DNK-vezujuća mjesta jesu vrsta vezujućih mjesta koja se nalaze u DNK gdje se druge molekule mogu vezati. DNK-vezujuća mjesta razlikuju se od drugih veznih mjesta po tome što (1) su dio DNK sekvence (npr. genoma) i (2) vezana su DNK-vezujućim proteinima. DNK-vezujuća mjesta često su povezana sa specijaliziranim proteinima, poznatim kao transkripcijski faktori, i stoga su povezana sa transkripcijskom regulacijom. Zbir DNK-vezujućih mjesta specifičnog transkripcijskog faktora naziva se njegov cistrom. DNK-vezujuća mjesta također obuhvataju ciljeve drugih proteina, poput restrikcijskih enzima, specifičnih rekombinaza (vidi rekombinacija specifična za mjesto) i metiltransferaza. DNK-vezujuća mjesta stoga se mogu definirati kao kratke DNK sekvence (obično duge od 4–30 baznih parova, ali do 200 bp za rekombinacijska mjesta) koje su specifično vezane za jedan ili više DNK-vezujućih proteina ili proteinskih kompleksa. Prijavljeno je da neka vezivna mjesta imaju potencijal da prođu kroz brze evolucijske promjene. Tipovi DNK-vezujućih mjesta DNK-vezujuća mjesta mogu se kategorizirati prema njihovoj biološkoj funkciji. Stoga možemo razlikovati mjesta vezivanja transkripcijskih faktora, restrikcijska i rekombinacijska mjesta . Neki autori predložili su da se mjesta vezivanja mogu klasificirati i prema njihovom najpogodnijem načinu predstavljanja. S jedne strane, restrikcijska mjesta mogu se općenito predstaviti konsenzusnim sekvencama. To je zato što ciljaju uglavnom identične sekvence, a efikasnost restrikcije naglo opada za manje slične sekvence. S druge strane, mjesta vezivanja DNK za dati transkripcijski faktor obično su sva različita, s različitim stepenom afiniteta transkripcijskog faktora za različita mjesta vezivanja. Zbog toga je teško precizno predstavljati mjesta vezivanja transkripcijskih faktora korištenjem konsenzusnih sekvenci, a ona se obično predstavljaju korištenjem matrica frekvencija specifičnih za položaj (PSFM), koje se često grafički prikazuju korištenjem logo-sekvence. Međutim, ovaj argument djelimično je proizvoljan. Restrikcijski enzimi, poput transkripcijskih faktora, daju postepen, iako oštar, raspon afiniteta za različita mjesta i stoga ih najbolje predstavlja PSFM. Slično tome, rekombinaze specifične za mjesto pokazuju raznolik afinitet za različita ciljna mjesta.
Historija i glavne eksperimentalne tehnike Postojanje nečega sličnog mjestima vezivanja DNK sumnjalo se na osnovu eksperimenata o biologiji bakteriofaga lambda and the regulation of the Escherichia coli lac operon. DNK-vezujuća mjesta konačno su potvrđena u oba sistema s pojavom tehnika sekvenciranja DNK. Od tada su mjesta vezivanja DNK za mnoge transkripcijske faktore, restrikcijske enzime i rekombinaze specifične za mjesto otkrivena korištenjem mnoštva eksperimentalnih metoda. Historijski gledano, eksperimentalne tehnike izbora za otkrivanje i analizu DNK-vezujućih mjesta bile su test otiska DNK i test pomjeranja elektroforetske mobilnosti (EMSA). Međutim, razvoj DNK-mikročipova i tehnika brzog sekvenciranja doveo je do novih, masovno paralelnih metoda za ‘’in vivo’’ identifikaciju mjesta vezivanja, kao što su ChIP-chip i ChIP-Seq. Za kvantifikaciju afiniteta vezivanja proteina i drugih molekula na specifična mjesta vezivanja DNK biofizičkom metodom upotrebljena je mikroskalna termoforeza. Baze podataka Zbog raznolike prirode eksperimentalnih tehnika koje se koriste u određivanju mjesta vezivanja i nepotpune pokrivenosti većine organizama i transkripcijskih faktora, ne postoji centralna baza podataka (slična GenBank u Nacionalnom centru za biotehnološke informacije) za mjesta vezivanja DNK. Iako NCBI razmatra anotaciju mjesta vezivanja DNK u svojim referentnim sekvencama (RefSeq), većina podnesaka izostavlja ove informacije. Štaviše, zbog ograničenog uspjeha bioinformatike u proizvodnji efikasnih alata za predviđanje mjesta vezivanja DNK (velike ažno pozitivne stope često povezane su s metodama otkrivanja motiva/pretraživanja mjesta ‘’in silico), nije bilo sistematskih napora da se ove karakteristike računski anotiraju u sekvenciranim genomima. Međutim, postoji nekoliko privatnih i javnih baza podataka posvećenih kompilaciji eksperimentalno prijavljenih, a ponekad i računski predviđenih, mjesta vezivanja za različite transkripcijske faktore u različitim organizmima. Ispod je neiscrpna tabela dostupnih baza podataka. Ime Organizmi Izvor Pristup URL PlantRegMap 165 biljnih vrsta (npr. Arabidopsis thaliana, Oryza sativa, Zea mays, itd.) Stručna kuracija i projekcija Javno JASPAR Kičmenjaci , biljke, gljive, muhe i gliste Stručna kuracija uz podršku literature Javno CIS-BP Svi eukarioti Eksperimentalno izvedeni motivi i predviđanja Javno CollecTF Prokarioti Prikupljanje literature Javno RegPrecise Prokarioti Stručno prikupljanje Javno RegTransBase Prokarioti Stručno/prikupljanje literature Javno RegulonDB Escherichia coli Stručno prikupljanje Javno PRODORIC Prokarioti Stručna kuracija Javno TRANSFAC Sisari Stručna/literarna kuracija Javno/Privatno TRED Čovjek, Miš, Pacov Kompjuterska predviđanja, ručna obrada Javno DBSD Vrsta roda Drosophila- Literatura/Stručna obrada Javno HOCOMOCO Čovjek, Miš Literatura/Stručna obrada Javno , MethMotif Čovjek, Miš Stručna obrada Javno
Reprezentacija DNK-vezujućih mjesta Skup DNK-vezujućih mjesta, obično nazvan motiv vezivanja DNK, može se predstaviti pomoću konsenzusne sekvence. Ova reprezentacija ima prednost što je kompaktna, ali na štetu zanemarivanja značajne količine informacija. Precizniji način predstavljanja mjesta vezivanja je putem matrica specifičnih frekvencija položaja (PSFM). Ove matrice daju informacije o frekvenciji svake baze na svakoj poziciji motiva vezivanja DNK. PSFM zamišljaju se obično s implicitnom pretpostavkom o pozicijskoj nezavisnosti (različite pozicije na mjestu vezivanja DNK nezavisno doprinose funkciji mjesta), iako je ova pretpostavka osporavana za neka DNK-vezujuća mjesta. Frekvencijske informacije u PSFM-u mogu se formalno interpretirati u okviru teorije informacij, što dovodi do njegovog grafičkog prikaza kao ogo-sekvence. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16A 1 0 1 5 32 5 35 23 34 14 43 13 34 4 52 3 C 50 1 0 1 5 6 0 4 4 13 3 8 17 51 2 0G 0 0 54 15 5 5 12 2 7 1 1 3 1 0 1 52 T 5 55 1 35 14 40 9 27 11 28 9 32 4 1 1 1 Suma 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 PSFM za transkripcijski represor LexA izveden iz 56 mjesta vezivanja LexA pohranjenih u Prodoricu. Relativne frekvencije dobijaju se dijeljenjem broja u svakoj ćeliji s ukupnim brojem (56) Računarska pretraga i otkrivanje mjesta vezivanja U bioinformatici, mogu se razlikovati dva odvojena problema u vezi s mjestima vezivanja DNK: traženje dodatnih članova poznatog motiva vezivanja DNK (problem pretraživanja mjesta) i otkrivanje novih motiva vezivanja DNK u kolekcijama funkcionalno povezanih sekvenci (problem otkrivanja motiva sekvence). Predloženo je mnogo različitih metoda za traženje mjesta vezivanja. Većina njih se oslanja na principe teorije informacija i ima dostupne web servere (Yellaboina) (Munch), dok su drugi autori pribjegli metodama mašinskog učenja, kao što su vještačke neuronske mreže. Mnoštvo algoritama također je dostupno za otkrivanje motiva sekvence. Ove metode oslanjaju se na hipotezu da skup sekvenci dijeli vezivni motiv iz funkcionalnih razloga. Metode otkrivanja vezujućeg motiva mogu se grubo podijeliti na enumerativne, determinističke i stohastičke. MEME i Consensus klasični su primjeri determinističke optimizacije, dok je Gibbsov uzorkovač ikonvencionalna implementacija čisto stohastičke metode za otkrivanje motiva vezivanja DNK. Drugi primjer ove klase metoda je SeSiMCMC koji je fokusiran na slaba TFBS mjesta sa simetrijom. Dok enumerativne metode često pribjegavaju regularnim izrazima reprezentaciji vezivnih mjesta, PSFM i njihov formalni tretman prema metodama teorije informacija reprezentacija su izbora i za determinističke i za stohastičke metode. Hibridne metode, npr. ChIPMunk koji kombinuje zahtjevnu optimizaciju sa poduzorkovanjem, takođe koristi PSFM. Nedavni napredak u sekvenciranju doveo je do uvođenja komparativnogenomičkog pristupa otkrivanju motiva vezivanja DNK, kao što je ilustrovano PhyloGibbs-om. Složenije metode za pretraživanje mjesta vezivanja i otkrivanje motiva oslanjaju se na slaganje baza i druge interakcije između DNK baza, ali zbog malih veličina uzoraka koje su obično dostupne za mjesta vezivanja u DNK, njihova efikasnost još uvijek nije u potpunosti iskorištena. Primjer takvog alata je ULPB
Također pogledajte DNK-vezujući protein Mjesto vezivanja Transkripcijska regulacija Reference
Vanjski linkovi ENCODE threads Explorer Transcription factor motifs in Nature Manually Curated TF Binding Motifs for 157 plant species
Kategorija:Bioinformatika Kategorija:Transkripcijski faktori Kategorija:DNK-vezujuće supstance