Геном коралла раскрывает неожиданный путь синтеза цистеина
Модельные организмы, такие как мыши и плодовые мушки, дали учёным важные знания о клеточной биологии. Однако обобщать эти данные на всех животных, изучая лишь ограниченный набор модельных организмов, может быть рискованно.
Цистеин — важная аминокислота, участвующая в метаболизме и синтезе белков. У животных считалось, что биосинтез цистеина происходит исключительно через транссульфурационный путь с ключевым ферментом цистатионин-β-синтазой (CBS). Предыдущие исследования указывали, что ген CBS был утрачен у кораллов рода Acropora, что предполагало их неспособность самостоятельно производить цистеин и зависимость от симбиотических водорослей.
Исследователи из KAUST и Австралийского института морских наук не искали пути биосинтеза цистеина в Acropora. Их целью было создание высококачественного генома коралла Acropora loripes как ценного ресурса для будущих исследований.
Получив высокоразрешенный геном, команда решила подтвердить отсутствие гена CBS. Постдок Октавио Саласар не нашёл признаков гена в ожидаемом локусе, но учёные усомнились, что у коралла нет других способов синтеза цистеина.
Саласар начал поиск в геноме генов, кодирующих ферменты, похожие на те, что участвуют в известных путях синтеза цистеина у грибов и бактерий. К его удивлению, в коралле были обнаружены два фермента, сходных с недавно идентифицированным альтернативным путём биосинтеза цистеина у грибов.
Чтобы подтвердить, что эти ферменты могут синтезировать цистеин in vivo, исследователи использовали мутантные дрожжи, лишённые такой способности, и ввели им соответствующие гены Acropora. Мутанты начали производить цистеин.
Команда KAUST также обнаружила, что оба гена присутствуют в геномах всех типов животных, за исключением позвоночных, членистоногих и нематод — именно тех трёх групп, из которых происходят наиболее распространённые модельные организмы.
«Это исследование доказывает ценность открытого мышления при изучении живых существ», — говорит руководитель исследования Мануэль Аранда. — «Иногда знания могут ограничивать: если анализировать данные, опираясь только на известное, можно многое упустить».
Исследование опубликовано в Science Advances.
