=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1763/paper22
|storemode=property
|title=
Вырожденные инвертированные повторы в геномах микобактерий
(Degenerate inverted repeats in the genomes of mycobacterium)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1763/paper22.pdf
|volume=Vol-1763
|authors=Semen Korolev,Konstantin Gorbunov,Oleg Zverkov,Alexander Seliverstov,Vasily Lyubetsky
}}
==
Вырожденные инвертированные повторы в геномах микобактерий
(Degenerate inverted repeats in the genomes of mycobacterium)
==
https://ceur-ws.org/Vol-1763/paper22.pdf
УДК 577.218
Королев С.А., Горбунов К.Ю., Зверков О.А., Селиверстов А.В., Любецкий В.А.
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Россиискои академии наук, г. Москва,
Россия
ВЫРОЖДЕННЫЕ ИНВЕРТИРОВАННЫЕ ПОВТОРЫ В ГЕНОМАХ
МИКОБАКТЕРИЙ*
АННОТАЦИЯ
В статье обсуждается частота инвертированных повторов на ДНК в зависимости от
их длины, числа несовпадений и положения относительно кодирующих областей.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Биоинформатика; микобактерии; ДНК; инвертированный повтор.
Semen Korolev, Konstantin Gorbunov, Oleg Zverkov, Alexander Seliverstov,
Vasily Lyubetsky
Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences (Kharkevich
Institute), Moscow, Russia
DEGENERATE INVERTED REPEATS IN THE GENOMES OF MYCOBACTERIUM
ABSTRACT
The article discusses frequency of inverted repeats in DNA, depending on their length, number of
mismatches, and position relative to the coding regions.
KEYWORDS
Bioinformatics; Mycobacterium; DNA; inverted repeat.
Введение
Основная часть статьи направлена на изучение некодирующих участков геномов
микобактерии. Среди микобактерии много возбудителеи опасных социально значимых инфекции,
в том числе, туберкулё за (Mycobacterium bovis, M. tuberculosis, и другие) и проказы (M. leprae).
Поэтому их исследование может иметь значение для медицины и эпидемиологии. В частности,
важно оценивать риск возникновения новых штаммов возбудителеи, устоичивых к деиствию
антибиотиков. В то же время существуют и свободно живущие виды, например, M. smegmatis.
С однои стороны, некодирующие участки генома играют важную роль в регуляции
экспрессии генов. В частности, их исследование позволяет понять механизмы ответа на стресс,
включая различные виды терапевтического воздеиствия на возбудителеи опасных инфекции. С
другои стороны, эти участки несут информацию о хромосомных перестроиках, которые служат
важным фактором эволюции, в том числе – механизмом возникновения устоичивости к
антибиотикам и изменению состава мембранных белков, распознаваемых иммуннои системои
хозяина.
Мы отождествляем каждую цепь ДНК с последовательностью букв в алфавите {A, C, G, T}.
Нуклеотид A комплементарен нуклеотиду T, нуклеотид C комплементарен нуклеотиду G. Два слова
равнои длины n комплементарны, если для всех позиции, начиная с первои, k-и нуклеотид первого
слова комплементарен (n-k+1)-му нуклеотиду второго слова. Инвертированным повтором
называется участок ДНК чё тнои длины, начало которого комплементарно концу. Вырожденным
инвертированным повтором называется участок произвольнои длины, близкии в метрике
Левенштеина к инвертированному повтору [1]. Расстояние Левенштеина (также редакционное
расстояние или дистанция редактирования) между двумя строками — это минимальное
количество операции вставки одного символа, удаления одного символа и замены одного символа
на другои, необходимых для превращения однои строки в другую. Реализации алгоритма для
* Труды I Международной научной конференции «Конвергентные когнитивно-
информационные технологии» (Convergent’2016), Москва, 25-26 ноября, 2016
182
вычисления расстояния Левенштеина на разных языках программирования доступны в [2]. Это
расстояние между двумя строками длины m и n вычисляется методом динамического
программирования [3], выполняющим O(mn) операции с линеинои памятью O(min(n, m)).
Напомним, что ДНК состоит из двух комплементарных цепеи. Поэтому в зависимости от
цепи, каждыи ген транскрибируется в определё нном направлении, а некодирующие области
различаются в зависимости от взаимного направления транскрипции фланкирующих генов.
Участок РНК, соответствующии вырожденному инвертированному повтору на ДНК, может
образовать шпильку, то есть вторичную структуру, в которои комплементарные нуклеотиды из
начала и из конца соединяются между собои. Середина образует петлю, в которои цепь РНК
изгибается в пространстве. Нуклеотиды петли не обязательно комплементарны. Петля не может
быть короче трё х и обычно содержит не меньше четырё х нуклеотидов. Большие петли уменьшают
стабильность шпильки. Нуклеотиды, не входящие в состав петли, образуют плечи шпильки.
Некомплементарность нуклеотидов плеч также уменьшает стабильность шпильки, поскольку
некомплементарные нуклеотиды образуют выпячивания. Мы классифицируем шпильки по трё м
параметрам: длине плеча, длине петли и расстоянию между одним плечом и участком,
комплементарным другому плечу в метрике Левенштеина.
Шпильки играют важную роль в регуляции экспрессии генов, поскольку во многих случаях
служат терминаторами транскрипции, то есть прерывают процесс создания РНК по ДНК. Примеры
рассмотрены в работах [4-9]. Шпильки участвуют в регуляции экспрессии генов, часто образуя
сложные структуры; они могут служить для предотвращения конфликтов, возникающих в ходе
транскрипции генов на комплементарных цепях ДНК [10-11]. Шпилька на 3'-конце РНК служит для
стабилизации транскрипта, предотвращая его разрушение ферментами РНКазами.
Также вырожденные инвертированные повторы могут служить саитами кооперативного
связывания транскрипционных факторов с ДНК. В этом случае две копии фактора связывают два
участка ДНК, расположенные на комплементарных цепях ДНК. С другои стороны, инвертированные
повторы возникают в результате хромосомных перестроек, в частности, на краях вставок
мобильных элементов. Сравнительныи анализ хромосомных структур даё т важную информацию
об эволюции генома [12].
Материалы
Геномные данные получены из базы данных GenBank. Мы рассмотрели полные геномы
следующих сорока видов микобактерии:
NC_000962 Mycobacterium tuberculosis H37Rv
NC_002677 Mycobacterium leprae TN
NC_002755 Mycobacterium tuberculosis CDC1551
NC_002944 Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis K-10
NC_002945 Mycobacterium bovis AF2122/97
NC_008146 Mycobacterium sp. MCS
NC_008595 Mycobacterium avium 104
NC_008596 Mycobacterium smegmatis str. MC2 155
NC_008611 Mycobacterium ulcerans Agy99
NC_008705 Mycobacterium sp. KMS
NC_008726 Mycobacterium vanbaalenii PYR-1
NC_008769 Mycobacterium bovis BCG str. Pasteur 1173P2
NC_009077 Mycobacterium sp. JLS
NC_009338 Mycobacterium gilvum PYR-GCK
NC_009525 Mycobacterium tuberculosis H37Ra
NC_009565 Mycobacterium tuberculosis F11
NC_010397 Mycobacterium abscessus ATCC 19977
NC_010612 Mycobacterium marinum M
NC_011896 Mycobacterium leprae Br4923
NC_012207 Mycobacterium bovis BCG str. Tokyo 172
NC_012943 Mycobacterium tuberculosis KZN 1435
NC_014814 Mycobacterium gilvum Spyr1
NC_015564 Amycolicicoccus subflavus DQS3-9A1
NC_015576 Mycobacterium sp. JDM601
NC_015758 Mycobacterium africanum GM041182
NC_015848 Mycobacterium canettii CIPT 140010059
NC_016604 Mycobacterium rhodesiae NBB3
183
NC_016768 Mycobacterium tuberculosis KZN 4207
NC_016804 Mycobacterium bovis BCG str. Mexico
NC_016946 Mycobacterium intracellulare ATCC 13950
NC_016947 Mycobacterium intracellulare MOTT-02
NC_016948 Mycobacterium intracellulare MOTT-64
NC_017522 Mycobacterium tuberculosis CCDC5180
NC_017523 Mycobacterium tuberculosis CCDC5079
NC_017524 Mycobacterium tuberculosis CTRI-2
NC_017904 Mycobacterium sp. MOTT36Y
NC_018027 Mycobacterium chubuense NBB4
NC_018078 Mycobacterium tuberculosis KZN 605
NC_018143 Mycobacterium tuberculosis H37Rv
NC_018289 Mycobacterium smegmatis str. MC2 155
Методы
Независимо рассматривались кодирующие области (гены) и некодирующие (межгенные)
области трё х типов:
межу сходящимися генами;
между расходящимися генами;
между последовательно расположенными генами.
Учитывались только кодирующие области, размеченные в аннотациях геномов. Для этого
исследования написана программа, реализующая оригинальныи алгоритм поиска вырожденных
инвертированных повторов и привязки их к областям генома. Программа написана на языке Python
и работает следующим образом:
Из основного кода вызывается функция find_hairpins_in_file, она получает на вход gbk-файл,
с помощью вспомогательных функций получает из него нуклеотидную
последовательность, находит на ней координаты генов. Затем для каждой межгенной
области (добавляя 20 н. с каждой стороны) вызывается функция find_cross_hairpins, после
чего результаты делятся по типам межгенных областей и возвращаются в основную
программу, где для всех файлов уже вычисляются средние величины и т.д.
Функция find_cross_hairpins получает на вход последовательность нуклеотидов,
минимальную длину плеча шпильки (по умолчанию это 7 н.), максимальную величину
петли (по умолчанию это 14 н). В цикле по величине петли ищутся шпильки с минимальной
длиной плеча (минимальная длина повышается, если петля достигает ее значения) и
удовлетворяющие заданному расстоянию Левенштейна между плечами. Каждая найденная
шпилька, передается в функцию find_all_possible_hairpins (с условием, чтобы в итоге
максимальная длина плеча была ограничена 35 н.). Параметры шпилек и их расстояния до
генов записываются в массив. Вызывается функция check_and_delete_hairpins. Этот
результат возвращается в find_hairpins_in_file.
Функция find_all_possible_hairpins получает на вход последовательность, у которой
посередине найдена шпилька, и параметры этой шпильки. Функция добавляет по одному
нуклеотиду с каждой стороны и проверяет, можно ли ожидать шпильку большей длины.
Возвращает все возможные варианты более длинных шпилек.
Функция check_and_delete_hairpins получает на вход массив из шпилек с их параметрами и
расстояниями до генов. Сортирует шпильки по расстоянию до левого гена. Вычисляет
отношение перекрытия соседних шпилек к длине (оба плеча и петля) более короткой из
них, если перекрытие превышает порог (по умолчанию - 70%), то удаляет короткую
шпильку. При одинаковой длине удаляет ту, в которой больше расстояние Левенштейна
между плечами. Возвращает оставшиеся шпильки.
Время счё та на процессоре с двумя ядрами составило примерно 10 минут на один геном.
Результаты и обсуждение
Всего рассмотрено 187759 межгенных областеи, из них 123737 последовательных, 31994
сходящихся и 32028 расходящихся (рис. 1).
Большое число вырожденных инвертированных повторов, соответствующих шпилькам с
длинои петли четыре нуклеотида, позволяет предполагать, что значительная доля этих повторов
деиствительно соответствует шпилькам на РНК. Две зависимости расстояния между шпилькои и
ближаишим геном от параметров шпильки существенно различаются между собои для двух типов
межгенных областеи. Это говорит о различнои роли шпилек в зависимости от типа области. Они
184
либо играют регуляторную роль в экспрессии генов, либо служат для стабилизации транскриптов,
располагаясь на 3'-конце РНК. Среднее расстояние от шпильки до ближаишего гена также зависит
от типа области и составляет около 100 п.н. для областеи между сходящимися фланкирующими
генами и около 70 п.н. для областеи между расходящимися фланкирующими генами.
расходящиеся
17%
последовательные
сходящиеся… 66%
Рис.1. Соотношение чисел межгенных областей трёх типов в геномах рассмотренных микобактерий
Среднее расстояние до гена
7-9
10-15
16+
Размер петли
Рис.2. Зависимость среднего расстояния между шпилькой и ближайшим к ней геном от размера петли для
разных размеров плеча шпильки в области между сходящимися генами
Рис.3. Зависимость среднего расстояния между шпилькой и ближайшим к ней геном от размера петли для
разных размеров плеча шпильки в области между расходящимися генами
Для последовательных генов заметен рост расстояния между шпильками всех размеров и
185
началом гена при увеличении петли. Также с увеличением петли растет расстояние между
короткими шпильками и концом гена. При величине петли в 6-8 нуклеотидов, среднее расстояние
между короткими шпильками и началом гена, становится больше, чем между началом гена и
длинными или средними шпильками. В областях между расходящимися генами шпильки находятся
ближе к генам, чем в областях между сходящимися генами.
Рис.4. Зависимость среднего расстояния между шпилькой и ближайшим к ней геном от размера петли для
разных размеров плеча шпильки и разных вариантов примыкания шпильки к гену в области между
последовательными генами
В областях между последовательными генами короткие шпильки в среднем находятся
ближе к началам генов, а средние и длинные ближе к концам. Средние длины некодирующих
областеи между последовательно расположенными и сходящимися генами приблизительно равны
для разных таксономических групп (табл.1). А некодирующие области между расходящимися
генами в среднем значительно длиннее у всех групп. В то время как среднее расстояние до
ближаишего гена более короткое именно для расходящихся генов. То есть этот эффект нельзя
объяснить простым увеличением длин некодирующих областеи.
Табл.1. Среднее расстояние между генами в зависимости от
типа расположения генов для разных таксономических
групп
Последовательные гены Расходящиеся гены Сходящиеся гены
Микобактерии 77,1 174,6 71,4
Актинобактерии 100,4 211,0 104,7
Цианобактерии 135,9 251,8 124,4
Фирмикуты 112,9 259,0 146,4
Выводы
Определены интервалы типичных значении параметров шпилек и расстоянии от них до
ближаиших генов у микобактерии. Полученные результаты могут служить основои для
дальнеишего предсказания регуляции экспрессии генов. Также полученные результаты могут быть
использованы для предсказания частоты хромосомных перестроек, в результате которых
возникают инвертированные повторы. Это позволяет уточнить ранее рассмотренную модель
эволюции генома.
Работа выполнена за счёт гранта Российского научного фонда (проект 14-50-00150).
Литература
1. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады
Академий Наук СCCP. — 1965. —Т. 163, № 4. — С. 845–848.
2. Levenshtein distance. URL: https://en.wikibooks.org/wiki/Algorithm_Implementation/Strings/Levenshtein_distance
186
3. Wagner R.A., Fischer M.J. The string-to-string correction problem // J. ACM. — 1974. —V. 21, no. 1. — P. 168–173.
4. Лопатовская К.В., Селиверстов А.В., Любецкий В.А. Аттенюаторная регуляция оперонов биосинтеза аминокислот
и аминоацил-тРНК у бактерий: сравнительный геномный анализ // Молекулярная биология. — 2010. — Т. 44, №
1. — С. 140–151.
5. Любецкая Е.В., Селиверстов А.В., Любецкий В.А. У актинобактерий число длинных шпилек в межгенных
трейлерных областях велико по сравнению с другими областями генома // Молекулярная биология. — 2007. —
Т. 41, № 4. — С. 739–742.
6. Lyubetsky V.A., Pirogov S.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling classic attenuation regulation of gene expression in
bacteria // Journal of Bioinformatics and Computational Biology. — 2007. — V. 5, no. 1. — P. 155–180.
7. Селиверстов А.В., Любецкий В.А. Механизм регуляции транспорта марганца у Brucella с участием длинной спирали
РНК // Биофизика. – 2009. – Т. 54, № 2. – С. 222–225.
8. Seliverstov A.V., Putzer H., Gelfand M.S., Lyubetsky V.A. Comparative analysis of RNA regulatory elements of amino acid
metabolism genes in Actinobacteria // BMC Microbiology. — 2005. — V. 5, no. 54, 14 pages. DOI: 10.1186/1471-2180-5-
54.
9. Grundy F.J., Henkin T.M. The S box regulon: a new global transcription termination control system for methionine and
cysteine biosynthesis genes in Gram-positive bacteria. // Mol Microbiol. — 1998. — V. 30, no. 4. — P. 737–749.
10. Lyubetsky V.A., Zverkov O.A., Pirogov S.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling RNA polymerase interaction in
mitochondria of chordates // Biology Direct. — 2012. — V. 7, no. 26. DOI: 10.1186/1745-6150-7-26.
11. Lyubetsky V.A., Zverkov O.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling RNA polymerase competition: the effect of σ-subunit
knockout and heat shock on gene transcription level // Biology Direct. — 2011. — V. 6, no. 3. DOI: 10.1186/1745-6150-6-
3.
12. Lyubetsky V.A., Gershgorin R.A., Seliverstov A.V., Gorbunov K.Yu. Algorithms for reconstruction of chromosomal structures
// BMC Bioinformatics. — 2016. — V. 17, no. 40, 23 pages. DOI: 10.1186/s12859-016-0878-z.
References
1. Levenshtein V.I. Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals // Soviet Physics Doklady. —1966.
—V. 10, no. 8. —P. 707–710.
2. Levenshtein distance. URL: https://en.wikibooks.org/wiki/Algorithm_Implementation/Strings/Levenshtein_distance
3. Wagner R.A., Fischer M.J. The string-to-string correction problem // J. ACM. — 1974. — V. 21, no. 1. — P. 168–173.
4. Lopatovskaya K.V., Seliverstov A.V., Lyubetsky V.A. Attenuation regulation of the amino acid and aminoacyl-tRNA
biosynthesis operons in bacteria: a comparative genomic analysis // Molecular Biology. — 2010. — V. 44, no. 1. — P. 128–
139. DOI: 10.1134/S0026893310010164.
5. Lyubetskaya E.V., Seliverstov A.V., Lyubetsky V.A. The number of long hairpins in intergenic trailer regions of actinobacteria
is far greater than in other genomic regions // Molecular Biology. — 2007. — V. 41, no. 4. — P. 670–673. DOI:
10.1134/S002689330704022X.
6. Lyubetsky V.A., Pirogov S.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling classic attenuation regulation of gene expression in
bacteria // Journal of Bioinformatics and Computational Biology. — 2007. — V. 5, no. 1. — P. 155–180.
7. Seliverstov A.V., Lyubetsky V.A. Mechanism of manganese transport regulation in Brucella involving a long RNA helix //
Biophysics. – 2009. — V. 54, no. 2. — P. 152–155. DOI: 10.1134/S0006350909020055.
8. Seliverstov A.V., Putzer H., Gelfand M.S., Lyubetsky V.A. Comparative analysis of RNA regulatory elements of amino acid
metabolism genes in Actinobacteria // BMC Microbiology. —– 2005. — V. 5, no. 54, 14 pages. DOI: 10.1186/1471-2180-5-
54.
9. Grundy F.J., Henkin T.M. The S box regulon: a new global transcription termination control system for methionine and
cysteine biosynthesis genes in Gram-positive bacteria. // Mol Microbiol. — 1998. — V. 30, no. 4. — P. 737–749.
10. Lyubetsky V.A., Zverkov O.A., Pirogov S.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling RNA polymerase interaction in
mitochondria of chordates // Biology Direct. — 2012. — V. 7, no. 26. DOI: 10.1186/1745-6150-7-26.
11. Lyubetsky V.A., Zverkov O.A., Rubanov L.I., Seliverstov A.V. Modeling RNA polymerase competition: the effect of σ-subunit
knockout and heat shock on gene transcription level // Biology Direct. — 2011. — V. 6, no. 3. DOI: 10.1186/1745-6150-6-
3.
12. Lyubetsky V.A., Gershgorin R.A., Seliverstov A.V., Gorbunov K.Yu. Algorithms for reconstruction of chromosomal structures
// BMC Bioinformatics. — 2016. — V. 17, no. 40, 23 pages. DOI: 10.1186/s12859-016-0878-z.
Поступила 21.10.2016
Об авторах:
Королев Семен Александрович, лаборатория № 6 Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской
академии наук, korolev@iitp.ru;
Горбунов Константин Юрьевич, лаборатория № 6 Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской
академии наук, кандидат физико-математических наук, gorbunov@iitp.ru;
Зверков Олег Анатольевич, лаборатория № 6 Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской
академии наук, кандидат физико-математических наук, zverkov@iitp.ru;
Селиверстов Александр Владиславович, лаборатория № 6 Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича
Российской академии наук, кандидат физико-математических наук, slvstv@iitp.ru;
Любецкий Василий Александрович, заведующий лабораторией № 6 Института проблем передачи информации
им. А.А. Харкевича Российской академии наук, доктор физико-математических наук, lyubetsk@iitp.ru.
187