Global pairwise RNA interaction landscapes reveal core features of protein recognition.
Global pairwise RNA interaction landscapes reveal core features of protein recognition.
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DOI：
10.1038/s41467-018-04729-0
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发表时间：
2018-06-28
影响因子：
16.6
通讯作者：
Campbell ZT
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Q;Kunder N;De la Paz JA;Lasley AE;Bhat VD;Morcos F;Campbell ZT
RNA-蛋白质相互作用渗透到生物学中。转录、翻译和剪接都依赖于RNA结合蛋白对结构化RNA元件的识别。RNA-蛋白质相互作用的模型通常限于短的线性基序和结构，因为需要大量的序列采样来访问较长的元素。在这里，我们开发了一种综合的方法，计算全球成对的相互作用分数从体外选择和高通量测序。我们研究了噬菌体，病毒和人类起源的四种RNA结合蛋白。我们的方法揭示了调控基序，在其天然基因组背景下区分受调控和不受调控的RNA，并正确预测突变事件对结合活性的影响。我们设计的结合元件，提高细胞中的结合活性，并推断突变途径，揭示许可与破坏性的进化轨迹之间的调节图案。这些耦合景观广泛适用于发现和表征蛋白质-RNA识别在单核苷酸分辨率。RNA-蛋白质相互作用通常依赖于对延伸RNA元件的识别，但这些基序的识别具有挑战性。在这里，作者提出了一个全球性的综合方法来分析RNA-蛋白质结合景观，映射四种RNA结合蛋白的扩展RNA相互作用基序。
RNA–protein interactions permeate biology. Transcription, translation, and splicing all hinge on the recognition of structured RNA elements by RNA-binding proteins. Models of RNA–protein interactions are generally limited to short linear motifs and structures because of the vast sequence sampling required to access longer elements. Here, we develop an integrated approach that calculates global pairwise interaction scores from in vitro selection and high-throughput sequencing. We examine four RNA-binding proteins of phage, viral, and human origin. Our approach reveals regulatory motifs, discriminates between regulated and non-regulated RNAs within their native genomic context, and correctly predicts the consequence of mutational events on binding activity. We design binding elements that improve binding activity in cells and infer mutational pathways that reveal permissive versus disruptive evolutionary trajectories between regulated motifs. These coupling landscapes are broadly applicable for the discovery and characterization of protein–RNA recognition at single nucleotide resolution. RNA–protein interactions often depend on the recognition of extended RNA elements but the identification of these motifs is challenging. Here, the authors present a global integrated approach to analyze RNA–protein binding landscapes, mapping extended RNA interaction motifs for four RNA-binding proteins.
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影响因子：
4.6
作者：
Jiang XS;Chen XM;Wan JM;Gui HB;Ruan XZ;Du XG
通讯作者：
Du XG
影响因子：
11.4
作者：
De Gregorio, E;Preiss, T;Hentze, MW
通讯作者：
Hentze, MW
影响因子：
14.9
作者：
De Leonardis E;Lutz B;Ratz S;Cocco S;Monasson R;Schug A;Weigt M
通讯作者：
Weigt M
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1038/nsb0398-203
发表时间：
1998-03-01
期刊：
NATURE STRUCTURAL BIOLOGY
影响因子：
--
作者：
Cai, ZP;Gorin, A;Patel, DJ
通讯作者：
Patel, DJ