19 апреля 2019, пятница, 11:46
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

13 мая 2016, 10:42

Ученые выяснили механизм эволюции зеленого флуоресцентного белка

Колонии бактерий E. coli, окрашенные зеленым флуоресцентным протеином
Колонии бактерий E. coli, окрашенные зеленым флуоресцентным протеином

Биологи впервые смогли измерить взаимодействие многих мутаций в одной белковой молекуле – для этого они изучили десятки тысяч вариантов зеленого флуоресцентного белка из медузы Aequorea victoria (подробно об этом белке мы рассказывали ранее). Об исследовании сообщается в совместном пресс-релизе Институт биоорганической химии и Московского физико-технологического института. Полученные результаты проясняют механизмы белковой эволюции и позволяют глубже понять, почему эффекты мутаций зависят от генетического контекста, в котором они произошли.

Карен Саркисян, сотрудник Института биоорганической химии РАН и первый автор статьи рассказывает, что ученым нужно было одновременно измерить функциональность десятков тысяч мутантов одного белка и определить, как влияние мутаций на яркость зеленого флуоресцентного белка зависит от присутствия в гене других мутаций. Для этого Саркисян и его коллеги из МФТИ, МГУ, Нижегородской медицинской академии, Института белка и других научных организаций России, Испании, США, Чехии и Израиля исследовали так называемый «ландшафт приспособленности» (fitness landscape). Эту метафору биологи используют, чтобы представить эволюцию организмов как прогулку по ландшафту, в котором каждой точке пространства соответствует определенный генотип, а ее высота определяется приспособленностью этого генотипа.

Ученые заставили мутантные гены работать в бактерии Escherichia coli, а затем использовали автоматический прибор — клеточный сортер, — чтобы рассортировать клетки по восьми пробиркам, в зависимости от яркости их флуоресценции. Прочтение ДНК мутантных генов из каждой пробирки и последующий анализ данных позволили сопоставить яркость флуоресценции каждого мутанта с его генотипом. Они обнаружили, что только каждая четвертая аминокислотная замена оказывается нейтральна, большинство же мутаций негативно сказывается на функциональности белка. Если одна слабовредная мутация в гене уже присутствует, негативный эффект последующих мутаций будет усугубляться, приводя к полной потери белком функциональности значительно раньше, чем при независимости эффектов мутаций друг от друга.

а. Иллюстрация концепции ландшафта приспособленности зеленого
флуоресцентного белка. Зеленая точка в центре - немутированный белок,
точки на окружностях - мутантные варианты с одной, двумя и тремя
отличающимися аминокислотами. Цвет отражает фенотип (индивидуальные
свойства) мутанта: зеленый - мутант ярко светится, серый - мутант не
светится. Стрелки отражают возможные маршруты движения по ландшафту
приспособленности.

b. Визуализация всех полученных в работе данных на одной картинке.
Последовательность зеленого флуоресцентного белка изображена в виде
окружности: каждый маленький сектор обозначает одну аминокислотную
позицию. Чем дальше круг находится от центра, тем больше мутаций
содержит белок. Доля зеленого в каждом секторе отражает долю
функциональных мутантов.

Исследователям также удалось прояснить вероятные биофизические механизмы взаимодействия мутаций. «Мы ожидали увидеть, что друг на друга будут влиять аминокислоты, расположенные близко в структуре белка. Вместо этого оказалось, что пары взаимодействующих мутаций распределены по структуре белка, на первый взгляд, довольно случайно. Мы смоделировали влияние мутаций на энергию сворачивания и выяснили, что, вероятно, когда суммарный груз всех накопившихся мутаций превышает определенный порог – в области 7-9 ккал/моль, – белок просто перестает сворачиваться, и флуоресценция пропадает. Такой механизм «учета» мутаций может помогать эволюции эффективно отсеивать варианты генов со слабовредными мутациями, – заключает Дмитрий Болотин, сотрудник ИБХ, один из ключевых авторов статьи.

С использованием искусственных нейронных сетей, тренированных лишь на части полученных данных, исследователям удалось достаточно точно предсказывать яркость флуоресценции мутантных белков, с которыми нейронная сеть в процессе обучения не сталкивалась.

Исследование опубликовано в журнале Nature.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ Марс Металлургия Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Юпитер акустика антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика бактерии бедность библиотеки биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера викинги вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты киты климатология комета кометы компаративистика космос культура лазер лексика лженаука лингвистика льготы мамонты математика материаловедение медицина метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод планетология погода политика право приматы психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство школа экология эпидемии эпидемиология этология язык Владимир Зеленский Древний Египет Западная Африка Латинская Америка Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса глобальное потепление грипп информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция финансовый рынок черные дыры эволюция эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: politru.edit1@gmail.com
Адрес: 129090, г. Москва, Проспект Мира, дом 19, стр.1, пом.1, ком.5
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2019.