コドン使用バイアス

コドン使用バイアスとは、DNA をコードする際に同義 コドンが出現する頻度の違いを指します。コドンは、ポリペプチド鎖内の特定のアミノ酸残基をコードする、または翻訳の終結（終止コドン）のための 3 つのヌクレオチドの連続（トリプレット）です。

64 種類のコドン（アミノ酸をコードする 61 種類のコドンと 3 種類の終止コドン）がありますが、翻訳されるアミノ酸は 20 種類しかありません。コドンの数が多すぎるため、多くのアミノ酸が複数のコドンでコードされることになります。このような冗長性のため、遺伝暗号は退化していると言われています。さまざまな生物の遺伝暗号は、同じアミノ酸をコードする複数のコドンのうちの 1 つを他のコドンよりも多く使用する傾向にあることがよくあります。つまり、あるコドンが偶然に予想されるよりも多く見つかるということです。このような偏りがどのように生じるのかは、分子進化の分野でよく議論されています。GenBankとRefSeqの生物のゲノムコドン使用バイアスを詳述するコドン使用表は、 HIVE-Codon Usage Tables (HIVE-CUTs) プロジェクト^[1]にあります。このプロジェクトには、CoCoPUTs と TissueCoCoPUTs という 2 つの異なるデータベースが含まれています。これら2つのデータベースを組み合わせることで、利用可能な配列情報を持つすべての生物と52のヒト組織について、包括的で最新のコドン、コドンペア、およびジヌクレオチドの使用統計がそれぞれ提供されます。^{[2] [3]}

一般的にコドンバイアスは、3つの主な要因の寄与を反映していると認められている。二倍体生物においてGCで終わるコドンを好むGCバイアス遺伝子変換、突然変異の好みを反映する到着バイアス（典型的にはATで終わるコドンを好む）、および翻訳に関して好ましいコドンの自然選択である。 ^{[4] [5] [6]}大腸菌やサッカロミセス・セレビシエ（パン酵母）のような増殖の速い微生物における最適コドンは、それぞれのゲノム転移RNA（tRNA）プールの構成を反映している。^[7]最適コドンは、より速い翻訳速度と高い精度を達成するのに役立つと考えられている。これらの要因の結果として、翻訳選択は、上記の生物の場合のように、高度に発現する遺伝子でより強くなることが予想される。 ^{[8] [9]}成長率が高くなかったりゲノムが小さい他の生物では、コドン使用の最適化は通常存在せず、コドンの好みはその特定のゲノムに見られる特徴的な変異の偏りによって決定される。この例としては、ホモ・サピエンス（ヒト）やヘリコバクター・ピロリが挙げられる。^{[10] [11]}中程度のコドン使用の最適化を示す生物には、キイロショウジョウバエ（ショウジョウバエ）、線虫（線虫）、ストロンギロセントロトゥス・プルプラトゥス（ウニ）、シロイヌナズナ（シロイヌナズナ）などがある。^[12]いくつかのウイルス科（ヘルペスウイルス、レンチウイルス、パピローマウイルス、ポリオーマウイルス、アデノウイルス、パルボウイルス）は、宿主細胞と比較して大きく偏ったコドン使用を示す構造タンパク質をコードすることが知られている。これらのコドンバイアスは後期タンパク質の時間的制御に役割を果たしているのではないかという示唆がなされている。^[13]

コドン使用と tRNA の最適化の性質については、激しい議論が交わされてきました。コドン使用が tRNA の進化を促進しているのか、それともその逆なのかは明らかではありません。コドン使用と tRNA の発現がフィードバック方式で共進化する (つまり、すでに高頻度で存在するコドンが対応する tRNA の発現を促進し、通常高レベルで発現する tRNA が対応するコドンの頻度を高める) という数学モデルが少なくとも 1 つ開発されています。ただし、このモデルはまだ実験的に確認されていないようです。もう 1 つの問題は、tRNA 遺伝子の進化が研究の非常に不活発な分野であることです。^{[引用が必要]}

コドン使用バイアスに関連する因子として、遺伝子発現レベル（tRNA豊富さによる翻訳プロセスの最適化の選択を反映）、グアニン-シトシン含量（GC含量、水平遺伝子伝達または突然変異バイアスを反映）、グアニン-シトシン偏向（GC偏向、鎖特異的突然変異バイアスを反映）、アミノ酸保存、タンパク質ハイドロパシー、転写選択、RNA安定性、最適成長温度、高塩分適応、食事性窒素など、さまざまな因子が提案されている。^{[14] [15] [16] [17] [18] [19]}

コドンバイアス選択のメカニズムは依然として議論の余地があるが、このバイアスに対する考えられる説明は 2 つの一般的なカテゴリに分類される。1 つの説明は、コドンバイアスがタンパク質発現の効率や精度に寄与し、そのため正の選択を受けるという選択理論を中心とする。選択モデルは、より頻繁なコドンがより豊富な tRNA 分子によって認識される理由や、優先コドン、tRNA レベル、遺伝子コピー数の相関関係も説明する。より頻繁なコドンでのアミノ酸の取り込み速度は、まれなコドンでの取り込み速度よりもはるかに速いことが示されているが、翻訳速度が直接影響を受けることは示されていないため、より頻繁なコドンへのバイアスは直接有利ではない可能性がある。ただし、翻訳伸長速度の増加は、細胞内の遊離リボソームの濃度と、メッセンジャー RNA (mRNA)の開始速度の増加によって間接的に有利になる可能性がある。^[20]

コドン使用に関する 2 つ目の説明は、突然変異バイアスによって説明できます。これは、突然変異パターンの非ランダム性のためにコドンバイアスが存在するという理論です。言い換えると、一部のコドンはより多くの変化を受ける可能性があり、その結果、平衡頻度が低くなり、「まれな」コドンとも呼ばれます。異なる生物は異なる突然変異バイアスを示し、ゲノム全体の GC 含有量のレベルが生物間のコドンバイアスの違いを説明する最も重要なパラメーターであるという証拠が増えています。追加の研究では、コドンバイアスは、遺伝子間配列のみを使用して原核生物で統計的に予測できることが実証されており、コード領域に対する選択力の考えに反論し、突然変異バイアスモデルをさらに支持しています。ただし、このモデルだけでは、より豊富な tRNA によって優先コドンが認識される理由を完全に説明することはできません。^[20]

突然変異圧と選択の両方からの証拠を調和させるために、コドンバイアスに関する一般的な仮説は、突然変異-選択-ドリフトバランスモデルによって説明できます。この仮説は、選択はマイナーコドンよりもメジャーコドンを好むが^{[説明が必要] 、マイナーコドンは突然変異圧と}遺伝的ドリフトのために存続できると述べています。また、選択は一般的に弱いが、選択の強度はコード配列のより高い発現とより機能的な制約に比例することを示唆しています。^[20]

mRNAの5'末端の二次構造は翻訳効率に影響を与えるため、mRNAのこの領域での同義的変化は遺伝子発現に重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、非コードDNA領域のコドン使用はRNA二次構造と下流のタンパク質発現に大きな役割を果たし、さらなる選択圧を受ける可能性がある。特に、リボソーム結合部位または開始コドンの強力な二次構造は翻訳を阻害し、5'末端でのmRNAの折り畳みはタンパク質レベルに大きな変動を生み出す可能性がある。^[21]

異種遺伝子発現は、タンパク質生産や代謝工学など、多くのバイオテクノロジー用途で使用されています。tRNAプールは生物によって異なるため、特定のコード配列の転写および翻訳の速度は、非ネイティブな状況に置かれた場合、効率が低下する可能性があります。過剰発現したトランスジーンの場合、対応するmRNAが細胞全体のRNAの大部分を占め、転写産物に沿って希少コドンが存在すると、リボソームの非効率的な使用と枯渇につながり、最終的に異種タンパク質生産のレベルが低下する可能性があります。さらに、遺伝子の構成（希少コドンの総数や連続する希少コドンの存在など）も翻訳の精度に影響する可能性があります。^{[22] [23]}ただし、特定のホストのtRNAプールに最適化されたコドンを使用して異種遺伝子を過剰発現すると、アミノ酸飢餓を引き起こし、tRNAプールの平衡を変える可能性もあります。宿主tRNAの存在量に合わせてコドンを調整するこの方法は、コドン最適化と呼ばれ、従来は異種遺伝子の発現に使用されてきました。しかし、異種発現の最適化のための新しい戦略では、局所的なmRNAフォールディング、コドンペアバイアス、コドンランプ、コドン調和、コドン相関などの全体的なヌクレオチド含有量を考慮しています。^{[24] [25]}導入されるヌクレオチドの変化の数が多いため、このような最適化された遺伝子の作成には人工的な遺伝子合成が必要になることがよくあります。

特殊なコドンバイアスは、アミノ酸飢餓に関与する遺伝子などの一部の内因性遺伝子にも見られます。例えば、アミノ酸生合成酵素は、通常のtRNA存在量にはあまり適応していないコドンを優先的に使用しますが、飢餓状態のtRNAプールに適応したコドンを持っています。このように、コドンの使用は、特定の細胞条件下での適切な遺伝子発現のための転写制御の追加レベルを導入する可能性があります。^[25]

一般的に、高発現遺伝子の場合、翻訳伸長速度はtRNAプールへのコドン適応度が高い転写産物では速く、希少コドンを含む転写産物では遅くなります。コドン翻訳速度と同族tRNA濃度の相関関係により、翻訳伸長速度がさらに調整され、生物にいくつかの利点をもたらす可能性があります。具体的には、コドンの使用によりこれらの速度を全体的に制御でき、希少コドンは速度を犠牲にして翻訳の精度に貢献する可能性があります。^[26]

生体内でのタンパク質の折り畳みはベクトル的であり、タンパク質のN 末端は翻訳リボソームから出て、よりC 末端の領域よりも先に溶媒にさらされる。その結果、共翻訳タンパク質折り畳みは、折り畳み軌道上の新生ポリペプチド鎖にいくつかの空間的および時間的制約を導入する。mRNA の翻訳速度はタンパク質の折り畳みと連動しており、コドンの適応は翻訳伸長に関連している。そのため、配列レベルでの操作は、タンパク質の折り畳みを制御または改善するための効果的な戦略であるという仮説が立てられている。いくつかの研究では、特定のタンパク質では局所的な mRNA 構造の結果として翻訳が一時停止することが示されており、これは適切な折り畳みに必要である可能性がある。さらに、同義変異は新生タンパク質の折り畳みプロセスに重大な影響を及ぼすことが示されており、酵素の基質特異性を変えることさえある。これらの研究は、コドンの使用がポリペプチドがリボソームからベクトル的に出現する速度に影響を与え、それが利用可能な構造空間全体にわたるタンパク質折り畳み経路にさらに影響を与える可能性があることを示唆している。^[26]

バイオインフォマティクスと計算生物学の分野では、コドン使用バイアスを分析するために多くの統計的手法が提案され、使用されている。^[27]「最適コドンの頻度」（Fop）^[28] 、 「相対コドン適応」（RCA）^[29]、「コドン適応指数（CAI）^[30]」などの手法は遺伝子発現レベルを予測するために使用され、「有効コドン数」（Nc）や情報理論からのシャノンエントロピーなどの手法はコドン使用の均一性を測定するために使用される。^[31]コレスポンデンス分析や主成分分析などの多変量統計的手法は、遺伝子間のコドン使用の変動を分析するために広く使用されている。^[32]上記の統計分析を実装するためのコンピュータプログラムは、CodonW、GCUA、INCAなど、多数ある。コドン最適化は、合成遺伝子やDNAワクチンの設計に応用されている。この目的のためにオンラインで入手できるソフトウェアパッケージがいくつかある（外部リンクを参照）。^[要出典]

• 構成分析ツールキット Archived 2020-07-26 at the Wayback Machine : コドン使用バイアスの推定とその統計的有意性
• HIVE-コドン使用表データベース
• コドン使用データベース
• コドンW
• GCUA - 一般的なコドン使用分析
• グラフィカルコドン使用状況アナライザー
• JCat - Java コドン使用適応ツール
• INCA - インタラクティブコドン解析ソフトウェア
• ACUA - 自動コドン使用分析ツール 2020-07-26 にWayback Machineにアーカイブされました
• OPTIMIZER - コドン使用の最適化
• HEG-DB - 高発現遺伝子データベース
• E-CAI - コドン適応指数の期待値
• CAIcal - コドン使用適応を評価するためのツールセット
• scRCA - 翻訳コドン使用バイアスの自動判定
• ade4 および seqinR パッケージを使用したオンライン同義コドン使用解析
• コドン最適化のための遺伝的アルゴリズムシミュレーション