Schnelles und effizientes Sampling von Strukturen in RNA Faltungslandschaften

Ein RNA Molekül faltet in seine funktionelle Form über eine Reihe von Zwischenzuständen, wobei es in jedem davon den Nächsten aus vielen Möglichen aussucht. Weist man den dabei autauchendenPunkten eine H{\ö}he, zum Beispiel seine Freie Energie, zu, entfaltet sich eine Landschaft mit Ebenen, Bergen, Pässen und Tälern. Letztere können eine RNA in einem lokalen Minimum gefangenhalten und dadurch für eine gewisse Zeit einen funktionalen Zustand, z.Bsp. zur Interaktion mit regulatorischen RNAs oder Proteinen stabilisieren. Hervorstechende Beispiele sind das Hok-Sok System von Escherichia coli, das Tetrahymena Gruppe I Intron, sowie der FMN Riboswich aus Bacillus subtilis. Bisher gibt es nur eine Handvoll informatische Methoden die in der LAge sind, kinetische Faltungsprozesse zu analysieren. Noch weniger ermöglichen die Erforschung von RNAs mit biologisch relevanter Länge. Deshalb möchten wir probabilistische Algorithmen und Heuristiken entwickeln, welche eine Vielzahl von relevanten Problemen bearbeiten, die zum Verständnis der kinetischen Faltung von RNAs führen. Aus methematischer Sicht kann RNA Faltung als stochastischer Prozess modelliert werden, dessen Zustände durch alternative Konformationen bestimmt sind. Ü bergänge zwischen diesen entsprechen lokalen St\örungen die eine Konformation in eine andere transformieren. Thermodynamische Untersuchungen nehmen Konvergenz in ein Boltzmann-Gleichgewicht an, dessen quantitativen Grössen effizient berechnet werden können. Jedoch hängt die Zeit, die eine RNA braucht um ihren Gleichgewichtszustand zu erreichen von ihrer Sequenzkomposition ab, so dass es möglich ist, dass sie diesen nie innerhalb ihrer Lebenszeit erreicht. Um eine genauere Sicht auf RNAs im zellulären Kontext zu ermöglichen, also unter Einfluss von Polymerisation und Degradation, muss man ihre Kinetik, die Evolution des Faltungsprozesses verstehen. Jedoch sind kinetische Untersuchungen ein mathematisch sehr aufwendiges Verfahren. Das Kernproblem hierbei ist, dass die dafür erforderliche Ermittlung von Energiebarrieren nicht polynomiell lösbar sind. Dies erklärt auch, weswegen kaum effiziente, exakte Methoden zur Faltungskinetikverhersage verfügbar sind. Es motiviert jedoch weitere Forschung zu effizienten Heuristiken welche auf vereinfachten - aber representativen - faltunglandschaften aufbauen. Zuerst werden wir eine vereinfachte, representative Landschaft aus Makro- Zuständen mittels neu entwickelter Sampling Algorithmen aufbauen. Dies wird die Längenbeschraenkung aufheben welche normalerweise zweier benachbarter Makro-Zustaende in den vereinfachten Landschaften entwickeln. Damit wird uns der dritte Schritt, die Analyse der darunterliegenden Faltungskinetik ermöglicht, womit eine globale Sicht auf Populationsdichte einzelner Makro-Zustaende ueber die Zeit ermöglicht wird. Unser viertes Ziel ist die Adaptierung der oben genannten Methoden auf veränderliche Landschaften. Dies wird uns die Analyse von z. Bsp. co-transkriptioneller Faltung, also wachsenden RNA Ketten erlauben. Validieren werden wir unsere Methoden indem wir eine Sammlung von biologischen Beispielen anfertigen werden, bei denen ein kinetischer Effekt entweder vermutet oder nachgewiesen ist.

Im Zuge des Projekts 'RNALands - Schnelles und effizientes Sampling von Strukturen in RNA Faltungslandschaften' wurden unter der Leitung von Andrea Tanzer an der Universität Wien neue bioinformatische Methoden zur Analyse von RNA Molekülen entwickelt. Die Forschergruppe stellte sich dabei die Frage, wie aus der Vielzahl an möglichen Konformationen, die ein RNA Molekül annehmen kann, all jene selektiert werden können, die auch tatsächlich in einer Zelle beobachtet werden können. Dies ist deshalb von größter Bedeutung, da nur bestimmte Formen eines Moleküls auch tatsächlich biologische Aktivität zeigen und der Wechsel zwischen den unterschiedlichen Zuständen wichtige Prozesse in der Zelle reguliert. Gemeinsam mit einem französischen Team um Yann Ponty konnten nun neue Erkenntnisse und Methoden publiziert und erste Anhaltspunkte zur Evolution dieses 'Tanz der RNAs' gewonnen werden.