ДНК часто называют «книгой жизни», но эта популярная фраза заставляет некоторых биологов немного поежиться. Действительно, ДНК несет в себе наши гены, которые определяют инструкции, которые наши клетки используют для создания белков - тех молекул-рабочих лошадок, из которых состоит наше физическое существо и которые делают возможным практически все в жизни.
Но точная взаимосвязь между белковыми «чертежами», закодированными в генах, и количеством белка, фактически производимого данной клеткой, ни в коем случае не ясна. Когда ген активируется и его сообщение копируется в молекулу РНК, биолог не более уверен в том, что это приведет к производству работающего белка, чем банкир в том, что он знает, действительно ли чек, выписанный одним из его клиентов, в конечном итоге будет обналичен.
Благодаря достижениям в секвенировании ДНК и РНК биологи невероятно хорошо знают, какая часть кода гена в любой момент копируется в сообщения РНК, что является первым шагом в создании белка. Но они не так хорошо разбираются в том, как быстро эти сообщения РНК на самом деле считываются из конца в конец на клеточных фабриках, называемых рибосомами, где синтезируются белки..
Теперь междисциплинарная группа исследователей из лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL), Университета Стоуни-Брук (SBU) и Университета Джона Хопкинса (JHU) выпустила программное обеспечение, которое может помочь биологам более точно определить это. Они использовали одноклеточные дрожжи и обычный микроб E. coli, чтобы продемонстрировать свою новую программу под названием Scikit-Ribo.
Scikit-Ribo похож на набор математических корректирующих линз, предназначенных для «наложения» на метод, представленный в 2009 году, под названием Riboseq. Последнее как никогда ранее показало, какие клетки и как быстро транслируют РНК в белок. Это был большой прогресс, говорит Майкл Шац, доктор философии, количественный биолог в CSHL и JHU, который вместе с Голсоном Лайоном, доктором медицинских наук, из CSHL, руководил работой талантливого молодого ученого Хана Фана, доктора философии, недавнего выпускника SBU.. Именно Фанг придумал, как сконструировать корректирующую линзу, чтобы данные рибосека можно было сфокусировать.
Идея Фэнга состояла в том, чтобы использовать передовые методы статистического моделирования для учета того факта, что рибосомы не работают с одинаковой скоростью, а скорее имеют тенденцию к паузе - например, когда они сталкиваются с перегибами в форме шпильки во входящих сообщениях РНК. Scikit-ribo также отфильтровывает шум, искажающий необработанные результаты Riboseq. Теперь эти два метода можно использовать вместе, чтобы получить гораздо более точную картину того, какие сообщения РНК считываются на определенных рибосомах, и, что, возможно, наиболее важно, сколько функционального белка генерируется.
«Количество фактически произведенного белка может совпадать, а может и не совпадать с количеством экспрессируемого гена», - говорит Шац. Наличие более надежного способа узнать поможет в исследовании болезней. Лайон из CSHL использовал Scikit-Ribo для изучения способности рибосом преобразовывать определенные сообщения РНК в белок в контексте редкого заболевания человеческого развития, которое он обнаружил в 2011 году под названием синдром Огдена. В данном случае новый метод был использован для изучения гипотезы о том, что ошибки трансляции на рибосоме могут быть связаны с причиной заболевания.