Molekularna evolucija baktericidnega/proteina za povečevanje prepustnosti (BPIFA1), ki uravnava prirojene imunske odzive pri sesalcih, 2. del

3. Rezultati

Proteinske sekvence BPIFA1, kodirane v genomu sesalcev, so preučevali, da bi ugotovili vlogo adaptivne selekcije in evolucije. Protein BPIFA1 je ključni posrednik prirojenega signaliziranja proti mikrobnim okužbam z bakterijami in glivami. Ko so bila zaporedja združena z uporabo MSA, so bila uporabljena za ustvarjanje Bayesovih filogenetskih dreves in podvržena nadaljnji preiskavi. Za sprožitev znotrajceličnih signalnih kaskad je potrebna aktivacija niza genov, identificiranih v ustrezni vrsti sesalcev in ki imajo delujočo (LBP-BPI) domeno. Za površinsko aktivno snov fosfolipid dipalmitoilfosfatidilholin (DPPC) ima ta lipidno vezavna domena zelo visoko stopnjo selektivnosti. Prirojeni imunski sistem zgornjih dihalnih poti se aktivira kot odziv na številne genetske signale, kot so povečane stopnje nesinonimnih substitucij, pomembni homologni haplotipi in odsotnost genetskih variacij v proteinih BPIFA1, kar dokazuje, da so prisotnost teh proteinov spodbujali pozitivni izbor.

Lipidna vezavna domena (LBD) je strukturna domena, ki jo vsebujejo številni proteini in lahko veže nekatere specifične lipidne molekule za uravnavanje delovanja ali lokalizacije proteinov.

Več študij je pokazalo, da lahko domene, ki vežejo lipide, vplivajo na imunost. Na primer, v nekaterih sekundarnih limfoidnih organih, kot so vranica in bezgavke, lipidna molekula, imenovana S1P (sfingolipid-1-fosfat), uravnava migracijo in migracijo celic T in celic B z interakcijo z domenami, ki vežejo lipide. ohraniti. Poleg tega nekateri pomembni receptorji imunske celične površine, kot so TLR4, TLR7 in TLR8, vsebujejo tudi domene za vezavo lipidov, ki lahko vežejo različne vrste lipidnih molekul in uravnavajo aktivacijo in odziv imunskih celic.

Zato obstaja določena povezava med domenami, ki vežejo lipide, in imunostjo, kar daje tudi nove ideje za preučevanje regulacije imunskih odzivov z domenami, ki vežejo lipide. Vidimo lahko, da moramo izboljšati našo imunost, da bi se uprli virusom. Cistanche lahko bistveno izboljša imuniteto. Cistanche ima tudi protivirusne in protirakave učinke, ki lahko okrepijo sposobnost imunskega sistema za boj in izboljšajo odpornost telesa.

Kliknite zdravstvene koristi cistanche

3.1. Molekularna evolucija gena BPIFA1

V tem delu smo iskali znake prilagoditve v genu BPIFA1, ki segajo od progresivno šibkih do močnih selekcijskih signalov med adaptivno evolucijo v genomu sesalcev. Določen je bil tipičen odstotek kodonov v genu BPIFA1, ki so podvrženi adaptivni evoluciji. Po istem postopku za vsako kodirno sekvenco smo izračunali povprečni delež pozitivno izbranih kodonov v vseh vejah. Z uporabo BUSTED in sinonimne variacije hitrosti v skrbno izbranih testnih vejah filogenije BPIFA1 smo določili sledove epizodne diverzificirajoče selekcije na celotnem genu. Posledično smo ugotovili, da je prišlo do divergentne selekcije vzdolž treh pregledanih linij porekla. Z uporabo sinonimne variacije hitrosti smo opazili epizodno diverzificirajočo izbiro genov v testnih vejah filogenije BPIFA1. Za dosego tega je bila uporabljena genska epizodna diverzificirajoča selekcija (LRT). Dve testni veji sta pokazali dokaze raznolike izbire, kar nakazuje, da je bilo mesto izpostavljeno tej vrsti evolucije (slika 1).

Povprečna razmerja dN/dS za BPIFA1 na vseh mestih in linijah so bila večja od ena. Posledično so bile izvedene raziskave tega proteina, da bi identificirali znake pozitivne selekcije. Ugotovljeno je bilo, da ima protein ohranjeno strukturo aminokislin, zaradi česar ga je bilo mogoče prečistiti, in da ima vrednost omega, večjo od 1. Na tem proteinu je bil opravljen logaritemski test verjetnosti, analizirana so bila vsa njegova mesta in je bila izračunana stopnja zamenjave. Za oceno, ali je prišlo do pozitivne selekcije ali ne, smo uporabili tri različne nize modelov verjetnosti: M0 proti M3, M1 proti M2 in M7 proti M8. Primerjali smo ocene parametrov pod M1 in M2 in ugotovili, da je bila vrednost M2 za te beljakovine pozitivna. Odstotki pozitivno izbranih mest so bili pomembni za tri modele z vrednostmi 422.86, 64,5 oziroma 93,63 (tabela 1).

Da bi zagotovili dodatne dokaze v podporo ugotovitvam pozitivne selekcije, smo uporabili model mehanistično-empirične kombinacije na določenih mestih z uporabo strežnika Selection. Med tem procesom smo odkrili, da je bilo ugotovljeno, da je bilo več mest izpostavljenih selektivnemu pritisku na različnih točkah med evolucijo (slika 1). Zaradi tega bi lahko ocenili stopnjo, do katere je bil ta gen evolucijsko ohranjen. Ugotovili smo, da je bila velika večina pozitivno izbranih mest ohranjena v vseh klasih sesalcev. To je bilo zato, ker so ohranjene aminokisline predstavljale večino signalov, uporabljenih za pozitivno selekcijo v algoritmu nevronske mreže (tabela 2).

Metoda izbire modela kodona je ocenila 9113 različnih modelov. Najboljši model (log(L)=−18,910, mBIC=39,340.92) je vseboval tri stopnje in je bil najbolj natančen. S tem modelom so bile dosežene izboljšave za 218,66 log(L) in 398,33 točk mBIC v primerjavi z modelom z eno stopnjo, v katerem so se vse nesinonimne zamenjave zgodile z enako hitrostjo, kot je prikazano v tabeli 1. Vsak model v verodostojnem nizu je imel razmerje dokazov najmanj 0,01 v primerjavi z najboljšim modelom, kar pomeni, da je bilo znotraj 9,21 enot mBIC najboljšega modela ali enakovredno, da je imelo razmerje dokazov vsaj 0,01 v primerjavi z najboljšim modelom. Povprečenje modela je ocenilo stopnjo spremembe v tej zbirki modelov (slika 2). Vzorec evolucijske selekcije na položajih aminokislin v proteinu BPIFA1 je bil ocenjen tudi z analizo selekcije modela kodona, ki je pokazala, da je do zamenjave mest aminokislin prišlo med adaptivno evolucijo v proteinih. Razkrili smo, da so osnovni aminokislinski položaji proteinov pokazali prilagodljivo evolucijo zaradi različnih substitucijskih razmerij. Glede na porazdelitev aminokislinskih mest v BPIFA1 je bila največja stopnja substitucije približno 1,19, najnižja pa 0,14 (slika 2).

Identifikacija fiziološko pomembnih področij proteina se lahko izvede s primerjavo frekvence sinonimnih (Ks) in nesinonimnih (Ka) substitucij v proteinu. To je podlaga za sklepanje o obstoju čistilne selekcije in lokalizirane pozitivne Darwinove selekcije. Uporabili smo Selecton v. 2.2 (dostopen na http://selection-bio info-tau.ac.il, dostopan 29. septembra 2021), spletni strežnik, ki samodejno izračuna razmerje med Ka in Ks (u) na vsakem mestu v beljakovine. Različne barve predstavljajo različne vrste selekcije (pozitivna selekcija, čistilna selekcija in brez selekcije) in se uporabljajo za grafični prikaz tega razmerja na vsakem mestu. Izbirni model je zbirka različnih evolucijskih hipotez, ki jih je mogoče uporabiti za statistično testiranje verjetnosti, da je bila določena beljakovina izpostavljena pozitivni selekciji. Deluje preko grafičnega uporabniškega vmesnika. Nedavno vzpostavljen mehanistično-empirični model je vplival na fizikalne lastnosti aminokisline (tabela 3).

3.2. Prilagodljiva selekcija gena BPIFA1

Za določitev stopnje, do katere so se različne vrste sesalcev prilagodile svojemu okolju, smo uporabili več poravnav kodirnih sekvenc gena BPIFA1 iz vsake od 34 vrst. Ti testi se lahko uporabljajo posamično ali v kombinaciji. Najpogostejša vrsta testov je znana kot test veje. Med razvojem vrst vretenčarjev je bila izbira specifičnih linij uporabljena za prepoznavanje različnih linij kot predmet selekcijskega pritiska. Izbirne verjetnosti, specifične za rod, so bile izračunane za vsako filogenetsko skupino z uporabo modela prilagodljive verjetnosti naključnih učinkov na mestu veje (aBS-REL). Poleg tega je bila uporabljena tehnika aBS-REL za seciranje vsakega gena, da bi ugotovili, katere linije so bile podvržene prilagodljivi selekciji v različnih obdobjih evolucijske zgodovine.

Pri uporabi za rodove sesalcev je model aBS-REL potrdil, da so bili geni, predvideni z BUSTED, pod pozitivno selekcijo. Naši rezultati, ki so nakazovali, da je selektivni pritisk deloval na gene BPIFA1 v linijah sesalcev, so pokazali, da sta bili hipotezi skladni (tabela 4). V filogeniji gena BPIFA1 so bili dokazi o epizodni diverzificirajoči selekciji v osmih vejah. Pomembnost ugotovitev je bila ovrednotena s testom razmerja verjetnosti (p > 0.05), ki je bil izveden po upoštevanju rezultatov številnih drugih testov (slika 3). Skupno je bilo 63 različnih linij podvrženih temu posebnemu testu za diverzificiranje izbire. Izvedenih je bilo več testov, pomembnost ugotovitev pa je bila ugotovljena z uporabo testa razmerja verjetnosti s pragom p-vrednosti 0,05.

Ta tabela poroča o statističnem povzetku ujemanja modelov s podatki. Osnovni MG94xREV se nanaša na osnovni model MG94xREV, ki sklepa na eno kategorijo stopnje ω na vejo. Popolni prilagodljivi model se nanaša na prilagodljivi model aBS-REL, ki implicira optimizirano število stopenjskih kategorij ω na vejo.

Med evolucijskim procesom smo pregledali vrednosti omega z uporabo metod SLAC, FUBAR, MEME in FEL, da bi našli znake pozitivne selekcije (tabela 5). Glede na naše ugotovitve je bil gen BPIFA1 v kladih sesalcev predmet pozitivne evolucijske selekcije. Z Bayesovo metodo smo lahko odkrili, katere regije genoma so bile izpostavljene selektivnemu pritisku. Ta tehnika vključuje določanje posteriorne verjetnosti za vsak kodon. Za spletna mesta z večjim številom možnosti je večja verjetnost, da so bila podvržena raznolikemu izboru, kar vodi do višjih stopenj nesinonimnih in sinonimnih zamenjav kot pri spletnih mestih z nižjim številom verjetnosti (tabela 2). Z analizo BEB smo ugotovili, da je bilo več lokacij po vsej domeni LBP-BPI baktericidnega proteina predmet pozitivne selekcije z visoko posteriorno verjetnostjo 95 odstotkov. To je veljalo za vsa spletna mesta. Spletna mesta so bila razpršena po domeni na različnih lokacijah. Ugotovitve PAML so bile pregledane z uporabo nabora podatkov, ki ga najdete v strežniku Selection. Ta strežnik je lahko identificiral prilagodljivo selekcijo na določenih mestih znotraj proteina, kar nam je omogočilo potrditev obstoja pozitivne selekcije. Za določitev stopenj substitucije je bil uporabljen model MEC. Ugotovitve so pokazale, da je prišlo do prilagodljive selekcije na več lokacijah v BPIFA1 (tabela 5).

3.3. Rekombinacijska analiza

Za gen BPIFA1 je bila izvedena rekombinacijska analiza, da bi našli potencialne evolucijske povezave med geni. Raziskava je pokazala tri dogodke rekombinacije. Vsaka od rekombinacijskih sekvenc, vključno z glavnimi in stranskimi starši, izvira iz gena BPIFA1. Ugotovili smo mejne točke rekombinacije z analizo GARD. S hitrostjo 30.30 modelov na sekundo je GARD pregledal 5120 modelov. Iskalni prostor 72.874.879 modelov z do tremi prelomnimi točkami je bil ustvarjen s 759 možnimi prelomnimi točkami poravnave, od katerih je genetski algoritem pregledal le 0,01 odstotka. Z razmerjem dokazov 100 ali več je bil model več dreves prednost pred modelom enega drevesa, kar kaže, da je vsaj ena od prelomnih točk odražala topološko neskladnost. To je bilo potrjeno s primerjavo rezultatov AICc najbolj ustreznega modela GARD, ki je omogočal spremenljive topologije po segmentih (37.996,2), in modela, ki je predpostavljal isto drevo za vse particije, določene z GARD, vendar je dovoljeval različne dolžine vej. med predelnimi stenami. Natančneje, rezultat AICc za model GARD, ki se najbolje prilega, je bil 37.996,2, medtem ko je bil rezultat AICc modela 37.996,2. (Sliki 4 in 5).

3.4. Interakcije protein-protein in analiza vezave liganda

Uporabili smo bazo podatkov STRING za iskanje proteinov, izraženih z BPIFA1, pri čemer smo identificirali več parov interakcij protein-protein. Bilo je 13 vozlišč in 35 robov, označenih z beljakovinami, izraženimi z BPIFA1. Robovi diagrama PPI so mreže linij, ki povezujejo posamezna vozlišča (slika 6). Povprečna vrednost lokalnega koeficienta združevanja je bila 0.978. Obogatitev PPI je imela p-vrednost 5,25 × 10-12. Mreža PPI je predstavljala interakcije gena BPIFA1 z drugimi sočasno izraženimi imunskimi geni. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP in ODF2L je bilo 10 genov, vključenih v mrežo PPI BPIFA1 (slika 6).

Geni BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 in BPIFB3 so bili najpomembnejši, ker so vključeni v biološke signalne poti, ki igrajo bistveno vlogo pri prirojeni imunosti proti bakterijskim okužbam. Poleg tega so ti geni regulirani z BPIFA1, kar je še en razlog, da so veljali za tako pomembne (tabela 6). Molekularne poti so bistvenega pomena pri izkoreninjenju invazivnih klic z aktivnostjo, ki moti membrano in jo sestavljajo vsi povezani proteini z različnimi vlogami. Dejavnost, ki moti membrano, je bila potrebna za odpravo invazivnih mikrobov. Dva ključna proteina pri posredovanju signalov kot odgovor na lipopolisaharide vključujeta protein, ki veže LPS (LPSBP) in protein, ki povečuje baktericidno prepustnost (BPI). Pokazali so močno afiniteto za lipid A, snov, ki jo najdemo v LPS, in bili so si osupljivo podobni. Kljub podobni strukturi LBP in BPI opravljata različne biološke funkcije, ki se med seboj izrazito razlikujejo. LBP se na primer pogosto veže na LPS in močno olajša predstavitev LPS celicam CD14 plus, kot so makrofagi in monociti, medtem ko BPI zavira in zmanjša bioaktivnost LPS. Oba proteina sta prisotna v bakterijah.

Ligandi so kritične komponente v procesu nadzora izražanja in aktivnosti proteinov. Medmolekularne vezne sile, kot so ionske vezi, vodikove vezi, hidrofobne interakcije in Vander-Waalsove sile, prispevajo k procesu vezave liganda. Zaradi interakcij med ligandi in proteini se bo tridimenzionalna struktura proteina spremenila. Zaradi teh sprememb v konformacijskem stanju proteina so lahko nekatere funkcije proteina zavrte ali aktivirane. Zato smo izvedli študijo interakcije vezave protein-ligand z uporabo fizikalno-kemijskih značilnosti aminokislin, da bi ugotovili, kateri ostanki medsebojno delujejo z ligandom in kateri ne. Da bi to dosegli, smo uporabili spletno mesto (http://crdd.osdd.net/raghava/lpicom, dostopno 18. oktobra 2021), ki izračuna delež ostankov, ki medsebojno delujejo z danim ligandom. Ključni ostanki, kot so cistein, glicin, alanin, lizin, asparaginska kislina, histidin, levcin, valin arginin, triptofan, serin, treonin in tirozin, so pokazali interakcijo s sedmimi ligandi (1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU in MG) in PC1. V primerjavi z interakcijo s PC1 so imele nabite aminokisline, zlasti esencialne aminokisline, večjo prednost pri interakciji z 1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU in MG (slika 7). Majhne in polarne aminokisline, ki so bile v korelaciji z njimi, so bile označene v vsakem od treh ligandov.

Uporabili smo dva različna pristopa za napovedi glede komplementarnih vezavnih mest: prvi je temeljil na primerjavi podstruktur, specifičnih za vezavo (TM-SITE), medtem ko je bil drugi zasnovan na poravnavi profilov zaporedja (S-SITE). Te tehnike so ocenile protein BPIFA1 proti 500 neredundantnim proteinom, ki so bili kombinirani z 814 organskimi, sintetičnimi in kovinskimi ionskimi spojinami. Začenši z napovedmi beljakovinskih struktur z nizko ločljivostjo, so pristopi uspešno identificirali vezavne ostanke BPIFA1 in dosegli povprečni Matthewsov korelacijski koeficient (MCC), ki je bil veliko višji. Poleg tega so tehnike odkrile ligande, ki se vežejo z ostanki (tabela 7).

4. Razprava

Heterogena ozadja ponujajo platforme, kjer je mogoče populacije, ki so podvržene divergentni selekciji, ločiti v izvorno prilagojene podpopulacije [44]. Vpliv selekcije na pretok genov med populacijami, kot je ravnotežje med migracijo in selekcijo, določa možnost prirojene prilagoditve in nadaljnje divergence. To je znano tudi kot ravnovesje migracije in izbire. Obstaja težnja, da se lokalna genetska variabilnost znotraj populacij homogenizira zaradi pretoka genov, kadar je učinek selekcije manj pomemben kot učinek pretoka genov. Namesto tega se lahko genetske variante kopičijo in obdržijo v specifičnih lokusih, dovzetnih za močno divergentno selekcijo, če je selektivni pritisk večji od integrativne sile pretoka genov [45].

V možnem alternativnem izidu so koristi pretoka genov omejene s selekcijo proti priseljencem, ki imajo slabo genetsko prileganje, kar tudi utira pot lokalni prilagoditvi [45,46]. Za razumevanje populacijskih razlik v pogostosti pretoka genov mora obstajati povezava med pretokom genov in selekcijo [46]. V takih okoliščinah selekcija določa, ali se bo populacija še naprej razvijala ali se bo razlikovala kot posebna skupina. Empirični Bayesov pristop je izračunal LRT na vsaki podružnici in poiskal vsa različna mesta, kjer lahko pride do raznolike selekcije. Na podlagi empiričnega Bayesovega pristopa je bil uporabljen hiter, neomejen Bayesov približek, znan tudi kot FUBAR, za lociranje diverzificirajoče selekcije, ki se pojavi pri genu BPIFA1. FUBAR je omogočil disperzijo kodonov od mesta do mesta in od veje do veje in je bil uporabljen za raziskovanje prilagodljive evolucije, ki se je zgodila na ravni genov. Metoda MEME je bila uporabljena za raziskovanje adaptivnega razvoja, ki se je zgodil na ravni genov [25,32,47]. SLAC je našel epizodna diverzificirajoča kodirna mesta z vrednostjo p manj kot 0.01 (tabela 1).

Ta model je bil uporabljen za oceno sinonimnih in nesinonimnih stopenj zamenjave, mesta kodiranja s sinonimnimi stopnjami zamenjave, ki so večje ali enake nesinonimni stopnji, pa so veljala za omembe vredna za identifikacijo mest, ki so bila podvržena raznolikemu izboru. V MEME so bile pridobljene ocene največje verjetnosti za kodone 130, 167, 168, 190, 243, 265 in 289 gena BPIFA1 (tabela 2). Na podlagi njihovih nepomembnih signalov ti kodoni niso bili identificirani kot pozitivno izbrana mesta, kar je posledica epizodnega značaja naravne selekcije. Naravna selekcija, ki je občasno potekala v kratkih intervalih prilagodljive evolucije, je bila prikrita s pogostim pojavom očiščevalne ali naravne selekcije. Posledično s testiranjem občutljivosti in pozitivno selekcijo ni bilo mogoče najti znakov prilagodljive evolucije [48].

Našli smo sedemnajst mest, ki so bila ugodno izbrana z metodo PAML, petnajst mest, ki so bila izbrana z algoritmom IFEL, in štiri mesta, ki so bila izbrana z algoritmom FEL. Prilagoditveni selekcijski pritisk na sekvence kodona gena BPIFA1 je bil izračunan z uporabo modela MEC. Rezultat tega je bila identifikacija štiriinsedemdesetih aminokislin (slika 1). Uporabljen je bil model evolucije, ki temelji na pozitivni selekciji in razkriva razlike na ravni kodona (M8). Aplikacija MrBayes na strežniku Selection je uporabila model MCMC za predhodno določitev razlik v genu MAVS pri sesalcih na ravni kodona [49].

Na podlagi rezultatov poravnav proteinov MAFFT so prejšnje študije pokazale, da domena Ig ostaja v kodirnih sekvencah MAVS. Ti rezultati kažejo, da so alternativne beljakovinske zamenjave pri čiščenju izbranih regij škodljive in zato ni verjetno, da bi se obdržale skozi celotno evolucijo [50, 51]. Mesta za več evolucijskih poti so bila identificirana z uporabo porazdelitve hitrosti z več parametri, modela naključnega učinka s 95-odstotnim intervalom zaupanja in znatnimi vrednostmi Pr [ > ]. S to metodo je bilo nato mogoče locirati mesta (tabela 3). V primeru pozitivne selekcije je bila utež stopnje razreda določena z uporabo bivariatne splošne diskretne porazdelitve za vsako mesto kodiranja. Konvergenca modela MCMC je bila dokazana z dejstvom, da je bilo ugotovljeno, da so posteriorne srednje ocene za BPIFA1 bližje obravnavani vrednosti redukcijskega faktorja (tabela 2).

Te vrednosti so bile v razponu od {{0}},95 do 0,99. Med postopkom izbire diverzifikacije so bila upoštevana le kodirna mesta z vrednostmi empiričnega Bayesovega faktorja (EBF) nad 50. Izračuni so bili izvedeni z uporabo neto efektivne velikosti vzorca za določitev vrednosti EBF za vsako kodirno mesto, ocenjeno s pozitivno selekcijo. Sklepanje o porazdelitvi gensko specifičnih izbirnih parametrov bi lahko izboljšalo zaznane izbire na velikem številu kodirnih mest. Kodirna področja, ki so bila pozitivno izbrana in identificirana, dajejo pomembne dokaze o raznoliki selekciji v genih BPIFA1, ki so zdaj podvrženi selektivnemu rodu. Posledično so lahko nekatere mutacije, ki se sprva zdijo nevtralne (in nimajo takojšnjega vpliva na telesno pripravljenost), "permisivne", kar omogoča beljakovini, da prenese kasnejše spremembe, ki bi bile sicer škodljive in povzročajo fenotipske razlike [52]. Nevtralne mutacije v epistazi postavljajo temelj za poznejšo selekcijo in prilagajanje, ki je nedavno pritegnilo veliko pozornosti in je bilo ponujeno kot način za uskladitev nevtralnih in selekcijskih modelov evolucije [53].

Stopnja zamenjave za par FWY in HKR je bila približno 50 odstotkov, stopnja zamenjave za DENQ je bila 50 odstotkov, stopnja zamenjave za ACGILMPSTV pa 90 odstotkov. Omrežje PPI je predstavljalo interakcije proteina BPIFA1 z drugimi sočasno izraženimi imunskimi proteini. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP in ODF2L je bilo deset genov, za katere smo ugotovili, da so odgovorni za te interakcije beljakovin (slika 6). Geni BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 in BPIFB3 so najpomembnejši, ker so vključeni v biološke signalne poti, ki igrajo bistveno vlogo pri prirojeni imunosti proti bakterijskim okužbam. Poleg tega so ti geni regulirani z BPIFA1, kar je še en razlog, da so tako pomembni (tabela 6). Vmesniki vsebujejo skupine ohranjenih ostankov z aminokislinsko sestavo, ki je združljiva tako z jedrom vmesnika (ostanki z največjo spremembo v zakopu po vezavi) kot z ohranjeno regijo [54], vroča območja, ki se razvijejo iz združevanja vročih točk, pa ustrezajo tesno zapakiranim in ohranjene regije.

Tako so vmesniki pod evolucijskim pritiskom, da vzdržujejo trenutne povezave, hkrati pa preprečujejo neugodne, nespecifične interakcije. Nekatere fizikalno-kemijske lastnosti je mogoče spremeniti, da se zmanjša verjetnost, da bi protein-protein vmesniki lahko tvorili disfunkcionalne interakcije [55]. Kot rezultat naše preiskave smo ugotovili, da so bile vrednosti več kot 1 za pozitivno izbrane kodone, predstavljene v tabeli 1. To ponazarja, da je razvoj sinonimnih mest zahteval več časa kot razvoj nesinonimnih mest (dN mest). Ta ugoden učinek Darwinove selekcije, ki spodbuja nove variacije in večji alelni polimorfizem, deluje kot uravnoteženje ali čiščenje selekcije [56], ki povzroči spremembo v strukturnem proteinu in vpliva na signalno pot [57]. Čeprav izvirajo iz iste linije, imajo lahko zamenjave aminokislin pri potomcih različnih vrst zelo različne posledice [56,57]. To je v nasprotju z dejstvom, da njihov rodovnik sovpada s prejšnjimi predložitvami. Geni BPIFA1, izbrani v tej študiji, zagotavljajo nekaj informacij za bioanalizo, katere namen je izbrati gene na podlagi evolucijske časovne lestvice od najnovejših do dolgoročnih obdobij.

Poleg tega je lahko temeljni evolucijski mehanizem, ki je bil odkrit kot rezultat nedavnih raziskav, nezadosten zaradi odsotnosti strukturnih in funkcionalnih značilnosti velikega števila proteinov v genomu. Razvoj in prilagoditev genov, ki kodirajo proteine ​​pri Drosophila melanogaster, sta bili temeljito preučeni, da bi določili najpomembnejše determinante evolucije in prilagoditve na ravni genov, ki kodirajo proteine. To je bilo doseženo s primerjavo D. melanogaster s sorodnimi vrstami in njihovimi populacijami. Naša ekipa je izvedla obsežne aplikacije bioinformatike in strukturne analize, da bi ugotovila strukturne in funkcionalne značilnosti proteinov. Kasneje smo ostanke razdelili na različna strukturna in funkcionalna mesta z uporabo našega sistema kategorizacije. Stopnje evolucije zaporedja in prilagajanja so primerjali med različnimi proteini in lokacijami, kar je omogočilo identifikacijo vročih točk prilagajanja v celotnem genomu. Poleg tega je bilo dokazano, da hitro prilagodljivi proteini medsebojno delujejo s hitrostjo, ki je višja od tiste, ki bi bila predvidena po naključju; to odkritje kaže, da je koadaptacija verjetno vseprisotna med hitro prilagodljivimi proteini.

Zaradi njihovih fizičnih povezav so naslednji primeri mehanizmov, ki lahko prispevajo h koadaptaciji: (1) pogosto se ugotovi, da so hitro prilagodljivi proteini obogateni s podobnimi kemičnimi aktivnostmi in izpostavljeni podobnemu selekcijskemu pritisku in (2) ) hitro prilagodljivi proteini koevoluirajo. V tej raziskavi sta bila prikazana dva različna primera adaptivnega razvoja IPČ, zaradi česar so avtorji domnevali, da so te fizične interakcije morda igrale vlogo pri koadaptaciji hitro prilagodljivih proteinov pri D. melanogaster. Poleg tega smo pokazali, da lahko pojav koadaptacije poteka v bolj splošnem smislu kot le med hitro prilagodljivimi proteini. Stopnja prilagajanja je običajno višja pri beljakovinah, ki interagirajo s hitro prilagodljivimi beljakovinami. Glede na to, da imajo molekularne interakcije vlogo pri prilagodljivi evoluciji, je pošteno predvideti, da lahko te interakcije upravljajo tudi koadaptacijo na bolj globalni ravni. Predpostavljeno je bilo, da je koevolucija fizičnih stikov mehanizem, odgovoren za podobne evolucijske stopnje, opažene pri medsebojno delujočih proteinih.

5. Sklepi

Naš cilj je bil identificirati selektivne pritiske, ki so prispevali k razvoju rastlinskega in sesalskega sistema BPIFA1, katerega izražanje je modulirano pri najrazličnejših boleznih. Protein BPIFA1 se je hitro razvil kot odgovor na selektivni pritisk v človeški liniji in lahko smo natančno določili genetske selekcijske determinante, ki so odgovorne za njegovo baktericidno delovanje. V svoji evolucijski zgodovini je pozitivna selekcija morda imela ključno vlogo pri izboljšanju odziva virulence na različne dražljaje, kar bi lahko pojasnilo opaženo raznolikost v stabilnosti delovanja gena. Naše ugotovitve zagotavljajo bolj celovito razumevanje evolucijske zgodovine genov BPIFA1, kar bo izboljšalo funkcionalno genomsko analizo patogenosti v bioloških procesih. Pričakuje se, da bodo te ugotovitve lahko pomagale tudi izboljšati razumevanje preprečevanja bolezni. Poleg tega bi študija teh genov lahko olajšala načrtovanje edinstvene metode, ki bi lahko pomagala pri določanju različnih virulenčnih proteinov, prisotnih v bakterijskih patogenih. Naše ugotovitve nas vodijo k hipotezi, da so omejitve med evolucijskim procesom igrale ključno vlogo pri oblikovanju naših odkritij. Zaradi teh omejitev smo lahko identificirali nekatere številčne meje, ko smo združili značilnosti, kot je dolžina beljakovin, na zapletene komplekse. Edinstvene značilnosti beljakovin so zanimive, ker lahko nakazujejo nenavadne stresorje ali homeostatske prilagoditve, ki so omogočile njihovo prisotnost v celicah. Zato so obetavna izbira za nadaljnje raziskave.

Avtorski prispevki:

Konceptualizacija, HIA in JC; metodologija, HIA, MAK, FAK, SI, RWA in NSP; programska oprema, HIA, WN, NSP, RWA in SI; validacija, MAK, JC, FAK in HIA; formalna analiza, HIA, MAK, FAK, SI, RWA in NSP; preiskava, HIA, MAK, FAK, SI, RWA in NSP; viri, HIA, MAK in JC; urejanje podatkov, HIA, MAK, FAK, SI, RWA in WN; pisanje—priprava izvirnega osnutka, HIA; pisanje—pregledovanje in urejanje, HIA, SI, RWA, WN in NSP; vizualizacija, JC in MAK; nadzor, MAK, FAK, NSP in WN Vsi avtorji so prebrali in se strinjajo z objavljeno verzijo rokopisa.

Financiranje:

Ta raziskava ni prejela zunanjega financiranja.

Izjava institucionalnega revizijskega odbora:

Se ne uporablja.

Izjava o informirani privolitvi:

Se ne uporablja.

Izjava o razpoložljivosti podatkov:

Vsi podatki, pomembni za ta članek, bodo javno dostopni bralcem.

Zahvala:

Ta študija je bila podprta s posebnim finančnim projektom province Guangdong za leto 2022 za ekološko gozdarsko gradnjo.

Nasprotja interesov:

Avtorji izjavljajo, da ni navzkrižja interesov.

Reference

1. Li, J.; Xu, P.; Wang, L.; Feng, M.; Chen, D.; Ju, X.; Lu, Y. Molekularna biologija BPIFB1 in njen napredek pri boleznih. Ann. prevod med. 2020, 8, 651. [CrossRef] [PubMed] 2. Saferali, A.; Tang, AC; Strug, LJ; Quon, BS; Zlošnik, J.; Sandford, AJ; Turvey, SE Imunomodulacijska funkcija gena za modifikacijo cistične fibroze BPIFA1. 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. Protimikrobna aktivnost peptidov, pridobljenih iz lipopolisaharidnega vezavnega proteina oljčne iverke/proteina, ki poveča baktericidno prepustnost (LBP/BPI). Mar. Droge 2014, 12, 5240–5257. [CrossRef] [PubMed]

4. Kirschning, CJ; Au-Young, J.; Lamping, N.; Reuter, D.; Pfeil, D.; Seilhamer, JJ; Schumann, RR Podobna organizacija genov za protein, ki veže lipopolisaharid (LBP) in protein za prenos fosfolipida (PLTP), kaže na skupno gensko družino proteinov, ki vežejo lipide. Genomika 1997, 46, 416–425. [CrossRef] [PubMed]

5. Balakrišnan, A.; Marathe, SA; Joglekar, M.; Chakraborty, D. Baktericidni/protein, ki povečuje prepustnost: Večplastni protein s funkcijami, ki presegajo nevtralizacijo LPS. Prirojena imunost. 2012, 19, 339–347. [CrossRef]

6. Wright, SD; Ramos, RA; Tobias, PS; Ulevič, RJ; Mathison, JC CD14, receptor za komplekse lipopolisaharida (LPS) in LPS vezavnega proteina. Znanost 1990, 249, 1431–1433. [CrossRef]

7. Shao, Y.; Li, C.; Če, Z.; Zhang, P.; Zhang, W.; Duan, X.; Li, Y. Kloniranje in karakterizacija dveh genov proteina, ki veže lipopolisaharide/baktericidne proteine, ki povečujejo prepustnost (LBP/BPI) iz morske kumare Apostichopus japonicas z raznoliko funkcijo pri moduliranju proizvodnje ROS. Dev. Comp. Immunol. 2015, 52, 88–97. [CrossRef]

8. Schaefer, N.; Li, X.; Seibold, MA; Jarjour, NN; Denlinger, LC; Castro, M.; Coverstone, AM; Teague, WG; Boomer, J.; Bleecker, ER Učinek genetske variacije BPIFA1/SPLUNC1 na njegovo izražanje in delovanje v astmatičnem epiteliju dihalnih poti. JCI Insight 2019, 4, e127237. [CrossRef]

9. Britto, CJ; Cohn, L. Družinski član A1, ki vsebuje beljakovine, ki povečujejo baktericidno / prepustnost, pri zaščiti dihalnih poti in bolezni dihal. Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2015, 52, 525–534. [CrossRef]

10. Musa, M.; Wilson, K.; Sonce, L.; Mulay, A.; Bingle, L.; Marriott, HM; LeClair, EE; Bingle, CD Diferencialna lokalizacija BPIFA1 (SPLUNC1) in BPIFB1 (LPLUNC1) v nosni in ustni votlini miši. 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. Vloga BPIFA1 pri mikrobnih okužbah zgornjih dihalnih poti in povezanih boleznih. BioMed Res. Int. 2018, 2018, 2021890. [CrossRef] [PubMed]

12. Caikauskaite, R. Interakcije BPIFA1 z bakterijami in njihov pomen za obrambo gostitelja dihalnih poti. dr. Diplomsko delo, Univerza v Sheffieldu, Sheffield, Združeno kraljestvo, 2018.

For more information:1950477648nn@gmail.com