Подготовила Ксения Морозова
Далеко не все РНК служат матрицами для трансляции. Напротив, большинство из них выполняют совершенно другие функции: например, они могут связываться с белками или другими молекулами, участвуя в регуляции экспрессии генов в клетке. Такие РНК, длиной более 200 нуклеотидов, называются длинными некодирующими РНК. Функции некоторых из них уже описаны, но анализ их последовательностей до сих пор не приносил результатов. В частности, РНК со сходными функциями могли представлять собой совершенно разные нуклеотидные последовательности.
Ранее было отмечено, что длинные некодирующие РНК проявляли каталитическую активность в комплексе с белками, а участки связывания представляли собой короткие последовательности нуклеотидов. Исследователи из университета Северной Каролины в Чапел-Хилл предложили алгоритм анализа длинных некодирующих РНК, основанный на поиске этих последовательностей, названных k-мерами (где k — число нуклеотидов, входящих в последовательность, обычно равное 4, 5 или 6). Анализ основывался на предположении о том, что взаимное расположение таких k-меров не так важно, как их фактическое присутствие в молекуле. То есть РНК с похожими функциями должны иметь похожие наборы k-меров, но при этом их позиции могут не совпадать при выравнивании. Алгоритм получил название SEEKR (sequence evaluation from k-mer representation, оценка последовательности по составу k-меров).
Такой подход дал интересные результаты: у РНК со сходными функциями были обнаружены сходные профили k-меров, такая гомология наблюдалась даже для разных видов организмов. По полученным профилям также можно было судить о локализации анализируемой РНК и о возможности её связывания с определённым белком. Для подтверждения своей гипотезы учёные синтезировали искусственную РНК с профилем k-меров, характерным для Xist — РНК, отвечающей за инактивацию Х-хромосомы. Синтезированная РНК, помещённая в клетку, проявила тот же тип активности, что и Xist.
Перспективы применения SEEKR весьма обширны. Авторы исследования планируют сосредоточиться на анализе некодирующих РНК, играющих важную роль в развитии различных заболеваний, а также на усовершенствовании предсказательных способностей предложенного метода.
Источник
Jessime M. Kirk et al. // Functional classification of long non-coding RNAs by k-mer content // Nature Genetics, 2018. // DOI: 10.1038/s41588-018-0207-8
Показать все 0 комментария