Gen düzenleyici DNA'nın evrimi, evrilebilirliği ve mühendisliği Gen Düzenlemede yeni gelişme, bulgular.

Gözden kaçırmayın

Valve, Steam Deck'in ilk ayını yaklaşmakta olan değişiklikler ve iyileştirmelerle işaretliyor Valve, Steam Deck'in ilk ayını yaklaşmakta olan değişiklikler ve iyileştirmelerle işaretliyor

Gen düzenleyici DNA'nın evrimi, evrilebilirliği ve mühendisliği. Kodlamayan düzenleyici DNA dizilerindeki mutasyonlar, gen ekspresyonunu, organizma fenotipini ve uygunluğu değiştirebilir.

Burada, uygunluk durumlarını yakalayan ve bunları düzenleyici evrim ilkelerini deşifre etmek için kullanan diziden ifadeye modeller oluşturuyoruz. Milyonlarca rastgele örneklenmiş promotör DNA dizisinin ve bunların Saccharomyces cerevisiae mayasında ölçülen ekspresyon seviyelerinin kullanılması, mükemmel tahmin performansı ile genelleşen derin sinir ağı modellerini öğreniyoruz ve ifade mühendisliği için dizi tasarımına olanak tanıyoruz. Modellerimizi kullanarak, düzenleyici evrimin hızlı olduğunu ve azalan getiri epistasisine tabi olduğunu bulmak için genetik sürüklenme ve güçlü seçimli zayıf mutasyon rejimleri altında ifade farklılığını inceliyoruz; farklı ortamlarda çelişen ifade hedeflerinin ifade uyarlamasını kısıtlaması; ve gen ekspresyonu üzerindeki stabilize edici seçim, düzenleyici karmaşıklığın ılımlılaşmasına yol açar.

Düzenleyici dizilerdeki doğal varyasyondan ifade üzerindeki seçilimin imzalarını saptamak için bu tür modelleri kullanmak için bir yaklaşım sunuyoruz ve bunu yakınsak düzenleyici evrimin bir örneğini keşfetmek için kullanıyoruz. Düzenleyici mutasyon etki boyutlarının bir güç yasasını takip ettiğini bularak mutasyonel sağlamlığı değerlendiriyoruz, düzenleyici evrimleşebilirliği karakterize edin, destekleyici fitness manzaralarını görselleştirin, evrimleşebilirlik arketiplerini keşfedin ve doğal düzenleyici dizi popülasyonlarının mutasyonel sağlamlığını gösterin. Çalışmamız, düzenleyici dizileri tasarlamak ve düzenleyici evrimdeki temel soruları ele almak için genel bir çerçeve sağlar.

CRE'lerdeki mutasyonlar, onların transkripsiyon faktörleri ile etkileşimlerini etkileyebilir, gen ekspresyonunun zamanlamasını, yerini ve seviyesini değiştirebilir ve organizmanın fenotipini ve zindeliğini etkileyebilir 2 , 3 . Her biri birçok hedef geni düzenlediği için transkripsiyon faktörleri yavaş evrimleşmesine rağmen, CRE'ler çok daha hızlı gelişir ve önemli fenotipik varyasyon 7 yönlendirdiği düşünülmektedir . Bu nedenle, cis -düzenleyici dizilerdeki varyasyonun gen ekspresyonunu, fenotipi ve organizma uyumunu nasıl etkilediğini anlamak, düzenleyici evrim 2 anlayışımız için esastır .

Bir uygunluk işlevi, genotipleri (mutasyonlar yoluyla değişen) karşılık gelen organizmasal uygunluk değerlerine (seçimin işlediği yerde) eşler . Tam bir uygunluk ortamı 9 , bir dizi uzayındaki her diziyi, dizi uzayını görselleştirmek için bir yaklaşımla birleştirilmiş, ilişkili uygunluğuna eşleyen bir uygunluk fonksiyonu ile tanımlanır. Kısmi fitness manzaraları ampirik olarak karakterize edilmiştir.

 Özellikle, düzenlenmiş genin ifadesinde yansıtıldığı gibi bir promotör dizisinin moleküler aktivitesi, bir 'promoter fitness ortamı'oluşturmak için kullanılmıştır.

Promotör sekansı, ekspresyon fenotipi ve uygunluk arasındaki ilişkiyi anlamak, evrim ve gen düzenlemesindeki temel soruları 6 yanıtlamamızı ve bir biyomühendislik aracı sağlamamızı sağlayacaktır . Dizi ve ifade arasındaki ilişkiyi doğru bir şekilde tahmin eden bir model, evrimsel çalışmalarda in silico deneyleri yapmak ve yorumlamak için bir 'kahin' işlevi görebilir hangi düzenleyici mutasyonların ifadeyi ve uygunluğu etkilediğini tahmin eder. İstenen özelliklere sahip yeni diziler tasarlayın veya geliştirin, seçimin optimum bir ifadeye ne kadar hızlı ulaştığını belirleyin, mevcut düzenleyici diziler üzerindeki seçici baskıların imzalarını belirleyin, uygunluk manzaralarını görselleştirin ve mutasyonel sağlamlığı ve evrimleşebilirliği karakterize edin.

Burada, Saccharomyces cerevisiae promotör dizisinden ifadeye modellerine dayanan düzenleyici evrim ve uygunluk manzaralarını (Şekil 1a ) incelemek için bir çerçeve geliştirerek bu uzun süredir devam eden sorunları ele alıyoruz.
80 bp'lik bir promotör DNA dizisi verilen gen ekspresyonunu tahmin eden modeller oluşturarak başlıyoruz. Bu modelleri eğitmek için, daha önce tarif ettiğimiz bir yaklaşımı kullanarak promotör dizileri tarafından yönlendirilen ekspresyonu ölçüyoruz. Burada 80 bp DNA bir promotör yapısı içine gömülür ve ilişkili ekspresyon S. cerevisiae'de (Yöntemler) test edilir. Promoter dizilerini epizomal düşük kopya sayılı sarı floresan protein (YFP) ekspresyon vektörüne klonlarız, bunları mayaya dönüştürürüz, mayayı istenen ortamda kültüre alır, mayayı 18 ekspresyon kutusuna ayırırız ve mayada bulunan promotörleri dizileriz. ifadeyi tahmin etmek için her bir kutu. Önyargılardan kaçınmak için 5mevcut dizilere doğru, her bazın dört bazdan rastgele örneklendiği 80-bp rastgele DNA dizilerinin ekspresyonunu ölçtük. Eğitim verileri için, karmaşık ortamda (maya özü, pepton ve dekstroz (YPD); Yöntemler) 30 milyondan fazla dizinin her birini ve tanımlanmış ortamda 20 milyondan fazla diziyi ölçtük. Ortaya çıkan dizi çiftlerini ve ölçülen YFP ifadesi seviyelerini kullanarak, her ortamdaki (Yöntemler) diziden ifadeyi tahmin eden evrişimli sinir ağı modellerini eğittik.