Наблюдение за работой рибосомы
Новый статистический метод может помочь прояснить функцию неизвестных генов. Исследовательская группа под руководством Уве Олера из Берлинского института медицинской системной биологии (BIMSB) в Центре молекулярной медицины Макса Дельбрюка (MDC) адаптировала и протестировала метод фильтрации из обработки речевых сигналов, который делает данные секвенирования более интерпретируемыми. «С его помощью мы можем наблюдать за работой рибосомы», — говорит Олер.
Олер, специалист по информатике, сфокусировался на методах статистической обработки для фильтрации релевантной информации из фонового «шумового загрязнения» данных. Теперь он применяет эти методы фильтрации, включая преобразование Фурье, в молекулярной биологии. Вместе с коллегами из BIMSB он разработал и протестировал программу RiboTaper. Эта программа фильтрует релевантную информацию из определённых данных секвенирования, чтобы определить, активна ли одна из клеточных «белковых фабрик» — рибосома — на конкретной РНК.
RiboTaper основан на лабораторном методе Ribo-seq, разработанном несколько лет назад в США. Он используется для идентификации части гена, кодирующей белок. Это важно, поскольку не все гены, закодированные в ДНК, содержат «инструкцию» для синтеза белка. Тысячи генов транскрибируются в РНК, но неизвестно, содержат ли они небольшие кодирующие белок участки. Кроме того, в разных клетках разные гены могут быть активны или выключены. Как выяснить, какие гены в каких клетках действительно производят белок?
Ответ можно найти, наблюдая за рибосомами и «инструкцией», по которой они работают. Ribo-seq помогает в этом, поскольку этот лабораторный метод фактически «замораживает» рибосомы на месте на цепи РНК. Всё, кроме рибосомы и связанной с ней РНК, удаляется с помощью биохимических инструментов. Это позволяет определить, с какими инструкциями работают рибосомы. Проблема в том, что данные, полученные с помощью Ribo-seq, «зашумлены». Существуют крошечные остатки ДНК, РНК и белков, которые естественным образом присутствуют и разрушаются в каждой клетке. Кроме того, никогда нельзя точно знать, активны ли рибосомы в идентифицированной точке на РНК и производят ли они белки, или же они, по сути, просто ждут другого сигнала.
Метод RiboTaper призван помочь заполнить этот информационный пробел. «Мы знаем, например, что конкретная рибосома обычно покрывает около 29 строительных блоков РНК, или нуклеотидов, — говорит Олер. — И мы также знаем, что рибосома движется вдоль РНК с интервалом в три нуклеотида». Это создает периодический паттерн, который биоинформатики могут искать во всех данных. «Это показывает нам точки на РНК, где происходит что-то значимое», — объясняет Олер.
«С помощью RiboTaper мы можем выследить более мелкие белки в ранее плохо изученных генах и помочь разрешить противоречивые интерпретации данных», — говорит Олер. Он также видит другое преимущество: «Секвенаторы теперь доступны во многих лабораториях, но лишь немногие центры имеют доступ к хорошему масс-спектрометру. С помощью RiboTaper мы можем делать выводы о том, какие транскрипты активно транслируются в белки». Чтобы проверить новый метод, Олер отдал свои образцы на проверку коллеге из MDC Маттиасу Зельбаху с использованием масс-спектрометрии.
В исследовании лаборатория Олера сотрудничала с коллегами из BIMSB, включая исследовательские группы Маркуса Ландталера, Бенедикта Обермайера и Маттиаса Зельбаха.