Riboswitch: Piccole interruttori RNA con grande impatto
Scopri come i riboswitch controllano la produzione di proteine nelle cellule e quali potrebbero essere le implicazioni per la salute.
William S. Raymond, Jacob DeRoo, Brian Munsky
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Indice
- Come Funziona un Riboswitch?
- Dove Si Trovano i Riboswitch?
- Perché i Riboswitch Sono Importanti?
- Come Stanno Trovando i Riboswitch gli Scienziati?
- Il Ruolo dell'Apprendimento Automatico nella Scoperta dei Riboswitch
- Costruire il Modello
- I Risultati
- Cosa Rende Speciali Questi Candidati Riboswitch?
- Gene Ontology: Cosa Significano i Risultati?
- Implicazioni Potenziali per la Salute
- Conclusione
- Prossimi Passi nella Ricerca sui Riboswitch
- Fonte originale
- Link di riferimento
Un Riboswitch è una parte speciale dell'RNA che funziona come un interruttore per controllare certi processi in una cellula. Pensalo come un interruttore della luce che può essere acceso o spento a seconda della presenza di una specifica piccola molecola. Quando questa piccola molecola si lega al riboswitch, può cambiare forma all'RNA. Questo cambiamento può rivelare o nascondere parti dell'RNA importanti per la produzione di Proteine. Così, il riboswitch può controllare quanto proteina viene prodotta, influenzando varie funzioni dentro la cellula.
Come Funziona un Riboswitch?
I riboswitch hanno due forme principali. Quando la piccola molecola non è presente, il riboswitch può essere in una forma che permette alla cellula di produrre una certa proteina. Ma quando la piccola molecola arriva e si lega al riboswitch, cambia in un'altra forma. Questa nuova forma può fermare la produzione di proteine o permetterla, a seconda della situazione. È come passare dal giocare a un gioco al fare un pisolino-quello che fai dipende dalle circostanze!
Dove Si Trovano i Riboswitch?
I riboswitch si trovano principalmente nei batteri (procarioti), dove possono controllare circa 40 diverse Piccole Molecole. Tuttavia, in organismi più complessi come piante e animali (eucarioti), i riboswitch non sono così comuni. I pochi trovati nelle piante di solito rispondono a una molecola chiamata tiamina pirofosfato (TPP). Negli esseri umani, sono meno studiati, il che porta gli scienziati a chiedersi se ci siano riboswitch nascosti in attesa di essere scoperti.
Perché i Riboswitch Sono Importanti?
I riboswitch possono avere grandi implicazioni per la salute e le malattie. Se un riboswitch non funziona correttamente, potrebbe portare a troppa o troppo poca produzione di una proteina. Questo può contribuire a malattie, sia producendo una quantità nociva di una proteina o non produrne abbastanza di una necessaria. Quindi comprendere i riboswitch potrebbe aiutare gli scienziati a saperne di più su certe malattie e forse trovare nuovi trattamenti.
Come Stanno Trovando i Riboswitch gli Scienziati?
La ricerca sui riboswitch è in corso dal loro scoperta nel 2002. Gli scienziati hanno sviluppato vari metodi per identificarli, inclusi programmi per computer che possono prevedere dove si trovano i riboswitch nelle sequenze di RNA. Questi programmi usano spesso tecniche avanzate, inclusa l'Apprendimento Automatico, per analizzare grandi quantità di informazioni genetiche.
Il Ruolo dell'Apprendimento Automatico nella Scoperta dei Riboswitch
Recentemente, gli scienziati hanno iniziato a usare l'apprendimento automatico per aiutare a trovare i riboswitch. L'apprendimento automatico utilizza algoritmi per apprendere dai dati e fare previsioni su nuovi dati. In questo caso, i ricercatori hanno addestrato modelli informatici usando sequenze di riboswitch conosciute per aiutare a identificare potenziali nuovi riboswitch nelle sequenze di RNA umane.
Hanno raccolto un gran numero di sequenze di riboswitch e sequenze di RNA umano per creare un modello che potesse classificare nuove sequenze come probabili o improbabili riboswitch. Il modello è stato poi testato per vedere quanto bene potesse prevedere riboswitch che non aveva mai visto prima.
Costruire il Modello
Gli scienziati hanno raccolto un'enorme quantità di sequenze di riboswitch da vari database, pulendo e organizzando i dati per renderli utili per l'addestramento. Hanno poi estratto molte caratteristiche dalle sequenze di RNA, come la loro lunghezza, struttura e altre caratteristiche.
Successivamente, hanno creato diversi classificatori di apprendimento automatico-pensali come detective digitali addestrati a riconoscere i riboswitch in base a esempi precedenti. Hanno convalidato questi classificatori testandoli su sequenze selezionate con cura per assicurarsi che non fossero state usate nell'addestramento.
I Risultati
Dopo aver eseguito i loro modelli, i ricercatori hanno trovato diverse sequenze nell'RNA umano che sembravano promettenti come potenziali riboswitch. Hanno identificato 436 sequenze su cui tutti i classificatori erano d'accordo, suggerendo che fossero candidati probabili per contenere caratteristiche simili ai riboswitch.
Inoltre, hanno notato che un pool più grande di 1.533 sequenze mostrava anche proprietà di riboswitch, anche se queste erano state identificate solo da un sottoinsieme di classificatori. Questa intuizione ha fornito agli scienziati un buon punto di partenza per future indagini sperimentali.
Cosa Rende Speciali Questi Candidati Riboswitch?
Le sequenze identificate condividevano molte caratteristiche con i riboswitch noti. I ricercatori hanno esaminato più da vicino questi risultati per valutare le loro caratteristiche e hanno persino creato un display online per confrontare questi potenziali riboswitch con sequenze note. Questo approccio non solo aiuta a organizzare le informazioni ma rende più facile per altri ricercatori esplorare ulteriormente queste scoperte.
Gene Ontology: Cosa Significano i Risultati?
I ricercatori hanno anche effettuato un'analisi di Gene Ontology (GO) sui risultati del 5’ UTR per capire quali funzioni questi potenziali riboswitch potrebbero influenzare. Hanno scoperto che molte delle proteine correlate ai risultati erano coinvolte in processi essenziali come la regolazione genica, l'elaborazione dell'mRNA e persino il rilevamento di segnali chimici. Questo suggerisce che questi riboswitch potrebbero giocare ruoli significativi nel rispondere a piccole molecole all'interno della cellula.
Implicazioni Potenziali per la Salute
L'identificazione di queste sequenze simili ai riboswitch prepara il terreno per lavori futuri importanti. Se alcune delle sequenze scoperte si comportano davvero come riboswitch, potrebbero fornire intuizioni su come le cellule si regolano sotto diverse condizioni. Ad esempio, i riboswitch potrebbero essere attori chiave in malattie dove la normale regolazione delle proteine è interrotta.
Conclusione
Lo studio dei riboswitch offre un'opportunità entusiasmante per gli scienziati di scoprire come le cellule controllano vari processi. L'uso dell'apprendimento automatico e di strumenti computazionali si è rivelato un modo innovativo per setacciare grandi quantità di dati genetici, rivelando nuovi candidati per riboswitch. Anche se c'è ancora molto lavoro da fare-come convalidare queste scoperte attraverso esperimenti-la tecnologia e i metodi utilizzati stanno aprendo la strada a una comprensione più profonda della genetica e della funzione cellulare. Chi avrebbe mai pensato che piccole nucleotide potessero avere un potenziale così immenso?
Prossimi Passi nella Ricerca sui Riboswitch
Mentre i ricercatori continuano a indagare sui riboswitch, mirano a condurre più esperimenti per convalidare le previsioni computazionali. Studiando questi riboswitch, gli scienziati sperano di scoprire i loro ruoli in vari processi biologici e malattie.
Inoltre, la ricerca futura si estenderà probabilmente ad altre aree della biologia dell'RNA, inclusa l'esplorazione dei riboswitch in diversi organismi e come possono essere manipolati per scopi terapeutici.
Con i continui progressi nella tecnologia e un crescente apprezzamento per la complessità dell'RNA, il mondo dei riboswitch offrirà sicuramente ancora più sorprese. Rimanete sintonizzati; chissà quali altri segreti ha in serbo questo piccolo mondo dell'RNA!
Titolo: Identification of potential riboswitch elements in Homo Sapiens mRNA 5'UTR sequences using Positive-Unlabeled Machine learning
Estratto: Riboswitches are a class of noncoding RNA structures that interact with target ligands to cause a conformational change that can then execute some regulatory purpose within the cell. Riboswitches are ubiquitous and well characterized in bacteria and prokaryotes, with additional examples also being found in fungi, plants, and yeast. To date, no purely RNA-small molecule riboswitch has been discovered in Homo Sapiens. Several analogous riboswitch-like mechanisms have been described within the H. Sapiens translatome within the past decade, prompting the question: Is there a H. Sapiens riboswitch dependent on only small molecule ligands? In this work, we set out to train positive unlabeled machine learning classifiers on known riboswitch sequences and apply the classifiers to H. Sapiens mRNA 5UTR sequences found in the 5UTR database, UTRdb, in the hope of identifying a set of mRNAs to investigate for riboswitch functionality. 67,683 riboswitch sequences were obtained from RNAcentral and sorted for ligand type and used as positive examples and 48,031 5UTR sequences were used as unlabeled, unknown examples. Positive examples were sorted by ligand, and 20 positive-unlabeled classifiers were trained on sequence and secondary structure features while withholding one or two ligand classes. Cross validation was then performed on the withheld ligand sets to obtain a validation accuracy range of 75%-99%. The joint sets of 5UTRs identified as potential riboswitches by the 20 classifiers were then analyzed. 15333 sequences were identified as a riboswitch by one or more classifier(s) and 436 of the H. Sapiens 5UTRs were labeled as harboring potential riboswitch elements by all 20 classifiers. These 436 sequences were mapped back to the most similar riboswitches within the positive data and examined. An online database of identified and ranked 5UTRs, their features, and their most similar matches to known riboswitches, is provided to guide future experimental efforts to identify H. Sapiens riboswitches. Author summaryRiboswitches are an important regulatory element mostly found in bacteria that have not been described in Homo Sapiens. However, if human riboswitches exist and if they can be found, they could have vast implications on human disease. We apply positive-unlabeled machine learning to on known riboswitch sequences to search H. Sapiens 5UTR sequences for potential riboswitches. We analyze our ensemble predictions for likely H. Sapiens 5UTR riboswitches using GO analysis to determine their potential functional roles, and we rank and display our predicted sequences next to the most similar known riboswitches. We expect these analyses to be helpful to the scientific community in planning future experiments for laboratory discovery and validation. 0.1 Graphical Abstract O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=169 SRC="FIGDIR/small/568398v2_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (55K): [email protected]@10f085corg.highwire.dtl.DTLVardef@1edfcaborg.highwire.dtl.DTLVardef@1674ce0_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG
Autori: William S. Raymond, Jacob DeRoo, Brian Munsky
Ultimo aggiornamento: 2024-12-06 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.11.23.568398
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.11.23.568398.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.