코돈 최적화
코돈 최적화는 유전자를 heterologous (다른 숙주에서) 발현할 때, 유전자를 클로닝할 때 문제가 발생하는 경우, 또는 유전자 발현 레벨을 최적화할 때 유용한 도구입니다. VectorBuilder의 코돈 최적화 도구는 Design Studio 에 내장되어 있으며, 여기에서 독립적으로도 사용할 수 있습니다.
대부분의 아미노산은 여러 코돈에서 번역될 수 있지만, 코돈 편향은 하나의 코돈이 다른 코돈보다 선호도를 반영하며 이는 종 마다 다릅니다. 이것은 한 유전자가 다른 숙주 종에서 번역이 감소될 수 있습니다. 이 도구는 숙주 유기체의 코돈 편향을 활용하여 더 높은 효율로 동일한 아미노산 서열을 생성하여 codon adaptation index (CAI)를 최적화할 수 있습니다.
코돈 최적화는 관심 유전자의 클로닝 효율을 향상시키기 위해 사용될 수 있습니다. 이 도구는 GC 함량 및 반복 서열을 최적화하고, mRNA 안정성을 개선하고, 제한효소 인식 부위를 회피함으로써 전사 또는 번역 효율을 개선하는데 도움이 될 수 있습니다.
아래에 VectorBuilder 코돈 최적화 도구의 다양한 기능들에 대한 예들을 보여드립니다.
1. Optimizing sequences for codon usage in desired target species View more
Figure 1 은 코돈 최적화 도구를 이용하여 Trichoplusia ni 에서 유래된 piggyBac transposase의 염기 서열을 인간의 코돈으로 최적화했을 때 CAI가 0.93이 되는 것을 보여 주고 있습니다. 코돈 최적화를 하기 전에는 CAI가 0.69였습니다. 해당 종의 CAI는 그 종에서 높은 수준으로 발현되는 유전자들에서 선호되는 코돈의 사용 빈도를 정량화한 것으로, 0 과 1 사이의 값을 갖습니다. 특정한 종을 위한 유전자의 CAI가 높을수록 그 종에서 최적으로 발현될 가능성이 높아집니다.
Figure 1. VectorBuilder의 코돈 최적화 도구를 사용한 타겟 종에 맞춘 코돈을 위한 염기 서열 최적화.
2. Optimizing sequences with high GC content View more
Figure 2 GC 함량이 높은 염기 서열의 최적화 – Figure 2는 코돈 최적화 도구를 사용하였을 때69.3% 였던 생쥐의 Hoxa4 유전자의 전체 GC 함량이 59.5%로 감소한 것을 보여 주고 있습니다. 클로닝 과정에서 유전자를 합성해야 하는 경우에 유전자 합성 성공 가능성을 높이기 위해서는 GC 함량이 60% 정도가 가장 좋습니다.
Figure 2. VectorBuilder의 코돈 최적화 도구를 사용한 높은 GC함량을 가진 염기 서열의 최적화.
3. Optimizing sequences with repetitive regions View more
Figure 3 은 코돈 최적화 도구를 사용한 최적화 전후의 인간 immunoglobulin heavy chain 유전자의 염기 서열을 비교한 dot plot들입니다. 최적화하기 전의 dot plot에서는 여러 개의 대각선들로 표시되는 것처럼 반복 서열이 많이 존재하는 것을 볼 수 있지만, 최적화를 한 후에는 이러한 반복되는 서열들이 많이 줄어든 것을 dot plot에서 볼 수 있습니다.
Figure 3. VectorBuilder의 코돈 최적화 도구를 사용한 반복되는 염기 서열들의 감소.
참고:
- DNA/RNA 서열 또는 단백질 서열을 입력할 수 있습니다.
- DNA/RNA 서열은 start codon ATG로 시작해야 하며, 완전한 코돈 서열을 위해 3의 배수여야 합니다.