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microRNA靶向功效的生化基础

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科学 2019年12月20日:
卷 366,发行号6472,EAAV1741
DOI:10.1126 / science.aav1741

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miRNA靶向的生化预测

微小RNA(miRNA)调节大多数人类信使RNA,并在各种发育和生理过程中发挥重要作用。 正确预测每种miRNA的功能需要更好地了解miRNA靶向功效。 McGeary 等。 测量了六个miRNA与合成靶标之间的结合亲和力,建立了miRNA介导的阻抑的生化模型,并使用卷积神经网络将其扩展到所有miRNA。 这种方法提供了对miRNA靶向的见解,并且比以前的算法能够更准确地预测细胞内miRNA的抑制效果。

科学 ,本期p。 eaav1741

结构化摘要

介绍

微小RNA(miRNA)是指导抑制mRNA靶标的短RNA。 每个miRNA与Argonaute(AGO)蛋白结合形成复合物,其中miRNA主要通过与匹配其扩展种子区(miRNA核苷酸1至8)的位点配对而识别miRNA靶标,而AGO蛋白则募集促进去稳定化和绑定目标的翻译抑制。 miRNA靶基因组庞大,涉及大多数哺乳动物mRNA,因此具有miRNA调节作用,在删除广泛保守的miRNA(或一组旁源miRNA)后通常会观察到严重的发育或生理缺陷。 对miRNA靶向功效的更好理解将有助于对这些调节作用的更深入了解。

理据

原则上,靶向功效应该是AGO-miRNA复合物与其靶标位点之间亲和力的函数,因为对靶标位点的更大亲和力会导致该位点的占有率增加,从而抑制靶标mRNA的表达增加。 但是,已测量的miRNA-靶标结合亲和力的集合稀疏,并且RNA-RNA配对的标准热力学模型很难预测已测量的亲和力。 这些局限性阻止了针对目标疗效的信息生化模型的构建,因此最佳的预测性能反而依赖于间接,相关的方法。 在这里,我们采用了RNA结合n-seq(RBNS)和卷积神经网络(CNN)来研究miRNA与靶标的相互作用,从而获得更好地了解和预测miRNA靶向功效所需的亲和力值的数量和多样性。

结果

分析富集于与AGO2-miR-1复合物结合的RNA序列的基序,可以公正地鉴定长度≤12个核苷酸(nt)的所有miR-1结合位点,并且新开发的计算方法同时推断了相对解离常数( K d值)。 用载有其他五种miRNA(let-7a,miR-7,miR-124,miR-155和lsy-6)的AGO2重复此过程,发现规范位点类型(定义为位点)的相对亲和力存在明显的miRNA特异性差异≥6-nt连续匹配到种子区域)。 分析还显示,每个miRNA都有一个非经典的位点类型,每个位点两侧的双核苷酸对亲和力的影响高达100倍,这主要是因为它们对位点可及性的影响。 大多数非规范位点都与种子区配对,但是这样做的缺陷是将亲和力降低到低于前四个规范位点的亲和力。 尽管如此,对于miR-124和miR-155,已确定非经典位点的亲和力接近顶级经典位点。 这些高亲和力非经典位点在mRNA序列中更大且相应地稀少,这表明规范种子配对是实现高亲和力结合的最有效方法。

miRNA特异性的位点库差异和相对结合亲和力对应于细胞中的差异阻遏,从而能够构建miRNA介导的阻抑的生化模型。 该生化模型预测每个位点的占用率是针对12个核苷酸的K d的函数 包含该位点的序列。 该模型优于最佳的相关模型,解释了将miRNA转染到细胞后观察到的〜60%的相关变异。 尽管部分归因于非规范站点的包含,但性能的提高主要归因于对规范站点的影响的更准确表示。 通过构建一个用RBNS衍生的K d值和mRNA转染倍数变化测量值训练的CNN,以预测任何miRNA与任何12-nt序列之间的结合亲和力,将改进的性能扩展到没有RBNS数据的miRNA。

结论

我们用有原则的生化模型代替了靶向功效的相关模型,该模型解释并预测了miRNA对其靶标的直接作用所引起的大约一半的变异性。 该模型的成功表明位点结合亲和力是miRNA介导的阻遏的主要决定因素。 它还显示,尽管活性AGO-miRNA复合物主要被规范位点占据,但非规范位点可测量地有助于细胞的阻抑。 该模型预测的抑制效果将在TargetScan网站上提供,以为将miRNA置于基因调控网络中提供更好的指导。

靶向功效的生化建模。

RBNS为AGO-miRNA和262,144个与miRNA至少弱匹配的12-nt不同序列生成相对K d值(左)。 在mRNA(彩色的12-nt序列)中发现的位点的值用于估计位点的占有率,从而能够预测mRNA的阻遏。 与种子区域的较短匹配(右上方)或促进封闭性mRNA结构的次佳核苷酸(较高中部)可以降低占用率。 相对 K d ,相对K d

图像:A. GODFREY /怀特黑德学院

抽象

MicroRNA(miRNA)在Argonaute蛋白中起作用,以指导信使RNA靶标的阻遏。 尽管各种方法提供了对靶标识别的见识,但miRNA-靶标亲和力测量的稀疏性限制了对靶标功效的理解和预测。 在这里,我们调整了RNA结合-n-seq,以能够测量Argonaute-miRNA复合物与长度≤12个核苷酸的所有序列之间的相对结合亲和力。 这种方法揭示了特定于每个miRNA的非规范靶位点,规范靶标位点亲和力的miRNA特异性差异以及位于每个位点两侧的二核苷酸的100倍影响。 这些数据使得能够构建miRNA介导的抑制的生化模型,并使用卷积神经网络将其扩展到所有miRNA序列。 该模型大大改善了对细胞阻遏的预测,从而为将miRNA定量整合到基因调控网络中提供了生化基础。

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