CN110491447B - 一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法及应用 - Google Patents

一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法及应用 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法，该方法包括：获取宿主细胞全基因组的核苷酸序列和全蛋白组的氨基酸序列；以密码子对为统计对象，统计每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重；选定待优化蛋白，构建一个以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型；根据单向图模型，得到优化后基因的核苷酸序列。本发明利用宿主细胞的全基因组和全蛋白组作为序列库，以密码子对为统计对象，通过构建以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型，来获得最优的密码子组合顺序，得到具有最优化核苷酸序列的优化基因，该优化基因能够在体外高效表达，表达量显著提高。

Description

一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法及应用
技术领域
本发明涉及分子生物学基因工程技术领域，尤其涉及一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法以及通过该方法在烟草无细胞重组蛋白表达系统中获得优化的水母绿色荧光蛋白的应用。
背景技术
密码子是指信使RNA链上决定一个氨基酸的相邻的三个碱基，也叫做三联体密码子。由于遗传密码子具有简并性，因此一个氨基酸通常由2～6个密码子编译，但是密码子的使用并不是均匀的，也不是随机的，在每一物种中，对于同义密码子的使用具有偏好性。
密码子偏好性分析除了在物种选择进化上有着广泛的应用外，在转基因实验的应用中也很重要。外源基因要在宿主中高效表达，必须进行针对宿主物种密码子的优化。密码子的优化涉及的很多方面，可以从基因合成、载体构建、基因转录、mRNA翻译、翻译后修饰等角度出发，但是目的只有一个，就是使得外源基因高效表达。
密码子优化分为两个步骤，第一步是对宿主物种进行密码子偏好性分析，获得宿主物种密码子偏好性信息。第二步是对外源基因进行密码子优化，根据获得的宿主密码子偏好信息，综合考虑GC含量、重复序列、mRNA二级结构、限制性酶切位点等因素，对目标基因进行优化。
主流的一些密码子分析优化工具只能完成密码子偏好分析或者优化的部分工作，需要编写脚本或者手工操作才能完成优化过程，部分密码子数据库更新缓慢，优化程序没有考虑一些新的因素。密码子的上下文关系即密码子对的偏好性也会影响外源基因的高效表达，而目前大多数的密码子优化软件没有考虑密码子对的偏好性。
目前，有一种无细胞重组蛋白表达系统，该系统可以将DNA的转录和翻译在细胞外的环境中进行。相比较传统的细胞内蛋白表达系统，具有操作方便，可控性高的优点。该系统利用表达宿主细胞提取物，包括蛋白翻译因子、核糖体、酰胺tRNA合成酶、总tRNA等表达所需元件在体外的试管中表达异源基因。然而，外源基因在异源宿主细胞中的表达还存在很多问题，由于异源宿主的常用密码子与外源基因相差甚远，导致外源基因的表达量比较低。
因此，提出一种针对异源基因的体外表达的密码子优化方法十分重要，将对构建高效的蛋白体外表达系统做出贡献。
发明内容
本发明提供了一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法以及通过该方法在烟草无细胞重组蛋白表达系统中获得优化的水母绿色荧光蛋白的应用，该密码子优化方法获得的优化基因能够在体外高效表达，表达量显著提高。
具体技术方案如下：
一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法，包括：
(1)获取宿主细胞全基因组的核苷酸序列，检测核苷酸序列的正确性，去除不正确的核苷酸序列，得到用于步骤(2)统计的核苷酸序列库；
(2)以密码子对为统计对象，统计每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重，统计公式如下：
Figure BDA0002155352320000021
式(1)中，Q表示权重值，F(AB)表示每个密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数，F(XY)表示每个密码子对编码的氨基酸对所对应的所有密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数；
(3)选定待优化蛋白，获取所述蛋白所对应的氨基酸序列，罗列氨基酸序列中每个氨基酸所对应的多个密码子，根据氨基酸序列中上、下游氨基酸的排序，依次将上游氨基酸所对应的上游密码子与下游氨基酸所对应的下游密码子进行连线，并在连线上标注步骤(2)获取的相应密码子对的权重值，构建一个以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型；
(4)根据步骤(3)中所述的单向图模型，依次取两两上下游密码子之间权重值最大的连线，组合成一条以起始密码子为起点，终止密码子为终点的权重值总和最大的路线，将所述路线所经过的每个密码子按顺序组合成优化后基因的核苷酸序列。
本发明的创新之处在于：利用宿主细胞的全基因组作为序列库，以密码子对为统计对象，通过构建以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型，来获得最优的密码子组合顺序，得到的最优化核苷酸序列能够在体外高效表达，表达量显著提高。
进一步地，步骤(1)中，检测所述核苷酸序列正确性的方法，包括：
(a)比对各基因的核苷酸序列的长度是否符合3的倍数；
(b)比对各蛋白的氨基酸序列所对应的基因编码序列中的每个密码子是否都符合标准密码子表；
若(a)和(b)均为符合，则判定核苷酸序列和氨基酸序列正确；其他情况，则判定核苷酸序列和氨基酸序列不正确。
进一步地，步骤(1)中，所述宿主细胞为烟草(Nicotiana tabacum L.)细胞。
本发明还以烟草无细胞重组蛋白表达系统作为宿主环境，对水母绿色荧光蛋白(简称GFP蛋白)的编码基因进行优化，得到了核苷酸序列如SEQ ID No.1所示的水母绿色荧光蛋白的优化基因。
所述的无细胞重组蛋白表达系统是指将细胞中的相关细胞器提取出来，在体外构建一个细胞环境；此类无细胞重组蛋白表达系统均可市售购买。
进一步地，本发明还提供了一种利用所述密码子优化方法优化得到的水母绿色荧光蛋白的优化基因，所述优化基因的核苷酸序列如SEQ ID No.1所示。
在步骤(3)中，选定待优化蛋白后，也可以先获得蛋白的编码基因，再翻译成对应的蛋白氨基酸序列，并核对氨基酸序列的正确性。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明利用宿主细胞的全基因组作为序列库，以密码子对为统计对象，通过构建以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型，来获得最优的密码子组合顺序，得到具有最优化核苷酸序列的优化基因，该优化基因能够在体外高效表达，表达量显著提高。
(2)本发明以烟草无细胞重组蛋白表达系统作为宿主环境，对水母绿色荧光蛋白的编码基因进行优化，得到了核苷酸序列如SEQ ID No.1所示的GFP优化基因，该优化基因在不同曝光时间的UV下荧光强度显著高于原始GFP基因。
附图说明
图1为应用例1的步骤(2)中获取的每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重表。
图2为实施例1密码子优化方法第(3)步中获得的单向图模型示意图。
图3为实施例1中采用密码子优化方法获得的优化基因与原始基因的琼脂糖凝胶电泳图；
其中，泳道1为原始GFP基因的PCR扩增产物；泳道2为GFP优化基因的PCR扩增产物。
图4为实施例1中TOB无细胞蛋白表达反应在凝胶成像仪中不同曝光时间下UV照射的结果；
其中，A为在80ms紫外曝光结果；B为在120ms紫外曝光结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述，以下列举的仅是本发明的具体实施例，但本发明的保护范围不仅限于此。
实施例1
一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法，具体步骤如下：
(1)获取宿主细胞全基因组的核苷酸序列，检测核苷酸序列的正确性，去除不正确的核苷酸序列，得到用于步骤(2)统计的核苷酸序列库；
检测所述核苷酸序列正确性的方法为：
(a)比对各基因的核苷酸序列的长度是否符合3的倍数；
(b)比对各蛋白的氨基酸序列所对应的基因编码序列中的每个密码子是否都符合标准密码子表；
若(a)和(b)均为符合，则判定核苷酸序列和氨基酸序列正确；其他情况，则判定核苷酸序列和氨基酸序列不正确。
(2)以密码子对为统计对象，统计每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重，统计公式如下：
Figure BDA0002155352320000041
式(1)中，Q表示权重值，F(AB)表示每个密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数，F(XY)表示每个密码子对编码的氨基酸对所对应的所有密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数；
(3)选定待优化蛋白，获取所述蛋白所对应的氨基酸序列，罗列氨基酸序列中每个氨基酸所对应的多个密码子，根据氨基酸序列中上、下游氨基酸的排序，依次将上游氨基酸所对应的上游密码子与下游氨基酸所对应的下游密码子进行连线，并在连线上标注步骤(2)获取的相应密码子对的权重值，构建一个以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型；
(4)根据步骤(3)中所述的单向图模型，依次取两两上下游密码子之间权重值最大的连线，组合成一条以起始密码子为起点，终止密码子为终点的权重值总和最大的路线，将所述路线所经过的每个密码子按顺序组合成优化后的核苷酸序列。
上述方法可通过计算机程序予以实现。
应用例1
采用实施例1的方法优化以烟草无细胞重组蛋白表达系统作为宿主环境的水母绿色荧光蛋白(简称GFP蛋白)。
具体步骤如下：
(1)从NCBI网站上获取烟草细胞全基因组的核苷酸序列和全蛋白组的氨基酸序列，检测核苷酸序列和氨基酸序列是否正确，去除不正确的核苷酸序列和氨基酸序列，得到用于步骤(2)统计的核苷酸序列库和氨基酸序列库；
检测核苷酸序列和氨基酸序列是否正确的方法为：
(a)比对各基因的核苷酸序列的长度是否符合3的倍数；
(b)比对各蛋白的氨基酸序列所对应的基因编码序列中的每个密码子是否都符合标准密码子表；
若(a)和(b)均为符合，则判定核苷酸序列和氨基酸序列正确；其他情况，则判定核苷酸序列和氨基酸序列不正确。
(2)以密码子对为统计对象，统计每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重，统计公式如下：
Figure BDA0002155352320000051
式(1)中，Q表示权重值，F(AB)表示每个密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数，F(XY)表示每个密码子对编码的氨基酸对所对应的所有密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数；
每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重如图1所示。
(3)选定待优化的GFP蛋白，获取所述蛋白所对应的氨基酸序列如SEQ ID NO.3所示(原始GFP蛋白编码基因(简称原始基因)的核苷酸序列SEQ ID NO.2所示)，罗列氨基酸序列中每个氨基酸所对应的多个密码子，根据氨基酸序列中上、下游氨基酸的排序，依次将上游氨基酸所对应的上游密码子与下游氨基酸所对应的下游密码子进行连线，并在连线上标注步骤(2)获取的相应密码子对的权重值，构建一个以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型(如图2的示意图所示)；
(4)根据步骤(3)中所述的单向图模型，依次取两两上下游密码子之间权重值最大的连线，组合成一条以起始密码子为起点，终止密码子为终点的权重值总和最大的路线，将所述路线所经过的每个密码子按顺序组合成优化后的核苷酸序列(即优化GFP蛋白编码基因的核苷酸序列(简称优化基因))。
先对人工合成的原始基因和优化基因进行PCR扩增，扩增方法和条件采用杭州谨澳生物科技CFU-EC-1000D试剂盒Z-PCR的说明内容，扩增所用的酶采用杭州谨澳生物科技Z2超保真DNA聚合酶G-POL-002，得到原始基因扩增产物和优化基因扩增产物(如图1)；再将原始基因扩增产物和优化基因扩增产物进行浓度调整，取等量的30ng/uL PCR产物加入50uL TOB透析式无细胞蛋白表达体系(购自杭州谨澳生物科技)中，25℃静置48小时后，各取2.5ul表达体系混合液，上样至SDS-PAGE观测表达结果(如图2)。
如图2所示，优化基因在不同曝光时间的UV下荧光亮度强于原始基因。
序列表
<110> 浙江省农业科学院
<120> 一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法
<160> 3
<170> SIPOSequenceListing 1.0
<210> 1
<211> 729
<212> DNA
<213> 人工序列(Artificial Sequence)
<400> 1
atggtttcta aaggagaaga agataatatg gcttctcttc ctgctactca tgaacttcat 60
atttttggat ctattaatgg agttgatttt gatatggttg gacaaggaac tggaaatcct 120
aatgatggat atgaagaact taatcttaaa tctactaaag gagatcttca attttctcct 180
tggattcttg ttcctcatat tggatatgga tttcatcaat atcttcctta tcctgatgga 240
atgtctcctt ttcaagctgc tatggttgat ggatctggat atcaagttca tagaactatg 300
caatttgaag atggagcttc tcttactgtt aattatagat atacttatga aggatctcat 360
attaaaggag aagctcaagt taaaggaact ggatttcctg ctgatggacc tgttatgact 420
aattctctta ctgctgctga ttggtgtaga tctaaaaaaa cttatcctaa tgataaaact 480
attatttcta cttttaaatg gtcttatact actggaaatg gaaaaagata tagatctact 540
gctagaacta cttatacttt tgctaaacct atggctgcta attatcttaa aaatcaacct 600
atgtatgttt ttagaaaaac tgaacttaaa cattctaaaa ctgaacttaa ttttaaagaa 660
tggcaaaaag cttttactga tgttatggga atggatgaac tttataaaca tcatcatcat 720
catcattga 729
<210> 2
<211> 729
<212> DNA
<213> 烟草(Nicotiana tabacum L.)
<400> 2
atggtttcaa aaggagaaga agataatatg gcttctcttc ctgctactca tgaacttcat 60
atttttggtt caattaatgg agttgatttt gatatggttg gacaaggaac tggaaatcca 120
aatgatggat atgaagaatt gaatttgaaa tcaacaaaag gagatcttca attttctcct 180
tggattcttg ttcctcatat tggatatgga tttcatcaat atcttcctta tcctgatgga 240
atgtctcctt ttcaagctgc tatggttgat ggttctggtt atcaagttca tagaacaatg 300
caatttgaag atggagcttc tttgactgtt aattatagat atacttatga aggatctcat 360
attaaaggag aagctcaagt taaaggaact ggatttcctg ctgatggacc tgttatgaca 420
aattctttga ctgctgctga ttggtgtaga tcaaagaaaa cttatccaaa tgataaaaca 480
attatttcaa ctttcaaatg gtcttataca actggaaatg gaaaaagata tagatcaact 540
gctagaacaa catatacatt tgctaaacca atggctgcta attatttgaa gaatcaacca 600
atgtatgttt ttagaaaaac tgaattgaag cattcaaaaa ctgaattgaa ttttaaagaa 660
tggcagaaag cttttactga tgttatggga atggatgaac tttacaagca tcatcatcat 720
catcattga 729
<210> 3
<211> 242
<212> PRT
<213> 烟草(Nicotiana tabacum L.)
<400> 3
Met Val Ser Lys Gly Glu Glu Asp Asn Met Ala Ser Leu Pro Ala Thr
1 5 10 15
His Glu Leu His Ile Phe Gly Ser Ile Asn Gly Val Asp Phe Asp Met
20 25 30
Val Gly Gln Gly Thr Gly Asn Pro Asn Asp Gly Tyr Glu Glu Leu Asn
35 40 45
Leu Lys Ser Thr Lys Gly Asp Leu Gln Phe Ser Pro Trp Ile Leu Val
50 55 60
Pro His Ile Gly Tyr Gly Phe His Gln Tyr Leu Pro Tyr Pro Asp Gly
65 70 75 80
Met Ser Pro Phe Gln Ala Ala Met Val Asp Gly Ser Gly Tyr Gln Val
85 90 95
His Arg Thr Met Gln Phe Glu Asp Gly Ala Ser Leu Thr Val Asn Tyr
100 105 110
Arg Tyr Thr Tyr Glu Gly Ser His Ile Lys Gly Glu Ala Gln Val Lys
115 120 125
Gly Thr Gly Phe Pro Ala Asp Gly Pro Val Met Thr Asn Ser Leu Thr
130 135 140
Ala Ala Asp Trp Cys Arg Ser Lys Lys Thr Tyr Pro Asn Asp Lys Thr
145 150 155 160
Ile Ile Ser Thr Phe Lys Trp Ser Tyr Thr Thr Gly Asn Gly Lys Arg
165 170 175
Tyr Arg Ser Thr Ala Arg Thr Thr Tyr Thr Phe Ala Lys Pro Met Ala
180 185 190
Ala Asn Tyr Leu Lys Asn Gln Pro Met Tyr Val Phe Arg Lys Thr Glu
195 200 205
Leu Lys His Ser Lys Thr Glu Leu Asn Phe Lys Glu Trp Gln Lys Ala
210 215 220
Phe Thr Asp Val Met Gly Met Asp Glu Leu Tyr Lys His His His His
225 230 235 240
His His

Claims (4)

1.一种用于异源基因体外表达的密码子优化方法，其特征在于，包括：
(1)获取宿主细胞全基因组的核苷酸序列，检测核苷酸序列的正确性，去除不正确的核苷酸序列，得到用于步骤(2)统计的核苷酸序列库；
(2)以密码子对为统计对象，统计每个密码子对在宿主细胞全基因组中的权重，统计公式如下：
Figure FDA0002155352310000011
式(1)中，Q表示权重值，F(AB)表示每个密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数，F(XY)表示每个密码子对编码的氨基酸对所对应的所有密码子对在宿主细胞全基因组中出现的次数；
(3)选定待优化蛋白，获取所述蛋白所对应的氨基酸序列，罗列氨基酸序列中每个氨基酸所对应的多个密码子，根据氨基酸序列中上、下游氨基酸的排序，依次将上游氨基酸所对应的上游密码子与下游氨基酸所对应的下游密码子进行连线，并在连线上标注步骤(2)获取的相应密码子对的权重值，构建一个以密码子为节点、上下游密码子对间的权重值为线值的单向图模型；
(4)根据步骤(3)中所述的单向图模型，依次取两两上下游密码子之间权重值最大的连线，组合成一条以起始密码子为起点，终止密码子为终点的权重值总和最大的路线，将所述路线所经过的每个密码子按顺序组合成优化后基因的核苷酸序列。
2.如权利要求1所述的用于异源基因体外表达的密码子优化方法，其特征在于，步骤(1)中，检测所述核苷酸序列正确性的方法，包括：
(a)比对各基因的核苷酸序列的长度是否符合3的倍数；
(b)比对各蛋白的氨基酸序列所对应的基因编码序列中的每个密码子是否都符合标准密码子表；
若(a)和(b)均为符合，则判定核苷酸序列和氨基酸序列正确；其他情况，则判定核苷酸序列和氨基酸序列不正确。
3.如权利要求1所述的用于异源基因体外表达的密码子优化方法，其特征在于，步骤(1)中，所述宿主细胞为烟草细胞。
4.一种利用权利要求3所述的密码子优化方法优化得到的水母绿色荧光蛋白的优化基因，其特征在于，所述优化基因的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112270956B (zh) * 2020-10-26 2023-05-16 福建师范大学 一种适合毕赤酵母高表达的基因序列优化方法
CN112735525B (zh) * 2021-01-18 2023-12-26 苏州科锐迈德生物医药科技有限公司 一种基于分治法的mRNA序列优化的方法与装置
CN114276417B (zh) * 2021-12-03 2024-05-03 南京农业大学 一种在植物正常生理条件下鉴定全基因组dna鸟嘌呤四联体位点的方法
CN114540419A (zh) * 2022-03-04 2022-05-27 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种分析包膜病毒膜融合效率的三功能报告系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1443242A (zh) * 2000-06-22 2003-09-17 皮埃尔法博赫药品公司 用于重组蛋白质过量表达的起始密码子下游被修饰的构建体
AU2005278992A1 (en) * 2004-09-02 2006-03-09 Viragen, Inc. Method for improved transgene expression
CN101490262A (zh) * 2006-06-29 2009-07-22 帝斯曼知识产权资产管理有限公司 实现改进的多肽表达的方法
CN101885760A (zh) * 2010-03-16 2010-11-17 王世霞 密码子优化的HIV-1gp120基因共有序列及gp120核酸疫苗
CN103038352A (zh) * 2010-06-15 2013-04-10 萨拉基尼克有限公司 用于增强基因表达的新型基因间元件
WO2013191997A1 (en) * 2012-06-18 2013-12-27 Dow Agrosciences Llc Expression of maize codon optimized proteins in pseudomonas fluorescens
CN103911338A (zh) * 2014-03-27 2014-07-09 浙江中医药大学 基于原核密码子偏好性构建高表达igf-1基因的工程菌
CN109916838A (zh) * 2019-03-29 2019-06-21 浙江省农业科学院 一种基于高光谱成像和人工神经网络的水稻种子发芽能力的检测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1443242A (zh) * 2000-06-22 2003-09-17 皮埃尔法博赫药品公司 用于重组蛋白质过量表达的起始密码子下游被修饰的构建体
AU2005278992A1 (en) * 2004-09-02 2006-03-09 Viragen, Inc. Method for improved transgene expression
CN101490262A (zh) * 2006-06-29 2009-07-22 帝斯曼知识产权资产管理有限公司 实现改进的多肽表达的方法
CN101885760A (zh) * 2010-03-16 2010-11-17 王世霞 密码子优化的HIV-1gp120基因共有序列及gp120核酸疫苗
CN103038352A (zh) * 2010-06-15 2013-04-10 萨拉基尼克有限公司 用于增强基因表达的新型基因间元件
WO2013191997A1 (en) * 2012-06-18 2013-12-27 Dow Agrosciences Llc Expression of maize codon optimized proteins in pseudomonas fluorescens
CN103911338A (zh) * 2014-03-27 2014-07-09 浙江中医药大学 基于原核密码子偏好性构建高表达igf-1基因的工程菌
CN109916838A (zh) * 2019-03-29 2019-06-21 浙江省农业科学院 一种基于高光谱成像和人工神经网络的水稻种子发芽能力的检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
密码子优化α-L-鼠李糖苷酶基因在酿酒酵母细胞的表面展示;王方芹 等;《蚕业科学》;20171231;第43卷(第4期);全文 *
菜用大豆质膜水通道蛋白的干旱表达谱及亚细胞定位分析;冯志娟 等;《分子植物育种》;20181231;第16卷(第17期);全文 *

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