[發(fā)明專利]基于原子力顯微鏡的啟動子體外強度表征的新方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710692220.9 | 申請日: | 2017-08-14 |
| 公開(公告)號: | CN107368709A | 公開(公告)日: | 2017-11-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張曉娟;許正宏;張曉梅;史勁松;姚智絢 | 申請(專利權(quán))人: | 江南大學(xué) |
| 主分類號: | G06F19/24 | 分類號: | G06F19/24 |
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| 地址: | 214122 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 原子 顯微鏡 啟動子 體外 強度 表征 新方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于生物技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于原子力顯微鏡(atomic force microscopy,AFM)的啟動子體外強度表征的方法。
背景技術(shù)
在基因表達過程中,啟動子是一個重要的順式調(diào)控元件(cis-acting element)。通過改變啟動子強度,調(diào)控關(guān)鍵基因的轉(zhuǎn)錄水平,精細調(diào)節(jié)代謝流量的分配,從而實現(xiàn)在追求產(chǎn)物最大積累效率的同時減少細胞代謝負擔(dān),成為工業(yè)微生物領(lǐng)域的研發(fā)熱點。近年來,隨著代謝工程及合成生物學(xué)的發(fā)展,以啟動子為代表的代謝調(diào)控元件的標準化、模塊化處理是一大趨勢,因此需要高效、精確定量表征啟動子活性的策略。
目前通過報告基因的表達量來評價啟動子活性是比較常用的策略。然而這種分析方法操作繁瑣、周期長、易受到菌體生長階段和生理狀態(tài)的干擾,最終的表達量還受到其他多重元件的調(diào)控,并不能直接體現(xiàn)啟動子的調(diào)控效果,并且造成不同表達系統(tǒng)之間啟動子強度數(shù)據(jù)無法直接比較的問題。加之受到檢測方法的限制,導(dǎo)致定量分析效率低,準確度不高,制約了啟動子元件化,標準化的發(fā)展。此外,EMSA、體外轉(zhuǎn)錄等方法也為我們提供了體外表征啟動子活性的選擇,但由于其準確度低,操作復(fù)雜,需要標記等缺點,并未受到廣泛使用。
啟動子是調(diào)控基因轉(zhuǎn)錄的重要順式元件,RNAp通過其σ亞基識別并結(jié)合在啟動子核心區(qū)域的-10以及-35區(qū)的保守序列,從而啟動轉(zhuǎn)錄。啟動子與RNAp特異性結(jié)合是啟動轉(zhuǎn)錄的第一步,也是最關(guān)鍵的一步,它們的結(jié)合強度決定了轉(zhuǎn)錄水平的高低。從分子交互作用的角度考察啟動子與RNAp的識別機制,可以為啟動子強度的精準量化表征提供新的策略。因此,開發(fā)基于分子交互作用的啟動子精確定量表征方法具有重大意義,同時可行性較強。利用AFM力譜分析,以原核生物啟動子為例,并人工設(shè)計關(guān)鍵位點突變的一系列啟動子,在體外從多角度分析啟動子與RNAp間的交互作用,采集包括結(jié)合概率,交互作用力等量化參數(shù)。得到的交互作用參數(shù)與利用體內(nèi)報告基因(cat)表達量表征得到的啟動子強度進行關(guān)聯(lián)、驗證,進而構(gòu)建基于體外交互作用分析的啟動子強度初步篩選方法,為可精準調(diào)控啟動子元件研究提供新策略。而現(xiàn)有技術(shù)中沒有通過采用原子力顯微鏡直接測量啟動子與RNA聚合酶之間的相互作用力,實現(xiàn)體外基于AFM力譜分析啟動子強度的研究目前仍相對缺乏。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于原子力顯微鏡(atomic force microscopy,AFM)力譜的啟動子體外強度表征的方法。通過采集得到1000多條啟動子-RNA聚合酶力-距離曲線,對這些曲線進行統(tǒng)計得到交互作用力值及結(jié)合概率。利用R語言結(jié)合力、結(jié)合概率的參數(shù)與傳統(tǒng)的啟動子強度表征策略-通過報告基因表達量進行相關(guān)性分析,證明了該方法的可行性,并具有檢測時間短、效率高、步驟少等優(yōu)點。實現(xiàn)了體外基于AFM力譜分析啟動子強度的新方法。
為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
首先在液體環(huán)境中采集得到1000多條啟動子-RNA聚合酶力-距離曲線,設(shè)定10-40nm的解離距離內(nèi)出現(xiàn)的交互作用力為待采集的特異性交互作用力。接著對這些曲線進行統(tǒng)計得到特異性作用力分布圖,分析得到交互作用力值及結(jié)合概率。最后通過R語言對所有體外參數(shù)與報告基因(cat)表達量進行相關(guān)性分析,證明了該方法的可行性。包括以下步驟:
1.啟動子-RNA聚合酶力-距離曲線采集的具體方法是:在液體環(huán)境中采用AFM的接觸模式測定了T7啟動子與T7RNAp間的交互作用力,并且選擇SP6啟動子為對照。
2.待采集的特異性交互作用力的具體方法是:設(shè)定10-40nm的解離距離內(nèi)出現(xiàn)的交互作用力為待采集的特異性交互作用力。即在力-距離曲線中,小于10nm距離內(nèi)出現(xiàn)的交互作用為非特異性事件,不收集數(shù)據(jù);而出現(xiàn)在10-40nm之間的交互作用事件會被記錄下參數(shù),進行后續(xù)的統(tǒng)計分析。
3.獲得特異性交互作用力的具體方法是:通過對上述的這些曲線進行統(tǒng)計得到特異性作用力分布圖,T7啟動子與T7RNAp間的交互作用力大小主要集中在100-500pN的范圍內(nèi),概率分布圖滿足高斯分布,通過統(tǒng)計分析得到啟動子與聚合酶的作用力的大小(結(jié)合力分布峰值)即為交互作用力值。
4.獲得結(jié)合概率的具體方法是:存在典型交互作用事件的曲線的數(shù)量占樣本總量的比例即為結(jié)合概率。
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G06F 電數(shù)字數(shù)據(jù)處理
G06F19-00 專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法
G06F19-10 .生物信息學(xué),即計算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進化的,例如:進化的保存區(qū)域決定或進化樹結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓撲,用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用





