Wissenschaftler der Universität Leipzig und des österreichischen Bioinformatik-Integrations Netzwerkes haben eine Software entwickelt, mit der so genannte RNA-Gene in Genomen identifiziert werden können – ein Schritt auf dem Weg der Entschlüsselung der „dunklen Materie der Biologie“.
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Als „dunkle Materie der Biologie“ bezeichneten Forscher lange Zeit jene Bestandteile des Genoms, die das Ablesen von Proteinen aus Genen „nur“ unterstützen und die einer wissenschaftlichen Untersuchung schwer zugänglich waren. Zu diesen Bestandteilen gehören Ribonukleinsäuren – kurz RNAs -, die sich durch ein Sauerstoff- und ein Wasserstoffatom von der Desoxyribonukleinsäuren – DNAs – unterscheiden. Durch die zusätzliche Hydroxylgruppe ist die RNA relativ instabil und im Experiment schwerer zu fassen. In der Natur werden RNA-Moleküle jedoch durch die Ausbildung von Strukturen stabilisiert.
Die Bedeutung der RNA wurde dabei lange unterschätzt. Erst in jüngster Zeit erkannte man deren eigenständige Rolle beispielsweise bei der Regulation der Gene. Umso dringlicher stellte sich die Aufgabe, neben den relativ leicht zu entschlüsselnden Genen, von denen Proteine abgelesen werden, auch die RNA-Gene zu identifizierenden. Genau das ist jetzt den Wissenschaftlern um den Bioinformatiker Professor Peter Stadler vom Institut für Informatik der Universität Leipzig und seinen österreichischen Kollegen Stefan Washietl und Ivo Hofacker vom Bioinformatik-Integrations Netzwerk des österreichischen Genomforschungsprogramms GEN-AU gelungen.
Stabile Strukturen als Indiz für RNA-Gene
Dazu koppelten die Wissenschaftler eine vergleichende Sequenzanalyse mit einer Strukturvorhersage. Letztere beruht darauf, dass besonders stabile Strukturen ein Indiz für RNA-Gene sind. Das Programm der Bioinformatiker modelliert gleichsam unzählige molekulare Verbindungen und isoliert die stabil erscheinenden. Auf dieser Grundlage durchforstet man dann die Genome verschiedener Organismen nach jenen stabilen Molekülen, die etwa beim Menschen ebenso vorkommen wie bei der Maus oder beim Zebrafisch. „Das ist ein untrügliches Kennzeichen für die biologische Relevanz der molekularen Struktur und erlaubt ihre Identifizierung als RNA-Gen.“, erklärt Stadler.
Große Genauigkeit und hohe Geschwindigkeit der Analyse sind das Markenzeichen der neuen Software. Es ist prinzipiell anwendbar für alle Lebewesen vom Bakterium über Pflanzen bis zum Menschen.
Nächster Schritt der Forscher soll nun die vollständige Inventarisierung struktureller RNAs im menschlichen Genom sein. „Wir hoffen, dass die Methode der ‚computational RNomics‘ zur Entdeckung weiterer Räume in der expandierenden RNA-Welt zellulärer Mechanismen führen wird“, resümiert Stadler.
Die Wissenschaftler veröffentlichten ihre Arbeit jetzt in der renommierten Zeitschrift PNAS.
(idw – Universität Leipzig, 23.02.2005 – DLO)
