26/11/2012 - Bioinformatik für die Proteinaufnahme

Menéame

Eine Untersuchung der Universität Carlos III. Madrid (UC3M) in Zusammenarbeit mit dem Nationales Zentrum für Onkologische Forschung (CNIO) verwendet Computertechniken, um die Charakterisierung von Proteinen zu verbessern. Mit dem entwickelten System haben sie z.B. die Beziehung zweier menschlicher Proteine zu Telomeren vorhergesagt, was in der möglichen Beteiligung an der Zellalterung und der Entwicklung von Krebs vorherrscht, wenn keine entsprechende experimentelle Überprüfung durchgeführt wird.

Las Proteine Sie sind Moleküle, die aus Aminosäurenketten gebildet werden und eine wesentliche Rolle für das Leben spielen, da sie kodierte Informationen in den Genen ausdrücken, so dass sie eine große Anzahl von Funktionen im Körper ausüben: Immunologisch (Antikörper), strukturell (die meisten Zellmaterialien bilden), bioregulativ (die Enzyme bilden) und lang. Kurz gesagt, sie regeln Tausende von Prozessen, die innerhalb der Organismen stattfinden, einschließlich des Menschen, und oft durch die Beziehung, die sie zu anderen. "Dieses Interaktionsnetz zu analysieren und zu nutzen ist eine wichtige Aufgabe, da es viele bestehende Partnerschaften gibt und verschiedene Möglichkeiten gibt, wie ein Protein die Funktion anderer beeinflussen kann," erklärt Professor Beatriz García von der IT-Abteilung der UC3M. "In einem so komplexen biologischen Szenario ist es sehr teuer, die funktionellen Partnerschaften experimentell zu bestimmen, und wir versuchen daher, Computerwerkzeuge einzusetzen, um sie vorherzusagen und die Experimente zu lenken," so er. Es handelt sich also um die Nutzung von Techniken im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere des automatischen Lernens, um nützliche Ergebnisse in der Biologie zu erzielen, innerhalb eines interdisziplinären und aufstrebenden Bereichs, der als Bioinformatik oder Computerbiologie bekannt ist.

In diesem Zusammenhang wird die Rolle der Proteine durch diese Forschungslinie vertieft. Das heißt, bei der Bestimmung, welche Aufgaben jedes Proteins oder jeder Gruppe von ihnen innerhalb des Organismus sind. Insbesondere haben sich die Wissenschaftler mit zwei spezifischen Problemen konfrontiert: der Vorhersage funktioneller Partnerschaften zwischen Proteinpaaren im Escherichia coli-Bakterien und der Ausdehnung biologischer Pfade beim Menschen. Sie liefern auch Schlussfolgerungen zur Interpretation dieser Vorhersagen, die dazu beitragen können, die Funktionsweise der untersuchten Zellprozesse zu erklären. "Besonders betonen die auf zwei menschlichen Proteinen (E3 SUMO-protein-Ligase und E3 Ubiquitin-Protein-Ligaase DTX1) erzielten Vorhersagen, die zuvor mit dem kontrollierten Abbau bestimmter Proteine in Verbindung stehen und für die wir jetzt eine neue Funktion im Zusammenhang mit der Stabilisierung des Telomers vorschlagen können, und folglich ihre mögliche Beteiligung an der Zellalterung und der Entwicklung von Krebs, ohne experimentelle Überprüfung."

Für diese Arbeit, die zum Teil in der Zeitschrift veröffentlicht wurde PLOS ONEDie Forscherin hat kürzlich von der Königlichen Akademie der Doktoren Spaniens den Preis für die beste Doktorarbeit in ihrem Bereich (Experimentale und technologische Wissenschaften) erhalten. Die Auswirkungen dieser Arbeit auf die wissenschaftliche Gemeinschaft sind bereits spürbar. Die Ergebnisse des ersten untersuchten Problems sind bereits in den EcID-Prognosenserver (E.coli Interaction Database) integriert und bieten ein zuverlässiges Kriterium für die Vorhersage, das die Funktionsweise des Systems bei der Suche nach funktionellen Verbindungen zwischen den in dieser Datenbank aufgeführten Proteinen verbessert. Das zweite biologische Problem, mit dem es zu kämpfen hat, eröffnet einen neuen Forschungsbereich in der Bioinformatik, der bereits bestehende Routen erweitert. "Das vorgelegte Verfahren ergänzt die einzige Veröffentlichung in diesem Bereich, indem es die Routen mit viel mehr Proteinen erweitert und eine größere Oberfläche des Interaktionsnetzes erforscht," so die Forscherin. Darüber hinaus könnte es auch auf viele andere funktionelle Notationsprobleme in der Biologie und anderen Bereichen angewendet werden, in denen relevante Informationen mit mehreren Beziehungen vorhanden sind.

Auf jeden Fall bleibt im Bereich der Bioinformatik noch viel zu tun. "Es gibt noch viele ungelöste biologische Probleme, die Rechenlösungen erfordern," so Beatriz García, der die Bedeutung dieses mit der Entwicklung neuer Technologien wachsenden Bereichs hervorhebt und in dem auch noch viele Herausforderungen zu bewältigen sind, wie etwa die Analyse der Sequenzierung der neuen Generation. "Dies ist ein Bereich, der mehr Fachleute benötigt, die sich auf Biologie und Informatik spezialisiert haben, um das Wissen unseres Organismus auf molekularer Ebene zu verbessern und schließlich die Behandlung von Krankheiten zu erleichtern," schließt er.

Weitere Informationen: 

Inference of Functional Relations in Predicted Protein Networks with a Machine Learning Approach
Autoren: Beatriz García-Jiménez, David Juan, Iakes Ezkurdia, Eduardo Andres-León, Alfonso Valencia 
PLoS ONE 5(4): e9969. PLoS ONE 2010; doi: 10.1371/journal.pone.0009969.

These: Funktionale Notation von Proteinen basierend auf relationaler Darstellung in der Systembiologie. Datum: 04/06/2012
Autor: Beatriz García Jiménez. Direktoren: Araceli Sanchis de Miguel und Alfonso Valencia Herrera.
Ort: http://hdl.handle.net/10016/15508

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