарындағы таңдау күштері туралы идеяға қарсы келіп, мутациялық бейастық моделін одан әрі нығайтады. Алайда, бұл модель ғана артықшылықты кодондардың неліктен көп таралған тРНК-лармен танылатынын толық түсіндіре алмайды.

Транскрипцияға немесе ген экспрессиясына әсер ету

Гетерологты гендік экспрессия көптеген биотехнологиялық қолданымдарда қолданылады, соның ішінде ақуыз өндірісінде және метаболикалық инженерияда. ТРНК резервуарлары әртүрлі организмдерде өзгеше болғандықтан, нақты кодтау тізбегінің транскрипциясы мен аудармасының жылдамдығы, оны табиғи емес жағдайға орналастырғанда тиімсіз болуы мүмкін. Көп көшірілген трансген үшін сәйкес мРНК жалпы жасушалық РНК-ның үлкен бөлігін құрайды, ал транскрипт бойындағы сирек кодондардың болуы рибосомалардың тиімсіз пайдаланылуына және азаюына, соның салдарынан гетерологты ақуыз өндірісінің деңгейінің төмендеуіне әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, геннің құрамы (мысалы, сирек кодондардың жалпы саны және қатарынан келетін сирек кодондардың болуы) аударманың дәлдігіне де әсер етуі мүмкін. Дегенмен, гетерологты генді көп көшіру үшін нақты қабылдаушыдағы ТРНК резервуарларына сәйкес келетін кодондарды қолдану аминқышқылы жетіспеушілігіне және ТРНК резервуарларының тепе-теңдігінің өзгеруіне де алып келуі мүмкін. Кодонды қабылдаушының ТРНК мөлшерімен сәйкестендіру әдісі, кодонды оңтайландыру деп аталады, дәстүрлі түрде гетерологты геннің экспрессиясы үшін қолданылады. Алайда, гетерологты экспрессияны оңтайландырудың жаңа стратегиялары жергілікті мРНК бүктелуі, кодон жұптық қағидасы, кодондық рампа, кодондық үйлесімділік немесе кодондық корреляциялар сияқты жаһандық нуклеотидтік мазмұнды қарастырады. Енгізілген нуклеотидтік өзгерістердің саны артқан сайын, мұндай оңтайландырылған генді жасау үшін жасанды гендік синтез қажет болуы мүмкін. Арнайы кодондық қағидалар кейбір эндогендік гендерде де байқалады, мысалы, аминқышқылы жетіспеушілігіне қатысты гендерде. Мысалы, аминқышқылының биосинтездік ферменттері әдеттегі ТРНК мөлшеріне нашар бейімделген кодондарды пайдаланады, бірақ аштық жағдайында ТРНК резервуарларына бейімделген кодондары бар. Осылайша, кодонды пайдалану нақты жасушалық жағдайларда тиісті гендік экспрессия үшін транскрипциялық реттеудің қосымша деңгейін қамтамасыз ете алады.

Белсенің бүлінуіне әсер ету

Белоктың in vivo бүлінуі векторлық сипатқа ие, яғни белоктың N ұшы аудармалық рибосомадан шығып, оның C ұшына жақын аймақтарына дейін ерітіндіге көшеді. Осының салдарынан, котрансляциялық белок бүлінуі жаңа түзілген полипептидтік тізбекке оның бүліну траекториясында кеңістіктік және уақыттық шектеулер қояды. мРНҚ аударма жылдамдығы белоктың бүлінуімен байланысты, ал кодонның бейімделуі аударманың ұзаруымен байланысты болғандықтан, тізбек деңгейіндегі манипуляциялар белоктың бүлінуін реттеу немесе жақсартудың тиімді стратегиясы болуы мүмкін деп жорамалданады. Бірнеше зерттеулерде белгілі бір белоктар үшін жергілікті мРНҚ құрылымының нәтижесінде аударма тоқтауы байқалды, бұл дұрыс бүліну үшін қажет болуы мүмкін. Сонымен қатар, синонимді мутациялар жаңа түзілген белоктың бүліну процесіне маңызды әсер ететіні және тіпті ферменттердің субстратқа қатысты таңдаулылығын өзгерте алатыны көрсетілді. Бұл зерттеулер кодонды пайдалану полипептидтердің рибосомадан векторлық бағытта шығу жылдамдығына әсер ететінін, бұл қолда бар құрылымдық кеңістікте белоктың бүліну жолдарына одан әрі әсер етуі мүмкін екенін көрсетеді. Ген экспрессиясы деңгейін болжау үшін «оптималды кодондардың жиілігі» (Fop), «салыстырмалы кодондық бейімделу» (RCA) немесе «кодондық бейімделу индексі» (CAI) сияқты әдістер қолданылады, ал кодонды пайдаланудың тепе-теңдігін өлшеу үшін «кодондардың тиімді саны» (Nc) және ақпарат теориясынан алынған Шеннон энтропиясы сияқты әдістер қолданылады. Гендер арасындағы кодонды пайдаланудағы өзгерістерді талдау үшін сәйкестік талдау және бас компонент талдауы сияқты көпөлшемді статистикалық әдістер кеңінен қолданылады. Жоғарыда аталған статистикалық талдауларды жүзеге асыру үшін CodonW, GCUA, INCA және т.б. сияқты көптеген компьютерлік бағдарламалар бар. Кодонды оңтайландыру синтетикалық гендерді және ДНК вакциналарын жобалауда қолданылады. Бұл мақсатта бірнеше бағдарламалық қамтамасыздар онлайн режимінде қол жетімді (сыртқы сілтемелерге қараңыз).