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    沼澤紅假單胞菌相似菌株間差異功能模體的篩選和分析

    2022-03-03 13:25:54楊艷北馬荊鄂馮育林
    江蘇農(nóng)業(yè)科學 2022年3期
    關鍵詞:乙二醛模體沼澤

    楊艷北, 許 晶, 馬荊鄂, 馮育林, 孫 勇

    (1.江西中醫(yī)藥大學博士后流動站/正邦集團有限公司博士后工作站,江西南昌 330000;2.南昌師范學院生物技術研究院/江西省地方雞種遺傳改良重點實驗室,江西南昌 330000; 3.南昌師范學院生命科學學院,江西南昌 330000)

    沼澤紅假單胞菌是光合細菌的代表菌株之一,屬于益生菌的一種,廣泛作為動物飼料添加劑和水質(zhì)凈化劑使用。在實際應用過程中,沼澤紅假單胞菌菌株種類雜,效果不穩(wěn)定,相似菌株間凈水功能差異大。因此,從功能模體水平上,探索沼澤紅假單胞菌相似菌株間功能差異的機理,對于沼澤紅假單胞菌相似菌株的實際應用具有重要的參考價值。模體也譯為基序,是DNA或蛋白質(zhì)具有的局部保守序列區(qū)域,一般也被稱為功能模體或結構模體,相當于超二級結構,它是蛋白質(zhì)的基本結構單位和功能單位,決定著蛋白質(zhì)的主要功能。蛋白質(zhì)具有結構域和生物功能位點,功能相近的蛋白質(zhì)或同類蛋白質(zhì)家族成員表現(xiàn)出該功能所必需的模體,這個模體不僅反映蛋白質(zhì)的功能位點,而且也作為蛋白質(zhì)家族的識別信號。Prosite(https://prosite.expasy.org/)是蛋白質(zhì)家族和結構域的數(shù)據(jù)庫,在Prosite數(shù)據(jù)庫中,一些有重要生物學意義的氨基酸序列可以被概括成規(guī)則的表達式,稱作模式,被用于模體的識別,這些模式均具有實驗上證實的結構或功能。

    Python是一種功能強大的多用途編程語言,可用于生物信息學分析,尤其Biopython為各式各樣的生物信息學問題提供Python庫。Python有一套自身的語法,使它成為一套可以自行編譯、開發(fā)的完美語言。Python是一種強大的編程語言,適合腳本編寫。本研究以Prosite數(shù)據(jù)庫中下載的用于識別蛋白質(zhì)組序列模體的模式文件為基礎,利用循環(huán)遍歷算法和Python特有的字典數(shù)據(jù)格式,編寫腳本test.py和difference analysis.py,篩選和分析沼澤紅假單胞菌CGA009和YSC3差異功能模體,探索沼澤紅假單胞菌相似菌株間功能差異的機理。

    1 材料與方法

    試驗于2021年在南昌師范學院生物技術研究院實驗室完成。

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    試驗中沼澤紅假單胞菌CGA009和YSC3蛋白質(zhì)組序列來自于美國國家生物信息中心(NCBI)中已登錄的序列,下載文件分別為GCF_000195775.1_ASM19577v1_protein.faa、GCF_013415845.1_ASM1341584v1_protein.faa。試驗中用于識別蛋白質(zhì)組序列模體的模式文件來自于Prosite數(shù)據(jù)庫(https://prosite.expasy.org/),下載文件為prosite. dat。

    1.2 研究方法

    第1步:在Windows操作系統(tǒng)下安裝Python 3.7.0編程軟件和geany-1.33文本編輯器。

    第2步:打開蛋白質(zhì)組序列文件GCF_000195775.1_ASM19577v1_protein.faa,內(nèi)容復制到新的文本文件protein.txt,儲存格式為fasta。打開模體文件prosite.dat,內(nèi)容復制到新的文本文件prosite.txt。將上述3個文件置于同一個文件夾內(nèi)。創(chuàng)建Python運行腳本,命名為test.py。

    第3步:打開蛋白質(zhì)組序列文件GCF_013415845.1_ASM1341584v1_protein.faa,內(nèi)容復制到新的文本文件protein.txt,儲存格式為fasta。打開模體文件prosite.dat,內(nèi)容復制到新的文本文件prosite.txt。將上述3個文件置于同一個文件夾內(nèi)。創(chuàng)建Python運行腳本,命名為test.py。

    第4步:Python運行腳本test.py具體代碼如下(注意代碼縮進,“#”代表代碼的注釋)。

    #導入re模塊

    import re

    #讀取功能模體,選取PATTERN模式,存儲到新文件中

    f = open("prosite_new.txt","a+")

    prosite = open("prosite.txt").read()

    separator_1 = re.compile(′∥′)

    prosite_group = separator_1.split(prosite)

    for group in prosite_group:

    if "PATTERN" in group:

    f.write(str(group))

    #讀取新文件中模體的登錄(AC)號,蛋白名稱和序列,存儲到字典prosite_dict

    prosite_seq = []

    name_motif = []

    AC = []

    with open(′prosite_new.txt′) as file_object:

    for line in file_object:

    if line.startswith(′DE′):

    name_motif.append(line[5:-2])

    if line.startswith(′AC′):

    AC.append(line[5:-2])

    if line.startswith(′PA′):

    prosite_seq.append(line[5:-1])

    prosite_seq_str = "".join(prosite_seq)

    prosite_seq_motif = prosite_seq_str.split(".")

    prosite_seq_motif.pop()

    prosite_key_list = [(i, j) for i, j in zip(AC, name_motif)]

    prosite_dict = {i : j for i, j in zip(prosite_key_list, prosite_seq_motif)}

    #讀取蛋白質(zhì)序列,儲存到字典protein_dict

    protein = open("protein.txt").read()

    separator = re.compile(′>′)

    protein_group = separator.split(protein)

    protein_seq = []

    name_protein = []

    for group in protein_group:

    group_new = group.split(" ")

    name_protein.append(group_new[0])

    protein_seq.append(group_new[1:])

    for i in name_protein:

    if i == "":

    name_protein.remove(i)

    protein_seq_new = []

    for i in protein_seq:

    j = "".join(i)

    protein_seq_new.append(j)

    protein_seq_new.pop(0)

    protein_dict = {i : j for i, j in zip(name_protein, protein_seq_new)}

    f1 = open("檢測結果.txt", "a+")

    for prosite_dict_key, pattern in prosite_dict.items():

    #將Prosite正則表達式轉換為Python正則表達式

    pattern = pattern.replace(′{′, ′[^′)

    pattern = pattern.replace(′}′, ′]′)

    pattern = pattern.replace(′(′, ′{′)

    pattern = pattern.replace(′)′, ′}′)

    pattern = pattern.replace(′-′, '')

    pattern = pattern.replace(′x′, ′.′)

    pattern = pattern.replace(′>′, ′$′)

    pattern = pattern.replace(′<′, ′^′)

    pattern_motif = re.compile(pattern)

    for protein_dict_key, protein_seq_group in protein_dict.items():

    match_all = pattern_motif.findall(str(protein_seq_group))

    match_iter = pattern_motif.finditer(str(protein_seq_group))

    if match_all:

    f1.write(" " + "**************************" + " " )

    f1.write("Prosite的AC號和功能模體名稱: " +

    str(prosite_dict_key) + " ")

    f1.write("匹配模式: " + str(pattern) + " ")

    f1.write("蛋白質(zhì)ID號和名稱: " + str(protein_dict_key) + " ")

    f1.write("蛋白質(zhì)序列: " + str(protein_seq_group) + " ")

    f1.write(" ")

    for t in match_iter:

    f1.write("蛋白質(zhì)中的匹配序列:" + str(t.group()) + " ")

    f1.write("蛋白質(zhì)中的起始位置: " + str(t.start()) + " ")

    f1.write("蛋白質(zhì)中的終止位置: " + str(t.end())+ " ")

    f1.write(" " + "**************************" + " ")

    第5步:將上述軟件運行后,獲得的2個"檢查結果.txt"文件,分別命名為analysis _1.txt、analysis _2.txt。將上述2個文件置于同一個文件夾內(nèi)。創(chuàng)建Python運行腳本,命名為difference analysis.py。

    第6步:Python運行腳本difference analysis.py具體代碼如下(注意代碼縮進,"#"代表代碼的注釋)。

    #創(chuàng)建文件

    f_0_1 = open("1相同2結果.txt","a+")

    f_0_2 = open("2相同1結果.txt","a+")

    f_1_1 = open("1差異2結果.txt","a+")

    f_1_2 = open("2差異1結果.txt","a+")

    #讀取文件內(nèi)容

    f_2 = open("analysis_1.txt").readlines()

    f_3 = open("analysis_2.txt").readlines()

    #篩選差異功能模體并儲存在新文件中

    for line in f_2:

    if "Prosite的AC號和功能模體名稱:" in line:

    if line in f_3:

    f_0_1.write(line)

    else:

    f_1_1.write(line)

    for line in f_3:

    if "Prosite的AC號和功能模體名稱:" in line:

    if line in f_2:

    f_0_2.write(line)

    else:

    f_1_2.write(line)

    2 結果與分析

    2.1 Python腳本運行結果

    Python運行腳本test.py后,在2個不同的文件夾內(nèi)分別自動創(chuàng)建“檢測結果.txt”文本文件,運行結果見圖1(文件過大,只顯示部分運行結果)。輸出結果包括:(1)Prosite的AC號和模體名稱;(2)匹配模式(Python正則表達式);(3)蛋白質(zhì)ID號(NCBI)和名稱;(4)蛋白質(zhì)序列;(5)蛋白質(zhì)中的匹配序列;(6)蛋白質(zhì)中的起始位置;(7)蛋白質(zhì)中的終止位置。Python運行腳本difference analysis.py后,自動創(chuàng)建含有分析結果的新文件(1相同2結果.txt、2相同1結果.txt、1差異2結果.txt、2差異1結果.txt),見圖2。輸出結果包括 Prosite的AC號和模體名稱。

    2.2 沼澤紅假單胞菌CGA009和YSC3差異功能模體分析

    沼澤紅假單胞菌CGA009與YSC3比較,獨有14種功能模體。沼澤紅假單胞菌YSC3與CGA009比較,獨有5種功能模體見表1。

    表1 沼澤紅假單胞菌CGA009和YSC3差異功能模體

    3 討論與結論

    本研究編寫的Python腳本不僅適用于沼澤紅假單胞菌的研究,也廣泛適用于細菌、真菌、動物、植物等所有物種,用于篩選相似物種間的差異功能模體,探索相似物種間功能差異的機理。

    沼澤紅假單胞菌CGA009與YSC3比較,獨有14種功能模體。核糖核苷酸還原酶是DNA 合成和修復的關鍵酶和限速酶,對細胞的增殖和分化起著調(diào)控作用,在幾乎所有生物生長和繁殖的生命活動中起著非常重要的作用。DNA聚合酶是催化DNA精確復制的關鍵酶。異檸檬酸裂解酶是乙醛酸支路代謝中的關鍵酶,催化異檸檬酸轉化為琥珀酸和乙醛酸,乙醛酸支路是三羧酸循環(huán)的替代支路??缒ねǖ赖鞍资菣M跨質(zhì)膜的親水性通道,允許適當大小的離子順濃度梯度通過,包括離子通道、孔蛋白、水孔蛋白等。胰蛋白酶抑制劑是對胰蛋白酶具有抑制作用的一類物質(zhì),在動物、植物和微生物中都有發(fā)現(xiàn),在微生物中,胰蛋白酶抑制劑主要來源于酵母菌、鏈霉菌屬等。胰蛋白酶抑制劑屬于絲氨酸蛋白酶抑制劑家族,其分子的活性部位是賴氨酸,主要與胰蛋白酶等酶的絲氨酸結合,使其失活,起到抑制作用。SASP蛋白與雙鏈DNA結合后,導致DNA構象變化,保護DNA骨架結構免受化學試劑或酶的裂解,使DNA對紫外線具有高抗性。位點特異性重組在原核生物DNA重排中起著重要作用。位點特異性重組中,DNA節(jié)段的相對位置發(fā)生移動,從而使DNA序列發(fā)生重排。脯氨酰內(nèi)肽酶廣泛存在于動物、植物和微生物體內(nèi)。脯氨酸內(nèi)肽酶是一類能夠特異性水解多肽鏈中脯氨酸殘基羧基端的內(nèi)切酶,是絲氨酸蛋白酶家族成員之一,其能有效降解小于30個含有脯氨酸殘基的多肽鏈,脯氨酸內(nèi)肽酶能特異性地水解許多含脯氨酸的多肽類神經(jīng)遞質(zhì)和激素。甘氨酰自由基酶共享以甘氨酸為中心的保守區(qū)域,參與多種功能,例如核苷酸、丙酮酸和甲苯的代謝等。乙二醛酶Ⅰ(又稱乳酰谷胱甘肽裂解酶)催化乙二醛途徑的第一步,即催化甲基乙二醛和谷胱甘肽轉化為- 乳酰谷胱甘肽,然后再由乙二醛酶Ⅱ將底物- 乳酰谷胱甘肽轉化為乳酸。乙二醛酶Ⅰ是普遍存在的一種酶,序列很保守。甲基乙二醛破壞細胞平衡,具有毒性,乙二醛酶系統(tǒng)能夠清除過量的甲基乙二醛,維持細胞內(nèi)的動態(tài)平衡。核糖體蛋白參與細胞內(nèi)蛋白質(zhì)合成。NADH脫氫酶參與呼吸鏈反應。吡咯烷酮羧酸肽酶(又稱焦谷氨酰胺基肽酶)是從蛋白質(zhì)的-末端去除焦谷胺酸的酶,存在于細菌和古細菌中。沼澤紅假單胞菌CGA009獨有的14種功能模體,功能主要集中在:(1)DNA 復制、合成、修復、重排和保護;(2)蛋白質(zhì)合成;(3)呼吸鏈的電子轉移;(4)細胞的增殖和分化;(5)生長和繁殖;(6)代謝途徑的補充;(7)離子運輸;(8)清除毒性物質(zhì)甲基乙二醛。

    沼澤紅假單胞菌YSC3與CGA009比較,獨有5種功能模體。內(nèi)質(zhì)網(wǎng)靶向序列是存在于內(nèi)質(zhì)網(wǎng)蛋白上的非常保守的靶向序列。類血紅素結構域能與多種分子和蛋白質(zhì)結合。多銅氧化酶含有多個銅結合中心,催化有機底物使其氧化,參與微生物對重金屬銅的抗性,降解多種生物胺的活性。DNA甲基化酶識別DNA的特定序列,并使該序列中的胞嘧啶甲基化,保護細胞自身的DNA不被限制性內(nèi)切酶破壞。視蛋白是一種膜蛋白,有7個跨膜區(qū),屬于G蛋白偶聯(lián)受體超家族。視蛋白廣泛分布于動物和微生物中,是一種重要的感光物質(zhì),具有調(diào)節(jié)生物節(jié)律和光周期等多種功能。沼澤紅假單胞菌YSC3獨有的5種功能模體,功能主要集中在:(1)對重金屬銅的抗性;(2)降解生物胺;(3)調(diào)節(jié)生物節(jié)律和光周期。

    沼澤紅假單胞菌CGA009對紫外線和化學試劑具有抵抗能力,DNA骨架結構更穩(wěn)定,生長和繁殖性能更強。沼澤紅假單胞菌YSC3,對光照反應更加敏感,對重金屬銅具有抵抗能力,能夠降解生物胺,生存能力更強。本研究編寫的Python腳本,用于篩選相似物種間差異功能模體,探索相似物種間功能差異的機理,該腳本適用于所有物種。

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