Die mechanistische Verknüpfung von Genomsequenzen mit komplexen Pflanzenphänotypen erfordert erhebliche biochemische und biophysikalische Details. Leider repräsentieren Gen-Regulationsnetzwerkmodelle von Pflanzen ihre RNA-Komponenten mit willkürlichen Masseneinheiten. Diese Praxis ist geerbt von der experimentellen Methodik, bei der die RNA-Häufigkeit typischerweise auf einen internen Standard zur Quantifizierung normalisiert wird, die Daten in willkürlichen, relativen Einheiten liefert.
Die Verwendung willkürlicher Einheiten hindert Forscher daran, die Gültigkeit der Werte zu beurteilen, und liefert nicht die biochemischen und biophysikalischen Details, die für die biologische Technik erforderlich sind.
Uriel Urquiza García, Postdoktorand an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, und Andrew Millar, Professor an der University of Edinburgh, Verbesserung eines bestehenden Modells des regulatorischen Netzwerks von Pflanzengenen des Uhr-Gen-Schaltkreises durch Refactoring des Modells zur Verwendung absoluter Masseneinheiten in ihrem neuen in silico Artikel Pflanzen.
Die Autoren konzentrierten ihre Bemühungen auf ein mathematisches Uhrenmodell. „Pflanzenuhren koordinieren viele Entwicklungs- und physiologische Prozesse. Landwirte und Züchter haben das Angebot an Getreidepflanzen nach Norden erweitert, ohne zu wissen, dass sie auf Mutationen in Uhr- und Uhr-verwandten Genen selektieren. Das Verständnis des Uhr-Gen-Schaltkreises verspricht, die weitere Züchtung und/oder Entwicklung von Pflanzensorten für neue Kombinationen von klimatischen Bedingungen zu leiten“, sagt Millar.
Die Autoren refaktorisierten ein bestehendes Uhrenmodell, P2011, um absolute Werte der Uhrengen-mRNA-Spiegel in Einheiten von RNA-Transkripten pro Zelle zu verwenden, die waren veröffentlicht durch ihr früheres Projekt „TiMet“ (siehe Abbildung). Das resultierende alternative Modell wurde als U2019 bezeichnet. Das U2019-Modell wurde weiter aktualisiert, indem zusätzliche zirkadiane regulatorische Wechselwirkungen aufgenommen wurden, um das Modell U2020 zu erstellen.
Laut Millar wurde es durch die Neukalibrierung der Modelle in absolute Einheiten von Transkripten pro Zelle möglich, die modellierten Transkriptionsraten mit gemessenen biochemischen Daten zu vergleichen. Leider lagen keine Referenzdaten für pflanzliche Transkriptionsraten im Allgemeinen vor. Uriel kombinierte zwei Datensätze aus der Literatur, um den benötigten Referenzdatensatz gemessener pflanzlicher Transkriptionsraten zu erstellen. Die Autoren stellten eine hochsignifikante Korrelation zwischen den veröffentlichten Datensätzen fest, wodurch deren Zusammenführung für diesen Zweck ermöglicht wurde.
Das Testen der abgeleiteten Transkriptionsraten der Modelle im Vergleich zum Referenzdatensatz stellt einen Fortschritt im biochemischen Realismus für Modelle der pflanzlichen Genregulation dar.
FORSCHUNGSARTIKEL
Uriel Urquiza-García, Andrew J Millar, Testen der abgeleiteten Transkriptionsraten eines dynamischen Gennetzwerkmodells in absoluten Einheiten, in silico Plants, Band 3, Heft 2, 2021, diab022, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab022
Die Autoren haben einen Open-Science-Ansatz gewählt, sodass ihre Referenz-Transkriptionsratenverteilung eindeutig anhand ihrer Kennung in der BioNumbers-Datenbank bezeichnet werden kann. BNID117324. Die Daten, Modelle, die Rechenumgebung als Docker-Container und andere Ressourcen sind im Repository FAIRDOMHub.org als statischer Snapshot öffentlich verfügbar, strukturiert gemäß der Standard-ISA-Hierarchie (doi: 10.15490/FAIRDOMHUB.1.UNTERSUCHUNG.170.3). Sehen der Artikel für weitere Details.
