TŁO: Aby zrozumieć, jak funkcjonują systemy biologiczne, konieczne jest konieczne jest określenie interakcji i powiązań między białkami. Przewidywanie fuzji genów jest jednym z podejść do wykrywania takich relacji funkcjonalnych. Wiadomo jednak, że jego zastosowanie jest problematyczne w wyższych genomach eukariotycznych ze względu na obecność dużych rodzin domen homologicznych. Tutaj przedstawiamy CODA (Co-Occurrence of Domains Analysis), metodę przewidywania powiązań funkcjonalnych w oparciu o idiom fuzji genów. METODOLOGIA/GŁÓWNE WNIOSKI: Stosujemy nowy schemat punktacji, który uwzględnia uwzględnienie specyficznego dla genomu rozmiaru rodzin domen homologicznych zaangażowanych w fuzji, aby poprawić dokładność przewidywania powiązań funkcjonalnych. Pokazujemy, że CODA jest w stanie dokładnie przewidzieć podobieństwa funkcjonalne u ludzi z porównaniu z najnowocześniejszymi metodami i pokazujemy, że różne metody mogą być komplementarne. komplementarne. CODA jest wykorzystywana do tworzenia dowodów na to, że obecnie niescharakteryzowane ludzkie białko może być zaangażowane w szlaki związane z depresją i że inne białko jest zaangażowane w replikację DNA. WNIOSKI/ZNACZENIE: Względna wydajność różnych metod fuzji genów nie była wcześniej badana. nie była wcześniej badana. Stwierdzamy, że są one w dużej mierze komplementarne, przy czym różne metody są mniej lub bardziej odpowiednie w różnych genomach. różnych genomach. Nasza metoda jest jedyną obecnie dostępną do pobrania i może być uruchamiana na dowolnym zestawie danych przez użytkownika. Oprogramowanie CODA i i zbiory danych są swobodnie dostępne na stronie ftp://ftp.biochem.ucl.ac.uk/pub/gene3d_data/v6.1.0/CODA/. Prognozy są również dostępne za pośrednictwem usług sieciowych na stronie http://funcnet.eu/. --- Pojawienie się sekwencjonowania całych genomów doprowadziło do opracowania metod wnioskowania o funkcji białka funkcji i powiązań. Połączyliśmy cztery takie algorytmy (profil filogenetyczny profil, Rosetta Stone, sąsiad genów i klaster genów) w jednej bazie danych bazie danych - Prolinks - która obejmuje 83 organizmy i zawiera 10 milionów powiązań o wysokiej wiarygodności. Narzędzie Proteome Navigator pozwala użytkownikom przeglądać interaktywne przeglądanie przewidywanych sieci powiązań, zapewniając towarzyszące adnotacje z publicznych baz danych. publicznych baz danych. Baza danych Prolinks i narzędzie Proteome Navigator są dostępne online pod adresem http://dip.doe-mbi.ucla.edu/pronav. --- Teraz, gdy dostępne są kompletne sekwencje genomów różnych organizmów, wyjaśnienie funkcji potencjalnych produktów genowych jest głównym celem w erze postgenomowej. erze postgenomowej. Analiza fuzji domen została niedawno zaproponowana w celu wywnioskowania funkcjonalnego powiązania białek składowych. Tutaj przyjęliśmy nowe podejście do analizy cech strukturalnych białek zaangażowanych w fuzję fuzji. Wyczerpujące badanie zdarzeń fuzji w obrębie 30 całkowicie zsekwencjonowanych genomów genomów i późniejsze adnotacje strukturalne do białek składowych na poziomie nadrodziny SCOP z wykorzystaniem ukrytych modeli Markowa. Następnie skonstruowano mapę fuzji domen została następnie skonstruowana. Wyniki ujawniły, że białka z klasą alfa/beta są często zaangażowane w zdarzenia fuzji, około 86% z 676 przypisanych par fuzji jednodomenowych, w tym co najmniej jeden składnik białko należące do klasy fałd alfa/beta. Co więcej, mapa fuzji domen w naszej pracy może oferować atrakcyjne ramy do projektowania enzymów chimerycznych podążając za wskazówkami Natury i może dostarczyć przydatnych wskazówek do zbadania ewolucyjnej historii białek. (c) 2002 Elsevier Science Ltd. --- Ostatnie prace w dziedzinie genomiki obliczeniowej wykazały, że funkcjonalne powiązanie między dwoma genami można wyprowadzić z istnienia fuzji tych dwóch jako jednej ciągłej sekwencji w innym genomie. Dla każdego z 30 całkowicie zsekwencjonowanych genomów drobnoustrojów, ustaliliśmy wszystkie takie powiązania fuzji między genami i i określiliśmy rozkład powiązań w ramach 15 szerokich kategorii funkcjonalnych. funkcjonalnych. Stwierdziliśmy, że 72% wszystkich połączeń fuzyjnych dotyczyło genów tej samej kategorii funkcjonalnej. kategorii funkcjonalnej. Porównanie rozkładu powiązań z symulacjami na podstawie modelu losowego na podstawie modelu losowego dodatkowo potwierdziło znaczenie wewnątrzkategorialnych połączeń fuzyjnych. powiązań fuzji wewnątrzkategorialnych. Tam, gdzie gen o przypisanej funkcji jest powiązany z niesklasyfikowanym genem niesklasyfikowanym genem, powiązanie fuzyjne sugeruje, że oba geny należą do tej samej kategorii funkcjonalnej. kategorii funkcjonalnej. Przewidywania oparte na powiązaniach fuzyjnych są pokazane tutaj dla Methanobacterium thermoautotrophicum, a kolejne 661 przewidywań jest dostępnych na stronie http://fusion.bu.edu. --- Aby zrozumieć, jak funkcjonują systemy biologiczne, konieczne jest określić interakcje i powiązania między białkami. Niektóre białka, zaangażowane we wspólny proces biologiczny i kodowane przez oddzielne geny w jednym w jednym organizmie, można znaleźć połączone w jeden łańcuch białkowy w innych organizmach. Wykrywając te triplety, można ustalić związek funkcjonalny między niezłączonymi białkami. Tutaj używamy metody przewidywania fuzji domen, aby przewidywania tych interakcji białkowych dla ludzkiego interaktomu. Zaobserwowaliśmy, że zdarzenia fuzji genów są bardziej związane z fizyczną interakcją między białkami niż z innymi słabszymi związkami funkcjonalnymi, takimi jak udział we wspólnym szlaku biologicznym. szlaku biologicznym. Wyniki te sugerują, że fuzja domen jest odpowiednią metodą metodą przewidywania kompleksów białkowych. Najbardziej wiarygodne przewidywania fuzji domen zostały wykorzystane do zbudowania sieci interakcji białko-białko (PPI). Te przewidywane modele sieci PPI wykazywały te same cechy topologiczne, co rzeczywiste sieci biologiczne i różniły się od zachowań losowych. Zbudowaliśmy model podsieci fuzji domen PPI ludzkiego kinetochoru i zaobserwowaliśmy, że że większość przewidywanych interakcji nie została jeszcze eksperymentalnie scharakteryzowana eksperymentalnie w publicznie dostępnych repozytoriach PPI. Badanie ludzkiej podsieci fuzji domen kinetochorowych ujawnia nieodkryte białka kinetochorowe o przypuszczalnie istotnych funkcjach, takich jak węzły z wieloma połączeniami w podsieci z wieloma połączeniami w podsieci kinetochorów. Wyniki te sugerują, że eksperymentalnie ukryte regiony w przewidywanych sieciach PPI zawierają kluczowe elementy funkcjonalne, związane z ważnymi obszarami funkcjonalnymi, wciąż nieodkrytymi w ludzkim ludzkim interaktomie. Dopóki nowe eksperymenty nie rzucą światła na te ukryte regiony; przewidywania fuzji domen przewidywania fuzji domen stanowią cenne podejście do ich eksploracji. --- TŁO: Porównania genomów ujawniły znaczny boczny transfer genów między trzema głównymi królestwami życia - Bacteria, Archaea i Eukarya. Innym ważne zjawisko ewolucyjne obejmuje ewolucyjną mobilność białek domen, które tworzą wszechstronne architektury wielodomenowe. Byliśmy zainteresowani zbadanie możliwości połączenia tych zjawisk, z inwazyjnym genem z genem inwazyjnym łączącym się z wcześniej istniejącym genem w genomie biorcy. WYNIKI: Kompletne genomy piętnastu bakterii, czterech archeonów i jednego eukarionta zostały przeszukane pod kątem fuzji genów między królestwami (IKF); to znaczy genów kodujących białka, które najwyraźniej składają się z domen pochodzących z różnych podstawowych królestw. Analiza filogenetyczna potwierdziła 37 przypadków IKF, z których każdy zawiera "natywną" domenę i horyzontalnie nabytą "obcą" domenę. IKF mogły ewoluować poprzez boczny transfer genu kodującego obcą domenę (lub większego białka zawierającego tę domenę), a następnie rekombinacji z natywnym genem rodzimym genem. W przypadku kilku IKF ten scenariusz jest wspierany przez obecność genu kodującego drugą, samodzielną wersję obcej domeny w genomie biorcy. w genomie biorcy. Wśród badanych genomów największą liczbę IKFs została wykryta w Mycobacterium tuberculosis, gdzie prawie zawsze prawie zawsze towarzyszy im samodzielna obca domena. Dla większości przypadków IKF wykrytych w innych genomach brakuje samodzielnego odpowiednika. WNIOSKI: Wyniki porównawczej analizy genomu pokazują, że tworzenie IKF jest prawdziwym, ale stosunkowo rzadkim zjawiskiem ewolucyjnym. Stawiamy hipotezę, że IKF są tworzone głównie za pomocą proponowanego dwuetapowego mechanizmu, ale poza u Actinomycetes, u których generowanie IKF wydaje się być aktywnym, ciągłym procesem, większość samodzielnych proces, większość samodzielnych produktów pośrednich została wyeliminowana, być może być może z powodu funkcjonalnej redundancji. --- 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. --- Wcześniej wykazaliśmy, że wykrywanie zdarzeń fuzji genów może przyczynić się do do wyjaśnienia funkcjonalnych powiązań białek w całych genomach. genomów. Tutaj przeanalizowaliśmy cały genom Drosophila melanogaster przy użyciu analizy fuzji i dwóch dodatkowych ograniczeń, które poprawiają wiarygodność przewidywań, a mianowicie niskie podobieństwo sekwencji i niski stopień paralogii białek składowych zaangażowanych w fuzję. Nakładając te całkowita liczba unikalnych par komponentów została zredukowana z 18 654 do zaledwie 220 przypadków. do zaledwie 220 przypadków, które powinny reprezentować niektóre z najbardziej wiarygodnie wykryte funkcjonalnie powiązane białka. Wykorzystując dodatkowe informacje z z baz danych sekwencji, byliśmy w stanie wykryć pary funkcjonalnie powiązanych białek o ważnych funkcjach komórkowych. białek o ważnych funkcjach w szlakach komórkowych i rozwojowych, takich jak takich jak spermatogeneza i programowana śmierć komórki. --- Jednym z podstawowych mechanizmów transdukcji sygnału w komórkach jest fosforylacja białek. fosforylacja białek. Po stymulacji ligandem zachodzi seria zdarzeń fosforylacji, które ostatecznie prowadzą do transkrypcji. które ostatecznie prowadzą do transkrypcji. Różne zestawy zdarzeń fosforylacji fosforylacji zachodzą z powodu różnych ligandów stymulujących w różnych typach komórek. komórkach. Znajomość tych zdarzeń fosforylacji jest niezbędna do zrozumienia podstawowych mechanizmów sygnalizacyjnych. Opracowaliśmy strukturę bayesowską do wnioskowania o sieciach fosforylacji sieci fosforylacji z pomiarów szeregów czasowych stężeń fosfozytów po stymulacji ligandem. Aby zwiększyć dokładność przewidywania różne typy danych, np. dane sekwencji aminokwasów, dane kontekstu genomowego (fuzja genów, fosforylacja genów, fosforylacja fosforylacji). dane kontekstu genomowego (fuzja genów, sąsiedztwo genów i profile filogenetyczne), pierwotne dowody eksperymentalne (fizyczne interakcje białko dowody eksperymentalne (fizyczne interakcje białek i koekspresja genów), ręcznie wyselekcjonowane bazy danych ścieżek i automatyczna eksploracja literatury z danymi szeregów czasowych w naszej strukturze wnioskowania. Porównaliśmy nasze wyniki z danymi dostępnymi w publicznych bazach danych i odnotowaliśmy wysoki poziom dokładności przewidywania. --- 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/. --- Odpowiedź na funkcjonalne powiązania białek w całych genomach za pomocą exhaustive detection of gene fusions by AJ Enright, CA Ouzounis. Genome Biology 2000, 2:research0034.1-0034.7 --- TŁO: Biosynteza histydyny jest jednym z najlepiej scharakteryzowanych szlaków anabolicznych. szlaków anabolicznych. Istnieje wiele informacji genetycznych i biochemicznych dostępne, w tym struktura operonu, ekspresja genów i coraz większe bazy danych sekwencji. bazy danych sekwencji. Przez ponad czterdzieści lat szlak ten był przedmiotem przedmiotem szeroko zakrojonych badań, głównie w Escherichia coli i Salmonella enterica, w obu przypadkach z których szczegóły biosyntezy histydyny wydają się być identyczne. W tych dwóch enterobakterii szlak jest nierozgałęziony, obejmuje szereg nietypowych reakcji i składa się z dziewięciu intermediatów. reakcji i składa się z dziewięciu produktów pośrednich; jego geny są ułożone w zwartym operonie (hisGDC [NB]HAF [IE]), przy czym trzy z nich (hisNB, hisD i hisIE) kodują dwufunkcyjne enzymy. Przeprowadziliśmy szczegółową analizę fuzji genów w dostępnych genomach, aby zrozumieć rolę fuzji genów w kształtowaniu tego szlaku. w kształtowaniu tego szlaku. WYNIKI: Analiza struktur HisA ujawniła, że u podstaw tego białka leży kilka zdarzeń elongacji genów. u podstaw tej rodziny białek: wewnętrzne duplikacje zostały zidentyfikowane przez strukturalną superpozycję modułów składających się na białko TIM-barrel białko. Kilka fuzji genów His miało miejsce w różnych liniach taksonomicznych; HisNB powstał w obrębie gamma-proteobakterii, a po jego pojawieniu się został przeniesiony do gatunków Campylobacter (epsilon-proteobacteria) i do niektórych Bakterie należące do grupy CFB. Transfer obejmował cały operon his operon. Fuzja genów hisIE została znaleziona w kilku liniach taksonomicznych, a nasze wyniki sugerują, że prawdopodobnie miało to miejsce kilka razy w różnych liniach. Fuzje genów obejmujące geny hisIE i hisD (HIS4) oraz hisH i hisF (HIS7) (HIS7) miały miejsce w domenie Eukarya; ten ostatni został przeniesiony do niektórych delta-proteobacteria. WNIOSEK: Duplikacja genów jest najbardziej znanym mechanizmem odpowiedzialnym za za powstanie i ewolucję szlaków metabolicznych; jednak w procesie tym może współdziałać kilka innych mechanizmów może współdziałać w procesie tworzenia szlaków, a fuzja genów wydaje się być jednym z najważniejszych i najbardziej powszechnych. --- 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/. --- Wykrywanie zdarzeń fuzji genów w genomach może być wykorzystane do przewidywania funkcjonalnych powiązań białek, w tym fizycznych interakcji lub tworzenia kompleksów. Przewidywania te uzyskuje się poprzez wykrywanie podobieństwa par białek "składowych" do białek "złożonych". białek złożonych. Ponieważ ilość białek złożonych jest ograniczona w naturze, my ten zestaw poprzez tworzenie sztucznych białek fuzyjnych z eksperymentalnie ustalonych eksperymentalnie par oddziałujących białek. Celem jest zbadanie zakresu z rosnącą odległością filogenetyczną, przy użyciu zautomatyzowanej metody. zautomatyzowanej metody. W ten sposób wykryliśmy pary komponentów w siedmiu sekwencjach całego genomu sekwencji o podobnej wielkości, przy użyciu sztucznie wygenerowanych białek złożonych, które wykazano eksperymentalnie. Nasze wyniki wskazują, że interakcje białek nie są zachowane na dużych odległościach filogenetycznych. Ponadto, zapewniamy zestaw przewidywań dla funkcjonalnie powiązanych białek w siedmiu gatunkach siedmiu gatunków przy użyciu informacji eksperymentalnych i demonstrujemy możliwość zastosowania analizy fuzji dla genomiki porównawczej interakcji białkowych. --- 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. --- Przypuszcza się, że złożone enzymy o wielu aktywnościach katalitycznych wyewoluowały z bardziej prymitywnych prekursorów. Globalna analiza genomu Phytophthora sojae przy użyciu konserwatywnych kryteriów oceny złożonych białek zidentyfikowała 273 nowe wielofunkcyjne białka, które były również konserwowane w P. ramorum. Każde z tych białek zawiera kombinacje motywów białkowych, które są nie występują w genomach bakterii, roślin, zwierząt lub grzybów. Podzbiór tych białek został również zidentyfikowany w dwóch genomach okrzemek, ale większość tych białek powstała po podziale między okrzemkami i oomycetes. Dokumentacja wielu przypadków fuzji domen, które są wspólne zarówno dla oomycetes i genomów okrzemek zapewnia dodatkowe wsparcie dla hipotezy, że oomycetes i okrzemki są monofiletyczne. Dwufunkcyjne białka, które katalizują dwa etapy szlaku metabolicznego mogą być wykorzystane do wnioskowania o interakcji ortologicznych białek, które istnieją jako odrębne jednostki w genomach okrzemek. białek, które istnieją jako odrębne jednostki w innych genomach. Postulowaliśmy, że nowe wielofunkcyjne białka oomycetes mogą funkcjonować jako potencjalne Rosetta Stones do identyfikacji oddziałujących białek konserwatywnych sieci metabolicznych i regulacyjnych w innych sieci regulacyjnych w innych genomach eukariotycznych. Jednak analiza ortologiczna każdej domeny w naszym zestawie 273 wielofunkcyjnych białek względem 39 sekwencjonowanych genomów z 39 sekwencjonowanymi genomami bakteryjnymi i eukariotycznymi, zidentyfikowała tylko 18 kandydujących białek Rosetta Stone białek. Tak więc większość wielofunkcyjnych białek nie jest kamieniami z Rosetty, ale mimo to mogą być przydatne w identyfikacji nowych sieci metabolicznych i regulacyjnych u oomycetes. sieci metabolicznych i regulacyjnych u oomycetes. Analiza filogenetyczna wszystkich enzymów w trzech szlakach ścieżek z jednym lub więcej nowymi białkami wielofunkcyjnymi została przeprowadzona w celu określić prawdopodobne pochodzenie poszczególnych enzymów. Analizy te ujawniły wiele przykładów horyzontalnego transferu zarówno z genomów bakteryjnych, jak i fotosyntetycznego endosymbionta w genomie przodków Stramenopiles. Złożoność złożoność filogenetycznego pochodzenia tych szlaków metabolicznych i brak w stosunku do całkowitej liczby wielofunkcyjnych białek sugeruje, że proteom białek sugeruje, że proteom oomycetes ma niewiele cech wspólnych z innymi królestwami. innymi królestwami. --- Kompletne sekwencje ludzkiego genomu w publicznej bazie danych zapewniają sposoby na zrozumienia niebieskiego druku życia. Na dzień 29 czerwca 2006 r. dostępne są kompletne genomy 27 archeonów, 326 bakteryjnych i 21 eukariotycznych jest kompletnych genomów, a sekwencjonowanie 316 genomów bakteryjnych, 24 archeonów i 126 genomów eukariotycznych. Tradycyjne tradycyjne eksperymenty biochemiczne/molekularne mogą przypisać dokładne funkcje dla genów w tych genomach. genów w tych genomach. Proces ten jest jednak czasochłonny i kosztowny. Pomimo wielu wysiłków, tylko 50-60% genów zostało przypisanych w większości całkowicie zsekwencjonowanych genomów. całkowicie zsekwencjonowanych genomach. Zautomatyzowana analiza sekwencji genomu i adnotacja może zapewnić sposoby na zrozumienie genomów. Dlatego też określenie funkcji białek jest jednym z najtrudniejszych problemów ery postgenomowej. Wymaga to bioinformatyki do przewidywania funkcji nieanotowanych sekwencji białek poprzez opracowanie skutecznych narzędzi. Tutaj omówimy niektóre z ostatnich i popularnych podejścia opracowane w bioinformatyce w celu przewidywania funkcji hipotetycznych białek. białek. --- 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. --- 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. --- TŁO: Istniejące wielkoskalowe modele metaboliczne sekwencjonowanych organizmów obejmują funkcje enzymatyczne, których nie można przypisać do żadnego genu w tym organizmie. w tym organizmie. Istniejące strategie obliczeniowe do identyfikacji takich brakujących genów geny opierają się głównie na homologii sekwencji do znanych genów kodujących enzymy. WYNIKI: Przedstawiamy nowatorską metodę identyfikacji genów kodujących określone funkcje metaboliczne na podstawie funkcję metaboliczną w oparciu o lokalną strukturę sieci metabolicznej i wiele funkcjonalnych dowodów asocjacyjnych, w tym grupowanie genów na chromosomie, podobieństwo chromosomie, podobieństwo profili filogenetycznych, ekspresję genów, fuzję białek białek i inne. Korzystając z sieci metabolicznych E. coli i S. cerevisiae, ilustrujemy zilustrować zdolność predykcyjną każdego indywidualnego typu dowodu asocjacji i pokazujemy, że znacznie lepsze przewidywania można uzyskać na podstawie kombinacji wszystkich danych. kombinacji wszystkich danych. W ten sposób nasza metoda jest w stanie przewidzieć 60% genów genów kodujących enzymy metabolizmu E. coli w pierwszej dziesiątce (z 3551) kandydatów na ich funkcję enzymatyczną, i jako najlepszego kandydata w 43% przypadków. przypadków. WNIOSEK: Zilustrowaliśmy, że połączenie kontekstu genomu i innych dowodów powiązań funkcjonalnych funkcjonalnych jest skuteczne w przewidywaniu genów kodujących enzymy metaboliczne. enzymy metaboliczne. Nasze podejście nie opiera się na bezpośredniej homologii sekwencji do sekwencji do znanych genów kodujących enzymy i może być stosowane w połączeniu z tradycyjnymi metodami rekonstrukcji metabolizmu opartymi na homologii. Metoda ta może być również stosowana do sierocych aktywności metabolicznych. --- Ponad dekadę temu zaproponowano szereg metod wnioskowania o interakcjach białek, wykorzystując informacje o całym genomie pochodzące z klastrów genów. interakcji białkowych, wykorzystując informacje o całym genomie z klastrów genów, fuzji genów i profili filogenetycznych. fuzji genów i profili filogenetycznych. Ten strukturalny i ewolucyjny widok strukturalny i ewolucyjny całych genomów zapewnił cenne podejście do funkcjonalnej białek, zwłaszcza tych bez podobieństwa sekwencji do białek o znanej funkcji. białek o znanej funkcji. Co więcej, widok ten stworzył realną możliwość wykrycia funkcjonalnych powiązań genów i odpowiadających im białek dla dowolnej sekwencji całego genomu. Jednak pomimo tych ekscytujących rozwoju, było stosunkowo niewiele przypadków rzeczywistego wykorzystania tych metod poza dziedziną biologii obliczeniowej, co odzwierciedla analiza cytowań. Metody te mają potencjał do wykorzystania w wysokoprzepustowych eksperymentach w genomice funkcjonalnej i proteomice. w genomice funkcjonalnej i proteomice do walidacji wyników z bardzo wysoką dokładnością i dobrym pokryciem. wysoką dokładnością i dobrym pokryciem. W tym krytycznym przeglądzie przedstawiamy kompleksowy przegląd 30 najbardziej znanych przykładów pojedynczych par interakcji białek w badaniach na małą skalę. w badaniach na małą skalę, w których interakcje białkowe zostały albo zostały wykryte przez fuzję genów lub przyniosły dodatkowe, potwierdzające dowody z obserwacji biochemicznych. obserwacji biochemicznych. Nasz wniosek jest taki, że wraz z opracowaniem i lepszej integracji danych z dużymi eksperymentami, wykrywanie fuzji genów może naprawdę stać się cennym narzędziem dla biologii eksperymentalnej na dużą skalę. biologii eksperymentalnej.
W jaki sposób możemy wnioskować o powiązaniach funkcjonalnych na podstawie zdarzeń fuzji genów?
Wykrywanie zdarzeń fuzji genów w genomach może być wykorzystywane do przewidywania funkcjonalnych powiązań białek, w oparciu o obserwację, że pokrewne białka w jednym organizmie (w tym fizycznie oddziałujące białka/członkowie kompleksów, białka zaangażowane w ten sam szlak) mają tendencję do znajdowania się w innych gatunkach jako połączony złożony gen kodujący pojedyncze wielofunkcyjne białko. W tym celu zdarzenia fuzji genów mogą być wykorzystywane jako jedyny dowód lub jako niezależna informacja w połączeniu z innymi metodami "świadomymi genomu" lub opartymi na podobieństwie, a powiązania funkcjonalne można przewidywać na różnych poziomach. Zaletą tego podejścia jest to, że nie jest konieczna znajomość funkcji kompozytu/komponentów, aby wnioskować o powiązaniu.