Computational models to investigate binding mechanisms of regulatory proteins
Creators: name: Munteanu, Alina
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2018
Subjects: subject: Genexpession
subject: regulatorische Proteine
subject: Motif-Finding-Algorithmus
subject: Klassifikation
subject: gene expression
subject: regulatory proteins
subject: motif finding
subject: classification
subject: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
subject: 004 Datenverarbeitung; Informatik
subject: 570 Biowissenschaften; Biologie
subject: WC 7700

description: Es gibt tausende regulatorische Proteine in Eukaryoten, die spezifische cis-regulatorischen Elemente von Genen und/oder RNA-Transkripten binden und die Genexpession koordinieren. Auf DNA-Ebene modulieren Transkriptionsfaktoren (TFs) die Initiation der Transkription, während auf RNA-Ebene RNA-bindende Proteine (RBPs) viele Aspekte des RNA-Metabolismus und der RNA-Funktion regulieren. Für hunderte dieser regulatorischer Proteine wurden die gebundenen Gene beziehungsweise RNA-Transkripte, sowie deren etwaige Sequenzbindepräferenzen mittels in vivo oder in vitro Hochdurchsatz-Experimente bestimmt. Zu diesen Methoden zählen unter anderem Chromatin-Immunpräzipitation (ChIP) gefolgt von Sequenzierung (ChIP-seq) und Protein Binding Microarrays (PBMs) für TFs, sowie Cross-Linking und Immunpräzipitation (CLIP)-Techniken und RNAcompete für RBPs. In vielen Fällen kann die zum Teil hohe Bindespezifität für ein zumeist sehr kurzes Sequenzmotiv regulatorischer Proteine nicht allein durch die gebundene Primärsequenz erklärt werden. Um besser zu verstehen, wie verschiedene Proteine ihre regulatorische Spezifität erreichen, haben wir zwei Computerprogramme entwickelt, die zusätzliche Informationen in die Analyse von experimentell bestimmten Bindestellen einbeziehen und somit differenziertere Bindevorhersagen ermöglichen. Für Protein-DNA-Interaktionen untersuchen wir die Bindungsspezifität paraloger TFs (d.h. Mitglieder der gleichen TF-Familie). Mit dem Fokus auf der Unterscheidung von genomischen Regionen, die in vivo von Paaren eng miteinander verwandter TFs gebunden sind, haben wir ein Klassifikationsframework entwickelt, das potenzielle Co-Faktoren identifiziert, die zur Spezifität paraloger TFs beitragen. Für Protein-RNA-Interaktionen untersuchen wir die Rolle von RNA-Sekundärstruktur und ihre Auswirkung auf die Auswahl von Bindestellen. Wir haben einen Motif-Finding-Algorithmus entwickelt, der Sekundärstruktur und Primärsequenz integriert, um Bindungspräferenzen der RBPs besser zu bestimmen.
description: There are thousands of eukaryotic regulatory proteins that bind to specific cis regulatory regions of genes and/or RNA transcripts and coordinate gene expression. At the DNA level, transcription factors (TFs) modulate the initiation of transcription, while at the RNA level, RNA-binding proteins (RBPs) regulate every aspect of RNA metabolism and function. The DNA or RNA targets and/or the sequence preferences of hundreds of eukaryotic regulatory proteins have been determined thus far using high-throughput in vivo and in vitro experiments, such as chromatin immunoprecipitation (ChIP) followed by sequencing (ChIP-seq) and protein binding microarrays (PBMs) for TFs, or cross-linking and immunoprecipitation (CLIP) techniques and RNAcompete for RBPs. However, the derived short sequence motifs do not fully explain the highly specific binding of these regulatory proteins. In order to improve our understanding of how different proteins achieve their regulatory specificity, we developed two computational tools that incorporate additional information in the analysis of experimentally determined binding sites. For protein-DNA interactions, we investigate the binding specificity of paralogous TFs (i.e. members of the same TF family). Focusing on distinguishing between genomic regions bound in vivo by pairs of closely-related TFs, we developed a classification framework that identifies putative co-factors that provide specificity to paralogous TFs. For protein-RNA interactions, we investigate the role of RNA secondary structure and its impact on binding-site recognition. We developed a motif finding algorithm that integrates secondary structure together with primary sequence in order to better identify binding preferences of RBPs.