Nov način optimizacije rabe kodonov z uporabo strojnega učenja na osnovi struktur proteinovŠpendl, Martin (Avtor) Gunčar, Gregor (Mentor) raba kodonovčas translacijezvijanje proteinovstojno učenjeTASEPIzražanje sintetičnih genov v gostiteljskem organizmu zahteva prilagojeno rabo kodonov za višje izkoristke izolacije. Kljub temu da zaporedje kodonov vpliva na zvijanje proteinov, dosedanji algoritmi za optimizacijo rabe kodonov ne upoštevajo strukture proteina. S simulacijo premikanja ribosomov po mRNA lahko za dano zaporedje kodonov napovemo čas translacije na nivoju kodona. Razlaga upočasnjene translacije na podlagi strukture proteina omo\-goča napoved časa translacije za poljuben protein. Pokazali smo, da zastajanje ribosomov na mRNA povzročajo območja kodonov s povprečno višjim časom translacije. Ta so okvirno dolga 7 kodonov in povzročijo zastajanje še vsaj dveh ribosomov navzgor. Del mest zastojev ribosomov sovpada s povezovalnimi regijami, mi pa smo odkrili dodatna zastajanja, povezana z izhodom ostankov hidrofobnega jedra iz ribosoma. Iz značilk simuliranega kotranslacijskega zvijanja smo uspešno ustvarili prvi napovedni model časa translacije iz strukture proteina. Napoved veznega člena med strukturo proteina in zaporedjem kodonov omogoča optimizacijo rabe kodonov na osnovi strukture, česar dosedanje metode ne upoštevajo. Algoritem je ključnega pomena za učinkovito izražanje rekombinantnih in de novo proteinov, npr. bioloških zdravil, kjer poleg visokega izkoristka želimo pravilno zvit protein, ki je varen za uporabo.20222022-09-09 11:55:00Magistrsko delo/naloga140008sl