The effect of programmed ribosomal frameshifting on codon usage bias
Beschreibung
Synonyme Mutationen sind Mutationen der DNS, welche die kodierte Aminosäuresequenz –zum Beispiel eines Proteins– nicht verändern. Solche Mutationen ändern Codonen –Abschnitte in der DNS bestehend aus drei Basen– in andere um, welche vom genetischen Code in dieselbe Aminosäure übersetzt werden. Dass solche synonymen Codonen nicht gleich häufig in der DNS auftreten, dem sogenannten synonymen Codon Usage Bias (CUB), lässt vermuten, dass synonyme Mutationen die reproduktive Fitness von Organismen verändern können. Da CUB nicht allein durch neutrale Mutationen erklärt werden kann, muss es teilweise aus den Fitnesseffekten stiller Mutationen resultieren. Die Art des Selektionsdrucks, der zu CUB führt, bleibt jedoch umstritten. Die Translationseffizienz-Hypothese (TEH) besagt, dass das CUB aus der Selektion für Codonen hervorgeht, deren Verwendung die Translationseffizienz und -genauigkeit verbessert. Auf diese Weise kann die Proteinexpression durch eine geeignete Codonwahl feinjustiert werden. Andere Mechanismen verändern ebenfalls die Translation, um die Proteinexpression zu regulieren, wie beispielsweise -1 programmiertes ribosomales Frameshifting (-1 PRF). PRF ist ein evolutionär konservierter Mechanismus, der in allen Domänen des Baums des Lebens zu finden ist. In diesem Projekt wollen wir untersuchen, wie -1 PRF-Signale in mRNA den CUB beeinflussen und was diese Modifikationen des CUB über die Art der translationalen Selektion aussagen.
Eckdaten
Projektleitung
Projektteam
Projektstatus
abgeschlossen, 03/2019 - 03/2023
Institut/Zentrum
Institut für Computational Life Sciences (ICLS)
Drittmittelgeber
SNF-Projektförderung / Projekt Nr. 182330
Projektvolumen
295'000 CHF
Publikationen
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The use of the rare TTA codon in Streptomyces genes : significance of the codon context?
2024 Silov, Serhii; Zaburannyi, Nestor; Anisimova, Maria; Ostash, Bohdan
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Visualizing codon usage within and across genomes : concepts and tools
2024 Ostash, Bohdan; Anisimova, Maria
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The sciences of data – moving towards a comprehensive systems perspective
2024 Garcia, Victor; Horn, Claus; Ott, Thomas