RNAウイルスとヒトRNA結合タンパク質間の相互作用

by REVOLUSYNAPSE
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クラスIVおよびクラスVウイルスは一本鎖RNA(ssRNAウイルス)であり、プラス鎖ゲノムが宿主機構によってタンパク質に翻訳され、ウイルスの複製を可能にします。 ssRNAクラスVウイルスにはネガティブセンスゲノムが含まれており、翻訳前にポジティブセンス鎖に転写する必要があります。 ウイルスが宿主細胞を使用して複製しようとしている間、宿主タンパク質はウイルスゲノムと強く相互作用します。 研究者たちはこれらの相互作用を調査してきました。

勉強: SMEAGOLツールボックスを使用したヒト宿主-ssRNAウイルス相互作用の状況の調査。 画像クレジット:ART-ur / Shutterstock

調査のプレプリントバージョンは、 bioRxiv*記事がピアレビューを受けている間のサーバー。

研究

研究者は、モチーフ発生分析用に設計されたPythonライブラリであるSMEAGOLを使用しました。 核酸 位置重み行列(PWM)を使用したシーケンス。 これらのPWMは、核酸相互作用レギュレーターの結合特異性を表し、SMEAGOLは、RNA結合タンパク質(RBP)結合特異性の特定のデータベースからこれらをロードできます。 RBP結合モチーフのほとんどのキュレートされたデータベースには、信頼性の高いPWMと低いPWMの両方が含まれており、SMEAGOLを使用すると、これらのPWMの分析とフィルタリング、さらにはキュレートされた結果のスキャンも可能になります。 後処理モジュールにより、配列モチーフの統計的濃縮または枯渇、およびPWMサイトでの配列バリアントの予測される効果が可能になります。

ssRNAウイルスゲノム全体の濃縮および枯渇した結合部位を決定するために、前述のデータベースからのRBPの決定された配列結合優先度を表すPWMをフィルタリングし、SMEAGOLを使用してキュレートし、使用できる362のセットを明らかにします。 これらは、146個のRBPの結合特異性を表しています。 次に、PWMのセットをSMEAGOLとともに使用して、197個のssRNAウイルスのゲノムをスキャンし、RBPの潜在的な結合部位を特定しました。

ゲノムのジヌクレオチドランダム化バージョンと比較して、各ウイルスゲノムのRBP結合モチーフの濃縮または枯渇を決定することにより、研究者は、ウイルスRNAへのRBP結合の賛成または反対の進化的選択の証拠を見つけることを望みました。 ssRNAの相補鎖はウイルスのライフサイクル中に生成され、宿主細胞の特徴と相互作用できるため、これも分析されました。

研究者らは、+ ssRNA(クラスIV)ゲノムは、-ssRNA(クラスV)ゲノムと比較して、両方の鎖でより多くのモチーフの濃縮または枯渇があることを発見しました。 それでも、この数はウイルスファミリー間で大幅に異なりました。 一部のRBP結合モチーフは、+ ssRNAゲノムが枯渇/濃縮される可能性が高くなりますが、他のモチーフは特定のファミリーに特異的である傾向があります。 Gリッチモチーフは+ ssRNAゲノムのプラス鎖で頻繁に枯渇しますが、RBMXのモチーフは、両方のグループのいくつかのファミリーのネガティブ分子で濃縮されています。

次に、科学者はコロナウイルスから始めて、ウイルスファミリーを個別に調べました。 これらは、調べたすべてのウイルスの中で最も長いゲノムを持ち、他のどのファミリーよりも多くの濃縮/枯渇を示しています。 プラス鎖で枯渇したRBPモチーフの数は、濃縮モチーフの数よりもはるかに多く、有益でないホストRBPによる結合を防ぐ可能性があります。 これは、RBPによってバインドされたUリッチ要素の枯渇によるものです。 フラビウイルスはウリジンが不足していますが、コロナウイルスよりもUREが豊富です。

研究者たちはまた、宿主RBPに結合する5 ‘および3’UTRにも注目しました。 116の濃縮されたモチーフ-UTRペアのうち、22はゲノム全体で濃縮されておらず、3’UTRは5 ‘よりも濃縮を示す可能性が高いことがわかりました。 C型肝炎ウイルスのゲノムを具体的に調べたところ、Uに富む要素結合RBPの結合部位が高度に濃縮されていることがわかりました。 最も濃縮されているのは、ELAV様RNA結合タンパク質1(ELAVL1)です。 これは3’UTRで高度に濃縮されており、ポリプリミジントラクト結合タンパク質1を置き換えて、ウイルスタンパク質の結合を促進し、より効果的な複製を実現することが知られています。

結論

著者らは、これがRNAウイルスとヒトRBP間の相互作用の最初の大規模分析であることを強調しています。 彼らは、ssRNAファミリーで濃縮または枯渇した複数のRBP結合モチーフを発見しました。 これらは、世界的に、そして家族または種特有の方法で傾向を示す可能性があります。 宿主因子はこれらのRBPに結合する可能性があり、ウイルスファミリー間の予測される宿主相互作用の違いは重要である可能性があります。

ここに示す深層学習の方法は、さらなる相互作用を特定するのに非常に役立つ可能性があります。 研究者は、SMEAGOLを将来拡張して、深層学習モデルと構造ベースのモデルをさらに組み込むことができると示唆しています。

*重要なお知らせ

bioRxivは、査読されていない予備的な科学レポートを公開しているため、決定的なものと見なしたり、臨床診療/健康関連の行動を導いたり、確立された情報として扱ったりするべきではありません。



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