Imetajate kaasasündinud immuunvastuseid reguleeriva bakteritsiidse/läbilaskvust suurendava valgu (BPIFA1) molekulaarne evolutsioon, 2. osa

3. Tulemused

Imetajate genoomis kodeeritud BPIFA1 valgujärjestusi uuriti, et teha kindlaks adaptiivse valiku ja evolutsiooni roll. Valk BPIFA1 on kaasasündinud signaaliülekande võtmevahend bakterite ja seente põhjustatud mikroobsete infektsioonide vastu. Kui järjestused MSA abil kombineeriti, kasutati neid Bayesi filogeneetiliste puude loomiseks ja edasiseks uurimiseks. Intratsellulaarsete signaaliülekandekaskaadide käivitamiseks on vajalik aktiveerida geenide komplekt, mis on tuvastatud sobivates imetajaliikides ja millel on toimiv (LBP-BPI) domeen. Pindaktiivse aine fosfolipiidi dipalmitoüülfosfatidüülkoliini (DPPC) puhul on sellel lipiide siduval domeenil väga kõrge selektiivsus. Ülemiste hingamisteede kaasasündinud immuunsüsteem aktiveerub vastusena arvukatele geneetilistele signaalidele, nagu suurenenud mittesünonüümsete asenduste määr, olulised homoloogsed haplotüübid ja BPIFA1 valkude geneetilise variatsiooni puudumine, mis näitab, et nende valkude olemasolu on soodustanud positiivsed valik.

Lipiidide sidumisdomeen (LBD) on paljudes valkudes sisalduv struktuurne domeen, mis võib seonduda teatud spetsiifiliste lipiidimolekulidega, et reguleerida valkude funktsiooni või lokaliseerimist.

Mitmed uuringud on näidanud, et lipiide siduvad domeenid võivad mõjutada immuunsust. Näiteks mõnes sekundaarses lümfoidorganis, nagu põrn ja lümfisõlmed, reguleerib lipiidimolekul nimega S1P (sfingolipiid-1-fosfaat) T-rakkude ja B-rakkude migratsiooni ja migratsiooni, toimides lipiide siduvate domeenidega. säilitama. Lisaks sisaldavad mõned olulised immuunrakkude pinnaretseptorid, nagu TLR4, TLR7 ja TLR8, ka lipiide siduvaid domeene, mis võivad siduda erinevat tüüpi lipiidimolekule ja reguleerida immuunrakkude aktivatsiooni ja vastust.

Seetõttu on lipiide siduvate domeenide ja immuunsuse vahel teatud seos, mis annab ka uusi ideid immuunvastuste reguleerimise uurimiseks lipiide siduvate domeenide poolt. On näha, et viirustele vastupanuvõimet peame parandama. Cistanche võib oluliselt parandada immuunsust. Cistanche'il on ka viiruse- ja vähivastane toime, mis võib tugevdada immuunsüsteemi võitlusvõimet ja parandada organismi immuunsust.

Klõpsake Cistanche'i kasulikkust tervisele

3.1. BPIFA1 geeni molekulaarne evolutsioon

Selles töös otsisime BPIFA1 geenis kohanemise märke, alates järk-järgult nõrkadest kuni tugevate selektsioonisignaalideni imetajate genoomi adaptiivse evolutsiooni ajal. Määrati adaptiivse evolutsiooni läbivate BPIFA1 geeni koodonite tüüpiline protsent. Järgides sama protseduuri iga kodeeriva järjestuse jaoks, arvutasime positiivselt valitud koodonite keskmise osakaalu kõigis harudes. Kasutades BUSTEDi ja sünonüümseid kiiruse variatsioone hoolikalt valitud BPIFA1 fülogeneesi testharudes, määrasime geeniülese episoodilise mitmekesise valiku jäljed. Selle tulemusena jõudsime järeldusele, et kolme uuritud põlvnemisjoone ulatuses toimus erinev valik. Kasutades sünonüümseid kiiruse variatsioone, täheldasime BPIFA1 fülogeneesi testharudes geeni hõlmavat episoodilist mitmekesistavat valikut. Selle saavutamiseks kasutati geeniülest episoodilist mitmekesistavat valikut (LRT). Kaks katseharu näitasid tõendeid valiku mitmekesistamisest, mis viitab sellele, et sait oli seda tüüpi evolutsiooni läbi teinud (joonis 1).

BPIFA1 keskmised dN / dS suhted kõigis saitides ja liinides olid suuremad kui üks. Selle tulemusena viidi selle valgu kohta läbi uuringud, et tuvastada positiivse selektsiooni tunnused. Leiti, et valgul on konserveerunud aminohapete struktuur, mis võimaldab seda puhastada, ja selle oomega väärtus oli suurem kui 1. Selle valguga viidi läbi logaritmilisuse test, analüüsiti kõiki selle kohti ja asendusmäär arvutati. Et hinnata, kas positiivne valik toimus või mitte, kasutasime kolme erinevat tõenäosusmudelite komplekti: M0 vs. M3, M1 vs. M2 ja M7 vs. M8. Võrreldi parameetrite hinnanguid M1 ja M2 all ning leiti, et nende valkude M2 ​​väärtus oli positiivne. Positiivselt valitud saitide protsendid olid kolme mudeli puhul olulised, vastavalt 422.{13}}, 64,5 ja 93,63 (tabel 1).

Täiendavate tõendite saamiseks positiivse valiku leidude toetamiseks rakendasime valikuserveri abil konkreetsetele saitidele mehaanilise-empiirilise kombinatsiooni mudelit. Selle protsessi käigus avastasime, et mitmed saidid olid evolutsiooni käigus erinevates punktides selektiivse surve all (joonis 1). Seetõttu võime hinnata, mil määral see geen on evolutsiooniliselt konserveerunud. Leidsime, et valdav enamus positiivselt valitud kohtadest oli säilinud kogu imetajate klaadides. Selle põhjuseks oli asjaolu, et konserveerunud aminohapped moodustasid enamiku närvivõrgu algoritmis positiivseks valikuks kasutatud signaalidest (tabel 2).

Koodonimudeli valimise meetod hindas 9113 erinevat mudelit. Parim mudel (log(L)=−18,910, mBIC=39,340.92) sisaldas kolme määra ja oli kõige täpsem. Selle mudeliga saavutati täiustused 218,66 log(L) ja 398,33 mBIC punkti võrreldes ühe kiiruse mudeliga, milles kõik mittesünonüümsed asendused toimusid sama kiirusega, nagu on näidatud tabelis 1. Usaldusväärse komplekti igal mudelil oli tõendite suhtarv on parima mudeliga võrreldes vähemalt 0,01, mis tähendab, et see oli 9,21 mBIC ühiku piires parimast mudelist või samaväärselt, et selle tõendussuhe oli parima mudeliga võrreldes vähemalt 0,01. Mudeli keskmistamine hindas selle mudelikogu muutumise kiirust (joonis 2). BPIFA1 valgu aminohapete positsioonide evolutsioonilist selektsioonimustrit hinnati ka koodonimudeli selektsioonianalüüsi abil, mis näitas, et aminohappe saitide asendamine toimus valkude adaptiivse evolutsiooni käigus. Avastasime, et valkude põhilised aminohapete positsioonid näitasid erinevate asendussuhete tõttu adaptiivset evolutsiooni. BPIFA1 aminohappekohtade jaotuse põhjal oli maksimaalne asendusmäär ligikaudu 1,19, samas kui madalaim oli,14 (joonis 2).

Valgu füsioloogiliselt oluliste piirkondade identifitseerimist saab läbi viia, vastandades sünonüümsete (Ks) ja mittesünonüümsete (Ka) asenduste sagedust valgus. See annab aluse järeldada puhastava selektsiooni ja lokaliseeritud positiivse Darwini selektsiooni olemasolu. Kasutasime Selectoni versiooni 2.2 (juurdepääs aadressil http://selection-bio info-tau.ac.il, juurdepääs 29. septembril 2021), veebiserverit, mis arvutab automaatselt Ka ja Ks (u) suhte igal saidil valku. Erinevad värvid tähistavad erinevat tüüpi valikuid (positiivne valik, puhastav valik ja valikuvaba valik) ning neid kasutatakse selle suhte graafiliseks kuvamiseks igal saidil. Valikumudel on erinevate evolutsiooniliste hüpoteeside kogum, mille abil saab statistiliselt testida tõenäosust, et antud valk on läbinud positiivse valiku. See töötab graafilise kasutajaliidese kaudu. Hiljuti loodud mehhaanilis-empiiriline mudel mõjutas aminohappe füüsikalisi omadusi (tabel 3).

3.2. BPIFA1 geeni adaptiivne valik

Et teha kindlaks, mil määral on erinevad imetajaliigid oma keskkonnaga kohanenud, kasutasime iga 34 liigi BPIFA1 geeni kodeerivate järjestuste mitut joondust. Neid teste saab kasutada eraldi või kombineeritult. Kõige tavalisem testide valik on tuntud harutestina. Selgroogsete liikide evolutsiooni käigus kasutati konkreetsete liinide valikut, et tuvastada erinevad liinid, mis alluvad valikusurvele. Iga filogeneetilise rühma jaoks arvutati liinispetsiifilised valiku tõenäosused, kasutades adaptiivse harukoha juhusliku mõju tõenäosuse (aBS-REL) mudelit. Lisaks kasutati aBS-REL tehnikat iga geeni tükeldamiseks, et teha kindlaks, millised liinid olid evolutsiooniajaloo erinevatel aegadel adaptiivse valiku all.

Imetajate liinidele rakendades kinnitas aBS-REL mudel, et BUSTED-ennustatud geenid olid positiivse valiku all. Meie tulemused, mis viitasid sellele, et selektiivne rõhk mõjutas imetajate liini BPIFA1 geene, näitasid, et need kaks hüpoteesi olid kongruentsed (tabel 4). BPIFA1 geeni fülogeneesis oli tõendeid episoodilise mitmekesise valiku kohta kaheksas harus. Leidude olulisust hinnati tõenäosussuhte testiga (p > 0.05), mis viidi läbi pärast paljude teiste testide tulemuste arvessevõtmist (joonis 3). Kokku viidi selle konkreetse valiku mitmekesistamiseks läbi 63 erinevat rida. Viidi läbi mitu testi ja leidude olulisus tehti kindlaks tõenäosussuhte testi rakendamisega p-väärtuse lävega 0,05.

See tabel esitab statistilise kokkuvõtte mudelite andmetega sobivusest. Algtaseme MG94xREV viitab MG94xREV baasmudelile, mis järeldab ühe ω määra kategooria haru kohta. Täielik adaptiivne mudel viitab adaptiivsele aBS-REL mudelile, mis tähendab optimeeritud arvu ω määra kategooriaid haru kohta.

Evolutsiooniprotsessi käigus uurisime oomega väärtusi, kasutades positiivse selektsiooni tunnuste leidmiseks meetodeid SLAC, FUBAR, MEME ja FEL (tabel 5). Meie leidude kohaselt on BPIFA1 geen imetajate kladesis olnud positiivse evolutsioonilise valiku all. Bayesi meetodi abil saime tuvastada, millised genoomi piirkonnad allutati selektiivsele survele. See meetod hõlmab iga koodoni tagumise tõenäosuse määramist. Suurema hulga võimalustega saidid on tõenäolisemalt läbinud mitmekesise valiku, mis toob kaasa suurema mittesünonüümsete ja sünonüümsete asenduste määra kui väiksema tõenäosusega saidid (tabel 2). Kasutades BEB analüüsi, leidsime, et bakteritsiidse valgu LBP-BPI domeenis olid mitmed asukohad läbinud positiivse valiku suure tagumise tõenäosusega 95 protsenti . Nii oli see kõigi saitide puhul. Saidid olid hajutatud kogu domeenis erinevates kohtades. PAML-i leide uuriti valikuserverist leitud andmekogumi abil. See server suutis tuvastada adaptiivse valiku valgu teatud kohtades, mis võimaldas meil kinnitada positiivse selektsiooni olemasolu. Asendusmäärade määramiseks kasutati MEC-mudelit. Leiud näitasid, et adaptiivne valik toimus BPIFA1 mitmes kohas (tabel 5).

3.3. Rekombinatsiooni analüüs

BPIFA1 geeni jaoks viidi läbi rekombinatsioonianalüüs, et leida võimalikke evolutsioonilisi seoseid geenide vahel. Uuring paljastas kolm rekombinatsioonisündmust. Kõik rekombinatsioonijärjestused, sealhulgas peamised ja väikesed vanemad, pärinesid BPIFA1 geenist. GARD analüüsi abil tuvastasime rekombinatsiooni murdepunktid. Kiirusega 30,30 mudelit sekundis kontrollis GARD 5120 mudelit. 72 874 879 kuni kolme murdepunktiga mudeli otsinguruumi genereerisid joonduse 759 võimalikku murdepunkti, millest geneetiline algoritm uuris ainult 0,01 protsenti. Tõendite suhtega 100 või rohkem eelistati mitme puu mudelit ühe puu mudelile, mis näitab, et vähemalt üks murdepunktidest peegeldas topoloogilist ebakõla. Selle kinnitamiseks võrreldi kõige paremini sobiva GARD-i mudeli AICc-skoore, mis võimaldas segmentide lõikes muutuvaid topoloogiaid (37 996,2), ja mudelit, mis eeldas kõigi GARD-i määratud partitsioonide jaoks sama puud, kuid võimaldas erinevat haru pikkust. vaheseinte vahel. Täpsemalt oli kõige paremini sobiva GARD mudeli AICc skoor 37 996,2, samas kui mudeli AICc skoor oli 37 996,2. (Joonised 4 ja 5).

3.4. Valgu-valgu interaktsioonid ja ligandi sidumise analüüs

Kasutasime andmebaasi STRING, et otsida BPIFA1-ga ekspresseeritud valke, tuvastades mitu valgu-valgu interaktsiooni paari. Seal oli 13 sõlme ja 35 serva, mida tähistasid BPIFA1-ga ekspresseeritud valgud. PPI diagrammi servad on liinivõrgud, mis ühendavad üksikuid sõlme (joonis 6). Keskmine kohaliku klastri koefitsiendi väärtus oli 0,978. PPI rikastamise p-väärtus oli 5,25 × 10-12. PPI-võrk esindas BPIFA1 geeni koostoimeid teiste samaaegselt ekspresseeritud immuungeenidega. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP ja ODF2L olid 10 geeni, mis osalesid BPIFA1 PPI võrgus (joonis 6).

BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 ja BPIFB3 geenid olid kõige olulisemad, kuna need osalevad bioloogilistes signaaliradades, mis mängivad olulist rolli kaasasündinud immuunsuses bakteriaalse infektsiooni vastu. Lisaks reguleerib neid geene BPIFA1, mis on veel üks põhjus, miks neid peeti nii oluliseks (tabel 6). Molekulaarsed rajad on olulised sissetungivate mikroobide likvideerimiseks membraani lõhkuva aktiivsuse kaudu, mis koosneb kõigist erineva rolliga seotud valkudest. Membraani rikkuv tegevus oli vajalik sissetungivate mikroobide kõrvaldamiseks. Kaks olulist valku signaalide vahendamisel vastuseks lipopolüsahhariididele on LPS-i siduv valk (LPSBP) ja bakteritsiidne läbilaskvust suurendav valk (BPI). Nad näitasid tugevat afiinsust lipiid A suhtes, LPS-is leiduva ainega, ja olid üksteisega hämmastavalt sarnased. Vaatamata sarnastele struktuuridele täidavad LBP ja BPI erinevaid bioloogilisi funktsioone, mis erinevad üksteisest selgelt. Näiteks seondub LBP sageli LPS-iga ja hõlbustab oluliselt LPS-i esitlemist CD14 pluss rakkudele, näiteks makrofaagidele ja monotsüütidele, samas kui BPI inhibeerib ja vähendab LPS-i bioaktiivsust. Need kaks valku on mõlemad bakterites olemas.

Ligandid on kriitilised komponendid valkude ekspressiooni ja aktiivsuse kontrollimise protsessis. Molekulidevahelised sidumisjõud, nagu ioonsidemed, vesiniksidemed, hüdrofoobsed interaktsioonid ja Vander-Waalsi jõud, aitavad kaasa ligandi sidumisprotsessile. Ligandide ja valkude vastastikmõju tõttu muutub valgu kolmemõõtmeline struktuur. Nende muutuste tõttu valgu konformatsioonilises seisundis võivad mõned valgu funktsioonid olla kas inhibeeritud või aktiveeritud. Seetõttu teostasime valgu-ligandi sidumise interaktsiooni uuringu, kasutades aminohapete füüsikalisi keemilisi omadusi, et teha kindlaks, millised jäägid interakteeruvad ligandiga ja millised mitte. Selle saavutamiseks kasutasime veebisaiti (http://crdd.osdd.net/raghava/lpicom, juurdepääs 18. oktoobril 2021), mis arvutab antud ligandiga interakteeruvate jääkide osa. Võtmejäägid, nagu tsüsteiin, glütsiin, alaniin, lüsiin, asparagiinhape, histidiin, leutsiin, valiin arginiin, trüptofaan, seriin, treoniin ja türosiin, interakteeruvad seitsme ligandiga (1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU ja MG) ja PC1. Võrreldes interaktsiooniga PC1-ga, oli laetud aminohapetel, eriti asendamatutel aminohapetel, suurem eelis interaktsioonis 1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU ja MG-ga (joonis 7). Nendega korreleeruvaid väikeseid ja polaarseid aminohappeid iseloomustati kõigis kolmes ligandis.

Täiendavate sidumissaitide prognoosimiseks kasutasime kahte erinevat lähenemisviisi: esimene põhines seondumisspetsiifiliste alamstruktuuride (TM-SITE) võrdlemisel, teine ​​aga järjestusprofiilide joondamisel (S-SITE). Need meetodid hindasid BPIFA1 valku 500 mitteliigse valgu suhtes, mis olid kombineeritud 814 orgaanilise, sünteetilise ja metalliiooni ühendiga. Alustades madala eraldusvõimega valgustruktuuride ennustamisega, tuvastasid lähenemisviisid edukalt BPIFA1 sidumisjäägid, saavutades keskmise Matthewsi korrelatsioonikoefitsiendi (MCC), mis oli palju kõrgem. Lisaks avastasid meetodid ligandid, mis seostuvad jääkidega (tabel 7).

4. Arutelu

Heterogeensed taustad pakuvad platvorme, kus erineva valiku läbivad populatsioonid saab eristada natiivselt kohandatud alampopulatsioonideks [44]. Valiku mõju populatsioonide geenivoolule, näiteks rände-valiku tasakaal, määrab kaasasündinud kohanemise ja jätkuva lahknemise võimaluse. Seda nimetatakse ka rände-valiku saldoks. Populatsioonide lokaalne geneetiline varieeruvus kipub homogeniseeruma geenivoo tõttu, kui selektsiooni mõju on vähem oluline kui geenivoo mõju. Selle asemel võivad geneetilised variandid koguneda ja säilida spetsiifiliste lookuste vahel, mis on vastuvõtlikud tugevale lahknevale valikule, kui selektiivne rõhk on suurem kui geenivoo integreeriv jõud [45].

Võimaliku alternatiivse tulemuse korral piirab geenivoo eeliseid selektsioon halva geneetilise sobivusega immigrantide vastu, mis sillutab teed ka kohalikule kohanemisele [45, 46]. Geenivoolu ja selektsiooni vahel peab olema seos, et mõista populatsiooni erinevusi geenivoolu sageduses [46]. Sellistes tingimustes määrab selektsioon, kas populatsioon eraldiseisva rühmana edasi areneb või lahkneb. Empiiriline Bayesi lähenemisviis arvutas LRT igas harukohas ja määras kõik erinevad kohad, kus võib esineda mitmekesine valik. Empiirilise Bayesi lähenemisviisi põhjal rakendati BPIFA1 geenis esineva mitmekesise valiku leidmiseks kiiret, piiramatut Bayesi lähendamist, tuntud ka kui FUBAR. FUBAR võimaldas koodonite kohast-kohta ja harust haruni hajutamist ning seda kasutati geenitasandil toimunud adaptiivse evolutsiooni uurimiseks. MEME meetodit kasutati geenitasemel toimunud adaptiivse evolutsiooni uurimiseks [25, 32, 47]. SLAC leidis episoodiliselt mitmekesised kodeerimiskohad p-väärtusega alla 0.01 (tabel 1).

Seda mudelit kasutati sünonüümsete ja mittesünonüümsete asendusmäärade hindamiseks ning kodeerivaid saite, mille sünonüümsete asendusmäärade määr oli suurem või võrdne mittesünonüümsete asendusmääradega, peeti tähelepanuväärseks mitmekesistava valiku läbivate saitide tuvastamisel. MEME-s saadi BPIFA1 geeni koodonite 130, 167, 168, 190, 243, 265 ja 289 maksimaalse tõenäosuse hinnangud (tabel 2). Nende ebaoluliste signaalide põhjal ei tuvastatud neid koodoneid positiivselt valitud saitidena, mis on tingitud loodusliku valiku episoodilisusest. Looduslikku valikut, mis toimus juhuslikult adaptiivse evolutsiooni lühikeste ajavahemike jooksul, varjas kas puhastava või loodusliku valiku sagedane esinemine. Järelikult ei leitud tundlikkuse testimise ja positiivse valiku abil adaptiivse evolutsiooni märke [48].

Leidsime seitseteist saiti, mis valiti soodsalt PAML-meetodi abil, viisteist saiti, mis valiti IFEL-i algoritmi abil, ja neli saiti, mis valiti FEL-algoritmi abil. Adaptiivne selektsioonirõhk BPIFA1 geeni koodonjärjestustele arvutati MEC mudeli abil. Selle tulemusel tuvastati seitsekümmend neli aminohapet (joonis 1). Kasutati positiivsel valikul põhinevat evolutsioonimudelit, mis paljastas erinevused koodoni tasemel (M8). Selectioni serveri rakendus MrBayes kasutas MCMC mudelit, et eelnevalt määrata MAVS geeni erinevused imetajatel koodoni tasemel [49].

MAFFT valgu joondamise tulemuste põhjal on varasemad uuringud näidanud, et Ig domeen jääb MAVS-i kodeerivatesse järjestustesse. Need tulemused viitavad sellele, et alternatiivsed valgulülitused valitud piirkondade puhastamisel on kahjulikud ja seega ebatõenäolised, et need säiliksid kogu evolutsiooni vältel [50, 51]. Mitmete evolutsiooniliste radade kohad tuvastati mitme parameetriga kiirusjaotuse, 95-protsendilise usaldusintervalliga juhusliku efekti mudeli ja oluliste Pr [>] väärtuste abil. Tänu sellele meetodile saab saite seejärel leida (tabel 3). Positiivse selektsiooni korral määrati klassi kiiruse kaal, kasutades iga kodeerimiskoha kahemõõtmelist üldist diskreetset jaotust. MCMC mudeli lähenemist demonstreeris asjaolu, et BPIFA1 tagumised keskmised hinnangud leiti olevat lähemal vaadeldavale reduktsiooniteguri väärtusele (tabel 2).

Need väärtused jäid vahemikku {{0}},95 kuni 0,99. Valiku mitmekesistamise protsessis võeti arvesse ainult kodeerimiskohti, mille empiirilise Bayesi faktori (EBF) väärtused olid üle 50. Arvutused viidi läbi, kasutades neto efektiivset valimi suurust, et määrata EBF väärtused iga positiivse valiku abil hinnatud kodeerimiskoha jaoks. Geenispetsiifiliste selektsiooniparameetrite jaotuse järeldamine võib parandada tuvastatud valikuid paljudes kodeerivates saitides. Positiivselt valitud ja tuvastatud kodeerivad piirkonnad annavad märkimisväärseid tõendeid selektsiooni mitmekesistamisest BPIFA1 geenides, mis praegu läbivad selektiivset liini. Selle tulemusena võivad mõned mutatsioonid, mis tunduvad algselt neutraalsed (ja millel puudub otsene mõju vormisolekule), olla "lubavad", võimaldades valkudel taluda hilisemaid muutusi, mis muidu oleksid kahjulikud ja põhjustavad fenotüübilisi erinevusi [52]. Neutraalsed mutatsioonid epistaasis panevad aluse hilisemale valikule ja kohanemisele, mis on viimasel ajal pälvinud palju tähelepanu ja mida on pakutud evolutsiooni neutraalsete ja selektsioonimudelite ühitamiseks [53].

FWY ja HKR paari asendusmäär oli ligikaudu 50 protsenti, DENQ asendusmäär 50 protsenti ja ACGILMPSTV asendusmäär 90 protsenti. PPI-võrk esindas BPIFA1 valgu koostoimeid teiste koosekspresseeritud immuunvalkudega. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP ja ODF2L olid kümme geeni, mis meie arvates vastutavad nende valkude interaktsioonide eest (joonis 6). BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 ja BPIFB3 geenid on kõige olulisemad, kuna nad osalevad bioloogilistes signaaliradades, millel on oluline roll kaasasündinud immuunsuses bakteriaalse infektsiooni vastu. Lisaks reguleerib BPIFA1 neid geene üles, andes veel ühe põhjuse, miks need on nii olulised (tabel 6). Liidesed sisaldavad konserveerunud jääkide klastreid, mille aminohappeline koostis ühildub nii liidese tuumaga (jäägid, mis on seotud suurima matmismuutusega) kui ka konserveerunud piirkonnaga [54] ning kuumade kohtade rühmitusest arenevad kuumad piirkonnad vastavad tihedalt pakitud piirkondadele. ja konserveeritud piirkonnad.

Seega on liidesed evolutsioonilise surve all, et säilitada praegused ühendused, vältides samal ajal ebasoodsaid, mittespetsiifilisi koostoimeid. Teatud füüsikalis-keemilisi omadusi saab muuta, et vähendada tõenäosust, et valgu-valgu liidesed võivad moodustada düsfunktsionaalseid interaktsioone [55]. Meie uurimise tulemusena leidsime, et tabelis 1 esitatud positiivselt valitud koodonite väärtused olid üle 1. See näitab, et sünonüümsete saitide väljatöötamine nõudis rohkem aega kui mittesünonüümsete saitide (dN-saitide) arendamine. See Darwini selektsiooni kasulik mõju, mis soodustab uudseid variatsioone ja suuremat alleelset polümorfismi, toimib tasakaalustava või puhastava selektsioonina [56], mis põhjustab muutusi struktuurvalgus ja mõjutab signaaliülekande rada [57]. Kuigi nad pärinevad samast liinist, võivad aminohapete asendused erinevate liikide järglastel omada väga erinevaid tagajärgi [56,57]. See on vastuolus tõsiasjaga, et nende sugupuu langeb kokku varasemate esildistega. Selles uuringus valitud BPIFA1 geenid annavad teavet bioanalüüsi jaoks, mille eesmärk on valida geenid evolutsioonilise ajaskaala põhjal kõige uuemast kuni pikemaajalise perioodini.

Lisaks võib hiljutiste uuringute tulemusena avastatud fundamentaalne evolutsiooniline mehhanism olla ebapiisav, kuna genoomis puuduvad suure hulga valkude struktuursed ja funktsionaalsed omadused. Valku kodeerivate geenide arengut ja kohanemist Drosophila melanogasteris uuriti põhjalikult, et teha kindlaks kõige olulisemad evolutsiooni ja kohanemise determinandid valku kodeerivate geenide tasemel. See saavutati D. melanogaster'i võrdlemisel lähedaste liikide ja nende populatsioonidega. Meie meeskond viis läbi bioinformaatika ja struktuurianalüüsi laiaulatuslikud rakendused, et teha kindlaks valkude struktuursed ja funktsionaalsed omadused. Seejärel jagasime jäägid meie kategoriseerimissüsteemi abil mitmesugusteks struktuurseteks ja funktsionaalseteks kohtadeks. Järjestuste evolutsiooni ja kohanemise kiirust võrreldi mitmesuguste valkude ja asukohtade lõikes, mis võimaldas tuvastada kohanemise levialasid kogu genoomis. Lisaks on näidatud, et kiiresti kohanevad valgud interakteeruvad üksteisega kiirusega, mis on suurem kui juhuslikult ennustatav; see avastus näitab, et koadaptatsioon on kiiresti kohanevate valkude hulgas tõenäoliselt kõikjal.

Nende füüsiliste seoste tulemusena on järgmised näited mehhanismidest, mis võivad kaasa aidata koadaptatsioonile: (1) kiiresti kohanevad valgud on sageli rikastatud sarnaste keemiliste aktiivsustega ja puutuvad kokku sarnase selektsioonisurvega ja (2) ) kiiresti kohanevad valgud arenevad koos. Selles uuringus demonstreeriti kahte erinevat PPI-de adaptiivse evolutsiooni juhtumit, mis paneb autorid oletama, et need füüsilised koostoimed võisid mängida rolli D. melanogaster'i kiirelt kohanevate valkude koadaptatsioonis. Lisaks näitasime, et koadaptatsiooni nähtus võib toimuda üldisemas mõttes kui ainult kiiresti kohanevate valkude vahel. Kohanemiskiirus on tavaliselt kõrgem valkude puhul, mis interakteeruvad kiiresti kohanevate valkudega. Arvestades, et molekulaarsed interaktsioonid mängivad rolli adaptiivses evolutsioonis, on õiglane eeldada, et need interaktsioonid võivad reguleerida ka koadapteerimist globaalsemal tasandil. On oletatud, et füüsiliste kontaktide kaasevolutsioon on mehhanism, mis vastutab interakteeruvates valkudes täheldatud sarnaste evolutsioonikiiruste eest.

5. Kokkuvõtted

Meie eesmärk oli tuvastada selektiivsed rõhud, mis on aidanud kaasa taimede ja imetajate BPIFA1 süsteemi arengule, mille ekspressioon on moduleeritud paljude haiguste korral. BPIFA1 valk arenes kiiresti vastusena selektiivsele rõhule inimliinis ja me suutsime täpselt kindlaks teha geneetilise valiku determinandid, mis põhjustavad selle bakteritsiidset aktiivsust. Oma evolutsiooniajaloo jooksul võis positiivsel valikul olla otsustav roll virulentsuse vastuse parandamisel erinevatele stiimulitele, mis võib selgitada geeni funktsiooni stabiilsuse täheldatud mitmekesisust. Meie leiud annavad põhjalikuma ülevaate BPIFA1 geenide evolutsiooni ajaloost, mis suurendab bioloogiliste protsesside patogeensuse funktsionaalset genoomika analüüsi. Eeldatakse, et need leiud võivad aidata parandada arusaamist haiguste ennetamisest. Lisaks võib nende geenide uurimine hõlbustada ainulaadse meetodi väljatöötamist, mis võiks aidata määrata bakteriaalsetes patogeenides esinevaid erinevaid virulentsusvalke. Meie leiud viivad meid oletama, et evolutsiooniprotsessi piirangud on mänginud meie avastuste kujundamisel võtmerolli. Nende piirangute tulemusena suutsime tuvastada mõned numbrilised piirid, kui sidusime sellised omadused nagu valgu pikkus keeruliste kompleksidega. Valkude ainulaadsed omadused on intrigeerivad, kuna need võivad anda märku ebatavalistest stressoritest või homöostaatilistest kohandustest, mis on võimaldanud nende olemasolu rakkudes. Seetõttu on need edasiseks uurimiseks paljutõotav valik.

Autori kaastööd:

Kontseptualiseerimine, HIA ja JC; metoodika, HIA, MAK, FAK, SI, RWA ja NSP; tarkvara, HIA, WN, NSP, RWA ja SI; valideerimine, MAK, JC, FAK ja HIA; formaalne analüüs, HIA, MAK, FAK, SI, RWA ja NSP; uurimine, HIA, MAK, FAK, SI, RWA ja NSP; ressursid, HIA, MAK ja JC; andmete kureerimine, HIA, MAK, FAK, SI, RWA ja WN; kirjutamine – esialgse eelnõu ettevalmistamine, HIA; kirjutamine – läbivaatamine ja toimetamine, HIA, SI, RWA, WN ja NSP; visualiseerimine, JC ja MAK; järelevalve, MAK, FAK, NSP ja WN Kõik autorid on käsikirja avaldatud versiooni läbi lugenud ja sellega nõustunud.

Rahastamine:

See uuring ei saanud välist rahastamist.

Institutsioonilise ülevaatenõukogu avaldus:

Ei kohaldata.

Teadliku nõusoleku avaldus:

Ei kohaldata.

Andmete kättesaadavuse avaldus:

Kõik selle artikliga seotud andmed peavad olema lugejatele avalikult kättesaadavad.

Tänuavaldused:

Seda uuringut toetas 2022. aasta Guangdongi provintsi ökoloogilise metsaehituse rahaline eriprojekt.

Huvide konfliktid:

Autorid ei kinnita huvide konflikti.

Viited

1. Li, J.; Xu, P.; Wang, L.; Feng, M.; Chen, D.; Yu, X.; Lu, Y. BPIFB1 molekulaarbioloogia ja selle edusammud haigustes. Ann. Tõlk. Med. 2020, 8, 651. [CrossRef] [PubMed] 2. Saferali, A.; Tang, AC; Strug, LJ; Quon, BS; Zlosnik, J.; Sandford, AJ; Turvey, SE Tsüstilise fibroosi modifikaatori geeni BPIFA1 immunomoduleeriv funktsioon. PLoS ONE 2020, 15, e0227067. [CrossRef] [PubMed]

3. Nam, B.-H.; Moon, J.-Y.; Park, E.-H.; Kim, Y.-O.; Kim, D.-G.; Kong, HJ; Kim, W.-J.; Jee, YJ; An, CM; Park, NG; et al. Oliivi lesta lipopolüsahhariidi siduvast valgust/bakteritsiidset läbilaskvust suurendavast proteiinist (LBP/BPI) saadud peptiidide antimikroobne toime. Märts Drugs 2014, 12, 5240–5257. [CrossRef] [PubMed]

4. Kirschning, CJ; Au-Young, J.; Lamping, N.; Reuter, D.; Pfeil, D.; Seilhamer, JJ; Schumann, RR Lipopolüsahhariidi siduva valgu (LBP) ja fosfolipiidide ülekandevalgu (PLTP) geenide sarnane korraldus viitab lipiide siduvate valkude ühisele geeniperekonnale. Genomics 1997, 46, 416–425. [CrossRef] [PubMed]

5. Balakrishnan, A.; Marathe, SA; Joglekar, M.; Chakraborty, D. Bakteritsiidne/läbilaskvust suurendav valk: mitmetahuline valk, mille funktsioonid ei piirdu LPS-i neutraliseerimisega. Kaasasündinud immuunsus. 2012, 19, 339–347. [CrossRef]

6. Wright, SD; Ramos, RA; Tobias, PS; Ulevitš, RJ; Mathison, JC CD14, lipopolüsahhariidi (LPS) ja LPS-i siduva valgu komplekside retseptor. Teadus 1990, 249, 1431–1433. [CrossRef]

7. Shao, Y.; Li, C.; Che, Z.; Zhang, P.; Zhang, W.; Duan, X.; Li, Y. Kahe lipopolüsahhariidi siduva valgu/bakteritsiidse läbilaskvust suurendava valgu (LBP/BPI) geeni kloonimine ja iseloomustamine merekurgist Apostichopus japonicas, millel on mitmekesine funktsioon ROS-i tootmise moduleerimisel. Dev. Comp. Immunol. 2015, 52, 88–97. [CrossRef]

8. Schaefer, N.; Li, X.; Seibold, MA; Jarjour, NN; Denlinger, LC; Castro, M.; Coverstone, AM; Teague, töörühm; Boomer, J.; Bleecker, ER BPIFA1 / SPLUNC1 geneetilise variatsiooni mõju selle ekspressioonile ja funktsioonile astmaatiliste hingamisteede epiteelis. JCI Insight 2019, 4, e127237. [CrossRef]

9. Britto, CJ; Cohn, L. Bakteritsiidne/läbilaskvust suurendav valguvolti sisaldav pereliige A1 hingamisteede peremeesorganismi kaitses ja hingamisteede haigustes. Olen. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2015, 52, 525–534. [CrossRef]

10. Musa, M.; Wilson, K.; Sun, L.; Mulay, A.; Bingle, L.; Marriott, HM; LeClair, EE; Bingle, CD BPIFA1 (SPLUNC1) ja BPIFB1 (LPLUNC1) diferentsiaalne lokaliseerimine hiirte nina- ja suuõõnes. Cell Tissue Res. 2012, 350, 455–464. [CrossRef]

11. Tsou, Y.-A.; Tung, M.-C.; Aleksander, KA; Chang, W.-D.; Tsai, M.-H.; Chen, H.-L.; Chen, C.-M. BPIFA1 roll ülemiste hingamisteede mikroobsetes infektsioonides ja korrelatsioonis. BioMed Res. Int. 2018, 2018, 2021890. [CrossRef] [PubMed]

12. Caikauskaite, R. BPIFA1 koostoimed bakteritega ja nende tähtsus hingamisteede vastuvõtva kaitse jaoks. Ph.D. Lõputöö, Sheffieldi ülikool, Sheffield, Ühendkuningriik, 2018.

For more information:1950477648nn@gmail.com