揭示基因A財神娛樂城的秘密

您可以將DNA視為一串字母-As,Cs,Ts和Gs,它們共同拼寫出細胞的結構和功能所需的信息。您體內的每個細胞都共享相同的DNA。因此,為了使細胞發揮不同的作用,它們必須能夠在精確控制下打開和關閉特定基因。例如,在腦細胞中活躍的基因不同於在皮膚細胞中活躍的基因。

這部分是通過“ DNA結合蛋白”的作用實現的,該蛋白在特定位置鎖定在人類基因組上以打開或關閉基因。現在,由凱瑟琳·波拉德(Katherine Pollard)博士領導的格拉德斯通研究所的研究人員對這些蛋白質如何與DNA結合有了重大發現。

傳統上,科學家認為DNA結合蛋白利用基因組中As,Cs,Ts和Gs編碼的模式將它們引導到正確的位置,而給定的蛋白僅結合特定的字母序列。但是,許多蛋白質會結合幾種不同的字母組合,並且兩種不同的蛋白質可能會識別相同的模式。

儘管存在許多重疊的模式,但蛋白質似乎從未對它們應該結合的位置感到困惑。在新的研究中,發表於 細胞系統。 ,格拉德斯通(Gladstone)的科學家發現,蛋白質必須依靠另一個線索來知道結合的位置:DNA的三維形狀。

“幾十年來,我們一直難以解釋蛋白質如何在DNA中找到正確的結合位置,以及蛋白質如何以特定方式和智慧做到這一點。娛樂城體驗金格拉德斯通數據科學與生物技術研究所所長,高級研究員波拉德說:“我們發現束縛在錯誤的地方上。我們假設這可以用基因組的結構來解釋。”

這是因為DNA的字母串也是一個物理的三維結構,被扭曲成著名的 娛樂城雙螺旋形狀並包裹在微觀包裝中。在梯形結構內,梯級和側面之間會發現各種扭曲,凹槽和間隙。 Pollard和她的團隊意識到,這些變異產生了一種選擇蛋白質插入其中的鑰匙孔。如果蛋白質上的凹槽與基因組上的凹槽不匹配今彩539開獎號碼預測,則密鑰將不合適。

“關於蛋白質如何相互作用或與化學物質結合的科學文獻很多,而且總是通過一種鎖定和關鍵機制來實現的;為什麼蛋白質與DNA的結合會有所不同?”格拉德斯通的博士後研究員Abul Hassan Samee博士說,他是該研究的第一作者。 “我們認為蛋白質就像3D結構那樣與DNA相互作用,就像它們與其他蛋白質或化學物質相互作用一樣。”

早期的工作提出了DNA形狀可能為蛋白質提供更多信息的可能性百家樂線上娛樂城d,但尚不清楚這些形狀的影響力如何。為了檢驗他們的理論,研究人員改編了一種通用的機器學習算法,該算法通常用於識別蛋白質所結合的字母序列,現在除外。 leo娛樂城他們正在尋找形狀的圖案。他們發現超過80%的蛋白質與基因組中特定的形狀模式結合。

研究人員說,儘管蛋白質經常不讀取基因組的字母代碼,但字母的順序對於決定這些蛋白質的結合位置仍然至關重要,但這是因為它定義了基因組的捕 魚 遊戲 電腦 版形狀。奇怪的是,非常不同的字母序列可以指定相同的結構,而略有不同的字母序列可以導致完全不同的結構。

這一事實有助於解釋蛋白質與DNA結合的兩個最大謎團。首先,結合到多個不同字母序列的蛋白質被歸為同一空間模式,其次,看起來共享字母序列的蛋白質實際上附著在非常不同的形狀上。此外,經常成對結合於基因組的蛋白質被吸引到特定形狀上,這些形狀可能不同於它們單獨結合時所識別的形狀。

當前的工作都是通過計算機建模完成的,因此研究人員的下一步是使用分子實驗證明他們的理論。

Pollard說:“人們公認,與DNA結合的蛋白質具有特定形狀的As,Cs,Ts和Gs模式,”波拉德說,他也是加州大學舊金山分校的教授和Chan Zuckerberg Biohub研究人員。 “但是沒有人希望看到其他無法用那種字母模式解釋的結合位置可能具有相同的形狀。如果我們能在盤子中顯示出蛋白質可以識別其DNA位置,即使它的形狀也是如此。不包含已建立的字母順序,我認為這將改變遊戲規則。”

近年來,科學家發現導致疾病的大多數基因突變都不在基因本身中。相反,它們出現在所謂的“黑暗DNA”中-人類基因組的99%影響著打開,關閉基因的方式,時間和位置。隨著他們最近的發現,研究人員為理解突變可能影響基因表達的新方法打開了一扇門,從而影響了基因的功能。2019娛樂城推薦f細胞。

Samee解釋說:“目前需要付出巨大的努力來了解這種深色DNA中的麻將現金版突變是如何引起疾病的,這一點很重要,因為對於大多數複雜的疾病,大多數遺傳突變都在基因之外。” “每個人都在研究字母序列,並詢問這些突變是否破壞了這些序列,但是我們的工作表明,您還需要詢問該突變是否正在改變DNA的形狀。您可能會有一個可以改變字母序列的突變,但如果它不改變形狀,則可能不會總是改變蛋白質結合。”

本文已從Gladstone研究所提供的材料中重新發布。注意:材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息,請聯繫引用的來源。

參考:Samee,M.,Bruneau,B.和Pollard,K.2019。從頭開始的形狀基序發現算法揭示了轉錄因子對序列基序以外的DNA形狀的偏好。細胞系統。 https://doi.org/10.1016/j.cels.2018.12.001。