Computational characterization of protein-RNA interactions and implications for phase separation

Abstract

Despite what was previously considered, the role of RNA is not only to carry the genetic information from DNA to proteins. Indeed, RNA has proven to be implicated in more complex cellular processes. Recent evidence suggests that transcripts have a regulatory role on gene expression and contribute to the spatial and temporal organization of the intracellular environment. They do so by interacting with RNA-binding proteins (RBPs) to form complex ribonucleoprotein (RNP) networks, however the key determinants that govern the formation of these complexes are still not well understood. In this work, I will describe algorithms that I developed to estimate the ability of RNAs to interact with proteins. Additionally, I will illustrate applications of computational methods to propose an alternative model for the function of Xist lncRNA and its protein network. Finally, I will show how computational predictions can be integrated with high throughput approaches to elucidate the relationship between the structure of the RNA and its ability to interact with proteins. I conclude by discussing open questions and future opportunities for computational analysis of cell’s regulatory network. Overall, the underlying goal of my work is to provide biologists with new insights into the functional association between RNAs and proteins as well as with sophisticated tools that will facilitate their investigation on the formation of RNP complexes

A pesar de lo que se consideraba anteriormente, el papel del ARN no es solo transportar la información genética del ADN a las proteínas. De hecho, el ARN ha demostrado estar implicado en muchos procesos celulares más complejos. La evidencia reciente sugiere que los transcriptos tienen un papel regulador en la expresión génica y contribuyen a la organización espacial y temporal del entorno intracelular. Lo hacen interactuando con proteínas de unión a ARN (RBP) para formar redes complejas de ribonucleoproteína (RNP), sin embargo, los determinantes clave que rigen la formación de estos complejos aún no se conocen bien. En este trabajo, describiré algoritmos que he desarrollado para estimar la capacidad de los ARN de interactuar con las proteínas. Además, ilustraré aplicaciones de métodos computacionales para proponer una maquinaria alternativa para el Xist lncRNA y su red de interacciones. Finalmente, mostraré cómo las predicciones computacionales pueden integrarse con enfoques de alto rendimiento para dilucidar la relación entre la estructura del ARN y su capacidad para interactuar con las proteínas. Concluyo discutiendo preguntas abiertas y oportunidades futuras para el análisis computacional de la red reguladora de la célula. En general, el objetivo subyacente de mi trabajo es proporcionar a los biólogos nuevas ideas sobre la asociación funcional entre ARN y proteínas, así como herramientas sofisticadas que facilitarán su investigación sobre la formación de complejos RNP.