+ 972547771177
Объединяя функциональные генетические данные рака с информацией о взаимодействиях с белками, ученые могут исследовать белковые комплексы в массовом масштабе.
Новый способ показывает, что генетические адаптационные клетки рака выживают. И хотя этот подход помогает выявить перспективные стратегии лечения нескольких типов рака, исследователи теперь обнаружили, что он дает возможность исследовать тонкости взаимодействия белка.
Хотя попытки секвенирования, скорее всего, идентифицировали почти все гены, участвующие в раке, исследования белковых продуктов этих генов и их взаимодействие были намного сложнее. Поскольку белки работают вместе, чтобы стимулировать львиную долю клеточной активности, способность исследовать эти взаимодействия в масштабе может обеспечить понимание всех видов биологических процессов.
Для получения информации о том, как проводят лечение рака в Израиле лучшие специалисты страны, оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в ближайшее время.
Отчеты в Cell Systems, команда, возглавляемая аспирантом Джошуа Паном, вычислительным биологом Робином Мейерсом, ассоциированным директором группы Cancer Data Science Авиадом Черняком, и членом института и содиректором программы Epigenomics Cigall Kadoch из Института рака Дана-Фарбера, описывают, как, объединяя данные зависимости от генома от проекта «Зависимость от программы развития рака» (DepMap) с большими существующими наборами данных о взаимодействии с белками, они создали структуру для изучения белковых комплексов (сборки белков, которые выполняют согласованные задачи, такие как транскрипция гена).
Гипотеза команды заключалась в следующем:
Когда ген выбивается (с помощью CRISPR) или замалчивается (с интерференцией РНК), клетка больше не может превращать белковый продукт этого гена. В результате меняется функциональное состояние клетки или выживание (это «фитнес»).
Два белка, потери которых имеют сходные фитнес-эффекты, вероятно, выполняют сходные функции и могут даже быть членами одного и того же белкового комплекса.
Профилируя в пул-сетях, как все эти нокауты влияют на клеточную пригодность, и сравнивая эти профили по сотням раковых клеточных линий, исследователи могут группировать белки по функциям и взаимодействиям, исследовать роли известных членов белкового комплекса и выделять ранее непризнанные.
Набор данных DepMap, который включал данные CRISPR по 342 линиям раковых клеток и данным RNAi на 501, обеспечил идеальную отправную точку. Интегрируя эти данные с данными из семи последних наборов данных о взаимодействии с белками, команда разработала компьютерные модели, которые забивали и группировали компоненты сотен человеческих белковых комплексов на основе их влияния на клеточную пригодность. Эти фитнес-группировки попадали в шаблоны, совпадающие с функциями белков и биохимическими отношениями.
В сравнении с хорошо изученными комплексами модели команды точно фиксировали известные списки компонентных белков в их составе, модульную иерархию и даже структурные отношения. Модели указывали на субъединицы, разделяемые между различными функционально отличными комплексами, и идентифицировали ранее непризнанные компоненты комплекса, называемого SWI / SNF или BAF (члены которых часто мутируют при раке).
Исследователи полагают, что их модели будут только увеличиваться, поскольку новые данные о фитнесе или зависимости от дополнительных клеточных линий становятся доступными и могут помочь осветить последствия генетических вариантов, связанных с болезнью, или структурные изменения на белковых взаимодействиях и биологии болезни.
Источник: medicalxpress.com/news/2018-05-cancer-gene-reveal-proteins-relationships
