Evoluția moleculară a proteinei bactericide/de creștere a permeabilității (BPIFA1) care reglează răspunsurile imune înnăscute la mamifere Partea 2

3. Rezultate

Secvențele proteinei BPIFA1 codificate în genomul mamiferelor au fost studiate pentru a determina rolul selecției adaptive și evoluției. Proteina BPIFA1 este mediatorul cheie al semnalizării înnăscute împotriva infecțiilor microbiene cu bacterii și ciuperci. Odată ce secvențele au fost combinate folosind MSA, acestea au fost utilizate pentru a crea arbori filogenetici bayesieni și sunt supuse unor investigații suplimentare. Pentru a iniția cascadele de semnalizare intracelulară, este necesară activarea unui set de gene identificate la speciile de mamifere adecvate și care posedă un domeniu funcțional (LBP-BPI). Pentru surfactantul fosfolipid dipalmitoilfosfatidilcolină (DPPC), acest domeniu de legare la lipide are un grad foarte ridicat de selectivitate. Sistemul imunitar înnăscut al căilor respiratorii superioare este activat ca răspuns la numeroase semnale genetice, cum ar fi rate crescute de substituție non-sinonimă, haplotipuri omoloage semnificative și absența variației genetice a proteinelor BPIFA1, demonstrând că prezența acestor proteine ​​a fost favorizată de pozitive. selecţie.

Domeniul de legare a lipidelor (LBD) este un domeniu structural conținut în multe proteine, care se pot lega unele molecule de lipide specifice pentru a regla funcția sau localizarea proteinelor.

Mai multe studii au arătat că domeniile de legare a lipidelor pot afecta imunitatea. De exemplu, în unele organe limfoide secundare, cum ar fi splina și ganglionii limfatici, o moleculă de lipide numită S1P (sfingolipid-1-fosfat) reglează migrarea și migrarea celulelor T și a celulelor B prin interacțiunea cu domeniile de legare a lipidelor. reține. În plus, unii receptori importanți de suprafață a celulelor imune, cum ar fi TLR4, TLR7 și TLR8, conțin, de asemenea, domenii de legare a lipidelor, care pot lega diferite tipuri de molecule de lipide și pot regla activarea și răspunsul celulelor imune.

Prin urmare, există o anumită relație între domeniile de legare a lipidelor și imunitate, care oferă, de asemenea, idei noi pentru studierea reglării răspunsurilor imune de către domeniile de legare a lipidelor. Se poate observa că trebuie să ne îmbunătățim imunitatea pentru a rezista virușilor. Cistanche poate îmbunătăți semnificativ imunitatea. Cistanche are și efecte antivirus și anticancerigene, care pot întări capacitatea sistemului imunitar de a lupta și de a îmbunătăți imunitatea organismului.

Faceți clic pe beneficiile pentru sănătate ale cistanche

3.1. Evoluția moleculară a genei BPIFA1

În această lucrare, am căutat semne de adaptare în gena BPIFA1, variind de la semnale de selecție progresiv slabe la puternice în timpul evoluției adaptive în genomul mamiferelor. A fost determinat procentul tipic de codoni din gena BPIFA1 care suferă o evoluție adaptivă. Urmând aceeași procedură pentru fiecare secvență de codificare, am calculat proporția medie de codoni selectați pozitiv în toate ramurile. Folosind BUSTED și variația sinonimă a ratei în ramurile de testare alese cu grijă ale filogeniei BPIFA1, am determinat urme ale selecției de diversificare episodică la nivel de genă. Ca rezultat, am ajuns la concluzia că selecția divergentă a avut loc de-a lungul celor trei linii de descendență examinate. Folosind variația sinonimă a ratei, am observat selecția de diversificare episodică la nivel de genă în ramurile de testare ale filogeniei BPIFA1. Pentru a realiza acest lucru a fost utilizată o selecție de diversificare episodică la nivel de genă (LRT). Două ramuri de testare au prezentat dovezi ale selecției diversificate, sugerând că situl a fost supus acestui tip de evoluție (Figura 1).

Rapoartele medii dN/dS pentru BPIFA1 în toate site-urile și liniile au fost mai mari decât unu. Ca urmare, s-au efectuat cercetări asupra acestei proteine ​​pentru a identifica semnăturile selecției pozitive. S-a descoperit că proteina are o structură conservată de aminoacizi, făcând posibilă purificarea și avea o valoare omega mai mare de 1. A fost efectuat un test de log-probabilitate pe această proteină, toate situsurile sale au fost analizate și a fost calculată rata de substituție. Pentru a evalua dacă a avut loc sau nu o selecție pozitivă, am folosit trei seturi diferite de modele de probabilitate: M0 vs. M3, M1 vs. M2 și M7 vs. M8. Estimările parametrilor pentru M1 și M2 au fost comparate și s-a constatat că valoarea M2 pentru aceste proteine ​​a fost pozitivă. Procentele de site-uri selectate pozitiv au fost semnificative pentru cele trei modele, cu valori de 422,86, 64,5 și, respectiv, 93,63 (Tabelul 1).

Pentru a oferi dovezi suplimentare care să susțină concluziile selecției pozitive, am aplicat modelul combinației mecanicistice-empirice la anumite site-uri folosind serverul de selecție. În timpul acestui proces, am descoperit că mai multe locuri au fost identificate ca fiind supuse unei presiuni selective în diferite puncte în timpul evoluției (Figura 1). Din acest motiv, am putea estima gradul în care această genă a fost conservată evolutiv. Am descoperit că marea majoritate a siturilor selectate pozitiv au fost conservate în toate cladesle mamiferelor. Acest lucru se datorează faptului că aminoacizii conservați au reprezentat majoritatea semnalelor utilizate pentru selecția pozitivă în algoritmul rețelei neuronale (Tabelul 2).

Metoda de selecție a modelului de codon a evaluat 9113 modele diferite. Cel mai bun model (log(L)=-18,91{0, mBIC=39,34{0,92) conținea trei rate și a fost cel mai precis. Cu acest model, au fost obținute îmbunătățiri de 218,66 log(L) și 398,33 puncte mBIC în comparație cu un model cu o singură rată, în care toate substituțiile non-sinonime au avut loc în aceeași rată, așa cum se arată în Tabelul 1. Fiecare model din setul credibil a avut un raport de dovezi de cel puțin 0,01 în comparație cu cel mai bun model, ceea ce înseamnă că a fost în 9,21 de unități mBIC ale celui mai bun model sau, echivalent, că a avut un raport de dovezi de cel puțin 0,01 în comparație cu cel mai bun model. Media modelului a estimat rata de schimbare în această colecție de modele (Figura 2). Modelul de selecție evolutivă asupra pozițiilor aminoacizilor din proteina BPIFA1 a fost, de asemenea, evaluat utilizând analiza de selecție a modelului de codon, care a arătat că înlocuirea situsurilor de aminoacizi a avut loc în timpul evoluției adaptive în proteine. Am dezvăluit că pozițiile bazice de aminoacizi ale proteinelor au prezentat o evoluție adaptivă datorită rapoartelor de substituție diferite. Pe baza distribuției situsurilor de aminoacizi în BPIFA1, rata maximă de substituție a fost de aproximativ 1,19, în timp ce cea mai scăzută a fost de 14 (Figura 2).

Identificarea regiunilor semnificative fiziologic ale unei proteine ​​poate fi efectuată prin contrastarea frecvenței substituțiilor sinonime (Ks) și nesinonime (Ka) în proteină. Aceasta oferă baza pentru concluzia existenței selecției purificatoare și a selecției darwiniene pozitive localizate. Am folosit Selecton v. 2.2 (accesibil la http://selection-bio info-tau.ac.il, accesat pe 29 septembrie 2021), un server web care calculează automat raportul dintre Ka și Ks (u) la fiecare site din proteina. Culorile diferite reprezintă diferite tipuri de selecție (selecție pozitivă, selecție purificatoare și fără selecție) și sunt folosite pentru a afișa grafic acest raport la fiecare site. Modelul de selecție este o colecție de diferite ipoteze evolutive care pot fi utilizate pentru a testa statistic probabilitatea ca o anumită proteină să fi fost supusă selecției pozitive. Funcționează printr-o interfață grafică cu utilizatorul. Modelul mecanicist-empiric recent stabilit a influențat proprietățile fizice ale aminoacidului (Tabelul 3).

3.2. Selecția adaptivă a genei BPIFA1

Pentru a determina gradul în care diferitele specii de mamifere s-au adaptat la mediile lor, am folosit mai multe alinieri ale secvențelor de codificare ale genei BPIFA1 de la fiecare dintre cele 34 de specii. Aceste teste pot fi utilizate individual sau în combinație. Cea mai comună varietate de teste este cunoscută sub denumirea de test de ramură. În timpul evoluției speciilor de vertebrate, selecția unor linii specifice a fost utilizată pentru a recunoaște liniile distincte ca fiind supuse presiunii de selecție. Probabilitățile de selecție specifice filiației au fost calculate pentru fiecare grup filogenetic folosind un model adaptativ de probabilitate a efectelor aleatoare ale locației de ramuri (aBS-REL). În plus, tehnica aBS-REL a fost utilizată pentru a diseca fiecare genă pentru a determina care filiații au fost supuse selecției adaptative în momente diferite ale istoriei evoluției.

Când a fost aplicat la liniile de mamifere, modelul aBS-REL a confirmat că genele prezise de BUSTED erau sub selecție pozitivă. Rezultatele noastre, care au sugerat că presiunea selectivă acționa asupra genelor BPIFA1 în liniile de mamifere, au demonstrat că cele două ipoteze erau congruente (Tabelul 4). În filogenia genei BPIFA1, au existat dovezi ale selecției de diversificare episodică în opt ramuri. Importanța constatărilor a fost evaluată folosind testul raportului de probabilitate (p > 0.05), care a fost efectuat după ce au fost luate în considerare rezultatele multor alte teste (Figura 3). În total, 63 de linii distincte au fost supuse acestui test specific pentru diversificarea selecției. Au fost efectuate mai multe teste, iar semnificația constatărilor a fost stabilită prin aplicarea testului raportului de probabilitate cu un prag de valoare p de 0,05.

Acest tabel prezintă un rezumat statistic al potrivirii modelelor la date. Linia de referință MG94xREV se referă la modelul de bază MG94xREV care deduce o singură categorie de rată ω per ramură. Modelul complet adaptiv se referă la modelul adaptiv aBS-REL, care implică un număr optimizat de categorii de rate ω per ramură.

În timpul procesului evolutiv, am examinat valorile omega utilizând metodele SLAC, FUBAR, MEME și FEL pentru a localiza indicii de selecție pozitivă (Tabelul 5). Conform descoperirilor noastre, gena BPIFA1 din cladele de mamifere a fost supusă selecției evolutive pozitive. Am putut detecta care regiuni ale genomului au fost supuse presiunii selective folosind metoda Bayesiană. Această tehnică implică determinarea probabilității posterioare pentru fiecare codon. Site-urile cu un număr mai mare de posibilități au mai multe șanse să fi suferit o selecție diversificată, ceea ce duce la rate mai mari de substituție non-sinonimă și sinonimă decât site-urile cu un număr mai mic de probabilități (Tabelul 2). Folosind analiza BEB, am constatat că mai multe locații din domeniul LBP-BPI al proteinei bactericide au fost supuse unei selecții pozitive cu o probabilitate posterior mare de 95%. Acesta a fost cazul pentru toate site-urile. Site-urile au fost dispersate în întregul domeniu în diferite locații. Concluziile PAML au fost examinate folosind setul de date găsit în serverul Selection. Acest server a fost capabil să identifice selecția adaptivă la anumite locuri din cadrul proteinei, ceea ce ne-a permis să validăm existența selecției pozitive. Pentru determinarea ratelor de substituție a fost aplicat modelul MEC. Descoperirile au demonstrat că selecția adaptivă a avut loc în mai multe locații din BPIFA1 (Tabelul 5).

3.3. Analiza recombinării

Pentru gena BPIFA1, a fost efectuată o analiză de recombinare pentru a găsi potențiale legături evolutive între gene. Cercetarea a relevat trei evenimente de recombinare. Fiecare dintre secvențele de recombinare, inclusiv părinții majori și minori, provin din gena BPIFA1. Am identificat punctele de întrerupere de recombinare folosind analiza GARD. Cu o rată de 30,30 modele pe secundă, GARD a inspectat 5120 de modele. Spațiul de căutare de 72.874.879 de modele cu până la trei puncte de întrerupere a fost generat de cele 759 de puncte de întrerupere posibile ale alinierii, dintre care algoritmul genetic a examinat doar 0,01 la sută. Cu un raport de dovezi de 100 sau mai mult, modelul cu mai multe arbori a fost preferat modelului cu un singur arbore, indicând faptul că cel puțin unul dintre punctele de întrerupere a reflectat o incongruență topologică. Acest lucru a fost validat prin compararea scorurilor AICc ale modelului GARD cel mai potrivit, care a permis topologii variabile între segmente (37.996,2) și modelul, care a presupus același arbore pentru toate partițiile determinate de GARD, dar a permis lungimi variate ale ramurilor. între pereți despărțitori. Mai exact, scorul AICc al modelului GARD cel mai potrivit a fost 37.996,2, în timp ce scorul AICc al modelului a fost 37.996,2. (Figurile 4 și 5).

3.4. Interacțiuni proteină-proteină și analiza legării ligandului

Am folosit baza de date STRING pentru a căuta proteine ​​exprimate cu BPIFA1, identificând mai multe perechi de interacțiuni proteină-proteină. Au existat 13 noduri și 35 de margini notate de proteinele exprimate cu BPIFA1. Marginile diagramei PPI sunt rețelele de linii care leagă nodurile individuale (Figura 6). Valoarea medie locală a coeficientului de grupare a fost 0,978. Îmbogățirea PPI a avut o valoare p de 5,25 × 10−12. Rețeaua PPI a reprezentat interacțiunile genei BPIFA1 cu alte gene imune co-exprimate. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP și ODF2L au fost cele 10 gene implicate în rețeaua PPI a BPIFA1 (Figura 6).

Genele BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 și BPIFB3 au fost cele mai semnificative, deoarece sunt implicate în căile de semnalizare biologică, care joacă un rol esențial în imunitatea înnăscută împotriva infecției bacteriene. În plus, aceste gene sunt suprareglate de BPIFA1, care este un alt motiv pentru care au fost considerate atât de semnificative (Tabelul 6). Căile moleculare sunt esențiale în eradicarea germenilor invadatori prin activitatea de perturbare a membranei compusă din toate proteinele înrudite cu roluri variate. Activitatea de perturbare a membranei a fost necesară pentru eliminarea germenilor invadatori. Două proteine ​​cruciale în medierea semnalelor ca răspuns la lipopolizaharide includ proteina de legare a LPS (LPSBP) și proteina de creștere a permeabilității bactericide (BPI). Ei au afișat o afinitate puternică pentru Lipida A, o substanță găsită în LPS, și erau uimitor de similare între ele. În ciuda faptului că au structuri similare, LBP și BPI îndeplinesc diferite funcții biologice care sunt distinct diferite unele de altele. De exemplu, LBP se leagă frecvent de LPS și facilitează foarte mult prezentarea LPS la celulele CD14 plus, cum ar fi macrofagele și monocitele, în timp ce BPI inhibă și scade bioactivitatea LPS. Aceste două proteine ​​sunt ambele prezente în bacterii.

Liganzii sunt componente critice în procesul de control al expresiei și activității proteinelor. Forțele de legare intermoleculară, cum ar fi legăturile ionice, legăturile de hidrogen, interacțiunea hidrofobă și forțele Vander-Waals, contribuie la procesul de legare a ligandului. Datorită interacțiunilor dintre liganzi și proteine, structura tridimensională a proteinei va fi modificată. Din cauza acestor modificări în starea conformațională a proteinei, unele dintre funcțiile proteinei pot fi fie inhibate, fie activate. Prin urmare, am efectuat un studiu de interacțiune de legare proteină-ligand utilizând caracteristicile fizico-chimice ale aminoacizilor pentru a determina ce reziduuri interacționează cu ligand și care nu. Pentru a realiza acest lucru, am folosit un site web (http://crdd.osdd.net/raghava/lpicom, accesat la 18 octombrie 2021) care calculează fracția de reziduuri care interacționează cu un anumit ligand. Reziduurile cheie, cum ar fi cisteina, glicina, alanina, lizina, acidul aspartic, histidina, leucina, valina arginina, triptofanul, serina, treonina si tirozina, s-au dovedit a interactiona cu sapte liganzi (1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU și MG) și PC1. În comparație cu interacțiunea cu PC1, aminoacizii încărcați, în special aminoacizii esențiali, au avut un avantaj mai mare atunci când interacționează cu 1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU și MG (Figura 7). Aminoacizii mici și polari care s-au corelat cu ei au fost caracterizați în fiecare dintre cei trei liganzi.

Am folosit două abordări distincte pentru a face predicții cu privire la situsurile de legare complementare: prima a fost bazată pe compararea substructurilor specifice de legare (TM-SITE), în timp ce a doua a fost bazată pe alinierea profilurilor de secvență (S-SITE). Aceste tehnici au evaluat proteina BPIFA1 față de 500 de proteine ​​neredundante care s-au combinat cu 814 compuși organici, sintetici și ioni metalici. Începând cu predicțiile structurilor proteinelor cu rezoluție scăzută, abordările au identificat cu succes reziduurile de legare ale BPIFA1, realizând un coeficient de corelație Matthews (MCC) mediu care a fost mult mai mare. În plus, tehnicile au descoperit liganzi care se leagă cu reziduurile (Tabelul 7).

4. Discutie

Mediile eterogene oferă platforme în care populațiile supuse selecției divergente pot fi distinse în subpopulații adaptate nativ [44]. Influența selecției asupra fluxului de gene în rândul populațiilor, cum ar fi echilibrul migrație-selectare, determină posibilitatea adaptării înnăscute și a divergenței continue. Acesta este cunoscut și sub numele de sold migrație-selectare. Există o tendință ca variabilitatea genetică locală în cadrul populațiilor să devină omogenizată datorită fluxului de gene atunci când efectul selecției este mai puțin semnificativ decât efectul fluxului de gene. În schimb, variantele genetice se pot acumula și pot fi reținute în loci specifici susceptibili la selecție divergentă puternică dacă presiunea selectivă este mai mare decât forța integrativă a fluxului de gene [45].

În posibilul rezultat alternativ, beneficiile fluxului de gene sunt limitate de selecția împotriva imigranților care au o potrivire genetică slabă, ceea ce deschide, de asemenea, calea pentru adaptarea locală [45,46]. Trebuie să existe o legătură între fluxul de gene și selecție pentru a înțelege diferențele populației în frecvența fluxului de gene [46]. În astfel de circumstanțe, selecția determină dacă populația continuă să evolueze sau să diverge ca grup distinct. Abordarea empirică Bayes a calculat LRT la fiecare locație de ramură și a localizat toate site-urile diferite în care poate apărea o selecție diversificată. Pe baza abordării empirice Bayes, a fost aplicată Aproximarea Bayesiană Rapidă, Neconstrânsă, cunoscută și sub numele de FUBAR, pentru a localiza selecția de diversificare care are loc la gena BPIFA1. FUBAR a permis dispersia de la site la site și de la ramură la ramură a codonilor și a fost utilizat pentru a explora evoluția adaptivă care a avut loc la nivelul genei. Metoda MEME a fost utilizată pentru a investiga evoluția adaptivă care a avut loc la nivelul genei [25,32,47]. Siturile de codificare cu diversificare episodică au fost găsite de SLAC cu o valoare p mai mică de 0,01 (Tabelul 1).

Acest model a fost folosit pentru a estima ratele de substituție sinonime și non-sinonime, iar site-urile de codificare cu rate de substituție sinonime mai mari sau egale cu rata non-sinonime au fost considerate demne de remarcat pentru identificarea site-urilor care au fost supuse selecției diversificate. În MEME, au fost obținute estimări de probabilitate maximă pentru codonii 130, 167, 168, 190, 243, 265 și 289 ai genei BPIFA1 (Tabelul 2). Pe baza semnalelor lor nesemnificative, acești codoni nu au fost identificați ca situsuri selectate pozitiv, ceea ce se datorează caracterului episodic al selecției naturale. Selecția naturală care a avut loc sporadic în intervale scurte de evoluție adaptativă a fost mascată de apariția frecventă fie a selecției purificatoare, fie a selecției naturale. În consecință, semnele de evoluție adaptivă nu au putut fi găsite prin testarea sensibilității și selecția pozitivă [48].

Am găsit șaptesprezece site-uri care au fost alese favorabil folosind metoda PAML, cincisprezece site-uri care au fost alese folosind algoritmul IFEL și patru site-uri care au fost alese folosind algoritmul FEL. Presiunea de selecție adaptivă asupra secvențelor de codoni ale genei BPIFA1 a fost calculată folosind modelul MEC. Acest lucru a dus la identificarea a șaptezeci și patru de aminoacizi (Figura 1). S-a folosit un model de evoluție bazat pe selecție pozitivă, dezvăluind diferențe la nivel de codon (M8). Aplicația MrBayes de pe serverul Selection a utilizat un model MCMC pentru a determina anterior diferențele în gena MAVS la mamifere la nivel de codon [49].

Pe baza rezultatelor alinierii proteinei MAFFT, studiile anterioare au arătat că domeniul Ig rămâne în secvențele de codificare MAVS. Aceste rezultate sugerează că schimburile alternative de proteine ​​în purificarea regiunilor selectate sunt dăunătoare și, prin urmare, este puțin probabil să fie menținute pe parcursul evoluției [50,51]. Au fost identificate locații pentru căi evolutive multiple folosind o distribuție a ratei cu mai mulți parametri, un model cu efect aleatoriu cu un interval de încredere de 95% și valori Pr [>] substanțiale. Site-urile ar putea fi localizate datorită acestei metode (Tabelul 3). În cazul selecției pozitive, ponderea ratei de clasă a fost determinată folosind o distribuție generală discretă bivariată pentru fiecare loc de codificare. Convergența modelului MCMC a fost demonstrată prin faptul că estimările medii posterioare pentru BPIFA1 s-au dovedit a fi mai aproape de valoarea considerată a factorului de reducere (Tabelul 2).

Aceste valori au variat de la {{0}},95 la 0,99. În timpul procesului de diversificare a selecției, au fost luate în considerare numai locurile de codare cu valori empirice ale factorului Bayes (EBF) de peste 50. Calculele au fost efectuate utilizând dimensiunea efectivă netă a eșantionului pentru a determina valorile EBF pentru fiecare loc de codificare evaluat folosind selecția pozitivă. Deducerea distribuției parametrilor de selecție specifici genei ar putea îmbunătăți selecțiile detectate într-un număr mare de site-uri de codare. Zonele de codificare care au fost selectate și identificate pozitiv oferă dovezi semnificative ale selecției diversificate în genele BPIFA1 care sunt acum în curs de descendență selectivă. Ca rezultat, unele mutații care inițial par a fi neutre (și nu au un impact imediat asupra fitnessului) pot fi „permisive”, permițând proteinei să reziste la modificări ulterioare care altfel ar fi dăunătoare și ar cauza diferențe fenotipice [52]. Mutațiile neutre în epistasis pun bazele selecției și adaptării ulterioare, care recent a atras multă atenție și a fost oferită ca o modalitate de a reconcilia modelele neutre și de selecție ale evoluției [53].

Rata de substituire pentru perechea FWY si HKR a fost de aproximativ 50 la suta, rata de substitutie pentru DENQ a fost de 50 la suta, iar rata de substitutie pentru ACGILMPSTV a fost de 90 la suta. Rețeaua PPI a reprezentat interacțiunile proteinei BPIFA1 cu alte proteine ​​imune co-exprimate. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP și ODF2L au fost cele zece gene pe care le-am stabilit că sunt responsabile pentru aceste interacțiuni cu proteine ​​(Figura 6). Genele BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 și BPIFB3 sunt cele mai semnificative, deoarece sunt implicate în căile de semnalizare biologică, care joacă un rol esențial în imunitatea înnăscută împotriva infecției bacteriene. În plus, aceste gene sunt suprareglate de BPIFA1, oferind un alt motiv pentru care sunt atât de semnificative (Tabelul 6). Interfețele conțin grupuri de reziduuri conservate cu o compoziție de aminoacizi compatibilă atât cu miezul de interfață (reziduuri cu cea mai mare modificare în îngropare la legare) cât și cu o regiune conservată [54], iar regiunile fierbinți care evoluează din gruparea punctelor fierbinți corespund strâns împachetate. și regiuni conservate.

Astfel, interfețele sunt sub presiune evolutivă pentru a susține conexiunile curente, evitând în același timp interacțiunile nefavorabile, nespecifice. Anumite caracteristici fizico-chimice pot fi modificate pentru a reduce probabilitatea ca interfețele proteină-proteină să formeze interacțiuni disfuncționale [55]. Ca rezultat al investigației noastre, am constatat că valorile au fost mai mari de 1 pentru codonii selectați pozitiv prezentați în Tabelul 1. Acest lucru ilustrează faptul că dezvoltarea siturilor sinonime a necesitat mai mult timp decât dezvoltarea site-urilor non-sinonime (site-uri dN). Acest impact benefic al selecției darwiniene, care încurajează variații noi și un polimorfism alelic mai mare, funcționează ca selecție de echilibrare sau purificare [56], care provoacă o alterare a proteinei structurale și afectează calea de semnalizare [57]. Chiar dacă provin din aceeași linie, substituțiile de aminoacizi la descendenții diferitelor specii ar putea avea consecințe foarte diferite [56,57]. Acest lucru contrastează cu faptul că pedigree-ul lor coincide cu trimiterile anterioare. Genele BPIFA1 alese în acest studiu oferă câteva informații pentru bioanalize, care își propune să selecteze genele pe scara de timp evolutivă de la cele mai recente la perioadele pe termen lung.

În plus, mecanismul evolutiv fundamental care a fost descoperit ca urmare a cercetărilor recente poate fi insuficient din cauza absenței caracteristicilor structurale și funcționale ale unui număr mare de proteine ​​din genom. Evoluția și adaptarea genelor care codifică proteine ​​la Drosophila melanogaster au fost examinate amănunțit pentru a determina cei mai relevanți determinanți ai evoluției și adaptării la nivelul genelor care codifică proteine. Acest lucru a fost realizat prin compararea D. melanogaster cu specii strâns înrudite și cu populațiile lor. Aplicațiile la scară largă de bioinformatică și analiză structurală au fost efectuate de echipa noastră pentru a stabili caracteristicile structurale și funcționale ale proteinelor. Ulterior, am împărțit reziduurile într-o varietate de situri structurale și funcționale folosind sistemul nostru de clasificare. Ratele de evoluție și adaptare a secvenței au fost comparate într-o varietate de proteine ​​și locații, ceea ce a permis identificarea punctelor fierbinți de adaptare în întregul genom. În plus, s-a demonstrat că proteinele cu adaptare rapidă interacționează între ele la rate care sunt mai mari decât ceea ce ar fi prezis întâmplător; această descoperire arată că coadaptarea este probabil omniprezentă printre proteinele cu adaptare rapidă.

Ca rezultat al conexiunilor lor fizice, următoarele sunt exemple de mecanisme care au potențialul de a contribui la coadaptare: (1) proteinele cu adaptare rapidă sunt adesea găsite a fi îmbogățite în activități chimice similare și expuse la o presiune de selecție similară și (2) ) proteinele cu adaptare rapidă coevoluează. Două cazuri diferite de evoluție adaptivă în IPP au fost demonstrate în această cercetare, ceea ce îi determină pe autori să emită ipoteza că aceste interacțiuni fizice ar fi putut juca un rol în coadaptarea proteinelor cu adaptare rapidă la D. melanogaster. În plus, am arătat că fenomenul de coadaptare poate avea loc într-un sens mai general decât numai între proteinele cu adaptare rapidă. Rata de adaptare este de obicei mai mare în proteinele care interacționează cu proteinele cu adaptare rapidă. Având în vedere că interacțiunile moleculare joacă un rol în evoluția adaptivă, este corect să anticipăm că aceste interacțiuni pot guverna și coadaptarea la un nivel mai global. S-a postulat că coevoluția contactelor fizice este mecanismul responsabil pentru ratele evolutive similare observate în proteinele care interacționează.

5. Concluzii

Scopul nostru a fost să identificăm presiunile selective care au contribuit la dezvoltarea sistemului BPIFA1 de plante și mamifere, a cărui expresie este modulată într-o mare varietate de boli. Proteina BPIFA1 a evoluat rapid ca răspuns la presiunea selectivă din descendența umană și am reușit să identificăm determinanții selecției genetice care explică activitatea sa bactericidă. Pe parcursul istoriei sale evolutive, selecția pozitivă ar fi putut avea un rol crucial în îmbunătățirea răspunsului de virulență la diferiți stimuli, ceea ce ar putea explica diversitatea observată în stabilitatea funcției genei. Descoperirile noastre oferă o înțelegere mai cuprinzătoare a istoriei evolutive a genelor BPIFA1, ceea ce va îmbunătăți analiza genomică funcțională a patogenității în procesele biologice. Se anticipează că aceste constatări pot ajuta, de asemenea, la îmbunătățirea înțelegerii prevenirii bolilor. În plus, studiul acestor gene ar putea facilita proiectarea unei metode unice care ar putea ajuta la determinarea diferitelor proteine ​​​​de virulență prezente în agenții patogeni bacterieni. Descoperirile noastre ne fac să facem ipoteza că restricțiile din timpul procesului evolutiv au jucat un rol cheie în modelarea descoperirilor noastre. Ca urmare a acestor limitări, am reușit să identificăm anumite limite numerice atunci când am cuplat caracteristici precum lungimea proteinei la complexe complicate. Caracteristicile unice ale proteinelor sunt interesante, deoarece acestea pot oferi o indicație a factorilor de stres neobișnuiți sau a ajustărilor homeostatice care au permis prezența lor în celule. Prin urmare, sunt o alegere promițătoare pentru cercetări ulterioare.

Contribuții ale autorului:

Conceptualizare, HIA și JC; metodologie, HIA, MAK, FAK, SI, RWA și NSP; software, HIA, WN, NSP, RWA și SI; validare, MAK, JC, FAK și HIA; analiza formală, HIA, MAK, FAK, SI, RWA și NSP; investigație, HIA, MAK, FAK, SI, RWA și NSP; resurse, HIA, MAK și JC; curatarea datelor, HIA, MAK, FAK, SI, RWA și WN; redactare — pregătirea proiectului original, HIA; scriere – revizuire și editare, HIA, SI, RWA, WN și NSP; vizualizare, JC și MAK; supraveghere, MAK, FAK, NSP și WN Toți autorii au citit și au fost de acord cu versiunea publicată a manuscrisului.

Finanțarea:

Această cercetare nu a primit finanțare externă.

Declarația Comisiei de revizuire instituțională:

Nu se aplică.

Declarație de consimțământ informat:

Nu se aplică.

Declarație de disponibilitate a datelor:

Toate datele relevante pentru acest articol vor fi disponibile în mod deschis pentru cititori.

Mulțumiri:

Acest studiu a fost susținut de Proiectul financiar special al provinciei Guangdong din 2022 pentru construcția forestieră ecologică.

Conflicte de interes:

Autorii nu declară niciun conflict de interese.

Referințe

1. Li, J.; Xu, P.; Wang, L.; Feng, M.; Chen, D.; Yu, X.; Lu, Y. Biologia moleculară a BPIFB1 și progresele sale în boală. Ann. Transl. Med. 2020, 8, 651. [CrossRef] [PubMed] 2. Saferali, A.; Tang, AC; Strug, LJ; Quon, BS; Zlosnik, J.; Sandford, AJ; Turvey, SE Funcția imunomodulatoare a genei modificatoare a fibrozei chistice 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. Activitatea antimicrobiană a peptidelor derivate din proteina de legare a lipopolizaharidelor de măsline de măsline/proteina de creștere a permeabilității bactericide (LBP/BPI). Mar. Drugs 2014, 12, 5240–5257. [CrossRef] [PubMed]

4. Kirschning, CJ; Au-Young, J.; Lamping, N.; Reuters, D.; Pfeil, D.; Seilhamer, JJ; Schumann, RR Organizarea similară a genelor proteinei de legare a lipopolizaharidelor (LBP) și proteinei de transfer al fosfolipidelor (PLTP) sugerează o familie comună de gene a proteinelor care leagă lipidele. Genomics 1997, 46, 416–425. [CrossRef] [PubMed]

5. Balakrishnan, A.; Marathe, SA; Joglekar, M.; Chakraborty, D. Proteine ​​bactericide/permeabilitate-creștere: O proteină cu mai multe fațete cu funcții dincolo de neutralizarea LPS. Imună înnăscută. 2012, 19, 339–347. [CrossRef]

6. Wright, SD; Ramos, RA; Tobias, PS; Ulevitch, RJ; Mathison, JC CD14, un receptor pentru complexe de lipopolizaharide (LPS) și proteine ​​de legare a LPS. Science 1990, 249, 1431–1433. [CrossRef]

7. Shao, Y.; Li, C.; Che, Z.; Zhang, P.; Zhang, W.; Duan, X.; Li, Y. Clonarea și caracterizarea a două gene de proteină de legare a lipopolizaharidelor/proteinei de creștere a permeabilității bactericide (LBP/BPI) din castravetele de mare Apostichopus japonicas cu funcție diversificată în modularea producției de ROS. Dev. Comp. Imunol. 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 Efectul variației genetice BPIFA1/SPLUNC1 asupra expresiei și funcției sale în epiteliul căilor respiratorii astmatice. JCI Insight 2019, 4, e127237. [CrossRef]

9. Britto, CJ; Cohn, L. membru al familiei A1 care conține bacteriicid/creșterea permeabilității proteice în protecția gazdei căilor respiratorii și bolile respiratorii. A.m. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2015, 52, 525–534. [CrossRef]

10. Musa, M.; Wilson, K.; Soare, L.; Mulay, A.; Bingle, L.; Marriott, HM; LeClair, EE; Bingle, CD Localizarea diferențială a BPIFA1 (SPLUNC1) și BPIFB1 (LPLUNC1) în cavitățile nazale și bucale ale șoarecilor. Țesut celular Res. 2012, 350, 455–464. [CrossRef]

11. Tsou, Y.-A.; Tung, M.-C.; Alexander, KA; Chang, W.-D.; Tsai, M.-H.; Chen, H.-L.; Chen, C.-M. Rolul BPIFA1 în infecțiile microbiene ale căilor respiratorii superioare și bolile corelate. BioMed Res. Int. 2018, 2018, 2021890. [CrossRef] [PubMed]

12. Caikauskaite, R. BPIFA1 Interacțiuni cu bacteriile și importanța lor pentru apărarea căilor respiratorii gazde. Ph.D. Teză, Universitatea din Sheffield, Sheffield, Marea Britanie, 2018.

For more information:1950477648nn@gmail.com