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麻省理工学院鉴别出了具有生物学意义的rna折叠

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1、麻省理工学院鉴别出了具有生物学意义的麻省理工学院鉴别出了具有生物学意义的 RNARNA 折叠折叠来自麻省理工学院的计算生物学家与加州大学旧金山分校的实验生物学家展开协作，通过结合计算和实验方法减少差异，鉴别出了具有生物学意义的 RNA 折叠。这项研究工作发表在本周的自然（Nature）杂志上，有可能为更好地了解从核糖体（合成蛋白质的分子工厂）、microRNAs、核糖开关（调控基因表达的微型装置），到目前才开始了解各种功能的长链非编码 RNA 等 RNA 机器开启了大门。论文的共同作者、麻省理工学院计算机科学副教授 Manolis Kellis说：“关于 RNA 仍有太多不确定的东西。我们的方法将计算预测与实验检测相结合，可以真正帮助我们去了解与 RNA 相关的无数细胞过程背后的机器。 ”预测 RNA 折叠与蛋白质相似，RNA 也折叠成 3D 结构来执行复杂的分子功能。为了开始研究 RNA 机器，Kellis 与共同作者、麻省理工学院前博士后Stefan Washietl 花费了数年时间来开发算法预测 RNA 链有可能如何折叠。他们采用数十年来科学家们辛苦测量的一些参数，基于得到确

2、证的热力学折叠特性建立了他们的初始模型。同时，资深作者 Jonathan Weissman 和第一作者、加州大学旧金山分校的 Silvi Rouskin，设计了一种新技术来调查活细胞中 RNA 链的折叠情况。这一技术应用了一种化学物：硫酸二甲酯，其能够结合未折叠的 RNA 链，却不能结合折叠的 RNA 链。为了将采用这一技术收集的数据注释为 RNA 结构，他们应用了 Manolis 和 Washietl 书写的另一种算法，这种算法已应用于在试管中标记 RNA 的一些实验。哈佛大学干细胞和再生生物学助理教授 John Rinn（未参与该研究）说：“能够在天然环境下观察 RNA 折叠是一项重大的进展。现在，我们第一次可全面调查这些结构在细胞中的样子。 ”首次观测在细胞中形成的 RNA 结构，合作者们解答了一个长期存在的问题：RNA 是否如蛋白质一样，在细胞中以与在试管中相同的方式折叠？他们发现，尽管在试管中进行 RNA 结构研究所获得的实验数据与 Kellis 的计算预测相匹配，与活细胞中观察到的却不一致。在他们抽样的 23,412 个 RNA 区域中，只有 3.9%在细胞中形成了结构，而

3、在试管中则达到 24%。Kellis 说：“差异告诉我们，在活细胞中这一系统并不遵循热力学规则。细胞改变了折叠模式。 ”最有价值的 RNA进一步的实验调查揭示，在能量耗尽的细胞中 RNA 折叠更为容易，证实了这一假说：细胞消耗能量来使得一些 RNA 折叠得以形成，表明了这些折叠对于细胞来说肯定有价值。这一见解促使 Kellis 和 Washietl 跨越相关物种研究这些结构的进化保守性，以聚焦最具价值的 RNA 折叠。 “最有趣的 RNA 折叠随着时间推移要么保持不变要么迅速改变，表明有某种进化压力， ”Kellis说。研究生成了包含 259 个功能上有趣的 RNA 候选清单。通过进一步的实验分析，合作者们已经证实来自这一清单的 3 种 mRNAs 有可能执行了生理功能，将酵母中已知功能 mRNAs 的数量增加了一倍。 “结合新一代测试和计算分析，使得我们能够更迅速地开展生物学研究， ”Weissman 说。这份清单对于 Rinn 以及从事非编码 RNA 研究的其他人尤其具有价值，因为结构是功能的核心。Rinn 说：“我们现在获得了一个 RNA 结构查询表，我们有可能利用它来开始推测一

4、些非编码 RNAs 的功能类别。这一技术是一个极好的原理证明，有可能彻底改变我们对于非编码结构的理解。 ”这些研究结果也验证了 Kellis 和 Washietl 构建的 RNA 折叠计算模型。 “对于这些确实重要的 RNAs，我们的模型是准确且有用的， ”Washietl 说。尽管这项研究的焦点是酵母，研究人员已开始将这些技术应用于哺乳动物细胞。 “这种方法是通用的，因此有巨大的潜力来揭示从酵母到人类的新生物学， ”Washietl 说。Genome-wide probing of RNA structure reveals active unfolding of mRNA structures in vivoRNA has a dual role as an informational molecule and a direct effector of biological tasks. The latter function is enabled by RNAs ability to adopt complex secondary and tertiary folds and t

5、hus has motivated extensive computational1, 2 and experimental3, 4, 5, 6, 7, 8 efforts for determining RNA structures. Existing approaches for evaluating RNA structure have been largely limited to in vitro systems, yet the thermodynamic forces which drive RNA folding in vitro may not be sufficient to predict stable RNA structures in vivo5. Indeed, the presence of RNA- w w w . c e l l s e r v i c e . c n binding proteins and ATP-dependent helicases can influence which structures are present inside cells. Here we present an approach for globally monitoring RNA structure in native conditions in vivo with single-nucleotide precision

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