翻译交通堵塞

所有的基因都是平等的吗?换句话说,它们编码的蛋白质配方是否都以相同的速度产生?令人惊讶的是,答案是否定的。借助……
8月28日

采访

Ian Stansfield和Mamen Romano,阿伯丁大学

交通阻塞

高速公路上的交通堵塞使交通陷于停顿

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伊恩:我们习惯于认为DNA是生命之书,是构成我们的所有信息的来源。我们感兴趣的是编码在DNA中的信息是如何被翻译成蛋白质的。这很有趣,因为是细胞中的蛋白质真正完成了所有的催化工作,而由每种基因组成的不同蛋白质的相对数量决定了细胞的功能和性质。最基本的问题是,你不能简单地说,如果你有一个mRNA,它就会复制10个蛋白质。每个信使RNA都是基因信息的副本,能够以不同的效率产生蛋白质。所以基因1可能有一个非常有效的信使rna产生很多蛋白质,而基因2和3可能产生信使rna产生蛋白质的效率要低得多。

克里斯-我们不知道为什么?

伊恩-我们不知道为什么。有一些理论。其中之一涉及到当信使RNA被解读时,被称为核糖体的小颗粒沿着信使RNA移动,结合氨基酸,并将它们构建成一条长链,最终成为蛋白质。这个过程叫做翻译。然后蛋白质就可以自由地离开并完成它的工作。我们正在研究的一个理论是这些核糖体颗粒沿着信使RNA移动的速度决定了它们制造蛋白质的效率。问题是,它们就像小车,沿着公路或轨道行驶。汽车是核糖体,轨道是信使RNA。这些车不能互相超车,这意味着如果一个核糖体遇到信使RNA上的一个位置它必须停下来,那么其他核糖体就会在它后面排队这就会形成交通堵塞,在某种意义上说是核糖体交通堵塞。我们认为可能的是核糖体交通堵塞可能控制mRNA的相对效率或低效率及其快速制造蛋白质的能力。

克里斯:这是一个错误还是故意的?一些生物体利用了这样一个事实:当它们制造蛋白质时,有一个停顿,然后导致核糖体滑动一点,改变它制造的信息。那么这是一个意外还是细胞有意为之?

伊恩:这是个有趣的问题。你可能会认为,在大多数情况下,这些停顿是有意为之,因为进化已经花了很长时间来优化信使RNA的序列。所以有一种观点认为,如果暂停发生了,它们就会产生一些功能上的后果。一种已经存在了一段时间的想法是,在组成蛋白质的一长串氨基酸的制造过程中暂停,可能会使部分蛋白质在核糖体继续沿着mRNA前进以完成蛋白质其余部分的合成之前更有效地折叠。

Chris -如果你观察核糖体当停顿发生时,是什么化学物质让它慢下来的?

伊恩:核糖体的工作方式是它会在一个特定的碱基三重体上停下来,等待一种叫做转运RNA (tRNA)的东西带来正确的氨基酸。并不是所有的trna都以相同的数量存在。有些是非常罕见的,所以当核糖体遇到罕见的tRNA时,它必须停下来摸索并选择正确的tRNA。这就好像我给了你一大袋白色和黑色的台球。只有4到5个黑球,还有几千个白球我让你拿出一个黑球但你只能把手伸进袋子里随机拿出一个球。平均来说,要花很长时间才能找到一个黑球,因为它们太罕见了。当一个核糖体在一个罕见的tRNA上停顿时,停顿的时间会更长,这将导致核糖体排队的交通堵塞。墨尔本莫纳什高速公路高峰时段的交通。

克里斯-伊恩,你的办公室里坐着一位数学家,为什么?

伊恩:嗯,当我们几年前开始这个项目时,我们意识到这里有一个很大的机会,可以引入一些跨学科的专业知识来帮助我们。我们想要建立一个数学模型来描述核糖体是如何沿着信使RNA移动并对我们讨论过的慢速密码子和快速密码子做出反应的。因此,我们从阿伯丁的物理系请来了一些同事他们具备开发这些相当复杂的数学模型所需的专业知识。我们使用这些模型来预测任何给定的信使RNA制造蛋白质的效率。

Mamen -我的名字是Mamen Romano。我在阿伯丁大学物理系工作。我们所做的是建立一个数学模型来预测核糖体沿着mRNA移动的速度。我们所做的是在由不同位点组成的晶格中构建生物过程。然后,在我们的数学模型中,核糖体被表示为从晶格的一边跳到另一边的粒子。这可以很好地用随机过程来描述,因为当一个核糖体从晶格的一边跳到另一边时,它必须等待正确的转移RNA才能继续前进。此外,我们还有一个排除过程,因为如果晶格的下一个位置,信使RNA的下一个密码子被占用,那么我们模型中的核糖体或粒子就不能向前移动。它必须等待,这可能会造成交通堵塞。

人类GluR-B R/G前体mrna中心区域的核磁共振结构,来自蛋白质数据库ID 1ysv克里斯:这是否意味着你现在可以提前预测,你可以对伊恩说:“基于你想要制造这种粒子分子的想法,我们可以预测核糖体在这种情况下的表现?”

Mamen:没错,根据慢密码子的结构和相应的trna的丰富程度,我们可以预测这种蛋白质的合成速度。这可以与Ian在实验室测量的实验数据进行比较。

克里斯:这对你有什么用呢,伊恩?你将以什么方式应用你得到的数据呢?

伊恩:我们感兴趣的问题是,细胞中的每个信使rna制造蛋白质的效率有多高,以及它是否可以作为一种工具来预测任何细胞类型如何解释其基因组来制造特定的蛋白质群。这只是故事的开始,因为尽管我们正在与Mamen合作建立的模型帮助我们预测由mRNA制造的蛋白质的数量,故事的另一半是,随着细胞的生长,蛋白质也在以一定的速度被翻转,降解,送到细胞的垃圾桶里。细胞内的稳态水平既取决于蛋白质生成的速度,也取决于蛋白质被翻转的速度。我们所做的是我们希望生成模型,提供这个拼图的一部分,然后将它与其他同事正在做的研究结合起来,研究蛋白质是如何在细胞中以特定的速度翻转的。

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