Pētījumā tiek pētīta SARS-CoV-2 liela attāluma RNS-RNS mijiedarbība

Pētījumā tiek pētīta SARS-CoV-2 liela attāluma RNS-RNS mijiedarbība

Nesen publicētā pētījumā Starptautiskais molekulāro zinātņu žurnāls Pētnieki pētīja RRI [liela attāluma ribonukleīnskābes (RNS) un RNS mijiedarbību] smaga akūta respiratorā sindroma koronavīrusa 2 (SARS-CoV-2) variantos, kas rada bažas (GOS), lai novērtētu SARS-CoV-2 evolūcijas izmaiņas.

Studie: Variantenspezifische Analyse enthüllt eine neuartige RNA-RNA-Interaktion mit großer Reichweite in SARS-CoV-2 Orf1a. Bildnachweis: CROCOTHERY/Shutterstock

fons

RRI ir būtiskas CoV dzīves ciklam, un to noteikšana var paplašināt izpratni par SARS-CoV-2 evolūcijas īpašībām un potenciāli palīdzēt prognozēt jaunus GOS, jo SARS-CoV-2 ir RNS vīruss. Nesenie in vivo pētījumi, kuros pētīta SARS-CoV-2 RNS struktūra, ir identificējuši dažus ilgtermiņa RRI; Tomēr ir nepieciešami turpmāki pētījumi. Atvērtais lasīšanas rāmis 1a (Orf1a) un Orf1b (vai Orf1ab) kodē 16 nestrukturālus proteīnus, kas iesaistīti SARS-CoV-2 replikācijā un transkripcijā, un ir SARS-CoV-2 genoma variāciju avots.

Par pētījumu

Šajā pētījumā pētnieki novērtēja GOS specifiskās evolūcijas izmaiņas SARS-CoV-2 genomā, pamatojoties uz ilgtermiņa RRI novērtējumiem.

SARS-CoV-2 genoma sekvences (n=32 714) alfa GOS, Beta GOS, Delta GOS un Omicron GOS, kuru izcelsme ir 92 dažādās valstīs, tika lejupielādētas no GISAID (Global Initiative on Sharing All Influenza Data) datu bāzes. Analīzei tika atlasīti astoņi liela attāluma Orf1a un / vai Orf1b RRI, no kuriem četri tika eksperimentāli apstiprināti (Exp) un iegūti no COMRADES eksperimenta (Exp), bet atlikušie četri tika iegūti no skaitļošanas prognozēm (Comp), izmantojot IntaRNA programmatūru.

Comp-RRI tika analizēti, lai izpētītu jaunus, liela attāluma RRI un ar tiem saistītās izmaiņas SARS-CoV-2 evolūcijā. Turklāt tika analizēts rāmja nobīdes elements (FSE), lai novērtētu iezīmei raksturīgo attīstību starp GOS. Mutāciju modeļi sekvencēs vispirms tika novērtēti visā genomā un pēc tam izmantojot GOS. RRI strukturālās izmaiņas tika novērtētas, novērtējot GOS specifiskās kompensējošās mutācijas, saglabāšanos un kovariējošās mutācijas katram RRI.

Aprēķinu aprēķini atkal tika veikti, izmantojot SHAPE informāciju, lai veiktu ierobežotāku novērtējumu. Tika noteikti genoma intervāli un reģistrēti pieci labākie trāpījumi katram genoma intervālam, pēc tam mijiedarbības tika sakārtotas, pamatojoties uz enerģijas atlikumiem. Pāru attālumi starp GOS [vidējais atšķirīgo bāzu skaits GISAID sekvencēm] tika aprēķināti kā atšķirības mērs.

Astoņos plaša diapazona RRI netika novērotas stumbra cilpas vai pseidokots. Lai uzlabotu izpratni par to, kā SARS-CoV-2 RRI tiek saglabāti neatkarīgi no GOS, tika salīdzināts vidējais mutāciju skaits uz vienu bāzi visu astoņu RRI sekvencēm. Turklāt mutācijas tika klasificētas kā kompensējošas vai nekompensējošas, pamatojoties uz RNS bāzes pāru (bp) izmitināšanu.

Lai noskaidrotu, vai RRI ir mazāk/vairāk variāciju vai tie tikai ietilpst SARS-CoV-2 genoma ļoti mainīgo reģionu kategorijā, RRI variācijas vienā bāzē tika salīdzinātas ar blakus esošajiem reģioniem [100 nukleotīdi (nt) augšpus un lejpus]. Turklāt tika veikta kovariācijas analīze un sekvences tika grupētas atbilstoši to atbilstošajiem GOS, lai novērtētu GOS specifiskās un GOS grupai specifiskās tendences. Lai noskaidrotu, vai RRI attīstījās specifiski GOS, GOS sekvences tika atdalītas un tālāk analizētas ar R-scape analīzi.

Rezultāti

Visās RRI vietās tika novēroti neviendabīgi mutāciju ātrumi un evolūcijas modeļi, kas norāda uz dažādiem evolūcijas ātrumiem un ierobežojumiem dažādās SARS-CoV-2 RNS vietās. Exp1 un Exp4 uzrādīja salīdzinoši augstu saglabāšanas līmeni, savukārt Comp1 un Exp2 saturēja vairākas kompensējošas mutācijas.

Tomēr R-Scape statistiskās analīzes neuzrādīja būtiskas kovariācijas nevienam RRI, un nebija nekādas nozīmes 5 labākajiem trāpījumiem, izmantojot SHAPE ierobežojumu. Netika atrasti pierādījumi par divu RRI reģionu koevolūciju sekvencēs. Omicron, jaunākais GOS, uzrādīja vislielāko secību atšķirību un augstāko mutāciju ātrumu (2,5 × 10–6 uz bāzi dienā), un Delta uzrādīja zemāko mutāciju ātrumu (1,96 × 10–6).

Ir konstatēts, ka alfa GOS un Beta GOS ir tuvāk viens otram nekā citi GOS. Comp4 bija vislielākais strukturālo mutāciju skaits (divreiz vairāk nekā blakus esošajos reģionos, bet vismazākais procents (~12%) nestrukturālo mutāciju dēļ “identificējošās mutācijas” (Q57H) beta-VOC Orf3a ietvaros), savukārt Exp1 bija vismazākais mutāciju skaits.

Dažiem liela attāluma RRI tika novērotas GOS specifiskas evolūcijas izmaiņas, kas sniedz pierādījumus par Comp1 esamību beta-GOS sekvencēs. Comp2 izrādījās labākais hits bez SHAPE ierobežojuma. FSE mutāciju ātrums bija salīdzināms ar astoņu ilgtermiņa RRI mutāciju ātrumu. Negaidīti FSE uzrādīja vairāk variāciju katrā bāzē nekā kaimiņu reģionos, iespējams, tās virsbūves dēļ. Beta sekvenču Exp4 intervāls, ti, Beta Exp4 un Beta Comp1, uzrādīja būtiski mainīgus bāzes pārus, neskatoties uz zemo statistisko jaudu.

Dažiem RRI bija GOS atšķirības. Piemēram, Comp1 bija mazākas atšķirības nekā blakus esošajos reģionos visos GOS, izņemot Delta, un Exp1 bija zemāka saglabāšana Delta un Omicron, bet ne Alfa vai Beta. Turklāt Comp4 saglabāšanās līmenis Omicron bija daudz zemāks, savukārt citos GOS tas bija daudz augstāks. Programmā Comp4 tikai trīs procenti beta mutāciju pielāgo struktūru, bet 90 procenti alfa mutāciju.

Diploms

Kopumā pētījuma rezultāti parādīja, ka liela attāluma RRI dažādos SARS-CoV-2 GOS var saskarties ar atšķirīgu evolūcijas spiedienu un ka Comp1 varētu būt jauns SARS-CoV-2 liela attāluma RRI.

Atsauce:

• Dukeshire, M. et al. (2022) „Variantenspezifische Analyse enthüllt eine neuartige RNA-RNA-Interaktion über große Entfernungen in SARS-CoV-2 Orf1a“, International Journal of Molecular Sciences, 23(19), S. 11050. doi: 10.3390/ijms231911050. https://www.mdpi.com/1422-0067/23/19/11050