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]ゲノムに共通する特徴です。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、代謝遺伝子クラスターは、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

バイオインフォマティクスツールは、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し、決定するために開発されてきた。^[8]メタゲノムデータのサイズはかなり大きいため、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と、 k-medoidsやaffinity propagationなどのクラスタ化アルゴリズムで構成することができる。また、それらを比較するためのいくつかの指標と類似点が開発されてきた。

生合成遺伝子クラスター (BGC) のゲノムマイニングは、天然物発見の不可欠な部分となっています。現在公開されている 200,000 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ナビゲートする 1 つの方法は、相同 BGC の比較分析です。これにより、代謝物または生物学的活動の存在と一致する種間パターンを特定できます。ただし、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生じ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線形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よう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 を非ペアワイズでほぼ線形の方法で GCF にグループ化できます。

Satria et al., 2021 ^[10]は、BiG-SLiCE 全体で、分類学全体にわたる二次代謝多様性のグローバルマップを再構築して未知の生合成の可能性を特定することで、このような分析の有用性を実証し、天然物の発見を加速するための新たな可能性を切り開き、BGC のグローバルで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提供しています。研究が不十分な分類群からより多くのゲノムが配列決定されるにつれて、より多くの情報がマイニングされ、それらの潜在的に新しい化学を浮き彫り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]それ以来、代謝遺伝子クラスターは、ゲノム再編成、}遺伝子重複、または水平遺伝子伝達によってゲノム内に発生する可能性があることが実証されており、^[13]いくつかの代謝クラスターは複数の種で収束的に進化しています。^[14]遺伝子クラスターの水平伝達は、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に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化を促進することで、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

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