ELOE – ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛОНГАЦИИ ТРАНСЛЯЦИИ ГЕНОВ

Многие современные исследования изучают важную характеристику гена – эффективность его экспрессии. Как известно, она определяется на уровнях транскрипции, трансляции, посттрансляционной модификации и др. В работе представлена программа EloE (Elongation Efficiency), сортирующая гены организма в порядке уменьшения их предполагаемой скорости элонгации трансляции на основе анализа их нуклеотидных последовательностей. Полученные теоретические данные достоверно коррелируют с доступными экспериментальными данными по экспрессии генов различных организмов, например S. cerevisiae и H. pylori. Также программа выявляет предпочтительные кодоны в геноме организма и строит распределение стабильности потенциальных вторичных структур в районах 5´- и 3´-концов мРНК. Программа может быть использована для предварительной оценки уровня экспрессии генов исследуемого организма, экспериментальные данные для которого еще не доступны. Результаты работы EloE могут быть переданы в сторонние программные инструменты, которые моделируют искусственные генетические конструкции для генно-инженерных экспериментов.

1. Лихошвай В.А., Матушкин Ю.Г. Предсказание эффективности экспрессии генов по их нуклеотидному составу // Молекулярная биология. 2000. Т. 34. № 3. С. 406–412.

2. Матушкин Ю.Г. и др. Эффективность элонгации генов дрожжей кореллирует с плотностью нуклеосомной упаковки в 5´-нетранслируемом районе // Математическая биология и биоинформатика. 2013. Т. 8. № 1. С. 248–257.

3. Bennetzen J.L., Hall B.D. Codon selection in Yeast // J. Biol. Chem. 1982. V. 257. No. 6. Р. 3026–3031.

4. Eck S., Stephan W. Determining the relationship of gene expression and global mRNA stability in Drosophila melanogaster and Escherichia coli using linear models // Gene. 2008. V. 424. No. 1. Р. 102–107.

5. Hofacker I.L. Vienna RNA secondary structure server // Nucleic acids research. 2003. V. 31. No. 13. Р. 3429–3431.

6. Ikemura T. Correlation between the abundance of Escherichia coli transfer RNAs and the occurrence of the respective codons in its protein genes: a proposal for a synonymous codon choice that is optimal for the E. coli system // J. Molecular Biology. 1981. V. 151. No. 3. Р. 389–409.

7. Likhoshvai V.A., Matushkin Y.G. Differentiation of singlecell organisms according to elongation stages crucial for gene expression effi cacy // FEBS letters. 2002. V. 516. No. 1. Р. 87–92.

8. Lopinski J.D., Dinman J.D., Bruenn J.A. Kinetics of ribosomal pausing during programmed–1 translational frameshifting // Mol. Cell. Biol. 2000. V. 20. No. 4. Р. 1095–1103.

9. McLachlan A.D., Staden R., Boswell D.R. A method for measuring the non-random bias of a codon usage table // Nucleic acids research. 1984. V. 12. No. 24. Р. 9567–9575.

10. Sharp P.M., Li W.H. An evolutionary perspective on synonymous codon usage in unicellular organisms // Journal molecular evolution. 1986. V. 24. No. 1-2. Р. 28–38.

11. Sokolov V.S., Likhoshvai V.A., Matushkin Y.G. Gene expression and secondary mRNA structures in different Mycoplasma species // Russian Journal Genetics: Applied Research. 2014. V. 4. No. 3. Р. 208–217.

12. Takyar S., Hickerson R.P., Noller H.F. mRNA helicase activity of the ribosome // Cell. 2005. V. 120. No. 1. Р. 49–58.

13. Thanaraj T.A., Argos P. Ribosome-mediated translational pause and protein domain organization // Protein Science. 1996. V. 5. No. 8. Р. 1594–1612.

14. Vladimirov N.V., Likhoshvai V.A., Matushkin Y.G. Correlation of codon biases and potential secondary structures with mRNA translation effi ciency in unicellular organisms // Molecular Biology. 2007. V. 41. No. 5. Р. 843–850.

15. Zuker M. Mfold web server for nucleic acid folding and hybridization prediction // Nucleic acids research. 2003. V. 31. No. 13. Р. 3406–3415.

16. Zuker M., Mathews D.H., Turner D.H. Algorithms and thermodynamics for RNA secondary structure prediction: a practical guide // RNA biochemistry and biotechnology. Springer Netherlands, 1999. Р. 11–43.