Metabolički genski klaster

S Wikipedije, slobodne enciklopedije
Razlikovati: Genski klaster ili Operon.

Metabolički genski klasteri ili biosintetski genski klasteri su čvrsto povezani skupovi uglavnom nehomolognih gena koji učestvuju u zajedničkom, diskretnom metaboličkom putu. Geni su u fizičkoj blizini jedni s drugima na genomu, a njihova ekspresija je često koregulirana.[1][2][3] Klasteri metaboličkih gena su uobičajene karakteristike bakterija[4] i većina gljivičnih[5] genomima, a rjeđe se nalaze u drugim[6] organizmi. Oni su najšire poznati po proizvodnji sekundarnih metabolita, koji su izvor ili osnova većine farmaceutskih spojeva, prirodnih toksina, te hemijske komunikacije i hemijske borbe između organizama. Klasteri metaboličkih gena također su uključeni u nabavku nutrijenata, razgradnju toksina,[7] antimikrobna rezistencija i biosinteza vitamina.[5] S obzirom na sva ova svojstva klastera metaboličkih gena, oni imaju ključnu ulogu u oblikovanju mikrobnih ekosistema, uključujući interakcije mikrobiom-domaćin. Tako je razvijeno nekoliko računarskogenomičkih alata za predviđanje metaboličkih genskih klastera.

Baze podataka[uredi | uredi izvor]

MIBiG, BiG-FAM

Bioinformatički alati[uredi | uredi izvor]

Alati zasnovani na pravilima[uredi | uredi izvor]

Bioinformatički alati razvijeni su za predviđanje, i određivanje obilja i ekspresije ovog tipa genskog klastera u uzorcima mikrobioma, na osnovu metagenomskih podataka.[8] Budući da je veličina metagenomskih podataka znatna, filtriranje i grupisanje istih su važni dijelovi ovih alata. Ovi procesi se mogu sastojati od tehnika redukcije dimenzionalnosti, kao što su Minhash,[9] i algoritmi klasterizacije kao što su k-medoidi i propagacija afiniteta. Također je razvijeno nekoliko metrika i sličnosti za njihovo upoređivanje.

Iskopavanje genoma za biosintetičke genske klastere (BGC) postalo je sastavni dio otkrića prirodnih proizvoda. Više od 200.000 mikrobnih genoma sada javno dostupnih sadrži informacije o bogatoj novoj hemiji. Jedan od načina za kretanje kroz ovu ogromnu genomsku raznolikost je komparativna analiza homolognih BGC-a, koja omogućava identifikaciju uzoraka među vrstama koji se mogu uporediti s prisustvom metabolita ili biološkim aktivnostima. Međutim, sadašnje alate ometa usko grlo uzrokovano skupim pristupom zasnovanim na mreži koji se koristi za grupisanje ovih BGC-ova u porodice genskih klastera (GCF). BiG-SLiCE (Biosynthetic Genes Super-Linear Clustering Engine), alat dizajniran za grupisanje ogromnog broja BGC-a. Predstavljajući ih u Euklidskom prostoru, BiG-SLiCE može grupirati BGC-ove u GCF-ove na neparni, skoro linearan način.

Satria et. al, 2021[10] širom BiG-SLiCE demonstriraju korisnost takvih analiza rekonstruišući globalnu mapu sekundarne metaboličke raznolikosti kroz taksonomiju kako bi se identificirali neutvrđeni biosintetski potencijal, otvara nove mogućnosti za ubrzanje otkrivanja prirodnih proizvoda i nudi prvi korak ka izgradnji globalne i pretražive međusobno povezane mreže BGC-a. Kako se više genoma sekvencira iz nedovoljno proučavanih taksona, može se izvući više informacija kako bi se istakla njihova potencijalno nova hemija.

Evolucija[uredi | uredi izvor]

O porijeklu i evoluciji klastera metaboličkih gena raspravlja se od 1990-ih.[11][12] Od tada je pokazano da metabolički klasteri gena mogu nastati u genomu preuređenjem genoma, duplikcijom, ili horizontalnim prenosom gena,[13] a neki metabolički klasteri su konvergentno evoluirali u više vrsta.[14] Horizontalni prijenos klastera gena povezan je s ekološkim nišama u kojima se smatra da kodirani putevi pružaju korist.[15] Tvrdilo se da je grupiranje gena za ekološke funkcije rezultat reproduktivnih trendova među organizmima i dalje doprinosi ubrzanoj adaptaciji povećanjem prefinjenosti složenih funkcija u pangenomu populacije.[16]

Reference[uredi | uredi izvor]

  1. ^ Schläpfer P, Zhang P, Wang C, Kim T, Banf M, Chae L, et al. (april 2017). "Genome-Wide Prediction of Metabolic Enzymes, Pathways, and Gene Clusters in Plants". Plant Physiology. 173 (4): 2041–2059. doi:10.1104/pp.16.01942. PMC 5373064. PMID 28228535.
  2. ^ Miller BL, Miller KY, Roberti KA, Timberlake WE (januar 1987). "Position-dependent and -independent mechanisms regulate cell-specific expression of the SpoC1 gene cluster of Aspergillus nidulans". Molecular and Cellular Biology. 7 (1): 427–34. doi:10.1128/MCB.7.1.427. PMC 365085. PMID 3550422.
  3. ^ Banf M, Zhao K, Rhee SY (septembar 2019). "METACLUSTER-an R package for context-specific expression analysis of metabolic gene clusters". Bioinformatics. 35 (17): 3178–3180. doi:10.1093/bioinformatics/btz021. PMC 6735823. PMID 30657869.
  4. ^ Cimermancic P, Medema MH, Claesen J, Kurita K, Wieland Brown LC, Mavrommatis K, et al. (juli 2014). "Insights into secondary metabolism from a global analysis of prokaryotic biosynthetic gene clusters". Cell. 158 (2): 412–421. doi:10.1016/j.cell.2014.06.034. PMC 4123684. PMID 25036635.
  5. ^ a b Slot JC (2017). "Fungal Gene Cluster Diversity and Evolution". Advances in Genetics. 100: 141–178. doi:10.1016/bs.adgen.2017.09.005. ISBN 9780128132616. PMID 29153399.
  6. ^ Wisecaver JH, Borowsky AT, Tzin V, Jander G, Kliebenstein DJ, Rokas A (maj 2017). "A Global Coexpression Network Approach for Connecting Genes to Specialized Metabolic Pathways in Plants". The Plant Cell. 29 (5): 944–959. doi:10.1105/tpc.17.00009. PMC 5466033. PMID 28408660.
  7. ^ Gluck-Thaler E, Slot JC (juni 2018). "Specialized plant biochemistry drives gene clustering in fungi". The ISME Journal. 12 (7): 1694–1705. doi:10.1038/s41396-018-0075-3. PMC 6018750. PMID 29463891.
  8. ^ Pascal-Andreu V, Augustijn H, van den Berg K, van der Hooft J, Fischbach M, Medema M (2020). "BiG-MAP: an automated pipeline to profile metabolic gene cluster abundance and expression in microbiomes" (PDF). bioRxiv. 6 (5): e00937-21. doi:10.1101/2020.12.14.422671. PMC 8547482 Provjerite vrijednost parametra |pmc= (pomoć). PMID 34581602 Provjerite vrijednost parametra |pmid= (pomoć).
  9. ^ Ondov B, Treangen T, Melsted P, Mallonee A, Bergman N, Koren S, Phillippy A (2016). "Mash: fast genome and metagenome distance estimation using MinHash". Genome Biology. 17 (32): 14. doi:10.1186/s13059-016-0997-x. PMC 4915045. PMID 27323842.
  10. ^ Kautsar, Satria A; van der Hooft, Justin J J; de Ridder, Dick; Medema, Marnix H (13. 1. 2021). "BiG-SLiCE: A highly scalable tool maps the diversity of 1.2 million biosynthetic gene clusters". GigaScience. 10 (1): giaa154. doi:10.1093/gigascience/giaa154. PMC 7804863. PMID 33438731.
  11. ^ Lawrence, Jeffrey G.; Roth, John R. (1. 8. 1996). "Selfish Operons: Horizontal Transfer May Drive the Evolution of Gene Clusters". Genetics (jezik: engleski). 143 (4): 1843–1860. doi:10.1093/genetics/143.4.1843. ISSN 0016-6731. PMC 1207444. PMID 8844169.
  12. ^ Pál, Csaba; Hurst, Laurence D (1. 6. 2004). "Evidence against the selfish operon theory". Trends in Genetics (jezik: engleski). 20 (6): 232–234. doi:10.1016/j.tig.2004.04.001. PMID 15145575.
  13. ^ Reynolds, Hannah T.; Vijayakumar, Vinod; Gluck-Thaler, Emile; Korotkin, Hailee Brynn; Matheny, Patrick Brandon; Slot, Jason C. (2018). "Horizontal gene cluster transfer increased hallucinogenic mushroom diversity". Evolution Letters (jezik: engleski). 2 (2): 88–101. doi:10.1002/evl3.42. ISSN 2056-3744. PMC 6121855. PMID 30283667.
  14. ^ Slot, Jason C.; Rokas, Antonis (1. 6. 2010). "Multiple GAL pathway gene clusters evolved independently and by different mechanisms in fungi". Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (22): 10136–10141. Bibcode:2010PNAS..10710136S. doi:10.1073/pnas.0914418107. PMC 2890473. PMID 20479238.
  15. ^ Greene, George H.; McGary, Kriston L.; Rokas, Antonis; Slot, Jason C. (januar 2014). "Ecology drives the distribution of specialized tyrosine metabolism modules in fungi". Genome Biology and Evolution. 6 (1): 121–132. doi:10.1093/gbe/evt208. ISSN 1759-6653. PMC 3914699. PMID 24391152.
  16. ^ Slot, Jason C.; Gluck-Thaler, Emile (1. 10. 2019). "Metabolic gene clusters, fungal diversity, and the generation of accessory functions". Current Opinion in Genetics & Development (jezik: engleski). 58–59: 17–24. doi:10.1016/j.gde.2019.07.006. ISSN 0959-437X. PMID 31466036. S2CID 201674539.
Preuzeto iz "https://bs.wikipedia.org/w/index.php?title=Metabolički_genski_klaster&oldid=3494717"