비슷한 유전자 코드가 지구상의 대부분의 유기체에 의해 사용되지만,다른 유기체는 특정 아미노산을 암호화하는 데 사용하는 코돈에 대해 다른 선호도를 가지고 있습니다. 이것은 4 개의 염기(ㅏ,티,씨,및 지)각 코돈에 3 개의 위치가 있기 때문에 가능합니다. 따라서 64 개의 가능한 코돈이 있지만 20 개의 아미노산과 3 개의 정지 코돈이 인코딩되어 41 개의 코돈이 설명되지 않습니다. 결과는 중복;여러 코돈은 단일 아미노산을 인코딩합니다. 진화 적 제약은 어떤 유기체-유기체가 코돈 사용 편견을 갖는 코돈이 우선적으로 사용되는지 성형했다.
어떤 코돈이 어떤 아미노산을 인코딩하는지 보여주는 많은 코돈 표를 찾을 수 있습니다(오른쪽 예 참조). 이런 간단한 규칙들로,여러분은 여러분이 원하는 펩티드를 인코딩하고 여러분이 선택한 유기체에서 그 펩티드를 생성하기 위해 실행 가능한 유전자 서열을 생각해내는 것이 쉽다고 생각할 것입니다. 불행히도,코돈 선호도는 그것을 만들므로 가능한 코돈 중에서 무작위로 선택하고 시퀀스가 어떤 유기체에서도 잘 표현 될 것으로 기대할 수 없습니다.
그래서 이러한 환경 설정으로 이어질 진화 제약은 무엇이며,우리는 그들에 대해 무엇을 할 수 있습니까? 찾아 읽어!
왜 유기체는 다른 코돈 사용 편견을 가지고 있습니까?
유기체 간의 다양한 코돈 선호에 대한 이유는 완전히 이해되지 않았지만 몇 가지 가능한 이유는 다음과 같습니다:
- 대사 압력-다른 코돈을 인식하고,코돈을 올바르게 수정하고,코돈을 적절한 아미노산으로 충전하는 코돈을 생산하는 데 세포 자원이 필요합니다. 만약 어떤 유기체가 코돈의 부분집합만을 사용한다면,그것은 단지 하전된 부분집합을 생성할 필요가 있고,따라서 전체 번역 과정을 위해 더 적은 자원을 필요로 할 수도 있다. 예를 들어,높은 성장률 조건에서 대장균은 고도로 발현 된 유전자에서 발견되는 코돈을 인식하는 트르 나스의 생산을 우선적으로 상향 조절합니다(에밀슨 과 쿨 랜드,1990).
- 유전자 서열을 통한 유전자 발현 조절-풍부도가 낮거나 하전된 트르나가 코돈에 의해 암호화된 단백질은 매우 풍부하고 하전된 트르나가 암호화된 단백질보다 낮은 속도로 생성될 수 있다. 예를 들어 툴러 등. 번역 효율은 대장균과 대장균 모두에서 코돈 바이어스와 잘 상관 관계가 있음을 발견했습니다.
- 단백질 접힘-단백질이 고도로 그리고 불충분하게 충전된 트르나를 가진 코돈의 혼합물에 의해 암호화된 경우,단백질의 상이한 영역은 상이한 속도로 번역될 수 있다. 리보솜은 풍부하고 충전 된 트라나를 요구하는 지역을 따라 빠르게 움직일 것이지만,낮은 풍부,저조한 트라나를 요구하는 지역에서는 실속 할 것입니다. 때 리보솜 포장 마차,이 신속하게 번역 영역을 제대로 접을 수있는 기회를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 페흐만과 프리드만은 최적이 아닌 코돈의 책자가 10 개의 밀접하게 관련된 효모 균주의 특정 2 차 구조와 관련이 있음을 발견했습니다.
- 변화하는 조건에 대한 적응-유기체는 종종 다른 조건에서 다른 수준의 유전자를 발현해야합니다. 다양한 코돈 사용으로 유기체는 특정 단백질 풀을 생산하고 충전함으로써 어떤 단백질이 고도로 발현되고 어떤 단백질이 제대로 발현되지 않는지 변경할 수 있습니다. 예를 들어,아미노산 생합성 효소를 암호화하는 유전자에 사용되는 트르나스는 아미노산 기아 동안 우선적으로 충전되어 아미노산 생합성 효소의 더 높은 생산을 초래할 수 있다(디트마 외)., 2005).
코돈 사용 편향이 실험에 어떤 영향을 미칩니 까?
코돈 선호도는 유기체에 매우 유용 할 수 있지만,이종 숙주에서 단백질을 발현하려는 연구자에게는 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어,인간 게놈에서 관심있는 유전자를 단순히 증폭하면 대장균에서는 전혀 발현되지 않을 수 있습니다(온라인에서 다양한 생물의 코돈 선호도를 보여주는 다양한 데이터베이스를 찾을 수 있습니다). 유전자가 번역 되더라도 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이것은 인간과 대장균 코돈 선호 사이의 불일치의 결과입니다. 인간에게 일반적으로 사용되는 일부 코돈은 대장균에서 전혀 흔하지 않으며 그 반대도 마찬가지입니다. 따라서 이러한 코돈을 번역 할 때 리보솜은 부적절한 위치에서 실속되거나 전체 성적 증명서를 통해 실패하여 비 기능성 단백질 및 단백질 단편을 각각 생성 할 수 있습니다.연구자들이 코돈 선택 문제를 해결하는 주요 방법 중 하나는 코돈이 원하는 발현 숙주에 더 적합한 방식으로 유전자를 재합성하는 것이다. 이를”코돈 최적화”라고합니다.”이론적으로는 단순하지만,소리만큼 쉽지는 않다. 비교적 짧은 펩타이드에 대해서도,그것들을 인코딩하는 많은 가능한 방법들이 있을 수 있으며,”적절한”코돈을 구성하는 것이 반드시 명백한 것은 아니다.
당신은”말도 안돼! “하지만 위에서 설명한 바와 같이 단백질의 모든 영역이 제대로 기능하는 단백질을 생산하기 위해 반드시 빠르게 번역되어야하는 것은 아닙니다.
여러분은 이렇게 생각할 것입니다.”좋아,숙주를 위해 내가 선택한 코돈의 풍부함이 토착 유기체에 사용된 코돈의 풍부함과 일치하는지 확인해볼게요.”이것은 아마도 더 나은 아이디어이며 과거에 성공적으로 사용되었습니다(앙고프 외. 2008),하지만 전체 유전자를 설계 할 때 고려해야 할 더 많은 기능은 여전히 존재한다. 비 완전한 목록은 다음과 같습니다:
- 반복 서열
- 제한 사이트
- 전사에 미치는 영향에서 2 차 구조를 생성하는 경향이있는 서열(번역에 관한 것이 전부는 아닙니다.)
당신이 상상할 수 있듯이,인간이 이러한 모든 요소를 스스로 균형을 잡는 것은 쉽지 않습니다. 다행히 많은 연구자들이 코돈 최적화 알고리즘과 유전자 합성 회사(예:코돈 최적화 도구)를 만들었습니다. 이러한 도구 중 하나를 사용하여 유전자를 최적화한다고해서 반드시 유전자가 잘 표현된다는 의미는 아닙니다. 당신이 좋은 표정을 얻는 경우에,당신은 또한 기능상 제대로 접혔다는 것을 보증하기 위하여 생성한 단백질을 분석해야 한다.
부가진으로부터 이들을 포함하는 플라스미드를 주문함으로써 관심 코돈의 유전자를 최적화하는 것을 피할 수 있다. 부가진에서 플라스미드가 특정 유기체에 최적화된 코돈 유전자를 포함하고 있다면,이것은 때때로(항상은 아니지만)플라스미드 페이지의”돌연변이”필드에 기록될 것이다(예를 들어 플라스미드 87904 참조). 추가 진에서 사용할 수 있는 많은 플라스 미드는 이제 전체 시퀀스 데이터,코 돈 최적화 및 실험에서 그들을 사용 하기 전에 식 호스트에 대 한 적합성에 대 한 유전자 시퀀스를 직접 분석 하는 것이 좋습니다.
대체 트르나스의 발현
관심 유전자의 코돈 최적화 버전을 합성할 시간이나 자금이 없다면,발현 숙주에서 낮은 트르나스를 과발현하여 그 풍부함을 증가시킬 수 있다. 예를 들어,상업용 로제타 대장균 균주는 일반적으로 대장균에서 낮은 풍부도에서 발견되는 다양한 트라나를 발현합니다.
트르나스를 추가로 생산하는 이점은 새로운 구조를 만들지 않고도 여러 유전자에 대해 동일한 발현 시스템을 사용할 수 있다는 것이다. 그러나,일치하지 않는 번역 속도 및 세포 성장에 대한 잠재적 인 영향과 같은 문제로 인해,대체 트라나스를 생산하는 숙주조차도 관심있는 단백질의 충분한 양을 표현하지 못할 수 있습니다.
코돈 선택을 둘러싼 문제를 극복하기 위해 어떤 방법을 선택하든,생산하는 단백질이 제대로 작동하는지 확인하는 몇 가지 방법이 있어야합니다. 과발현은 정화 절차 도중 세포 펠릿으로 일반적으로 분리할 봉입체로 알려져 있는 단백질의 불용해성,비기능성 작은슬의 생산 귀착될 수 있습니다. 비록 당신이 선택의 당신의 표정 주인에 있는 다량의 단백질을 생성하더라도,당신은 당신의 단백질이 봉입체를 형성하고 있지 않으며 제대로 접히고 있다는 것을 확인하기 위하여 기능적인 분석실험을 실행해야 한다.
1. 앙고프,에블 리나,등. “이종 단백질 식 식 호스트의 그 대상 유전자의 코 돈 사용 주파수를 조화 하 여 향상 됩니다. 2008. 18478103. 2018 년 10 월 15 일에 확인함.
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- 이 리뷰는 코돈 사용 편향에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다
8. 툴러,타미르 등. “번역 효율은 코돈 바이어스와 폴딩 에너지 모두에 의해 결정됩니다.”국립 과학 아카데미 회보 107.8(2010):3645-3650. 20133581. 2018 년 10 월 15 일에 확인함.