Исследование, опубликованное 7 мая 2015 года в журнале PLoS Genetics, противоречит широко опубликованным исследованиям, в которых утверждается, что корреляция между уровнями транскриптов мРНК и уровнями белка относительно низкая и что процессы, действующие после транскрипции мРНК, преобладают над уровнями мРНК. Авторы утверждают, что вместо этого эти выводы являются результатом интерпретации шума измерений как биологии.«Другие группы обсуждали возможные эффекты шума, поэтому мы решили серьезно отнестись к количественной оценке этих эффектов, и результаты нас действительно удивили», — сказал Д. Аллан Драммонд, доктор философии, доцент кафедры биохимии. Молекулярная биология в Чикагском университете.
Драммонд является старшим автором исследования, проведенного в сотрудничестве с Эдо Аирольди, доктором философии, из Департамента статистики Гарвардского университета. «Принимая во внимание шум измерения, биология выглядит совсем иначе, чем то, о чем сообщалось», — сказал Драммонд.Одним из основных способов реакции клеток на окружающую среду является производство мРНК в процессе экспрессии генов. Клетки транскрибируют генетическую информацию, хранящуюся в ДНК, в молекулы РНК. Каждая молекула мРНК затем транслируется во многие белки, молекулы, которые выполняют большинство биологических функций.
Процесс похож на напечатанный рецепт (ДНК), который копируется и распространяется (транскрипция мРНК), а затем снова и снова используется поварами для приготовления готовых блюд (белков). Точно так же, как количество копий общего рецепта дает некоторое представление о том, сколько раз готовятся блюда, количество копий мРНК дает оценку того, сколько белков производится.
Остается вопрос, насколько хороша оценка? И какова связь между копиями мРНК и копиями белка в клетке?
С момента внедрения крупномасштабных измерений мРНК и белков в конце 1990-х годов большинство исследований пришли к выводу, что различия в уровнях мРНК объясняют около 40 процентов различий в уровнях белка. Низкая корреляция предполагает, что некий процесс, действующий после транскрипции мРНК — широко называемый посттранскрипционной регуляцией — объясняет разницу в уровнях белка.Более того, посттранскрипционная регуляция, по-видимому, преобладала над уровнями мРНК, поэтому в некоторых случаях очень распространенные мРНК производили мало белков.
Если снова использовать аналогию с рецептами, то получается, что многие широко распространенные рецепты редко готовятся из-за какой-то важной особенности (например, требующих редких ингредиентов). Но неточность или неточность измерений — часто называемая «шумом» измерения — может вызвать многие из этих эффектов.«Для нас не имело смысла, что у клетки будут возникать все эти проблемы с производством большого количества мРНК, а затем это будет противоречить самим себе.
Это не имеет смысла, если клетки растут быстро, как это было во многих из этих исследований», — сказал он. — сказал Драммонд.Он и его коллеги проанализировали данные 24 опубликованных исследований почкующихся дрожжей, широко изученного модельного организма, на котором было проведено множество измерений. Они использовали методы, некоторые новые, некоторые более столетней давности, которые учитывают шум измерения.Результат?
Команда обнаружила гораздо более сильную роль уровней мРНК, составляющих 85% против 40% различий в уровнях белка. Еще более удивительным было то, что точная связь была намного сильнее, чем сообщалось в другом месте. Высокие уровни мРНК продуцируют гораздо больше белка, чем можно было бы ожидать, исходя только из их уровней, что указывает на процесс амплификации.Результат был похож на обнаружение того, что рецепт, в котором использовалось вдвое больше, готовился в четыре раза чаще.
Это означало, что посттранскрипционная регуляция усиливала или увеличивала различия в уровнях мРНК, а не преобладала над уровнями мРНК, как пришли к выводу в других исследованиях. Шум мешал другим группам ясно видеть это усиление.
Драммонд сказал, что их результаты улучшают набор статистических инструментов, доступных ученым, работающим с большими наборами потенциально зашумленных данных. «Мы предоставляем людям инструменты, с которыми они могут работать, когда в их измерениях присутствует шум, и они заинтересованы в корреляциях и количественных отношениях», — сказал он. «Это действительно распространенный случай в науке, и я надеюсь, что мы сможем помочь изменить то, как многие люди смотрят на свои данные».