代謝遺伝子クラスター

代謝遺伝子クラスターまたは生合成遺伝子クラスターは、共通で個別の代謝経路に関与する、ほとんどが非相同な 遺伝子の密接に関連したセットです。遺伝子はゲノム上で互いに物理的に近接しており、その発現はしばしば共制御されます。[1] [2] [3]代謝遺伝子クラスターは、細菌[4]とほとんどの真菌[5]ゲノムに共通の特徴です。これらは他の[6]生物ではあまり見られません。これらは、ほとんどの医薬品化合物、天然毒素、化学的コミュニケーション、生物間の化学戦争の源または基礎である二次代謝産物を生成することで最も広く知られています。代謝遺伝子クラスターは、栄養素の獲得、毒素の分解、 [7]抗菌薬耐性、およびビタミンの生合成にも関与しています。[5]代謝遺伝子クラスターのこれらすべての特性を考慮すると、これらは微生物叢と宿主の相互作用を含む微生物生態系の形成に重要な役割を果たします。そのため、代謝遺伝子クラスターを予測するための 計算ゲノミクスツールがいくつか開発されてきました。

データベース

MIBiG、BiG-FAM

バイオインフォマティクスツール

ルールに基づいたツール

メタゲノムデータからマイクロバイオームサンプル中のこの種の遺伝子クラスターの存在量と発現を予測・決定するためのバイオインフォマティクスツールが開発されている[8] 。メタゲノムデータのサイズは膨大であるため、フィルタリングとクラスタ化はこれらのツールの重要な部分である。これらのプロセスは、Minhash [ 9]などの次元削減技術や、 k-medoidsやaffinity propagationなどのクラスタ化アルゴリズムで構成される場合がある。また、それらを比較するための指標や類似性評価もいくつか開発されている。

生合成遺伝子クラスター（BGC）のゲノムマイニングは、天然物発見において不可欠な要素となっています。現在公開されている20万種を超える微生物ゲノムには、豊富な新規化学に関する情報が含まれています。この膨大なゲノム多様性を探索する1つの方法は、相同BGCの比較分析です。これにより、代謝物や生物活性の存在と一致する種間パターンを特定できます。しかし、現在のツールは、これらのBGCを遺伝子クラスターファミリー（GCF）にグループ化するために使用される高価なネットワークベースのアプローチによって引き起こされるボトルネックによって妨げられています。BiG-SLiCE（生合成遺伝子スーパーリニアクラスタリングエンジン）は、膨大な数のBGCをクラスター化するために設計されたツールです。BiG-SLiCEは、BGCをユークリッド空間で表現することにより、BGCを非対一かつほぼ線形な方法でGCFにグループ化できます。

Satria et al., 2021 [10]は、BiG-SLiCE における二次代謝多様性のグローバルマップを再構築することで、分類学全体にわたる解析の有用性を実証し、未知の生合成ポテンシャルを特定することで、天然物発見を加速させる新たな可能性を切り開き、BGCのグローバルかつ検索可能な相互接続ネットワークの構築に向けた第一歩を踏み出しました。研究が十分に行われていない分類群のゲノム配列がさらに多く解読されるにつれて、より多くの情報が得られ、それらの潜在的に新しい化学特性を明らかにすることができます。[10]

機械学習に基づくツール

進化

代謝遺伝子クラスターの起源と進化は、1990 年代から議論されてきました。[11] [12]その後、ゲノム再編成、遺伝子重複、または水平遺伝子移動によってゲノム内で代謝遺伝子クラスターが発生する可能性があることが実証され、[13]一部の代謝クラスターは複数の種で収束進化しました。[14]水平遺伝子クラスター移動は、コード化された経路が利益をもたらすと考えられている生態学的ニッチと関連付けられています。[15]生態学的機能のための遺伝子のクラスター化は、生物間の生殖傾向に起因し、集団のパンゲノムにおける複雑な機能の洗練度を高めることで、適応の加速に寄与すると主張されてきました。[16]

参考文献

  1. ^ Schläpfer P, Zhang P, Wang C, Kim T, Banf M, Chae L, 他 (2017年4月). 「植物における代謝酵素、代謝経路、遺伝子クラスターのゲノムワイド予測」. Plant Physiology . 173 (4): 2041– 2059. doi :10.1104/pp.16.01942. PMC 5373064.  PMID 28228535  .
  2. ^ Miller BL, Miller KY, Roberti KA, Timberlake WE (1987年1月). 「Aspergillus nidulansのSpoC1遺伝子クラスターの細胞特異的発現を制御する位置依存的および非依存的メカニズム」. Molecular and Cellular Biology . 7 (1): 427–34 . doi :10.1128/MCB.7.1.427. PMC 365085. PMID 3550422  . 
  3. ^ Banf M, Zhao K, Rhee SY (2019年9月). 「METACLUSTER - 代謝遺伝子クラスターのコンテキスト特異的発現解析のためのRパッケージ」.バイオインフォマティクス. 35 (17): 3178– 3180. doi :10.1093/bioinformatics/btz021. PMC 6735823. PMID 30657869  . 
  4. ^ Cimermancic P、Medema MH、Claesen J、Kurita K、Wieland Brown LC、Mavrommatis K、他。 （2014年7月）。 「原核生物の生合成遺伝子クラスターの包括的な分析から得た二次代謝への洞察」。セル。158 (2): 412–421。土井:10.1016/j.cell.2014.06.034。PMC 4123684。PMID  25036635。 
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  11. ^ Lawrence JG, Roth JR (1996-08-01). 「利己的オペロン：水平伝播が遺伝子クラスターの進化を駆動する可能性がある」. Genetics . 143 (4): 1843– 1860. doi :10.1093/genetics/143.4.1843. ISSN 0016-6731  . PMC 1207444. PMID  8844169. 
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  14. ^ Slot JC, Rokas A (2010-06-01). 「真菌において複数のGAL経路遺伝子クラスターが独立して異なるメカニズムで進化した」. Proceedings of the National Academy of Sciences . 107 (22): 10136– 10141. Bibcode :2010PNAS..10710136S. doi : 10.1073/pnas.0914418107 . PMC 2890473. PMID  20479238 . 
  15. ^ Greene GH, McGary KL, Rokas A, Slot JC (2014年1月). 「生態学が真菌における特殊なチロシン代謝モジュールの分布を駆動する」. Genome Biology and Evolution . 6 (1): 121– 132. doi :10.1093/gbe/evt208. ISSN  1759-6653. PMC 3914699. PMID 24391152  . 
  16. ^ Slot JC, Gluck-Thaler E (2019年10月1日). 「代謝遺伝子クラスター、真菌の多様性、そして補助機能の生成」. Current Opinion in Genetics & Development . 58–59 : 17–24 . doi : 10.1016/j.gde.2019.07.006 . ISSN  0959-437X. PMID  31466036. S2CID  201674539.
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