Составлена карта эволюции белков за 3,8 миллиарда лет

14.10.2024

Белки, так или иначе, играют решающую роль в строении и поведении любого живого существа: от человека до вируса. Понимание истории развития и эволюции белков, может найти широкое применение в медицине.

Белки незаметно захватывают нашу жизнь с начала пандемии COVID-19. Ритм жизни всего мира подчиняется прихоти так называемого "шипового" белка вируса, который мутировал десятки раз, создавая все более смертоносные варианты. Но правда в том, что нами всегда правили белки. На клеточном уровне они несут ответственность практически за все.

Белки настолько важны, что ДНК — генетический материал, делающий каждого из нас уникальным — по сути, представляет собой длинную последовательность белковых схем. Это верно для животных, растений, грибов, бактерий, архей и даже вирусов. И так же, как эти группы организмов развиваются и изменяются с течением времени, то же самое происходит с белками и их составными частями.

Новое исследование ученых из Университета Иллинойса, опубликованное в Scientific Reports, отображает историю эволюции и взаимосвязи белковых доменов, субъединиц белковых молекул, за 3,8 миллиарда лет.

Знание того, как и почему домены объединяются в белки в процессе эволюции, может помочь ученым понять и спроектировать активность белков для приложений медицины и биоинженерии. Например, эти идеи могут помочь в управлении заболеваниями, например в создании более эффективных вакцин из шипованного белка вирусов COVID-19.

Источник: Scientific Reports.
Сети организации белковых доменов. (A) Геномная перепись структурных доменов и их комбинаций определяет SCOP- краткую классификационную строку ( ccs ) дескрипторов доменов, супрадоменов и мультидоменов, которые являются строительными блоками сетей. (B) Пять рабочих критериев для создания сети отражают взаимодействия между узлами белковой архитектуры по мере развития сетей. (C) Хронологическое развитие развивающихся сетей. В схеме "эволюция водопада" время движется слева направо, поскольку "дискретные события" эволюции сети постепенно разворачивают появление узлов и связей сверху вниз, окрашенные в соответствии с их возрастом.

Многие ученые изучали эволюцию мутаций COVID с ранних стадий пандемии, для определения его поведения и предсказания мутаций. Но этот временной отрезок миешон в сравнении с тем объемом данных, котоыре смогли получить в свое распоряжение авторы работы.

Исследователи собрали структуры миллионов последовательностей белков, закодированных в сотнях геномов всех таксономических групп, включая высшие организмы и микробы. Они сосредоточились не на целых белках, а на структурных доменах. Большинство белков состоит из более чем одного домена. Это компактные структурные единицы или модули, которые несут в себе специализированные функции. Что еще более важно, они - единицы эволюции.

После сортировки белков по доменам для построения эволюционных деревьев они приступили к работе по созданию сети, чтобы понять, как домены развивались и распределялись между белками на протяжении миллиардов лет эволюции. В процессе работы удалось установить, что существует обширная развивающаяся сеть, описывающая, как домены сочетаются друг с другом в белках.

Анализ показал, что домены начали объединяться на ранней стадии эволюции белка, но были также периоды взрывного роста сети. Например, исследователи описывают "большой взрыв" комбинаций доменов 1,5 миллиарда лет назад, совпадающий с появлением многоклеточных организмов и эукариот, организмов с мембраносвязанными ядрами, включая человека.

Существование большого биологического взрыва не ново. Ранее другая команда сообщала о массовом и раннем происхождении метаболизма, и недавно они снова обнаружили это при отслеживании истории метаболических сетей . Исторические записи большого взрыва, описывающие эволюционное лоскутное одеяло белков, предоставляют новые инструменты для понимания состава белков.

Это может помочь определить, например, почему структурные вариации и геномные рекомбинации часто возникают у SARS-CoV-2. Дополнительно этот новый способ понимания белков может помочь предотвратить пандемии, позволяя отследить происхождение вирусных заболеваний. Это также может помочь смягчить последствия заболевания за счет улучшения конструкции вакцины при возникновении вспышек.

Теги: