コドン最適化におけるヒト組織間の蛋白質-per-mRNA差の利用【JST・京大機械翻訳】

Hernandez-Alias, X.; Benisty, H.; Serrano, L.; Schaefer, M. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213147006746 整理番号：22P0318885

コドン最適化におけるヒト組織間の蛋白質-per-mRNA差の利用【JST・京大機械翻訳】

Using protein-per-mRNA differences among human tissues in codon optimization

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月22日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

コード配列のCodon使用とヌクレオチド組成は,蛋白質発現に大きい影響を及ぼす。しかし,異なる組織がそれらのトランスクリプトームにおいて異なるtRNAプロファイルとコドン使用を有することが認識されるが,蛋白質合成に対する組織特異的コドン最適性の影響は不明なままである。ここでは,GTExプロジェクトとヒト蛋白質Atlasから既存の最先端のトランスクリプトミクスとプロテオミクスデータセットを活用し,36のヒト組織の蛋白質対mRNA比を計算した。翻訳効率の代理としてこれを用いて,特異的組織で豊富または枯渇するコドンを同定する機械学習モデルを構築した。特に,コドン選好の反対のパターンを持つ組織の2つのクラスタを検出した。次に,組織特異的方法で蛋白質産生を最適化するために同義コドン設計を示唆するコドン最適化アルゴリズムであるCUSTOMの開発のために同定したパターンを使用した。ヒト細胞モデルにおいて,コドン最適化は標的蛋白質が発現する組織の翻訳機構の特殊性を考慮し,著者らのアプローチが組織最適化発現プロファイルを持つ遺伝子を設計できる証拠を示した。要するに,CUSTOMは組織標的化治療およびワクチンの設計のような生物学的およびバイオテクノロジー的研究に有益であった。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子発現

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