Учёные составили короткий список интересных РНК-"машин"
Новая совместная работа вычислительных биологов из MIT и экспериментальных биологов из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) помогает разграничить биологически значимые структуры РНК, комбинируя вычислительные и экспериментальные подходы. Исследование, опубликованное на этой неделе в Nature, может открыть путь к лучшему пониманию РНК-машин — от рибосомы, молекулярной фабрики по производству белков, до микроРНК, рибопереключателей и длинных некодирующих РНК.
Предсказание укладки РНК
Подобно белкам, РНК сворачивается в 3D-структуры, выполняющие сложные молекулярные функции. Для их изучения Манос Келлис и Стефан Вашиетл разработали алгоритмы, предсказывающие, как цепочки РНК будут сворачиваться, на основе термодинамических параметров.
Параллельно Джонатан Вайсман и Силви Рускин из UCSF разработали новый метод исследования укладки РНК внутри живой клетки с использованием химического вещества диметилсульфата, которое связывается с развёрнутыми, но не со свёрнутыми цепями РНК. Для интерпретации данных они использовали алгоритм Келлиса и Вашиетла.
«Эта работа — крупный шаг вперёд в возможности наблюдать укладку РНК в её естественной среде», — отмечает Джон Ринн из Гарварда.
Сравнив укладку РНК в пробирке и в клетке, учёные обнаружили разительное отличие: из 23 412 исследованных регионов РНК структуры формировали только 3.9% в клетке против 24% в пробирке.
«Различия говорят нам, что в живых клетках система не подчиняется правилам термодинамики. Клетка делает что-то, чтобы изменить паттерн сворачивания», — говорит Келлис.
Самые ценные структуры
Дальнейшие эксперименты показали, что РНК в клетке с истощённым запасом энергии сворачивается легче. Это подтвердило гипотезу: клетка тратит энергию, чтобы позволить сформироваться только определённым структурам РНК, что указывает на их особую ценность.
Этот вывод побудил учёных изучить эволюционную консервативность этих структур у родственных видов. «Наиболее интересные структуры РНК либо оставались неизменными, либо быстро менялись со временем, что указывает на эволюционное давление», — поясняет Келлис.
Результатом стал короткий список из 259 функционально интригующих РНК. Экспериментальный анализ уже подтвердил, что три матричные РНК (mRNA) из этого списка, вероятно, выполняют физиологические функции, удваивая число известных функциональных mRNA в дрожжах.
«Эта комбинация секвенирования нового поколения и вычислительного анализа позволяет нам заниматься биологией гораздо быстрее», — говорит Вайсман.
Этот список особенно ценен для исследователей некодирующих РНК, так как их функция напрямую связана со структурой. «Теперь у нас есть таблица для поиска структур РНК, которую мы можем использовать, чтобы начать определять категории функций для некодирующих РНК», — говорит Ринн.
Результаты также подтверждают точность вычислительных моделей укладки РНК, созданных Келлисом и Вашиетлом. «Для тех РНК, которые действительно важны, наши модели точны и полезны», — отмечает Вашиетл.
Хотя исследование было сосредоточено на дрожжах, учёные уже начали применять эти методы к клеткам млекопитающих. «Метод универсален, поэтому есть большой потенциал для открытия новой биологии — от дрожжей до человека», — заключает Вашиетл.