Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các nguyên tắc định lượng về kiểm soát phiên mã cis bằng các đặc điểm trình tự mRNA chung ở sinh vật nhân thực
Tóm tắt
Các cis-element phiên dịch chung hiện diện trong mRNA của tất cả các gen và ảnh hưởng đến việc thu hút, lắp ráp và tiến trình của các phức hợp tiền khởi đầu và ribosome dưới nhiều trạng thái sinh lý khác nhau. Những yếu tố này bao gồm cấu trúc gấp khúc của mRNA, các khung đọc mở ở phía trên, các nucleotide đặc trưng bao quanh codon khởi đầu AUG, độ dài chuỗi mã hóa protein và cách sử dụng codon. Những đóng góp định lượng của các đặc điểm trình tự này và cách thức cũng như lý do chúng phối hợp để kiểm soát tốc độ phiên dịch chưa được hiểu rõ. Ở đây, chúng tôi chỉ ra rằng những đặc điểm trình tự này xác định 42–81% độ biến thiên về tốc độ phiên dịch ở Saccharomyces cerevisiae, Schizosaccharomyces pombe, Arabidopsis thaliana, Mus musculus và Homo sapiens. Chúng tôi xác lập rằng việc kiểm soát bởi cấu trúc thứ cấp RNA chủ yếu được trung gian bởi các đoạn 25–60 nucleotide cao gấp khúc trong vùng 5′ của mRNA, rằng sự thay đổi về tần suất ba nucleotide giữa các vùng 5′ được phiên dịch nhiều và ít có sự tương quan giữa tất cả các loài, và rằng sự kiểm soát bởi các quá trình sinh hóa khác nhau có sự tương quan rộng rãi tương tự như sự điều tiết bởi một quá trình duy nhất hoạt động ở các phần khác nhau của cùng một mRNA. Công trình của chúng tôi cho thấy rằng các đặc điểm chung kiểm soát một phần lớn hơn nhiều của độ biến thiên về tốc độ phiên dịch so với những gì đã được nhận thức trước đó. Chúng tôi cung cấp hiểu biết chi tiết và chính xác hơn về các khía cạnh của cấu trúc RNA hướng dẫn phiên dịch ở các eukaryote đa dạng. Ngoài ra, chúng tôi lưu ý rằng sự điều tiết có tương quan mạnh mẽ giữa và trong các đặc điểm kiểm soát cis sẽ gây ra sự phân bố dày đặc đều hơn của các phức hợp phiên dịch dọc theo mỗi mRNA và do đó sử dụng hiệu quả hơn cơ chế dịch mã của tế bào.
Từ khóa
#các cis-element phiên dịch; cấu trúc RNA; tốc độ phiên dịch; sinh vật nhân thực; gen; hiểu biết định lượngTài liệu tham khảo
Hinnebusch AG. Translational regulation of GCN4 and the general amino acid control of yeast. Annu Rev Microbiol. 2005;59:407–50.
Gingold H, Pilpel Y. Determinants of translation efficiency and accuracy. Mol Syst Biol. 2011;7:481.
Svitkin YV, Yanagiya A, Karetnikov AE, Alain T, Fabian MR, Khoutorsky A, Perreault S, Topisirovic I, Sonenberg N. Control of translation and miRNA-dependent repression by a novel poly(A) binding protein, hnRNP-Q. PLoS Biol. 2013;11:e1001564.
Subtelny AO, Eichhorn SW, Chen GR, Sive H, Bartel DP. Poly(A)-tail lengths and a developmental switch in translational control. Nature. 2014;508:66–71.
Tuller T, Zur H. Multiple roles of the coding sequence 5′ end in gene expression regulation. Nucleic Acids Res. 2015;43:13–28.
Radhakrishnan A, Green R. Connections underlying translation and mRNA stability. J Mol Biol. 2016;428:3558–64.
Hinnebusch AG, Ivanov IP, Sonenberg N. Translational control by 5′-untranslated regions of eukaryotic mRNAs. Science. 2016;352:1413–6.
Thompson MK, Gilbert WV. mRNA length-sensing in eukaryotic translation: reconsidering the “closed loop” and its implications for translational control. Curr Genet. 2016;63:613-20.
Fernades LD, de Moura APS, Ciandrini L. Gene length as a regulator for ribosome recruitment and protein synthesis: theoretical insights. Scientific Reports. 2017;7:17409.
Li JJ, Chew GL, Biggin MD. Quantitating translational control: mRNA abundance-dependent and independent contributions and the mRNA sequences that specify them. Nucleic Acids Res. 2017;45:11821–36.
Cottrell KA, Szczesny P, Djuranovic S. Translation efficiency is a determinant of the magnitude of miRNA-mediated repression. Sci Rep. 2017;7:14884.
Shah P, Ding Y, Niemczyk M, Kudla G, Plotkin JB. Rate-limiting steps in yeast protein translation. Cell. 2013;153:1589–601.
Weinberg D, Shah P, Eichhorn S, Hussmann J, Plotkin J, Bartel D. Improved ribosome-footprint and mRNA measurements provide insights into dynamics and regulation of yeast translation. Cell Reports. 2016;14:1787–99.
Janich P, Arpat AB, Castelo-Szekely V, Lopes M, Gatfield D. Ribosome profiling reveals the rhythmic liver translatome and circadian clock regulation by upstream open reading frames. Genome Res. 2015;25:1848–59.
Eichhorn SW, Subtelny AO, Kronja I, Kwasnieski JC, Orr-Weaver TL, Bartel DP. mRNA poly(A)-tail changes specified by deadenylation broadly reshape translation in Drosophila oocytes and early embryos. Elife. 2016;5:e16955.
Chew GL, Pauli A, Schier AF. Conservation of uORF repressiveness and sequence features in mouse, human and zebrafish. Nat Commun. 2016;7:11663.
Dvir S, Velten L, Sharon E, Zeevi D, Carey LB, Weinberger A, Segal E. Deciphering the rules by which 5′-UTR sequences affect protein expression in yeast. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013;110:E2792–801.
Noderer WL, Flockhart RJ, Bhaduri A, Diaz de Arce AJ, Zhang J, Khavari PA, Wang CL. Quantitative analysis of mammalian translation initiation sites by FACS-seq. Mol Syst Biol. 2014;10:748.
Ben-Yehezkel T, Atar S, Zur H, Diament A, Goz E, Marx T, Cohen R, Dana A, Feldman A, Shapiro E, Tuller T. Rationally designed, heterologous S. cerevisiae transcripts expose novel expression determinants. RNA Biol. 2015;12:972–84.
Sample PJ, Wang B, Reid DW, Presnyak V, McFadyen I, Morris DR, Seelig G. Human 5′ UTR design and variant effect prediction from a massively parallel translation assay. BioRxiv. 2018. https://doi.org/10.1101/310375.
Cuperus JT, Groves B, Kuchina A, Rosenberg AB, Jojic N, Fields S, Seelig G. Deep learning of the regulatory grammar of yeast 5′ untranslated regions from 500,000 random sequences. Genome Res. 2017;27:2015–24.
Rojas-Duran MF, Gilbert WV. Alternative transcription start site selection leads to large differences in translation activity in yeast. RNA. 2012;18:2299–305.
Li GW, Burkhardt D, Gross C, Weissman JS. Quantifying absolute protein synthesis rates reveals principles underlying allocation of cellular resources. Cell. 2014;157:624–35.
Guo H, Ingolia NT, Weissman JS, Bartel DP. Mammalian microRNAs predominantly act to decrease target mRNA levels. Nature. 2010;466:835–40.
Liu MJ, Wu SH, Wu JF, Lin WD, Wu YC, Tsai TY, Tsai HL, Wu SH. Translational landscape of photomorphogenic Arabidopsis. Plant Cell. 2013;25:3699–710.
Duncan CDS, Mata J. Effects of cycloheximide on the interpretation of ribosome profiling experiments in Schizosaccharomyces pombe. Sci Rep. 2017;7:10331.
Hsu PY, Calviello L, Wu HL, Li FW, Rothfels CJ, Ohler U, Benfey PN. Super-resolution ribosome profiling reveals unannotated translation events in Arabidopsis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016;113:E7126–35.
Castelo-Szekely V, Arpat AB, Janich P, Gatfield D. Translational contributions to tissue specificity in rhythmic and constitutive gene expression. Genome Biol. 2017;18:116.
Borer PN, Dengler B, Tinoco I Jr, Uhlenbeck OC. Stability of ribonucleic acid double-stranded helices. J Mol Biol. 1974;86:843–53.
Groebe DR, Uhlenbeck OC. Characterization of RNA hairpin loop stability. Nucleic Acids Res. 1988;16:11725–35.
Mathews DH, Sabina J, Zuker M, Turner DH. Expanded sequence dependence of thermodynamic parameters improves prediction of RNA secondary structure. J Mol Biol. 1999;288:911–40.
Lorenz R, Bernhart SH, Honer Zu Siederdissen C, Tafer H, Flamm C, Stadler PF, Hofacker IL. ViennaRNA package 2.0. Algorithms Mol Biol. 2011;6:26.
Xia T, SantaLucia J Jr, Burkard ME, Kierzek R, Schroeder SJ, Jiao X, Cox C, Turner DH. Thermodynamic parameters for an expanded nearest-neighbor model for formation of RNA duplexes with Watson-Crick base pairs. Biochemistry. 1998;37:14719–35.
Kozak M. An analysis of 5′-noncoding sequences from 699 vertebrate messenger RNAs. Nucleic Acids Res. 1987;15:8125–48.
Gingold H, Tehler D, Christoffersen NR, Nielsen MM, Asmar F, Kooistra SM, Christophersen NS, Christensen LL, Borre M, Sorensen KD, et al. A dual program for translation regulation in cellular proliferation and differentiation. Cell. 2014;158:1281–92.
Tuller T, Carmi A, Vestsigian K, Navon S, Dorfan Y, Zaborske J, Pan T, Dahan O, Furman I, Pilpel Y. An evolutionarily conserved mechanism for controlling the efficiency of protein translation. Cell. 2010;141:344–54.
Novoa EM, Ribas de Pouplana L. Speeding with control: codon usage, tRNAs, and ribosomes. Trends Genet. 2012;28:574–81.
Blair JD, Hockemeyer D, Doudna JA, Bateup HS, Floor SN. Widespread translational remodeling during human neuronal differentiation. Cell Rep. 2017;21:2005–16.
Floor SN, Doudna JA. Tunable protein synthesis by transcript isoforms in human cells. Elife. 2016;5:e10921.
Gonzalez-Porta M, Frankish A, Rung J, Harrow J, Brazma A. Transcriptome analysis of human tissues and cell lines reveals one dominant transcript per gene. Genome Biol. 2013;14:R70.
Reyes A, Huber W. Alternative start and termination sites of transcription drive most transcript isoform differences across human tissues. Nucleic Acids Res. 2018;46:582–92.
Zhang R, Calixto CPG, Marquez Y, Venhuizen P, Tzioutziou NA, Guo W, Spensley M, Entizne JC, Lewandowska D, Ten Have S, et al. A high quality Arabidopsis transcriptome for accurate transcript-level analysis of alternative splicing. Nucleic Acids Res. 2017;45:5061–73.
Battle A, Khan Z, Wang SH, Mitrano A, Ford MJ, Pritchard JK, Gilad Y. Genomic variation. Impact of regulatory variation from RNA to protein. Science. 2015;347:664–7.
Presnyak V, Alhusaini N, Chen YH, Martin S, Morris N, Kline N, Olson S, Weinberg D, Baker KE, Graveley BR, Coller J. Codon optimality is a major determinant of mRNA stability. Cell. 2015;160:1111–24.
Kozomara A, Griffiths-Jones S. miRBase: annotating high confidence microRNAs using deep sequencing data. Nucleic Acids Res. 2014;42:D68–73.
Jones-Rhoades MW, Bartel DP, Bartel B. MicroRNAS and their regulatory roles in plants. Annu Rev Plant Biol. 2006;57:19–53.
Ray D, Kazan H, Cook KB, Weirauch MT, Najafabadi HS, Li X, Gueroussov S, Albu M, Zheng H, Yang A, et al. A compendium of RNA-binding motifs for decoding gene regulation. Nature. 2013;499:172–7.
A compendium of RNA-binding motifs for decoding gene regulation. http://cisbp-rna.ccbr.utoronto.ca. Accessed 24 Jan 19.
Cavener DR, Ray SC. Eukaryotic start and stop translation sites. Nucleic Acids Res. 1991;19:3185–92.
Nakagawa S, Niimura Y, Gojobori T, Tanaka H, Miura K. Diversity of preferred nucleotide sequences around the translation initiation codon in eukaryote genomes. Nucleic Acids Res. 2008;36:861–71.
Pisarev AV, Kolupaeva VG, Pisareva VP, Merrick WC, Hellen CU, Pestova TV. Specific functional interactions of nucleotides at key -3 and +4 positions flanking the initiation codon with components of the mammalian 48S translation initiation complex. Genes Dev. 2006;20:624–36.
Seol Y, Skinner GM, Visscher K, Buhot A, Halperin A. Stretching of homopolymeric RNA reveals single-stranded helices and base-stacking. Phys Rev Lett. 2007;98:158103.
Sponer J, Sponer JE, Mladek A, Jurecka P, Banas P, Otyepka M. Nature and magnitude of aromatic base stacking in DNA and RNA: quantum chemistry, molecular mechanics, and experiment. Biopolymers. 2013;99:978–88.
Kacser H, Burns JA, Fell DA. The control of flux: 21 years on. Biochem Soc Trans. 1995;23:341–66.
Fell D. Understanding the control of metabolism. London: Portland Press; 1997.
Simms CL, Yan LL, Zaher HS. Ribosome collision is critical for quality control during no-go decay. Mol Cell. 2017;68:361–73 e365.
Shoemaker CJ, Green R. Translation drives mRNA quality control. Nat Struct Mol Biol. 2012;19:594–601.
Zarai Y, Margaliot M, Tuller T. On the ribosomal density that maximizes protein translation rate. PLoS One. 2016;11:e0166481.
Marygold SJ, Roote J, Reuter G, Lambertsson A, Ashburner M, Millburn GH, Harrison PM, Yu Z, Kenmochi N, Kaufman TC, et al. The ribosomal protein genes and Minute loci of Drosophila melanogaster. Genome Biol. 2007;8:R216.
Firczuk H, Kannambath S, Pahle J, Claydon A, Beynon R, Duncan J, Westerhoff H, Mendes P, McCarthy JE. An in vivo control map for the eukaryotic mRNA translation machinery. Mol Syst Biol. 2013;9:635.
Sinturel F, Gerber A, Mauvoisin D, Wang J, Gatfield D, Stubblefield JJ, Green CB, Gachon F, Schibler U. Diurnal oscillations in liver mass and cell size accompany ribosome assembly cycles. Cell. 2017;169:651–63 e614.
Princiotta MF, Finzi D, Qian SB, Gibbs J, Schuchmann S, Buttgereit F, Bennink JR, Yewdell JW. Quantitating protein synthesis, degradation, and endogenous antigen processing. Immunity. 2003;18:343–54.
von der Haar T. A quantitative estimation of the global translational activity in logarithmically growing yeast cells. BMC Syst Biol. 2008;2:87.
Li JJ, Bickel PJ, Biggin MD. System wide analyses have underestimated protein abundances and the importance of transcription in mammals. PeerJ. 2014;2:e270.
Bloom-Ackermann Z, Navon S, Gingold H, Towers R, Pilpel Y, Dahan O. A comprehensive tRNA deletion library unravels the genetic architecture of the tRNA pool. PLoS Genet. 2014;10:e1004084.
Tunney R, McGlincy NJ, Graham ME, Naddaf N, Pachter L, Lareau LF. Accurate design of translational output by a neural network model of ribosome distribution. Nat Struct Mol Biol. 2018;25:577–82.
Li JJ, Biggin MD. Gene expression. Statistics requantitates the central dogma. Science. 2015;347:1066–7.
dos Reis M, Wernisch L. Estimating translational selection in eukaryotic genomes. Mol Biol Evol. 2009;26:451–61.
Lynch M. The frailty of adaptive hypotheses for the origins of organismal complexity. Proc Natl Acad Sci U S A. 2007;104(Suppl 1):8597–604.
Dana A, Tuller T. Mean of the typical decoding rates: a new translation efficiency index based on the analysis of ribosome profiling data. G3 (Bethesda). 2014;5:73–80.
Johnstone TG, Bazzini AA, Giraldez AJ. Upstream ORFs are prevalent translational repressors in vertebrates. EMBO J. 2016;35:706–23.
Li JJ. Codes for general mRNA sequence features in five eukayotes. Zenodo. 2019; https://doi.org/10.5281/zenodo.3272133.
Lima SA, Chipman LB, Nicholson AL, Chen YH, Yee BA, Yeo GW, Coller J, Pasquinelli AE. Short poly(A) tails are a conserved feature of highly expressed genes. Nat Struct Mol Biol. 2017;24:1057–63.
Sen ND, Zhou F, Harris MS, Ingolia NT, Hinnebusch AG. eIF4B stimulates translation of long mRNAs with structured 5′ UTRs and low closed-loop potential but weak dependence on eIF4G. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016;113:10464–72.