進化論
突然変異バイアス対自然選択 コドンバイアス選択のメカニズムは依然として議論の的となっているが、このバイアスの考えられる説明は大きく2つのカテゴリーに分けられる。1つは自然選択に関するもので、コドンバイアスがタンパク質発現の効率や正確さに寄与し、正の選択 を受けるというものである。選択は、より頻繁に使用されるコドンがより豊富なtRNA分子によって認識される理由、および好ましいコドン、tRNAレベル、遺伝子コピー数 の間の相関関係を説明できる。より頻繁に使用されるコドンへのアミノ酸の取り込みは、まれなコドンへの取り込みよりも速い。翻訳が速くなると、遊離リボソームの細胞内濃度が上昇し、 メッセンジャーRNA (mRNA)の開始速度が上昇する可能性がある。[ 21 ] コドン使用は、共翻訳フォールディング に大きな影響を与える可能性がある。[ 22 ]
コドン使用頻度に関する2番目の説明は、中立効果を前提としています。これには、突然変異バイアス (GとCを含むコドンがAとCを含むコドンよりも一般的になる傾向がある)とGCバイアス遺伝子変換 (逆の効果)の両方が含まれます。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 のレベルは、生物間のコドンバイアスの違いを説明する上で重要なパラメータです。異なる生物、および同じ生物の異なる遺伝子では、選択と中立効果の相対的な影響が異なります。[ 23 ]
突然変異-選択-遺伝的浮動バランスモデル 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、コドンバイアスの有力な仮説は、突然変異-選択-遺伝的浮動バランスモデル 、またはより広義にはGCバイアス遺伝子変換も含むバージョンによって説明できます。この仮説は、遺伝的浮動 がゲノムのすべての部位で選択がコドン選択を完全に支配するのを防ぐのに十分強い場合、コドン使用は中立的な力と選択の両方によって形成されると述べています。また、選択は一般的に弱いが、発現が高く、コーディング配列の機能的制約が多い遺伝子では強くなる傾向があることも示唆しています。[ 21 ]
「コドン適応指数」は、突然変異、遺伝的浮動、遺伝子変換に対するコドン使用の選択の強さの遺伝子間の違いを測定します。[ 24 ] 代替指標としては、「最適コドン頻度」(Fop)、[ 25 ] 相対コドン適応度(RCA)、[ 26 ] および「有効コドン数 」(Nc)などがあります。[ 27 ] [ 28 ] 対応分析 や主成分分析 などの多変量統計手法は、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ます。[ 29 ] 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ます。
「種のコドン適応指数」は、ゲノム全体におけるコドン使用頻度が、突然変異、遺伝子変換、遺伝的浮動によって予想される値からどの程度逸脱しているかを測定する。[ 20 ] これは、有効集団サイズ を捉え、突然変異バイアスやGCバイアス遺伝子変換を克服する選択力を制限する遺伝的浮動の強さを表す。
コドン構成の影響
RNA二次構造への影響 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のこの領域における同義置換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二次構造および下流のタンパク質発現において重要な役割を果たし、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 における強い二次構造は翻訳を阻害する可能性があり、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もたらす。[ 30 ]
転写または遺伝子発現への影響 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応用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 および翻訳速度は、非天然のコンテキストに置かれると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は全細胞RNAの大部分を構成し、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(例えば、希少コドンの総数と連続する希少コドンの存在)も翻訳精度に影響を与える可能性があります。[ 31 ] [ 32 ] しかし、特定の宿主の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プールの平衡が変化する可能性もあります。宿主tRNAの存在量に合うように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用いられてきた。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の折り畳み、コドンペアバイアス、コドンランプ、コドンハーモナイゼーション 、コドン相関などの全体的なヌクレオチド含有量を考慮する。[ 33 ] [ 34 ] 導入されるヌクレオチド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遺伝子合成が必要となることが多い。
アミノ酸飢餓に関与する遺伝子など、一部の内因性 遺伝子にも特殊なコドンバイアスが見られます。例えば、アミノ酸生合成 酵素は、通常のtRNA量には適さないコドンを優先的に使用しますが、飢餓状態ではtRNAプールに適したコドンも使用します。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に、転写調節の追加レベルを導入することができます。[ 34 ]
翻訳伸長速度への影響 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。コドン翻訳速度と対応するtRNA濃度との間のこの相関関係は、翻訳伸長速度のさらなる調節を提供し、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、コドン使用はこれらの速度の全体的な制御を可能にし、希少コドンは速度を犠牲にして翻訳の正確性に貢献する可能性があります。[ 35 ]
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外部リンク 構成分析ツールキット( 2020年7月26日にWayback Machine に アーカイブ済み):コドン使用バイアスとその統計的有意性の推定 HIVEコドン使用頻度表データベース コドン使用頻度データベース コドンW グラフィカルなコドン使用頻度分析ツール JCat - Javaコドン使用適応ツール INCA - 対話型コドン解析ソフトウェア ACUA - 自動コドン使用頻度分析ツール( 2020年7月26日にWayback Machine に アーカイブ済み) オプティマイザー - コドン使用頻度の最適化 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 - コドン使用頻度の適応を評価するためのツールセット scRCA - 翻訳コドン使用頻度バイアスの自動判定 ade4およびseqinRパッケージを用いたオンライン同義コドン使用頻度解析 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