La secuenciación del genoma de bacterias, plantas e incluso seres humanos se ha convertido en un proceso rutinario, pero el genoma aún plantea muchas preguntas sin respuesta. Una de ellas se refiere a los sitios en los ARN mensajeros ARNm que los ribosomas, las estructuras celulares responsables de la síntesis de proteínas,- unirse para traducir la información genética. Actualmente, la función de estos sitios de unión de ribosomas solo se comprende parcialmente.
Un equipo interdisciplinario de investigadores del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Biosistemas D-BSSE en ETH Zurich en Basilea ha desarrollado ahora un nuevo enfoque que, por primera vez, hace posible obtener información detallada sobre un número increíblemente grandede estos sitios de unión en bacterias. El nuevo enfoque combina métodos experimentales de biología sintética con aprendizaje automático.
control preciso sobre la producción de proteínas
Los sitios de unión del ribosoma son secuencias cortas de ARN corriente arriba de la secuencia de codificación de un gen. En el pasado, los biotecnólogos también desarrollaron sitios de unión sintéticos. Los ribosomas se unen muy bien a algunos de estos y menos bien a otros. Los ribosomas más estrictos pueden unirsea una variante específica, cuanto más a menudo traducen el gen respectivo y mayor es la cantidad de la proteína correspondiente que producen.
Los biotecnólogos que utilizan bacterias para producir sustancias químicas de interés, como los productos farmacéuticos, pueden influir en la cantidad de proteínas involucradas en la célula a través de la elección de los sitios de unión de los ribosomas. "Ejercer este tipo de control es particularmente importante y útil cuando se incorporan redes de genes complejas que comprenden múltiplesproteínas al mismo tiempo. La clave aquí es establecer un equilibrio óptimo entre las diferentes proteínas ", dice Markus Jeschek, científico senior y líder de grupo en D-BSSE.
Un experimento con 300.000 secuencias
Junto con los profesores de ETH Yaakov Benenson y Karsten Borgwardt y miembros de los grupos respectivos, Jeschek ha desarrollado un método para determinar qué tan estrechamente se unen los ribosomas a cientos de miles o más secuencias de ARN en un solo experimento. Anteriormente, esto solo era posible para ununos cientos de secuencias.
El enfoque de los investigadores de ETH aprovecha la secuenciación profunda, la última tecnología utilizada para secuenciar el ADN y el ARN. En el laboratorio, los científicos produjeron más de 300.000 sitios de unión de ribosomas sintéticos diferentes y fusionaron cada uno de ellos con un gen para una enzima que modifica una pieza.del ADN diana. Introdujeron las construcciones de genes resultantes en las bacterias para ver qué tan estrechamente se unen los ribosomas al ARN en cada caso individual. Cuanto mejor sea la función del sitio de unión, más enzima se produce en la célula y más rápidamenteEl ADN diana cambiará. Al final del experimento, los investigadores pueden leer este cambio junto con la secuencia de ARN del sitio de unión mediante secuenciación profunda.
enfoque de aplicación universal
Dado que 300.000 representan solo una pequeña fracción de los muchos miles de millones de sitios de unión de ribosomas teóricamente posibles, los científicos analizaron sus datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. "Estos algoritmos pueden detectar patrones complejos en grandes conjuntos de datos. Con su ayuda, podemos predecir con qué precisiónLos ribosomas se unirán a una secuencia de ARN específica ", dice Karsten Borgwardt, profesor de minería de datos. Los investigadores de ETH han hecho que este modelo de predicción esté disponible gratuitamente como software para que otros científicos puedan usarlo, y pronto presentarán un método sencillo.para usar el servicio en línea también.
El enfoque desarrollado por los científicos es de aplicación universal, enfatizan Benenson y Jeschek, y el equipo planea extenderlo a otros organismos, incluidas las células humanas. "También estamos interesados en descubrir cómo la información genética influye en la cantidad de proteína quese produce en una célula humana ", dice Benenson." Esto podría ser particularmente útil para las enfermedades genéticas ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por ETH Zúrich . Original escrito por Fabio Bergamin. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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