Molekularna evolucija baktericidnog proteina/proteina koji povećava propusnost (BPIFA1) koji regulira urođene imunološke odgovore kod sisara, 2. dio

3. Rezultati

Proučavane su sekvence proteina BPIFA1 kodirane u genomu sisara kako bi se odredila uloga adaptivne selekcije i evolucije. Protein BPIFA1 je ključni posrednik urođene signalizacije protiv mikrobnih infekcija bakterijama i gljivicama. Nakon što su sekvence kombinovane korišćenjem MSA, korišćene su za stvaranje Bayesovog filogenetskog stabla i podvrgnute daljem istraživanju. Da bi se pokrenule intracelularne signalne kaskade, neophodna je aktivacija skupa gena koji su identificirani u odgovarajućoj vrsti sisara i posjeduju funkcionalni (LBP-BPI) domen. Za surfaktant fosfolipidni dipalmitoilfosfatidilholin (DPPC), ovaj domen koji vezuje lipide ima veoma visok stepen selektivnosti. Urođeni imuni sistem gornjih disajnih puteva aktivira se kao odgovor na brojne genetske signale, kao što su povećane stope nesinonimne supstitucije, značajni homologni haplotipovi i odsustvo genetskih varijacija u BPIFA1 proteinima, što pokazuje da je prisustvo ovih proteina favorizovano pozitivnim izbor.

Lipid Binding Domain (LBD) je strukturna domena sadržana u mnogim proteinima, koja može vezati neke specifične molekule lipida kako bi regulirala funkciju ili lokalizaciju proteina.

Nekoliko studija je pokazalo da domene koje vezuju lipide mogu uticati na imunitet. Na primjer, u nekim sekundarnim limfoidnim organima kao što su slezena i limfni čvorovi, molekul lipida nazvan S1P (sfingolipid-1-fosfat) reguliše migraciju i migraciju T ćelija i B ćelija interakcijom sa domenama koje vezuju lipide. zadržati. Osim toga, neki važni receptori na površini imunoloških stanica, kao što su TLR4, TLR7 i TLR8, također sadrže domene koje vežu lipide, koje mogu vezati različite vrste molekula lipida i regulirati aktivaciju i odgovor imunoloških stanica.

Dakle, postoji određena veza između domena koji vezuju lipide i imuniteta, što takođe daje nove ideje za proučavanje regulacije imunoloških odgovora domenima koji vezuju lipide. Vidi se da moramo poboljšati svoj imunitet da bismo se oduprli virusima. Cistanche može značajno poboljšati imunitet. Cistanche takođe ima antivirusne i antikancerogene efekte, što može ojačati sposobnost imunog sistema da se bori i poboljša imunitet organizma.

Kliknite na zdravstvene prednosti cistanchea

3.1. Molekularna evolucija gena BPIFA1

U ovom radu tražili smo znakove adaptacije u genu BPIFA1, u rasponu od progresivno slabih do jakih signala selekcije tokom adaptivne evolucije u genomu sisara. Određen je tipičan procenat kodona u genu BPIFA1 koji prolaze kroz adaptivnu evoluciju. Prateći istu proceduru za svaku kodirajuću sekvencu, izračunali smo prosječan udio pozitivno odabranih kodona u svim granama. Koristeći BUSTED i sinonimnu varijaciju stope u pažljivo odabranim testnim granama BPIFA1 filogenije, utvrdili smo tragove epizodne diverzificirajuće selekcije u cijelom genu. Kao rezultat toga, zaključili smo da je došlo do divergentne selekcije duž tri ispitivane linije porijekla. Koristeći sinonimnu varijaciju stope, uočili smo epizodičnu diverzificirajuću selekciju cijelog gena u testnim granama filogenije BPIFA1. Da bi se to postiglo (LRT), korištena je epizodna diverzificirajuća selekcija u cijelom genu. Dvije testne grane pokazale su dokaze diverzifikacije selekcije, što sugerira da je lokacija bila podvrgnuta ovoj vrsti evolucije (Slika 1).

Prosječni omjeri dN/dS za BPIFA1 na svim lokacijama i linijama bili su veći od jedan. Kao rezultat toga, provedeno je istraživanje na ovom proteinu kako bi se identificirali potpisi pozitivne selekcije. Utvrđeno je da protein ima očuvanu strukturu aminokiselina, što ga čini mogućim za pročišćavanje, i da je imao omega vrijednost veću od 1. Na ovom proteinu je izvršen test log vjerovatnoće, analizirana su sva njegova mjesta i izračunata je stopa zamjene. Da bismo procijenili da li je došlo do pozitivne selekcije ili ne, koristili smo tri različita skupa modela vjerovatnoće: M0 naspram M3, M1 naspram M2 i M7 naspram M8. Upoređene su procjene parametara pod M1 i M2 i utvrđeno je da je vrijednost M2 za ove proteine ​​pozitivna. Procenti pozitivno odabranih lokacija bili su značajni za tri modela, sa vrijednostima od 422.86, 64,5 i 93,63, respektivno (Tabela 1).

Da bismo pružili dodatne dokaze koji podržavaju nalaze pozitivne selekcije, primenili smo model mehaničko-empirijske kombinacije na određene lokacije koristeći server za selekciju. Tokom ovog procesa otkrili smo da je identifikovano nekoliko lokacija koje su bile podvrgnute selektivnom pritisku u različitim tačkama tokom evolucije (Slika 1). Zbog toga bismo mogli procijeniti stepen do kojeg je ovaj gen evolucijski očuvan. Otkrili smo da je ogromna većina pozitivno odabranih lokacija sačuvana u kladama sisara. To je zbog toga što su očuvane aminokiseline činile većinu signala korištenih za pozitivnu selekciju u algoritmu neuronske mreže (Tablica 2).

Metodom odabira modela kodona procijenjeno je 9113 različitih modela. Najbolji model (log(L)=−18,910, mBIC=39,340.92) sadržavao je tri stope i bio je najprecizniji. Sa ovim modelom postignuta su poboljšanja od 218,66 log(L) i 398,33 mBIC poena u poređenju sa modelom sa jednom stopom, u kojem su se sve nesinonimne zamjene dešavale istom brzinom, kao što je prikazano u Tabeli 1. Svaki model u vjerodostojnom skupu je imao omjer dokaza od najmanje 0,01 u odnosu na najbolji model, što znači da je bio unutar 9,21 mBIC jedinica najboljeg modela, ili ekvivalentno, da je imao omjer dokaza od najmanje 0,01 u odnosu na najbolji model. Prosječenje modela procijenilo je stopu promjene u ovoj kolekciji modela (Slika 2). Evoluciona selekcija na pozicijama aminokiselina u BPIFA1 proteinu je takođe procenjena korišćenjem analize selekcije modela kodona, koja je pokazala da se supstitucija aminokiselinskih mesta dogodila tokom adaptivne evolucije u proteinima. Otkrili smo da su osnovne aminokiselinske pozicije proteina pokazale adaptivnu evoluciju zbog različitih omjera supstitucije. Na osnovu distribucije aminokiselinskih mjesta u BPIFA1, maksimalna stopa supstitucije bila je približno 1,19, dok je najniža bila 14 (Slika 2).

Identifikacija fiziološki značajnih regiona proteina može se izvesti suprotstavljanjem učestalosti sinonimnih (Ks) i nesinonimnih (Ka) supstitucija u proteinu. Ovo daje osnovu za zaključak o postojanju pročišćavajuće selekcije i lokalizirane pozitivne darvinističke selekcije. Koristili smo Selecton v. 2.2 (dostupan na http://selection-bio info-tau.ac.il, pristupljeno 29. septembra 2021.), web server koji automatski izračunava omjer Ka prema Ks (u) na svakoj lokaciji u proteina. Različite boje predstavljaju različite vrste selekcije (pozitivna selekcija, selekcija pročišćavanja i bez selekcije) i koriste se za grafički prikaz ovog omjera na svakoj lokaciji. Model selekcije je skup različitih evolucijskih hipoteza koje se mogu koristiti za statističko testiranje vjerovatnoće da je dati protein podvrgnut pozitivnoj selekciji. Radi preko grafičkog korisničkog interfejsa. Nedavno uspostavljeni mehaničko-empirijski model utjecao je na fizička svojstva aminokiseline (Tabela 3).

3.2. Adaptivna selekcija gena BPIFA1

Da bismo odredili stepen do kojeg su se različite vrste sisara prilagodile svom okruženju, koristili smo višestruka poravnanja kodirajućih sekvenci gena BPIFA1 iz svake od 34 vrste. Ovi testovi se mogu koristiti pojedinačno ili u kombinaciji. Najčešća vrsta testova poznata je kao test grananja. Tokom evolucije vrsta kičmenjaka, selekcija specifičnih loza je korištena da bi se prepoznale različite loze koje su podložne selekcijskom pritisku. Vjerovatnoće odabira specifične za lozu izračunate su za svaku filogenetičku grupu korištenjem adaptivnog modela vjerovatnoće slučajnih efekata na mjestu grane (aBS-REL). Osim toga, aBS-REL tehnika je korištena za seciranje svakog gena kako bi se utvrdilo koje su loze bile podvrgnute adaptivnoj selekciji u različitim vremenima evolucijske povijesti.

Kada je primijenjen na loze sisara, aBS-REL model je potvrdio da su geni predviđeni BUSTED bili pod pozitivnom selekcijom. Naši rezultati, koji sugeriraju da je selektivni pritisak djelovao na BPIFA1 gene u lozama sisara, pokazali su da su dvije hipoteze podudarne (Tablica 4). U filogeniji gena BPIFA1, postojali su dokazi o epizodičnom diverzificiranju selekcije u osam grana. Važnost nalaza je procijenjena korištenjem Testa omjera vjerovatnoće (p > 0.05), koji je proveden nakon što su razmotreni rezultati mnogih drugih testova (slika 3). Ukupno, 63 različite linije su prošle kroz ovaj specifični test za diverzifikaciju selekcije. Provedeno je više testova, a značaj nalaza je utvrđen primjenom testa omjera vjerovatnoće sa pragom p-vrijednosti od 0,05.

Ova tabela daje statistički sažetak usklađenosti modela sa podacima. Osnovni MG94xREV se odnosi na osnovni model MG94xREV koji zaključuje jednu kategoriju ω stope po grani. Potpuni adaptivni model se odnosi na adaptivni aBS-REL model, koji podrazumijeva optimizirani broj kategorija ω stopa po grani.

Tokom evolutivnog procesa, ispitali smo omega vrijednosti primjenom SLAC, FUBAR, MEME i FEL metoda kako bismo locirali indikacije pozitivne selekcije (Tabela 5). Prema našim nalazima, gen BPIFA1 u kladama sisara bio je podvrgnut pozitivnoj evolucijskoj selekciji. Mogli smo otkriti koji su regioni genoma bili podvrgnuti selektivnom pritisku koristeći Bayesovu metodu. Ova tehnika uključuje određivanje posteriorne vjerovatnoće za svaki kodon. Vjerovatnije je da su lokacije s većim brojem mogućnosti podvrgnute diverzificirajućoj selekciji, što dovodi do viših stopa nesinonimne i sinonimne zamjene od lokacija s manjim brojem vjerovatnoća (Tabela 2). Koristeći BEB analizu, otkrili smo da je nekoliko lokacija širom LBP-BPI domene baktericidnog proteina bilo podvrgnuto pozitivnoj selekciji sa visokom posteriornom vjerovatnoćom od 95 posto. To je bio slučaj sa svim stranicama. Stranice su bile raštrkane po cijeloj domeni na različitim lokacijama. Nalazi PAML-a su ispitani korišćenjem skupa podataka koji se nalazi na serveru za odabir. Ovaj server je bio u stanju da identifikuje adaptivnu selekciju na određenim mestima unutar proteina, što nam je omogućilo da potvrdimo postojanje pozitivne selekcije. Za određivanje stope supstitucije primijenjen je MEC model. Nalazi su pokazali da se adaptivna selekcija dogodila na nekoliko lokacija u BPIFA1 (Tablica 5).

3.3. Analiza rekombinacije

Za gen BPIFA1 izvršena je rekombinacijska analiza kako bi se pronašle potencijalne evolucijske veze između gena. Istraživanje je otkrilo tri događaja rekombinacije. Svaka od sekvenci rekombinacije, uključujući glavne i male roditelje, potiče od gena BPIFA1. Identifikovali smo tačke prekida rekombinacije koristeći GARD analizu. Brzinom od 30.30 modela u sekundi, GARD je pregledao 5120 modela. Prostor za pretragu od 72,874,879 modela sa do tri tačke prekida generisan je pomoću 759 mogućih tačaka prekida poravnanja, od kojih je genetski algoritam ispitao samo 0,01 odsto. Sa omjerom dokaza od 100 ili više, model sa više stabala je bio poželjniji od modela sa jednim stablom, što ukazuje da barem jedna od tačaka prekida odražava topološku neskladnost. Ovo je potvrđeno poređenjem AICc rezultata najboljeg GARD modela, koji je omogućio promjenjive topologije u segmentima (37,996.2), i modela koji je pretpostavljao isto stablo za sve particije određene GARD, ali je dozvoljavao različite dužine grana između particija. Konkretno, AICc skor najboljeg GARD modela bio je 37,996,2, dok je AICc skor modela bio 37,996,2. (Slike 4 i 5).

3.4. Protein-proteinske interakcije i analiza vezivanja liganda

Koristili smo bazu podataka STRING za traženje proteina eksprimiranih sa BPIFA1, identificirajući nekoliko parova interakcija protein-protein. Bilo je 13 čvorova i 35 rubova označenih proteinima eksprimiranim sa BPIFA1. Rubovi PPI dijagrama su mreže linija koje povezuju pojedinačne čvorove (slika 6). Prosječna vrijednost lokalnog koeficijenta klasteriranja bila je 0.978. PPI obogaćivanje je imalo p-vrijednost od 5,25 × 10−12. PPI mreža predstavlja interakciju gena BPIFA1 sa drugim ko-ekspresiranim imunim genima. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP i ODF2L bili su 10 gena uključenih u PPI mrežu BPIFA1 (Slika 6).

Geni BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 i BPIFB3 bili su najznačajniji jer su uključeni u biološke signalne puteve, koji igraju bitnu ulogu u urođenom imunitetu protiv bakterijske infekcije. Osim toga, ovi geni su regulirani BPIFA1, što je još jedan razlog zašto se smatraju tako značajnim (Tabela 6). Molekularni putevi su od suštinskog značaja za iskorenjivanje invazijskih klica kroz aktivnost razbijanja membrane koja se sastoji od svih srodnih proteina sa različitim ulogama. Djelatnost razbijanja membrane bila je neophodna za eliminaciju invazivnih klica. Dva ključna proteina u posredovanju signala kao odgovor na lipopolisaharide uključuju LPS-vezujući protein (LPSBP) i protein koji povećava baktericidnu permeabilnost (BPI). Pokazali su snažan afinitet za Lipid A, supstancu koja se nalazi u LPS-u, i bili su zapanjujuće slični jedni drugima. Uprkos sličnim strukturama, LBP i BPI obavljaju različite biološke funkcije koje se međusobno značajno razlikuju. Na primjer, LBP se često vezuje za LPS i uvelike olakšava prezentaciju LPS-a u CD14 plus ćelijama, kao što su makrofagi i monociti, dok BPI inhibira i smanjuje bioaktivnost LPS-a. Oba su ova dva proteina prisutna u bakterijama.

Ligandi su kritične komponente u procesu kontrole ekspresije i aktivnosti proteina. Intermolekularne sile vezivanja, kao što su jonske veze, vodonične veze, hidrofobna interakcija i Vander-Waalsove sile, doprinose procesu vezivanja liganda. Zbog interakcije između liganada i proteina, trodimenzionalna struktura proteina će biti izmijenjena. Zbog ovih promjena u konformacijskom stanju proteina, neke od funkcija proteina mogu biti ili inhibirane ili aktivirane. Stoga smo izveli studiju interakcije vezanja proteina i liganda koristeći fizikalno-hemijske karakteristike aminokiselina kako bismo odredili koji ostaci stupaju u interakciju s ligandom, a koji ne. Da bismo to postigli, koristili smo web stranicu (http://crdd.osdd.net/raghava/lpicom, pristupljeno 18. oktobra 2021.) koja izračunava udio ostataka koji stupaju u interakciju sa datim ligandom. Pokazalo se da ključni ostaci, kao što su cistein, glicin, alanin, lizin, asparaginska kiselina, histidin, leucin, valin arginin, triptofan, serin, treonin i tirozin, stupaju u interakciju sa sedam liganda (1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU i MG) i PC1. U poređenju sa interakcijom sa PC1, nabijene aminokiseline, posebno esencijalne aminokiseline, imale su veću prednost u interakciji sa 1BP1, BPH, XE, NEH, CLA, CU i MG (Slika 7). Male i polarne aminokiseline koje su bile u korelaciji s njima su okarakterizirane u svakom od tri liganda.

Koristili smo dva različita pristupa da bismo napravili predviđanja u pogledu komplementarnih mjesta vezivanja: prvi je bio zasnovan na upoređivanju podstruktura specifičnih za vezivanje (TM-SITE), dok je drugi bio zasnovan na poravnanju profila sekvenci (S-SITE). Ove tehnike su procijenile BPIFA1 protein u odnosu na 500 neredundantnih proteina koji su kombinovani sa 814 organskih, sintetičkih jedinjenja i metalnih jona. Počevši od predviđanja proteinskih struktura niske rezolucije, pristupi su uspješno identificirali vezujuće ostatke BPIFA1, postižući prosječni Matthewsov koeficijent korelacije (MCC) koji je bio mnogo veći. Dodatno, tehnike su otkrile ligande koji se vezuju za ostatke (tabela 7).

4. Diskusija

Heterogene pozadine nude platforme na kojima se populacije koje prolaze kroz divergentnu selekciju mogu razlikovati u prirodno prilagođene subpopulacije [44]. Utjecaj selekcije na protok gena među populacijama, kao što je ravnoteža migracije i selekcije, određuje mogućnost urođene adaptacije i kontinuirane divergencije. Ovo je također poznato kao ravnoteža migracije i odabira. Postoji tendencija da se lokalna genetska varijabilnost unutar populacija homogenizuje zbog protoka gena kada je efekat selekcije manje značajan od efekta toka gena. Umjesto toga, genetske varijante se mogu akumulirati i zadržati na specifičnim lokusima podložnim snažnoj divergentnoj selekciji ako je selektivni pritisak veći od integrativne sile toka gena [45].

U mogućem alternativnom ishodu, prednosti protoka gena su ograničene selekcijom protiv imigranata koji imaju lošu genetsku prilagodbu, što također otvara put lokalnoj adaptaciji [45,46]. Mora postojati veza između toka gena i selekcije da bi se razumjele populacijske razlike u učestalosti toka gena [46]. U takvim okolnostima, selekcija određuje da li će populacija nastaviti da se razvija ili divergira kao posebna grupa. Empirijski Bayesov pristup izračunao je LRT na svakoj lokaciji grane i locirao sva različita mjesta na kojima se može pojaviti raznolik izbor. Zasnovano na empirijskom Bayesovom pristupu, primijenjena je brza, neograničena Bayesova aproksimacija, također poznata kao FUBAR, da se locira diverzificirajuća selekcija koja se javlja na genu BPIFA1. FUBAR je omogućio disperziju kodona od mjesta do mjesta i od grane do grane i korišten je za istraživanje adaptivne evolucije koja se dogodila na nivou gena. Metoda MEME je korištena za istraživanje adaptivne evolucije koja se dogodila na nivou gena [25,32,47]. SLAC je pronašao mjesta za epizodično diverzificiranje kodiranja sa p-vrijednošću manjom od 0.01 (Tabela 1).

Ovaj model je korišten za procjenu stopa sinonimnih i nesinonimnih supstitucija, a mjesta kodiranja sa stopama sinonimnih supstitucija većim ili jednakim nesinonimnoj stopi smatrana su vrijednima pažnje za identifikaciju lokacija koje su bile podvrgnute diverzificirajućoj selekciji. U MEME su dobijene procjene maksimalne vjerovatnoće za kodone 130, 167, 168, 190, 243, 265 i 289 gena BPIFA1 (Tabela 2). Na osnovu njihovih neznačajnih signala, ovi kodoni nisu identificirani kao pozitivno odabrana mjesta, što je posljedica epizodnog karaktera prirodne selekcije. Prirodna selekcija koja se sporadično odvijala kroz kratke intervale adaptivne evolucije bila je maskirana čestom pojavom ili pročišćavanja ili prirodne selekcije. Posljedično, znakovi adaptivne evolucije nisu se mogli pronaći testiranjem osjetljivosti i pozitivnom selekcijom [48].

Pronašli smo sedamnaest lokacija koje su povoljno odabrane korištenjem PAML metode, petnaest lokacija koje su odabrane korištenjem IFEL algoritma i četiri lokacije koje su odabrane korištenjem FEL algoritma. Pritisak adaptivne selekcije na sekvence kodona gena BPIFA1 izračunat je korištenjem MEC modela. To je rezultiralo identifikacijom sedamdeset i četiri aminokiseline (slika 1). Korišten je model evolucije zasnovan na pozitivnoj selekciji, otkrivajući razlike na nivou kodona (M8). MrBayes aplikacija na Selection serveru koristila je MCMC model da prethodno odredi razlike u MAVS genu kod sisara na nivou kodona [49].

Na osnovu rezultata usklađivanja MAFFT proteina, prethodne studije su pokazale da Ig domen ostaje u kodirajućim sekvencama MAVS. Ovi rezultati sugeriraju da su alternativne promjene proteina u pročišćavanju odabranih regija štetne i stoga je malo vjerovatno da će se održati tokom evolucije [50,51]. Lokacije za višestruke evolucione puteve identifikovane su korišćenjem distribucije stope sa više parametara, modela slučajnog efekta sa intervalom pouzdanosti od 95 procenata i značajnih Pr [ > ] vrednosti. Lokacije bi se tada mogle locirati zahvaljujući ovoj metodi (Tabela 3). U slučaju pozitivne selekcije, težina stope klase određena je korištenjem bivarijantne opće diskretne distribucije za svako mjesto kodiranja. Konvergencija MCMC modela je dokazana činjenicom da je utvrđeno da su posteriorne srednje procjene za BPIFA1 bliže razmatranoj vrijednosti faktora redukcije (Tablica 2).

Ove vrijednosti su se kretale od {{0}}.95 do 0.99. Tokom procesa diverzifikacije selekcije, razmatrana su samo mjesta kodiranja sa vrijednostima empirijskog Bayesovog faktora (EBF) većim od 50. Proračuni su obavljeni korištenjem neto efektivne veličine uzorka da bi se odredile vrijednosti EBF-a za svako mjesto kodiranja koje je procijenjeno pozitivnom selekcijom. Zaključak o distribuciji parametara selekcije specifičnih za gen može poboljšati otkrivene selekcije na velikom broju kodirajućih mjesta. Područja kodiranja koja su pozitivno odabrana i identificirana daju značajan dokaz diverzifikacije selekcije u BPIFA1 genima koji sada prolaze kroz selektivnu lozu. Kao rezultat toga, neke mutacije koje se u početku čine neutralnim (i nemaju neposredan utjecaj na kondiciju) mogu biti "dopustive", omogućavajući proteinu da izdrži kasnije promjene koje bi inače bile štetne i uzrokovale fenotipske razlike [52]. Neutralne mutacije u epistazi postavljaju osnovu za kasniju selekciju i adaptaciju, što je u posljednje vrijeme privuklo veliku pažnju i ponuđeno kao način da se pomire neutralni i selekcijski modeli evolucije [53].

Stopa zamjene za par FWY i HKR bila je približno 50 posto, stopa zamjene za DENQ bila je 50 posto, a stopa zamjene za ACGILMPSTV je bila 90 posto. PPI mreža je predstavljala interakcije proteina BPIFA1 sa drugim ko-ekspresiranim imunim proteinima. COX7B2, BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2, BPIFB3, PLTP, CETP, BPI, LBP i ODF2L su bili deset gena za koje smo utvrdili da su odgovorni za ove interakcije proteina (Slika 6). Geni BPIFB6, BPIFB4, BPIFB2 i BPIFB3 su najznačajniji jer su uključeni u biološke signalne puteve, koji igraju bitnu ulogu u urođenom imunitetu protiv bakterijske infekcije. Osim toga, ovi geni su regulirani BPIFA1, što pruža još jedan razlog da su toliko značajni (Tabela 6). Interfejsi sadrže klastere konzerviranih ostataka sa sastavom aminokiselina kompatibilnim i sa jezgrom sučelja (ostaci sa najvećom promjenom u zakopavanju nakon vezivanja) i sa konzerviranim područjem [54], a vruće regije koje se razvijaju iz grupiranja vrućih tačaka odgovaraju čvrsto zbijenim i očuvane regije.

Prema tome, sučelja su pod evolucijskim pritiskom da održe trenutne veze dok izbjegavaju nepovoljne, nespecifične interakcije. Određene fizičko-hemijske karakteristike mogu se promeniti kako bi se smanjila verovatnoća da protein-protein interfejs može formirati disfunkcionalne interakcije [55]. Kao rezultat našeg istraživanja, otkrili smo da su vrijednosti veće od 1 za pozitivno odabrane kodone prikazane u Tabeli 1. Ovo ilustrira da je razvoj sinonimnih mjesta zahtijevao više vremena nego razvoj nesinonimnih mjesta (dN mjesta). Ovaj blagotvorni uticaj darvinističke selekcije, koja podstiče nove varijacije i veći alelni polimorfizam, deluje kao balansirajuća ili pročišćavajuća selekcija [56], što izaziva promene u strukturnom proteinu i utiče na signalni put [57]. Iako potiču iz iste loze, zamjene aminokiselina u potomstvu različitih vrsta mogu imati vrlo različite posljedice [56,57]. Ovo je u suprotnosti s činjenicom da se njihov pedigre poklapa s ranijim podnescima. BPIFA1 geni odabrani u ovoj studiji daju neke informacije za bioanalizu, koja ima za cilj odabir gena na osnovu evolucijske vremenske skale od najnovijih do dugoročnijih perioda.

Osim toga, temeljni evolucijski mehanizam koji je otkriven kao rezultat nedavnih istraživanja može biti nedovoljan zbog odsustva strukturnih i funkcionalnih karakteristika velikog broja proteina u genomu. Evolucija i adaptacija gena koji kodiraju proteine ​​kod Drosophila melanogaster su detaljno ispitani kako bi se odredile najrelevantnije determinante evolucije i adaptacije na nivou gena za kodiranje proteina. Ovo je postignuto poređenjem D. melanogaster sa blisko srodnim vrstama i njihovim populacijama. Naš tim je sproveo velike primene bioinformatike i strukturne analize kako bi utvrdio strukturne i funkcionalne karakteristike proteina. Nakon toga, podijelili smo ostatke na različite strukturne i funkcionalne lokacije koristeći naš sistem kategorizacije. Stope evolucije sekvence i adaptacije su upoređene na različitim proteinima i lokacijama, što je omogućilo identifikaciju žarišta adaptacije u cijelom genomu. Osim toga, pokazano je da brzo adaptivni proteini stupaju u interakciju jedni s drugima brzinom koja je veća od onoga što bi se slučajno predvidjelo; ovo otkriće pokazuje da je koadaptacija vjerovatno sveprisutna među brzo adaptivnim proteinima.

Kao rezultat njihovih fizičkih veza, sljedeći su primjeri mehanizama koji imaju potencijal da doprinesu koadaptaciji: (1) se često nađe da su brzo adaptivni proteini obogaćeni sličnim hemijskim aktivnostima i izloženi sličnom pritisku selekcije, i (2 ) brzo adaptivni proteini koevoluiraju. U ovom istraživanju su demonstrirana dva različita primjera adaptivne evolucije u PPI, što navodi autore na hipotezu da su ove fizičke interakcije mogle imati ulogu u koadaptaciji brzo adaptivnih proteina u D. melanogaster. Osim toga, pokazali smo da se fenomen koadaptacije može odvijati u širem smislu nego samo između brzo adaptivnih proteina. Brzina adaptacije je tipično veća kod proteina koji stupaju u interakciju s proteinima koji se brzo prilagođavaju. S obzirom na to da molekularne interakcije igraju ulogu u adaptivnoj evoluciji, pošteno je predvidjeti da te interakcije mogu upravljati i koadaptacijom na globalnijem nivou. Pretpostavlja se da je koevolucija fizičkih kontakata mehanizam odgovoran za slične evolucijske stope uočene u proteinima u interakciji.

5. Zaključci

Naš cilj je bio identificirati selektivne pritiske koji su doprinijeli razvoju BPIFA1 sistema biljaka i sisara, čija je ekspresija modulirana u širokom spektru bolesti. Protein BPIFA1 je brzo evoluirao kao odgovor na selektivni pritisak u ljudskoj liniji, i uspjeli smo precizno odrediti genetske determinante selekcije koje su odgovorne za njegovu baktericidnu aktivnost. Tokom svoje evolucijske istorije, pozitivna selekcija je možda imala ključnu ulogu u poboljšanju odgovora virulencije na različite stimuluse, što bi moglo objasniti uočenu raznolikost u stabilnosti funkcije gena. Naši nalazi pružaju sveobuhvatnije razumijevanje evolucijske povijesti BPIFA1 gena, što će poboljšati funkcionalnu genomičku analizu patogenosti u biološkim procesima. Očekuje se da će ovi nalazi također pomoći u boljem razumijevanju prevencije bolesti. Osim toga, proučavanje ovih gena moglo bi olakšati dizajn jedinstvene metode koja bi mogla pomoći u određivanju različitih proteina virulencije prisutnih u bakterijskim patogenima. Naša otkrića navode nas na hipotezu da su ograničenja tokom evolucijskog procesa igrala ključnu ulogu u oblikovanju naših otkrića. Kao rezultat ovih ograničenja, uspjeli smo identificirati neke numeričke granice kada smo spojili karakteristike kao što je dužina proteina sa komplikovanim kompleksima. Jedinstvene karakteristike proteina su intrigantne jer mogu pružiti indikaciju neobičnih stresora ili homeostatskih prilagodbi koje su omogućile njihovo prisustvo u stanicama. Stoga su obećavajući izbor za dalja istraživanja.

Doprinosi autora:

Konceptualizacija, HIA i JC; metodologija, HIA, MAK, FAK, SI, RWA i NSP; softver, HIA, WN, NSP, RWA i SI; validacija, MAK, JC, FAK i HIA; formalna analiza, HIA, MAK, FAK, SI, RWA i NSP; istraga, HIA, MAK, FAK, SI, RWA i NSP; resursi, HIA, MAK i JC; kuriranje podataka, HIA, MAK, FAK, SI, RWA i WN; pisanje—priprema originalnog nacrta, HIA; pisanje—pregled i uređivanje, HIA, SI, RWA, WN i NSP; vizualizacija, JC i MAK; nadzor, MAK, FAK, NSP i WN Svi autori su pročitali i složili se sa objavljenom verzijom rukopisa.

finansiranje:

Ovo istraživanje nije dobilo vanjsko finansiranje.

Izjava institucionalnog odbora za reviziju:

Nije primjenjivo.

Izjava o informiranom pristanku:

Nije primjenjivo.

Izjava o dostupnosti podataka:

Svi podaci relevantni za ovaj članak biće javno dostupni čitaocima.

Priznanja:

Ova studija je podržana od strane Specijalnog finansijskog projekta provincije Guangdong za izgradnju ekološkog šumarstva 2022. godine.

Sukobi interesa:

Autori izjavljuju da nema sukoba interesa.

Reference

1. Li, J.; Xu, P.; Wang, L.; Feng, M.; Chen, D.; Yu, X.; Lu, Y. Molekularna biologija BPIFB1 i njen napredak u bolesti. Ann. Transl. Med. 2020, 8, 651. [CrossRef] [PubMed] 2. Saferali, A.; Tang, AC; Strug, LJ; Quon, BS; Zlosnik, J.; Sandford, AJ; Turvey, SE Imunomodulatorna funkcija gena BPIFA1 modifikatora cistične fibroze. 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. Antimikrobna aktivnost peptida dobijenih iz lipopolisaharida vezujućeg proteina maslinovog iverka/protein koji povećava baktericidnu permeabilnost (LBP/BPI). Mar. Drugs 2014, 12, 5240–5257. [CrossRef] [PubMed]

4. Kirschning, CJ; Au-Young, J.; Lamping, N.; Reuter, D.; Pfeil, D.; Seilhamer, JJ; Schumann, RR Slična organizacija gena proteina koji vežu lipopolisaharide (LBP) i proteina za prijenos fosfolipida (PLTP) sugerira zajedničku familiju gena proteina koji vezuju lipide. Genomics 1997, 46, 416–425. [CrossRef] [PubMed]

5. Balakrishnan, A.; Marathe, SA; Joglekar, M.; Chakraborty, D. Baktericidni protein/protein koji povećava propusnost: višestruki protein sa funkcijama izvan neutralizacije LPS-a. Inate Immun. 2012, 19, 339–347. [CrossRef]

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

7. Shao, Y.; Li, C.; Che, Z.; Zhang, P.; Zhang, W.; Duan, X.; Li, Y. Kloniranje i karakterizacija dva gena za protein koji se vežu za lipopolisaharide/protein za povećanje baktericidne permeabilnosti (LBP/BPI) iz morskog krastavca Apostichopus japonicas sa raznolikom funkcijom u 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 Učinak genetske varijacije BPIFA1/SPLUNC1 na njegovu ekspresiju i funkciju u epitelu disajnih puteva astme. JCI Insight 2019, 4, e127237. [CrossRef]

9. Britto, CJ; Cohn, L. Baktericidno/propustljivost-povećavajući proteinski nabor koji sadrži član porodice A1 u zaštiti domaćina disajnih puteva i respiratornoj bolesti. Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2015, 52, 525–534. [CrossRef]

10. Musa, M.; Wilson, K.; Sun, L.; Mulay, A.; Bingle, L.; Marriott, HM; LeClair, EE; Bingle, CD Diferencijalna lokalizacija BPIFA1 (SPLUNC1) i BPIFB1 (LPLUNC1) u nosnoj i usnoj šupljini miševa. Cell Tissue 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. Uloga BPIFA1 u mikrobnim infekcijama gornjih disajnih puteva i povezanim bolestima. BioMed Res. Int. 2018, 2018, 2021890. [CrossRef] [PubMed]

12. Caikauskaite, R. BPIFA1 interakcije s bakterijama i njihov značaj za odbranu domaćina disajnih puteva. dr.sc. Teza, Univerzitet u Sheffieldu, Sheffield, UK, 2018.

For more information:1950477648nn@gmail.com