Computational analysis of ribonucleoprotein networks

Abstract

Ribonucleoprotein condensates such as stress granules (SGs) and processing bodies (PBs) form in response to specific stimuli in the cell. Even though the key protein and RNA elements of these condensates are starting to be uncovered, we do not yet have a full understanding of the molecular network of interactions that can link them. To answer these questions, we analyzed SGs and PBs components through available high-throughput data, finding that both RNAs and proteins enriched in these condensates are poorly structured and create a dense network of contacts. Based on these results, we developed a database named PRALINE, which stores information about different types of condensates, the relationship between their components and the contribution of disease-related single-nucleotide variants, including high-throughput computational and experimental data. In a related work, we predicted that the 5’ end of SARS-CoV-2 interacts with elements of the innate immune response that are shared with SGs and PBs and our calculations indicate that strong interactors could be sequestered by SARS-CoV-2 for its viral replication, tampering with the formation of the condensates. Overall our analyses could facilitate the study of the underlying structure of SGs, PBs and other aggregates and how SARS-CoV-2 and other pathogens are able to exploit these mechanisms to help their own survival and infectivity.

Los condensados de ribonucleoproteínas, como los gránulos de estrés (GE) y los cuerpos de procesamiento (CP), se forman en respuesta a estímulos específicos en la célula. Dado que los elementos clave de proteínas y ARNs de estos condensados están comenzando a descubrirse, aún no disponemos de una visión completa de la red molecular de interacciones que los caracterizan. Para responder a estas preguntas, hemos analizado los componentes de GE y CP a través de los datos de alto rendimiento disponibles y hemos descubierto que tanto los ARNs como las proteínas enriquecidos en estos condensados están poco estructurados y crean una densa red de contactos. Sobre la base de estos resultados, hemos desarrollado una base de datos llamada PRALINE, que almacena información sobre diferentes tipos de condensados, la relación entre sus componentes y la contribución de las variantes de un solo nucleótido relacionadas con enfermedades, incluyendo tanto datos computacionales como experimentales. En otro trabajo relacionado, hemos predicho que el extremo 5' del SARS-CoV-2 interactúa con elementos de la respuesta inmune innata que se comparten con los GE y los CP y nuestros cálculos indican que el SARS-CoV-2 podría secuestrar interactores fuertes para su replicación viral, alterando la formación de los condensados. En general, nuestros análisis podrían facilitar el estudio de la estructura subyacente de los GE, CP y otros agregados y dilucidar cómo el SARS-CoV-2 y otros patógenos pueden explotar estos mecanismos para ayudar a su propia supervivencia e infectividad.