RNS-Protein Interaktionen im unstrukturierten Kontext
The RNA-Protein Interactions in an Unstructured Context
Wissenschaftsdisziplinen
Biologie (100%)
Keywords
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RNA-protein interactions,
Unstructured Proteins,
Nucleobase/Amino-Acid Interaction Affinity Scales,
Long Non-Coding Rnas
Nukleinsäuren und Proteine sind zwei der grundlegendsten Arten von biologisch wichtigen Molekülen, ohne welchen, das Leben nicht möglich wäre. Besonders an Nukleinsäuren und Proteinen ist, dass sie ständig miteinander wechselwirken, meist durch schwache, temporäre Bindungen, und dadurch einander in ihrer Funktion beeinflussen. Allerdings sind die grundlegenden Prinzipien solcher Bindungen noch unverstanden. Dies betrifft vor allem eine sehr häufige Klasse solcher Wechselwirkungen, jene zwischen Ribonukleinsäuren (RNS) und unstrukturierten Proteinen. Ein Grund dafür ist, dass unstrukturierte Proteine keine dauerhaften, festen Strukturen haben und es sehr schwierig ist, diese mit den klassischen Methoden der Strukturbiologie zu studieren. Hiermit schlagen wir vor die Grundprinzipien der Bindung zwischen RNS und Proteinmolekülen im unstrukturierten Kontext zu erforschen, sowie ein Rechenverfahren zu entwickeln, um vorherzusagen welche RNS und Proteine aneinander binden, wo genau und wie stark die Bindung erfolgt. Die zentrale Prämisse hinter unserem Projektantrag ist, dass die Affinität der Nukleinsäuren und Proteinen für einander von intrinsischen Affinitäten zur Wechselwirkung zwischen ihren fundamentalen Bausteinen, den Nukleobasen und Aminosäuren, abhängig sind. In unserer jüngsten Arbeit haben wir diese Affinitäten mit mehreren orthogonalen Methoden abgeleitet und dabei eine rigorose, quantitative Grundlage für die vorliegende Arbeit geschaffen. Darüber hinaus haben wir in einer vorläufigen Analyse gezeigt, dass das vorgeschlagene Forschungsparadigma einen neuen Einblick in mehrere gut untersuchte experimentelle Systeme liefern kann. Neben den Bindungspotentialen zwischen allen RNS und allen Proteinen in verschiedenen Organismen, werden wir die Bindung im Kontext des Ribosoms sowie zwischen einem physiologisch und biomedizinisch wichtigen RNS-Molekül, Xist, und allen Proteinen die mit Xist wechselwirken, untersuchen. Während das Ribosom eine zelluläre Maschine für die Proteinsynthese ist, kontrolliert Xist das Niveau der Expression weiblicher X-Chromosomen. Das Verständnis der Grundlagen ihrer Funktion kann zu großen Fortschritten bei der Behandlung von diversen Krankheiten führen. Insgesamt strebt unser Projekt an neue Prinzipien hinter der zellulären Organisation und Wechselwirkungen im Allgemeinen zu entdecken und ein tieferes Verständnis der spezifischen Systeme insbesondere zu liefern.
Die Beziehung zwischen Ribonukleinsäuren (RNAs) und Proteinen ist eines der fundamentalen Merkmale des Lebens. Die physikalisch-chemischen Prinzipien, die die Interaktion zwischen diesen wichtigen Molekülen steuern, sind jedoch noch immer nicht vollständig verstanden, insbesondere im unstrukturierten Zustand. Kürzlich wurde vorgeschlagen, dass Proteine bevorzugt mit den eigenen Boten-RNAs (mRNA) interagieren, die für sie kodieren, insbesondere wenn sie unstrukturiert sind, was die Einflüsse hinter der Entstehung des genetischen Codes widerspiegelt. Darüber hinaus wurde vorgeschlagen, dass Proteine nicht nur mit ihren eigenen mRNAs, sondern auch mit anderen RNAs interagieren, die mit ihnen kompositorisch verwandt sind. Ziel des vorliegenden Projekts war es, eine rechnerische Grundlage für die Bewertung des Potenzials solcher Wechselwirkungen zu schaffen und durch Vergleiche mit Experimenten zu prüfen, ob und in welchem Kontext sie tatsächlich auftreten. Zunächst haben wir mehrere Methoden zur Vorhersage des Potenzials von RNAs und Proteinen zur Interaktion im unstrukturierten Zustand unter Verwendung intrinsischer Nukleobasen/Aminosäure-Interaktionspräferenzen entwickelt und auf verschiedene biologische Systeme angewandt. Darüber hinaus haben wir einen Webserver für die Analyse, den Vergleich und die Visualisierung von physikochemischen Profilen von Biopolymeren veröffentlicht, der es ermöglicht, ihre Fähigkeit zur Interaktion zu bewerten. Als zentrale Errungenschaft haben wir diese Werkzeuge und fortschrittliche statistische Analysen eingesetzt, um zu zeigen, dass beide oben genannten theoretischen Vorhersagen durch Experimente stark unterstützt werden. Insbesondere haben wir gezeigt, dass ~67% der untersuchten Proteine direkt mit ihren eigenen mRNAs interagieren, wobei eine starke Präferenz für die kodierende Sequenz besteht. Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass die Spezifität der Wechselwirkung zwischen einer unstrukturierten Domäne eines Schlüsselenzyms, der RNA-Polymerase II, und mRNAs teilweise mit dem genetischen Code zusammenhängt. In ähnlicher Weise haben wir gezeigt, dass einige ribosomale RNAs mit den mRNAs der ribosomalen Proteine, mit denen sie interagieren, kompositorisch verwandt sind. Außerdem haben wir gezeigt, dass die Stellen in viralen RNA-Genomen, an denen sie mit viralen Kapsidproteinen interagieren, im Wesentlichen anhand des intrinsische Interaktionspotenzials der Partner im unstrukturierten Zustand vorhergesagt werden können. Schließlich haben wir durch Vergleich mit experimentellen eCLIP-Daten gezeigt, dass die RNA-Partner verschiedener RNA-bindender Proteine mit den mRNAs dieser Proteine kompositorisch verwandt sind. Insgesamt hat unser Projekt neue Prinzipien hinter den groß angelegten Trends bei RNA-Protein-Interaktionen im Allgemeinen aufgedeckt und ein tieferes Verständnis mehrerer spezifischer Systeme im Besonderen ermöglicht. In Anbetracht der grundlegenden Bedeutung von RNA-Protein-Wechselwirkungen in der Biologie erwarten wir, dass unsere Ergebnisse sowohl in der Grundlagenforschung als auch in praktischen Anwendungen, insbesondere im biomedizinischen Kontext, von Bedeutung sein werden.
- Universität Wien - 100%
- Howard Y. Chang, Stanford University - Vereinigte Staaten von Amerika
- Haris Vikalo, The University of Texas at Austin - Vereinigte Staaten von Amerika
Research Output
- 447 Zitationen
- 18 Publikationen
- 3 Datasets & Models
- 1 Weitere Förderungen