Robusztusság és génkölcsönhatások rendszerbiológiája Papp Balázs www.brc.hu/sysbiol MTA Szegedi Biológiai Központ Biokémiai Intézet
Evolúciós rendszerbiológia Genomika és bioinformatika: genomi adatok és elemzésük Evolúció- és populációgenetika Rendszerbiológia: genotípus fenotípus kapcsolat megértése
Rendszerbiológia Molekuláris komponensek és kölcsönhatásaik alapján próbálja leírni a biológiai rendszer élettani jelenségeit Molekuláris hálózatok rekonstrukciója és matematikai modellezése
A rendszerbiológiai modellezés iteratív folyamat
Az evolúciós rendszerbiológia egyik fő célja az adaptív tájképek megértése A rendszerbiológia realisztikus és komplex leképezést ad a genotípus és fenotípus között Mutációk hatásának mechanisztikus értelmezése fitnesz genotípus adaptív tájkép
Miért érdekes a genotípus fenotípus leképezés tanulmányozása? Az adaptív tájkép alakja számos evolúciós folyamatot befolyásol és megszabja az evolúció számára elérhető mutációs útvonalakat fitnesz genotípus genotípus
Az evolúciós rendszerbiológia fontosabb kérdései Hogyan evolválódnak a molekuláris hálózatok? A biokémiai hálózatok mely tulajdonságai adaptívak? (Pl. egyes anyagcsereutak felépítése, a hálózat mutációkkal szembeni toleranciája, stb.) Mely molekuláris tulajdonságok befolyásolják az adaptív tájkép alakját?
Amiről szó lesz Miért toleránsak (robusztusak) az élőlények a gének kiütésével szemben? Hogyan kompenzálják a biokémiai hálózatok a gének kiejtését (génkölcsönhatások)?
Amiről szó lesz Miért toleránsak (robusztusak) az élőlények a gének kiejtésével szemben? Hogyan kompenzálják a biokémiai hálózatok a gének kiejtését (génkölcsönhatások)?
A génkütés paradoxon Legtöbb egyedi génkiütésnek nincs szembetűnő fenotípusos hatása (laboratóriumi környezetben): Élőlény Gének száma Létfontosságú gének %-a Escherichia coli K12 ~4300 7.1% Bacillus subtilis ~4100 6.6% Staphylococcus aureus ~2600 25% Saccharomyces cerevisiae ~6000 19% Caenorhabditis elegans ~19,000 7%
Miért fontos a genetikai robusztusság tanulmányozása? Génkölcsönhatások jobb megértése Mikroorganizmusok sebezhető pontjainak feltárása (létfontosságú gének mint antibakteriális szerek lehetséges célpontjai) Minimálgenomok tervezése
Nélkülözhető gének magyarázata a kiütött génfunkciót más gének helyettesítik (kompenzáció) 1,2 a nélkülözhető géneknek csak más környezetekben van funkciójuk (környezetspecifikusság) 3 1) Wagner (2000) Nature Genetics 24:355 2) Gu et al. (2003) Nature 421:63 3) Papp, Pál, Hurst (2004) Nature 429: 661
Génkiütés kompenzációja anyagcserehálózatokban Redundáns génkópia A gén B gén Kerülőútvonal A gén B gén
Példa kompenzációra anyagcserehálózatban: Reakciósebességek változása piruvátkináz génkiütött Escherichia coli törzsben Siddiquee et al. (2004) Appl Microbiol Biotechnol 63: 407
Melyik magyarázat a fontosabb: környezetspecifikusság vagy kompenzáció?
Vizsgált modellrendszer: az élesztőgomba anyagcseréje Miért éppen a S. cerevisiae? Legismertebb eukarióta, patogén Candida sp. rokona Rengeteg funkcionális genomikai kísérlet adata elérhető, pl. genomléptélű génkiejtéses kísérletek Rendszerbiológia: teljes anyagcserére kiterjedő matematikai modell (900 gén) * * Förster és mtsai. (2003) Genome Res 13: 244 Mo és mtsai. (2009) BMC Syst Biol 3: 37
Anyagcseretérkép
Vizsgálati eszköz: rendszerbiológiai modell Az élesztőanyagcsere fluxusegyensúlyi vizsgálata (Flux Balance Analysis) genotípus fenotípus leképezést nyújt
A modell alapelve Biomassza sejtnövekedés (fitnesz) 1) Genomi adatok alapján rekonstruált anyagcserehálózatból indul ki (enzimatikus reakciók, transzport folyamatok, biomasszaösszetevők [X,Y,Z] listája) 2) Környezetből felvehető tápanyagok (B,E) megadása 3) A sejt maximális növekedési hatékonyságának kiszámítása (steady state állapotot feltételezve)
Mire jó a modell? 1) A biokémiai reakciók optimális aktivitása becsülhető 2) Különböző környezeti körülmények (tápanyagok) szimulálhatók 3) A génkiütések hatása számolható
Mennyire megbízhatóak a modell predikciói? Egyedi génkiütések hatását (letalitás) 80 90% pontossággal jósolja 1 Génkiütések környezetspecifikusságát is jól jelzi előre (70-85%) 2 1 Kuepfer et al. (2005) Genome Res 15: 1421 2 Snitkin et al. (2008) Genome Biol 9: R140
Mit árul el a modell a nélkülözhető génekről? A modell alapján: a nélkülözhető gének többsége (>50%) inaktív (reakciósebesség = 0) Az aktív reakciók többsége (70%) valójában létfontosságú A nélkülözhető gének nagy része más környezetben fontossá válik Papp et al. (2004) Nature 429: 661
Kísérletes megerősítés: a gének többsége hozzájárul a túléléshez legalább egy környezetben > 400 környezeti körülmény között mérték a sejtnövekedést A génkiütések 93% mutatott valamilyen növekedéscsökkenést! Hillenmeyer et al. (2008) Science 320: 362
Következtetések A környezetfüggő génfunkciók gyakoriak Az anyagcserehálózat kevésbé képes a mutációkat kompenzálni, mint korábban vélték A mutációkkal szembeni robusztusság nem valószínű, hogy közvetlen adaptáció
Amiről szó lesz Miért toleránsak (robusztusak) az élőlények a gének kiejtésével szemben? Hogyan kompenzálják a biokémiai hálózatok a gének kiejtését (génkölcsönhatások)?
A kompenzációt közvetlenebbül vizsgálhatjuk génkölcsönhatások segítségével A kompenzáció legerősebb formája: Redundáns génkópia A gén B gén A B a B A b a b normális növekedés letális (v. lassú növekedés) Kerülőútvonal A gén B gén
Az adaptív tájkép alakja a génkölcsönhatásoktól függ
A gének közötti kompenzáló kapcsolatok feltárása ma már genomléptékben zajlik SGA output plate Colony detection Élesztőre a BioGrid adatbázisban már ~70 000 ismert génkölcsönhatás van összegyűjtve További ~170 000 kölcsönhatást fognak hamarosan közölni * Costanzo et al. Science (in press)
A sok adat ellenére még kevéssé értjük a kompenzáció általános jellemzőit Nyitott kérdések: A molekuláris hálózatok ismeretében meg tudjuk-e jósolni, hogy mely génpár mutat kölcsönhatást? Melyek a nagyszámú génkölcsönhatással bíró gének általános sajátosságai? Hogyan lehet biológiai tudást kinyerni ezekből a hatalmas adatsorokból?
Rendszerbiológiai modell segítségével vizsgálhatóvá válnak ezek a kérdések Az anyagcserehálózat modelljével mechanisztikusan is értelmezni tudjuk a génkölcsönhatásokat.
Génkölcsönhatások feltérképezése az élesztő anyagcserehálózatában Kollaboráció keretében (Boone labor, Torontó) 380 000 anyagcserében részt vevő génpár között vizsgálták a génkölcsönhatást (~1000 gén) ~5000 génpár mutat kompenzáló génkölcsönhatást
A génenkénti megfigyelt kölcsönhatások száma nagyon egyenlőtlenül oszlik el génkölcsönhatások száma
Az egyes kiütés során nagy fitneszhatást mutató géneknek sok génkölcsönhatása van génkölcsönhatások száma egyes génkiejtés fitnesze Spearman s rho = -0.54, P = 10-62
Az anyagcseremodell által prediktált génkölcsönhatások száma hasonló eloszlást mutat
A modell visszaadja a génkiütés fitneszhatása és a génkölcsönhatások száma közötti kapcsolatot Spearman s rho = -0.63, p = 10-73
Meg tudja-e jósolni az anyagcseremodell, hogy mely génpárok kompenzálják egymást? A X B C? Y Z
A prediktált kölcsönhatások jelentős része valós, de ez az összes valódi kölcsönhatásnak csak kis része prediktált génkölcsönhatások közül a valósnak bizonyultak aránya valós génkölcsönhatások közül a helyes predikciók aránya
Hogyan tudjuk felhasználni a kísérlet és modell ellentmondásait új hipotézisek felállítására és a modell kijavítására? Kiindulási anyagcseremodell Gépi tanulás Javított modell génkölcsönhatási adatok
Optimalizációs eljárás Genetikai algoritmussal * olyan módosításokat keresünk a modellben amely növeli az egyezést a kísérleti adatokkal: * Rocha et al. (2008) BMC Bioinf 9: 499
Példa egy javasolt reakciótörlésre A NAD szintézisben résztvevő egyik útvonal eltávolításával több kompenzáló génkölcsönhatást is meg lehet magyarázni 1.4.3.16 2.5.1.72 Valóban megtalálhatók ezek az enzimek az élesztőgenomban?
A módosított modell specifikus jóslatokat is tesz Predikció: a BNA1, BNA2, BNA4 és BNA5 géneknek létfontosságúvá kell válniuk nikotinsav nélküli tápközegben
Az előrejelzés tesztelése Irodalmi adat: bna1, bna2, bna4 és bna5 génkiütések valóban csökkent növekedést mutatnak nikotinsav hiányában (Panozzo et al. 2002)
Kitekintés A génkölcsönhatás fogalma gyógyszerhatóanyagokra is kiterjeszthető. Szerek hatása közötti kölcsönhatások:
Kitekintés Szerek kölcsönhatásainak nagyléptékű vizsgálata laboratóriumi robottal: Kérdések: A hatóanyagok milyen sajátságai befolyásolják a kölcsönhatásokat? A célpontok alapján lehet-e prediktálni a kölcsönhatásokat?
Köszönetnyilvánítás Papp és Pál csoport (SZBK): Csaba Pál Balázs Szappanos Károly Kovács Ferenc Honti Toronto: Michael Costanzo Anastasia Baryshnikova Brenda Andrews Charles Boone Cambridge: Steve Oliver Bath: Laurence Hurst Düsseldorf: Gabriel Gelius-Dietrich Martin Lercher Szegedi Tudományegyetem: Márk Jelasity Minnesota: Chad Myers
Bioinformatikus posztdoktort keresünk www.brc.hu/sysbiol