Die Bedeutung von molekularem Sauerstoff für die Evolution des genetischen Codes

Die Entstehung und Evolution des genetischen Codes, der die Nukleotidsequenz der mRNA in die Aminosäuresequenz der Proteine übersetzt, zählen zu den größten Rätseln der Biologie. Die ersten Organismen, die vor etwa 3,8 Milliarden Jahren auf der Erde auftraten, nutzten einen ursprünglichen genetischen Code, der vermutlich ausschließlich abiotisch verfügbare Aminosäuren terrestrischer oder extraterrestrischer Herkunft umfasste. Neue Aminosäuren wurden sukzessive biosynthetisiert und selektiv in den Code aufgenommen, welcher in der modernen Form aus bis zu 22 Aminosäuren besteht. Die Ursachen für die Selektion und die Chronologie ihrer Aufnahme sind bis heute unbekannt und sollten im Rahmen der vorliegenden Arbeit erforscht werden. Auf Grundlage quanten-chemischer Berechnungen konnte in dieser Arbeit zunächst ein Zusammenhang zwischen der HOMO-LUMO-Energiedifferenz (H-L-Distanz), die ein inverses quanten-chemisches Korrelat für allgemeine chemische Reaktivität darstellt, und der chronologischen Aufnahme der Aminosäuren in den genetischen Code aufgezeigt werden. Demnach sind ursprüngliche Aminosäuren durch große H-L-Distanzen und neue Aminosäuren durch kleine H-L-Distanzen gekennzeichnet. Bei einer Analyse des Metabolismus von Tyrosin und Tryptophan, bei denen es sich um die beiden jüngsten Standard-Aminosäuren handelt, wurde ihre Bedeutung als Vorläufer von Strukturen ersichtlich, die sich durch eine hohe Redox-Aktivität auszeichnen und deren Synthese gleichzeitig molekularen Sauerstoff erfordert. Aus diesem Grund wurden die Redox-Aktivitäten der 20 Standard-Aminosäuren gegenüber Peroxylradikalen und weiteren Radikalen getestet. Die Untersuchungen ergaben eine Korrelation zwischen evolutionärem Auftreten und chemischer Reaktivität der jeweiligen Aminosäure, die sich insbesondere in der effizienten Reaktion zwischen Tryptophan bzw. Tyrosin und Peroxylradikalen widerspiegelte. Dies indizierte eine potentielle Bedeutung reaktiver Sauerstoffspezies (ROS) bei der Konstituierung des genetischen Codes. Signifikante Mengen an ROS wurden erst zu Beginn der Oxygenierung der Geobiosphäre, die als Great Oxidation Event (GOE) bezeichnet wird und vor circa 2,3 Milliarden Jahren begann, gebildet und müssen zur oxidativen Schädigung vulnerabler, zellulärer Strukturen geführt haben. Aus diesem Grund wurde das antioxidative Potential von Aminosäuren beim Prozess der Lipidperoxidation untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass lipophile Derivate von Tryptophan und Tyrosin befähigt sind, die Peroxidation von Rattenhirnmembranen zu verhindern und humane Fibroblasten vor oxidativem Zelltod zu schützen. Daraus gründete sich das in dieser Arbeit aufgestellte Postulat eines Selektionsvorteils primordialer Organismen während des GOEs, die Tryptophan und Tyrosin als redox-aktive Aminosäuren in Membranproteine einbauen konnten und somit vor Oxidationsprozessen geschützt waren. Demzufolge wurde die biochemische Reaktivität als Selektionsparameter sowie oxidativer Stress als prägender Faktor der Evolution des genetischen Codes identifiziert.

Visualization and validation of (Q)SAR models

Analyzing and modeling relationships between the structure of chemical compounds, their physico-chemical properties, and biological or toxic effects in chemical datasets is a challenging task for scientific researchers in the field of cheminformatics. Therefore, (Q)SAR model validation is essential to ensure future model predictivity on unseen compounds. Proper validation is also one of the requirements of regulatory authorities in order to approve its use in real-world scenarios as an alternative testing method. However, at the same time, the question of how to validate a (Q)SAR model is still under discussion. In this work, we empirically compare a k-fold cross-validation with external test set validation. The introduced workflow allows to apply the built and validated models to large amounts of unseen data, and to compare the performance of the different validation approaches. Our experimental results indicate that cross-validation produces (Q)SAR models with higher predictivity than external test set validation and reduces the variance of the results. Statistical validation is important to evaluate the performance of (Q)SAR models, but does not support the user in better understanding the properties of the model or the underlying correlations. We present the 3D molecular viewer CheS-Mapper (Chemical Space Mapper) that arranges compounds in 3D space, such that their spatial proximity reflects their similarity. The user can indirectly determine similarity, by selecting which features to employ in the process. The tool can use and calculate different kinds of features, like structural fragments as well as quantitative chemical descriptors. Comprehensive functionalities including clustering, alignment of compounds according to their 3D structure, and feature highlighting aid the chemist to better understand patterns and regularities and relate the observations to established scientific knowledge. Even though visualization tools for analyzing (Q)SAR information in small molecule datasets exist, integrated visualization methods that allows for the investigation of model validation results are still lacking. We propose visual validation, as an approach for the graphical inspection of (Q)SAR model validation results. New functionalities in CheS-Mapper 2.0 facilitate the analysis of (Q)SAR information and allow the visual validation of (Q)SAR models. The tool enables the comparison of model predictions to the actual activity in feature space. Our approach reveals if the endpoint is modeled too specific or too generic and highlights common properties of misclassified compounds. Moreover, the researcher can use CheS-Mapper to inspect how the (Q)SAR model predicts activity cliffs. The CheS-Mapper software is freely available at http://ches-mapper.org.