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Die Arbeit eines Bioinformatikers hat auf den ersten Blick eher wenig mit Genetik gemein – er sitzt nicht im Labor, sondern in Räumen, die mit Computern vollgestopft sind. Dennoch ist die Arbeit von Bioinformatikern von zentraler Bedeutung für die Genetik. Die Bioinformatik liefert z.B. Software-Programme, mit denen die genaue Zusammensetzung einzelner Gene untersucht werden kann. Während das Genom das gesamte Erbgut eines Organismus bezeichnet, beinhaltet ein Gen als Abschnitt auf dem Genom die Erbinformation für ein Protein, das aus einer bestimmten Abfolge von Aminosäuren aufgebaut ist. Innerhalb der Protein-codierenden Gene legt wiederum die Abfolge der DNA-Basen die Reihenfolge der Aminosäuren im jeweiligen Protein fest: Im genetischen Code stehen jeweils drei Basen (ein Triplett oder Codon) für eine bestimmte Aminosäure. Durch die computergestützte Untersuchung des Codon-Gebrauchs – also der von Spezies zu Spezies unterschiedlichen Häufigkeit, mit der ein Codon für die Codierung einer bestimmten Aminosäure verwendet wird – können Bioinformatiker deshalb Rückschlüsse auf die Feinstruktur des Genoms ziehen.
Auf dieser Grundlage konnte bei vielen mikrobiellen Genomen eine Bevorzugung für eine kleine Zahl von Codons in solchen Genen festgestellt werden, deren „Produkte“ (Proteine) von der Zelle in großer Anzahl benötigt werden oder die in für das Überleben kritischen Situationen rasch hergestellt werden müssen. Dieser Codon-Gebrauch optimiert die Qualität der Proteinbiosynthese sowie deren Geschwindigkeit und ist ein wichtiger Faktor für das Zellwachstum. Unklar war allerdings bislang, welche Stoffwechselleistungen von dieser Translationsoptimierung profitieren. Mit einer neuen Software konnten Bioinformatiker um PD Dr. Rainer Merkl vom Institut für Biophysik und physikalische Biochemie der Universität Regensburg nun Licht ins Dunkel bringen. Die Regensburger Wissenschaftler führten in diesem Zusammenhang eine systematische Analyse von 388 mikrobiellen Genomen – Bakterien und Archaeen – durch. Für jede Spezies wurden eine Menge von translationsoptimierten Proteinen identifiziert und von den Forschern als das jeweils artspezifische „Effektom“ definiert.
Im Rahmen der Untersuchungen konnten die Forscher zeigen, dass die Lebensumgebungen der verschiedenen Spezies nur wenig Einfluss auf die Zusammensetzung des jeweiligen „Effektoms“ haben. Vielmehr fanden die Wissenschaftler heraus, dass die „Effektome“ im Wesentlichen aus der Teilmenge des Proteoms (der Gesamtheit aller Proteine in einem Lebewesen) bestehen, die zentrale Prozesse mikrobiellen Lebens aufrechterhält. Darüber hinaus beinhalten die Effektome aber auch Enzyme, die für den Abbau zellschädigender Substanzen und für die Überwindung von Stresssituationen verantwortlich sind. Somit konnten die Wissenschaftler nachweisen, dass das Zellwachstum zwar ein wichtiger, aber nicht der einzige Faktor ist, der die Translationsoptimierung per Codon-Gebrauch steuert. Die Regensburger Forscher leisteten mit dieser Arbeit auch einen wichtigen Beitrag zur Funktionsaufklärung bislang unbekannter Gene, da sie diejenigen identifizierten, die für das Überleben der Art essentiell sein müssen.
Die Ergebnisse der Untersuchungen sind vor kurzem in der renommierten Fachzeitschrift BMC Genomics erschienen (DOI: 10.1186/1471-2164-11-617).
Zur Bioinformatik:
Die Bioinformatik führt die beiden Disziplinen Informationstechnik und Molekularbiologie zusammen. Sie ist somit ein Zweig der anwendungsorientierten Informatik und eine wichtige Komponente moderner Biologie. Sie führt in der Medizin zu Schlüsselprodukten – meistens Softwaresystemen –, die bei der auf molekularbiologischem Wissen basierenden Diagnose und Therapie von Krankheiten sowie beim Medikamentenentwurf eingesetzt werden können.
Ansprechpartner für Medienvertreter:
PD Dr. Rainer Merkl
Universität Regensburg
Institut für Biophysik und physikalische Biochemie
Tel: 0941 943-3086
Rainer.Merkl@biologie.uni-regensburg.de
Criteria of this press release:
Journalists
Biology, Chemistry, Information technology, Physics / astronomy
transregional, national
Research projects, Research results
German
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