Pary genów, które funkcjonują razem w szlaku lub systemie komórkowym mogą Czasami można je znaleźć połączone razem w innym organizmie jako Kamień z Rosetty białko fuzyjne, którego oddzielne domeny są homologiczne do dwóch funkcjonalnie powiązanych białek. funkcjonalnie powiązanych białek. Znalezienie takiego białka Rosetta Stone pozwala przewidzieć funkcjonalne powiązanie między białkami składowymi. Znaczenie tych wydedukowanych powiązań funkcjonalnych różni się jednak w zależności od częstości występowania każdego z nich. od częstości występowania każdej z dwóch domen. Tutaj opracowaliśmy statystyczną miarę dla istotności przewidywanych powiązań funkcjonalnych i testujemy tę miarę dla białek E. coli. dla białek E. coli na funkcjonalnym benchmarku opartym na bazie danych KEGG KEGG. Stosując tę miarę statystyczną, białka mogą być powiązane z ponad 70% dokładnością. 70% dokładnością. Korzystając z metody Rosetta Stone i tego schematu punktacji, znajdujemy wszystkie istotne powiązania funkcjonalne dla białek E. coli, P. horikshii i S. cerevisiae i mierzymy zasięg powstałych sieci białkowych. --- W trakcie ewolucji geny ulegają zarówno fuzji, jak i rozszczepieniu, w wyniku których ORF są łączone lub rozdzielane. Procesy te mogą zmieniać funkcję genów i stanowią ważny czynnik w ewolucji sieci interakcji białkowych. Fuzje genów zostały zasugerowane jako użyteczne cechy do identyfikacji ewolucyjnych, ponieważ stanowią one synapomorfie lub cechy kladystyczne. kladystyczne. Aby zbadać wierność znaków fuzji genów, opracowaliśmy podejście do identyfikacji różnie rozmieszczonych fuzji genów wśród całogenomowych zbiorów danych: fdfBLAST. Stosując to narzędzie do grzybów, zidentyfikowaliśmy 63 fuzje genowe obecne w dwóch lub więcej genomach. Używając kombinacji filogenetycznych i porównawczych analiz genomicznych, zbadaliśmy następnie ewolucję tych genów w 115 genomach grzybów, testując każdą fuzję genów pod kątem dowodów homoplazji, w tym rozszczepienia genów, konwergencji i horyzontalnego transferu genów. transfer genów. Analizy te wykazały 110 przypadków rozszczepienia genów. Następnie zidentyfikowaliśmy co najmniej trzy mechanizmy, które napędzają rozszczepienie genów: separację, degeneracja i duplikacja. Dane te sugerują, że rozszczepienie genu odgrywa ważną i dotychczas niedocenianą rolę w ewolucji genów. Fuzje genów są zatem wysoce nietrwałymi cechami, a ich wykorzystanie do polaryzacji relacji ewolucyjnych, bez odniesienia do filogenez genów i gatunków, jest ograniczone. Uwzględniając te znaczące źródła homoplazji, zidentyfikowaliśmy zidentyfikowaliśmy cechy fuzji, które zapewniają wsparcie dla wielu węzłów w filogenezie grzybów, w tym relacje w obrębie głęboko wywodzących się grzybów wiciowców (tj. chytridów). --- Obecny zalew sekwencji genomowych przyczynił się do powstania narzędzi zdolnych do zrozumienia tych danych. Obliczeniowe i wysokoprzepustowe eksperymentalne do generowania powiązań między białkami pojawiły się niedawno. między białkami. Metody te skutecznie działają jak maszyny do stawiania hipotez, umożliwiając naukowcom badaczom przesiewanie dużych zbiorów danych w celu wykrycia interesujących wzorców, które można następnie które mogą być następnie badane bardziej szczegółowo. Chociaż potencjalne wykorzystanie tych domniemanych w przewidywaniu funkcji genów, centralne repozytorium wszystkich takich powiązań dla wielu genomów dla wszystkich takich powiązań dla wielu genomów zmaksymalizowałoby ich użyteczność. Tutaj Predictome, bazę danych przewidywanych powiązań między białkami 44 genomów opartą na implementacji genomów w oparciu o implementację trzech metod obliczeniowych - bliskości chromosomalnej bliskości chromosomów, profilowania filogenetycznego i fuzji domen - oraz na dużą skalę eksperymentalnych badań danych dotyczących interakcji białko-białko. Połączenie danych z różnych metod predykcyjnych w jednej bazie danych pozwala na ich porównanie ze sobą, a także wizualizację ich korelacji ze znanymi informacjami o ścieżkach informacjami o szlakach. Jako repozytorium takich danych, Predictome jest stałym źródłem informacji dla społeczności. dla społeczności, zapewniając funkcjonalne relacje między białkami w miarę pojawiania się nowych danych genomowych. w miarę pojawiania się nowych danych genomowych. Predictome jest dostępny pod adresem http://predictome.bu.edu. --- MOTYWACJA: Fuzja genów jest ważnym procesem ewolucyjnym. Może dostarczyć cenne informacje pozwalające wnioskować o interakcjach i funkcjach białek. Fuzje geny zostały zidentyfikowane jako nieprzechodnie wzorce podobieństwa w tripletach genów. Aby było to wykonalne obliczeniowo, podejście to zwykle narzuca a a priori rozróżnienie między zbiorem danych, w którym wyszukiwane są połączone geny, a zbiorem danych, który mógł dostarczyć materiału genetycznego do fuzji. Zmniejsza to "przestrzeń genetyczną "przestrzeń genetyczną", w której można odkryć fuzję, ponieważ badany jest tylko podzbiór trójek genów. genów jest badany. Co więcej, podejście to może mieć wysoki wskaźnik wyników fałszywie dodatnich i nie identyfikuje rodzin genów pochodzących ze wspólnego zdarzenia fuzji. fuzji. WYNIKI: Reprezentujemy podobieństwa między sekwencjami jako sieć. Prowadzi to do prowadzi do wydajnego sformułowania poprzednich metod identyfikacji połączonych genów, które zaimplementowaliśmy w programie Python FusedTriplets. Ponadto proponujemy nową charakterystykę rodzin połączonych genów, jako minimalne separatory kliki sieci podobieństwa sekwencji. sieci podobieństwa sekwencji. Ta dobrze zbadana topologia grafu zapewnia solidną i szybką metodę wykrywania, dobrze nadającą się do automatycznej analizy dużych zbiorów danych. zestawów danych. Zaimplementowaliśmy tę metodę w programie C++ MosaicFinder, który dodatkowo dodatkowo wykorzystuje lokalne dopasowania, aby odrzucić fałszywie pozytywnych kandydatów i wskazuje potencjalne punkty fuzji. Grupowanie w rodziny pomoże odróżnić błędy sekwencjonowania lub przewidywania od rzeczywistych fuzji biologicznych, a także da dodatkowy wgląd w funkcję i historię połączonych genów. DOSTĘPNOŚĆ: FusedTriplets i MosaicFinder są publikowane na licencji GPL i są swobodnie dostępne wraz z kodem źródłowym pod adresem: http://sourceforge.net/projects/mosaicfinder. INFORMACJE UZUPEŁNIAJĄCE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- TŁO: Chociaż wiele cech genomowych zostało wykorzystanych w przewidywaniu interakcji białko-białko (PPI), często tylko jedna jest używana w metodzie obliczeniowej. metoda obliczeniowa. Po uświadomieniu sobie ograniczonej mocy przewidywania przy użyciu tylko jednej cechy genomowej, badacze zmierzają obecnie w kierunku integracji. Jak dotąd Do tej pory przeprowadzono kilka badań integracyjnych dla przewidywania PPI; jeden nie przyniósł nie przyniosło znaczącej poprawy przewidywania, a inne nie przeprowadziły porównania wydajności. Pozostaje niejasne, czy integracja wielu genomowych może poprawić przewidywanie PPI, a jeśli tak, to w jaki sposób zintegrować te cechy. te cechy. WYNIKI: W tym badaniu po raz pierwszy przeprowadziliśmy systematyczną ocenę przewidywania PPI w Escherichia coli (E. coli) za pomocą czterech metod opartych na kontekście genomowym: metodę profilu filogenetycznego, metodę klastra genów, metodę fuzji genów i metodę sąsiadów genów. metoda fuzji genów i metoda sąsiedztwa genów. Liczba przewidywanych PPI i średni stopień średni stopień w przewidywanych sieciach PPI różniły się znacznie między czterema metodami. metod. Co więcej, żadna metoda nie przewyższała innych, gdy testowaliśmy przy użyciu trzech dobrze zdefiniowanych pozytywnych zestawów danych z baz danych KEGG, EcoCyc i DIP. Na podstawie na podstawie tych porównań opracowaliśmy nową zintegrowaną metodę o nazwie InPrePPI. InPrePPI najpierw normalizuje wartość AC (zintegrowaną wartość dokładności i pokrycia) każdej metody przy użyciu trzech pozytywnych zestawów danych. pokrycia) każdej metody przy użyciu trzech pozytywnych zestawów danych, a następnie oblicza wagę dla każdej metody, a na koniec wykorzystuje wagę do obliczenia zintegrowanego wyniku dla każdej pary białek przewidywanej przez cztery metody oparte na kontekście genomowym. My pokazujemy, że InPrePPI przewyższa każdą z czterech indywidualnych metod, ogólnie rzecz biorąc, dwie pozostałe istniejące zintegrowane metody: metodę wspólnej obserwacji i zintegrowaną metodę przewidywania w STRING. Te cztery metody i InPrePPI są zaimplementowane w przyjaznym dla użytkownika interfejsie internetowym. WNIOSKI: W niniejszym badaniu oceniono przewidywanie PPI za pomocą czterech metod opartych na kontekście genomowym kontekstu genomowego i przedstawiono zintegrowaną metodę oceny, która wykazuje lepszą wydajność w E. coli. --- Trwają zakrojone na szeroką skalę prace nad pomiarem, wykrywaniem i analizą interakcji białko-białko przy użyciu metod eksperymentalnych. Obejmują one biochemię, taką jak koimmunoprecypitacja lub sieciowanie, biologia molekularna, taka jak system dwuhybrydowy hybrydowy lub wyświetlanie fagów, a także genetykę, taką jak wykrywanie mutacji niekomplementarnych. wykrywanie. Przy użyciu systemu dwuhybrydowego trwają międzynarodowe prace nad analizą kompletnego genomu drożdży. kompletnego genomu drożdży. Oczywiście, wszystkie te metody są żmudne, pracochłonne i niedokładne. Z perspektywy obliczeniowej pytanie brzmi: jak możemy przewidzieć, że dwa białka oddziałują ze sobą na podstawie samej struktury lub sekwencji? sekwencji. Tutaj przedstawiamy metodę, która identyfikuje zdarzenia fuzji genów w kompletnych genomach, wyłącznie na podstawie porównania sekwencji. Ponieważ musi istnieć selektywna presja na fuzję niektórych genów w trakcie ewolucji, jesteśmy w stanie przewidzieć funkcjonalne powiązania białek. Pokazujemy, że 215 genów lub białek w kompletnych genomach Escherichia coli, Haemophilus influenzae i Methanococcus jannaschii jest zaangażowanych w 64 unikalne zdarzenia fuzji. Podejście to jest ogólne i może być stosowane nawet do genów o nieznanej funkcji. --- Phydbac (filogenomiczne wyświetlanie genów bakteryjnych) zaimplementowało metodę profilowania filogenomicznego przy użyciu miary odległości opartej na znormalizowanych wynikach BLAST wyniki. Metoda ta była w stanie zwiększyć moc predykcyjną profilowania filogenomicznego profilowania o około 25% w porównaniu z klasycznym podejściem opartym na odległościach Hamminga. Hamminga. Tutaj przedstawiamy główne rozszerzenie Phydbac (nazwane tutaj Phydbac2), które rozszerza zarówno koncepcję, jak i funkcjonalność oryginalnej usługi internetowej. Podczas gdy profile filogenomiczne pozostają głównym celem Phydbac2, to teraz integruje analizy bliskości chromosomalnej i fuzji genów jako dwa dodatkowe nie oparte na podobieństwie wskaźniki do wnioskowania o parach funkcjonalnych genów relacje funkcjonalne. Co więcej, wszystkie obecnie dostępne (styczeń 2004) w pełni zsekwencjonowane genomy bakteryjne i genomy trzech niższych eukariontów są teraz uwzględnione w procesie profilowania. profilowania, zwiększając w ten sposób początkową liczbę genomów referencyjnych (71 w Phydbac) do 150 w Phydbac2. Wykorzystując bazę danych szlaków metabolicznych KEGG jako punkt odniesienia pokazujemy, że moc predykcyjna Phydbac2 została poprawiona o 27% w stosunku do poprzedniej wersji. poprzedniej wersji. Wzrost ten wynika z jednej strony ze zwiększonej liczby genomów referencyjnych (11%). liczby genomów referencyjnych (11%), a z drugiej strony, w wyniku włączenia bliskości chromosomalnej do miary odległości (16%). Rozszerzona funkcjonalność funkcjonalność Phydbac2 pozwala teraz użytkownikowi na przeszukiwanie ponad 50 różnych genomów, w tym co najmniej jednego genomów, w tym co najmniej jednego członka każdej głównej grupy bakterii, większości głównych patogenów i potencjalnych agentów bioterroryzmu. Wyszukiwanie współewoluujących genów w oparciu o profile konsensusu z wielu organizmów, wyświetlanie profili Phydbac2 obok siebie z informacjami COG, włączenie map szlaków metabolicznych KEGG map szlaków metabolicznych KEGG, tworzenie map bliskości chromosomów oraz możliwość gromadzenia i przetwarzania wyników z różnych zapytań Phydbac we wspólnym koszyka to główne nowe funkcje Phydbac2. Serwer internetowy Phydbac2 jest dostępny pod adresem http://igs-server.cnrs-mrs.fr/phydbac/. --- Metoda opisana w tym rozdziale może być wykorzystana do wnioskowania o domniemanych powiązaniach funkcjonalnych między dwoma białkami. między dwoma białkami. Podstawowy pomysł opiera się na zasadzie "winy przez asocjację". Zakłada się, że dwa białka, które okazują się być transkrybowane przez pojedynczy transkrypt w jednym (lub kilku) genomach są prawdopodobnie funkcjonalnie powiązane, na przykład poprzez działanie w tym samym szlaku metabolicznym lub przez tworząc kompleks wielobiałkowy. Metoda ta jest szczególnie interesująca dla badania genów, które nie wykazują lub wykazują jedynie odległą homologię z już dobrze scharakteryzowanymi białkami. W połączeniu z innymi metodami nie opartymi na homologii, zdarzenia fuzji genów mogą dostarczyć cennych informacji do budowania hipotez na temat funkcji białek i mogą ukierunkować eksperymentalną charakterystykę docelowego białka, np. białka, na przykład poprzez sugerowanie potencjalnych ligandów lub partnerów wiążących. W tym rozdział wykorzystuje bazę danych FusionDB (http://www.igs.cnrs-mrs.fr/FusionDB/) jako źródło informacji. źródło informacji. FusionDB zapewnia charakterystykę dużej liczby zdarzeń fuzji genów. zdarzeń fuzji genów na podstawie wielokrotnych dopasowań sekwencji. Ortologiczne geny w celu uzyskania kompleksowego obrazu struktury zdarzenia fuzji genów. fuzji genów. Zapewniona jest rekonstrukcja drzewa filogenetycznego w celu oceny historii fuzji genów. fuzji genów, a także trójwymiarowe informacje o strukturze białek, jeśli są dostępne, w celu dalszego scharakteryzowania natury fuzji genów. Dla genów, które nie są zawarte w FusionDB, podano kilka instrukcji, jak wygenerować podobny rodzaj informacji, opierając się wyłącznie na publicznie dostępnych internetowych, które są tutaj wymienione. --- Funkcjonalne powiązania między białkami można często wywnioskować z genomicznych powiązań między genami, które je kodują: grupy genów, które są wymagane dla tej samej funkcji mają tendencję do wykazywania podobnego zasięgu gatunkowego, są często znajdują się w bliskim sąsiedztwie genomu (u prokariotów) i mają tendencję do bycia zaangażowane w zdarzenia fuzji genów. Baza danych STRING jest wstępnie obliczonym globalnym zasobem do eksploracji i analizy tych powiązań. Ponieważ te trzy rodzaje dowodów różnią się koncepcyjnie, a liczba przewidywanych interakcji jest bardzo duża. interakcji jest bardzo duża, niezbędna jest możliwość oceny i porównania znaczenia poszczególnych przewidywań. poszczególnych przewidywań. W związku z tym STRING zawiera unikalne ramy punktacji w oparciu o benchmarki różnych typów powiązań ze wspólnym zestawem zestawem referencyjnym, zintegrowanym w pojedynczym wyniku zaufania dla każdej prognozy. Graficzna graficzna reprezentacja sieci wywnioskowanych, ważonych interakcji białkowych interakcji białkowych zapewnia wysokopoziomowy widok powiązań funkcjonalnych, ułatwiając analizę modularności procesów biologicznych. analizę modularności w procesach biologicznych. STRING jest stale aktualizowany, i obecnie zawiera 261 033 ortologów w 89 w pełni zsekwencjonowanych genomach. Baza danych funkcjonalne interakcje na oczekiwanym poziomie dokładności wynoszącym co najmniej 80% dla ponad połowy genomów. co najmniej 80% dla ponad połowy genów; jest dostępna online pod adresem http://www.bork.embl-heidelberg.de/STRING/. --- Fuzja i rozszczepienie genów są kluczowymi mechanizmami w ewolucji architektury genów których efekty są widoczne w architekturze białek, gdy występują w sekwencjach kodujących. Do tej pory wykrywanie zdarzeń fuzji i rozszczepienia było było przeprowadzane na poziomie sekwencji białkowych z usunięciem post facto nadliczbowych powiązań wynikających z paralogii i często nie obejmowało poszukiwania zdarzeń zdarzeń zdefiniowanych tylko w pojedynczych genomach. Proponujemy metodę wykrywania tych zdarzeń, zdefiniowanych na grupach paralogów, aby zrekompensować redundancję genów eukariotycznych. nadmiarowość genomów eukariotycznych i stosujemy ją do proteomów 12 gatunków grzybów. gatunków grzybów. Zebraliśmy wykaz 1680 elementarnych zdarzeń fuzji i rozszczepienia zdarzeń. W połowie przypadków zarówno geny złożone, jak i elementarne występują u tego samego gatunku. tego samego gatunku. Liczba zdarzeń na gatunek koreluje z wielkością genomu gatunku, co sugeruje losowy mechanizm występowania. wielkość genomu gatunku, co sugeruje losowy mechanizm występowania. Niektóre funkcje biologiczne geny zaangażowane w fuzję i rozszczepienie są nieznacznie nadreprezentowane lub niedoreprezentowane. lub niedoreprezentowane. Jak już zauważono w poprzednich badaniach, geny zaangażowane w zdarzenia geny zaangażowane w zdarzenie mają tendencję do należenia do tej samej kategorii funkcjonalnej. Wywnioskowaliśmy pozycję każdego zdarzenia w drzewie ewolucyjnym 12 gatunków grzybów. Zdarzenie dla wszystkich segmentów drzewa zapewniają metrykę, która przedstawia "rekombinacyjną" filogenezę wśród grzybów. Możliwa interpretacja zaproponowano możliwą interpretację tej metryki jako odległości w przestrzeni adaptacyjnej. --- TŁO: Niedawno wykazano, że wykrywanie zdarzeń fuzji genów w genomach może być wykorzystane do przewidywania funkcjonalnych powiązań białek, w tym fizycznej interakcji lub tworzenia kompleksów. Aby uzyskać takie przewidywania przeprowadziliśmy wyczerpujące wyszukiwanie zdarzeń fuzji genów w 24 dostępnych całkowicie zsekwencjonowanych genomów. WYNIKI: Każdy genom został użyty jako zapytanie względem pozostałych 23 kompletnych genomów w celu wykrycia fuzji genów. genomów w celu wykrycia zdarzeń fuzji genów. Korzystając z ulepszonego, w pełni automatycznego protokół, w sumie 7 224 białek jednodomenowych, które są składnikami fuzji genów w innych genomach. fuzji genów w innych genomach, z których wiele zostało zidentyfikowanych po raz pierwszy. po raz pierwszy. Całkowita liczba przewidywanych parami powiązań funkcjonalnych wynosi 39 730 dla wszystkich genomów. Pary komponentów zostały zidentyfikowane na podstawie ich podobieństwa do 2 365 wielodomenowych białek złożonych. Pokazujemy również po raz pierwszy po raz pierwszy, że fuzja genów jest złożonym procesem ewolucyjnym z wieloma czynników, w tym paralogii, wielkości genomu i odległości filogenetycznej. Średnio 9% genów w danym genomie wydaje się kodować białka jednodomenowe, białek składowych, co do których przewiduje się, że są funkcjonalnie powiązane. Białka te są wykrywane przez dodatkowe 4% genów, które kodują połączone, złożone białka. WNIOSKI: Wyniki te zapewniają wyczerpujący zestaw funkcjonalnie powiązanych genów funkcjonalnie powiązanych genów, a także określają moc analizy fuzji do przewidywania interakcji białek. interakcji białkowych.
Jakie są najnowocześniejsze narzędzia obliczeniowe do przewidywania zdarzeń fuzji genów?
Wykrywanie fuzji genów - znane również jako metoda "Kamienia z Rosetty" - obejmuje identyfikację połączonych genów złożonych w zestawie genomów referencyjnych, co wskazuje na potencjalne interakcje między ich nie połączonymi odpowiednikami w genomach zapytań. Wprowadzono kilka metod/narzędzi i potoków obliczeniowych do wykrywania zdarzeń fuzji genów. Podstawowe kroki stosowane w tych podejściach składają się z (i) porównania sekwencji "wszystko przeciw wszystkim", (ii) wykrywania nienakładających się podobieństw dwóch genów/białek (komponentów) do pojedynczego genu/białka (kompozytu) oraz opcjonalnie (iii) eliminacji domniemanych fałszywych trafień (np. z powodu domen promiscuous) osiąganych poprzez grupowanie w oparciu o podobieństwo sekwencji i badanie gęstych regionów wynikowego grafu lub poprzez odpytywanie bazy danych PFAM. Zaletą analizy fuzji genów jest to, że powiązania funkcjonalne można przewidzieć nawet w przypadku genów o nieznanej funkcji. Ze względu na intensywny obliczeniowo charakter tych podejść, wstępnie skompilowane dane tego typu są często organizowane w wyspecjalizowanych bazach danych. Narzędzia i bazy danych opracowane w tym celu obejmują (w kolejności alfabetycznej): fdfBLAST, FusionDB, InPrePPI (zintegrowana metoda przewidywania interakcji białko-białko), MosaicFinder, Phydbac2, PLEX, Predictome, metoda Rosetta Stone, STRING.