一个核糖体与mRNA的结合部位，为啥形成2个tRNA结合位点

Posted 2023-05-17

参考技术A 在翻译过程中，核糖体有多个结合位点以及催化位点，保证翻译能顺利、快速的进行，核糖体与trna的结合位点有3个，并不能说核糖体与mrna的结合位点也相应的有3个，但因两者有着紧密的联系，因此，人教版高中生物教材为了降低学生的学习难度，削减了许多繁琐的内容，简化教学知识，就采用了“核糖体与mrna的结合部位会形成2个trna结合位点”这样的语言来进行描述。
　　具体原因如下：
　　肽链的延伸循环可分为三个阶段:进位、肽键形成和移位。进位是指aa-trna(氨酰trna)进入a位。aa-trna是以eef-1a·gtp·aa-trna复合物的形式进人a位的，并需要gtp的水解。在这一过程中，如何保证正确aa-trna的进入即翻译的准确性是一关键问题。目前有两种模型，一种认为对aa-trna经过了二步选择，第一步是在三元复合物进入a位时；第二步是在gtp水解后和肽键形成前。另一种是三位点模型，认为除a和p位外，还存在一个aa-trna结合位点。在原核生物三个位点(e位点)已被证实，而真核生物资料还不充分。已发现兔肝80s核糖体有三个aa-trna结合位点。
　　核糖体有3个trna的结合位点，分别称为a、p和e位点。
　　蛋白质合成开始时，先由一个较小的核糖体亚基（30s）结合到mrna，在一些起始蛋白质——
σ
因子等的协助下，构成一个30s—mrna起始复合体。
　　真核生物mrna具有m7gpppnp帽子结构，核糖体上有专一位点或因子识别mrna的帽子，使mrna与核糖体结合。
　　在多肽合成过程中，不同的trna将相应的氨基酸带到蛋白质合成部位，并与mrna进行专一性的相互作用，以选择对信息专一的aa-trna(氨酰trna)。核糖体还必须能同时容纳另一种携带肽链的trna，即肽基mtrna（peptidyl-trna），并使之处于肽键易于生成的位置上。核糖体必须包括至少5个活性中心，即mrna结合部位、结合或接受aa-trna部位（a位）、结合或接受肽基trna的部位、肽基转移部位（p位）及形成肽键的部位（转肽酶中心）。此外，还应有负责肽链延伸的各种延伸因子的结合位点。核糖体小亚基负责对模板mrna进行序列特异性识别，如起始部分识别、密码子与反密码子的相互作用等，mrna的结合位点也在小亚基上。大亚基具有携带氨基酸和trna的功能。此外，肽键的形成、aa-trna、肽基-trna的结合位、p位、转肽酶中心等都在大亚基上完成。
　　从以上资料可知，在翻译过程中，核糖体有多个结合位点以及催化位点，保证翻译能顺利、快速的进行，核糖体与trna的结合位点有3个，并不能说核糖体与mrna的结合位点也相应的有3个，但因两者有着紧密的联系，因此，人教版高中生物教材为了降低学生的学习难度，削减了许多繁琐的内容，简化教学知识，就采用了“核糖体与mrna的结合部位会形成2个trna结合位点”这样的语言来进行描述。

[生物信息学]分子生物学的核心法则

[生物信息学]分子生物学的核心法则

主要用 python 实现分子生物学中核心法则的基础功能，入门第一课。当然，核心部分还是计算，所以会轻放生物部分。

这里学习的核心法则指的是 蛋白质生物合成，即 脱氧核糖核酸(DNA) 通过 转录(transcribe) 获得 信使核糖核酸(mRNA)，mRNA 再通过 转译(translate) 获得 蛋白质(protein) 的过程。

过程图解如下：

图像资料来源于: https://rebelscience.club/2020/03/bioinformatics-in-python-dna-toolkit-part-2-transcription-and-reverse-complement/

DNA 的反向互补(reverse complement)

DNA 由四种碱基组成：A, G, T, C，其中 A 与 T 互补，G 与 C 互补。而 DNA 又是由两条 DNA 链由中心轴盘绕，形成双螺旋结构，两条 DNA 链反向互补，形成稳定的结构：

图像资料来源于: https://simple.wikipedia.org/wiki/Complementarity_(molecular_biology)

计算方式为：

1. 获取一条 DNA 链的补数

   如 ATCG，它的补数为 TAGC。

2. 进行反转

   TAGC 反转为 CGAT

python 部分：

dna_pair = {
    'A': 'T',
    'T': 'A',
    'C': 'G',
    'G': 'C'
}

def reverse_complement(sequence):
    return ''.join([dna_pair[gene] for gene in sequence])[::-1]

本质上来说这一段的写法是这个意思：

def reverse_complement(sequence):
    # 这里新建一个新的数组去保留所有的值
    reversed_sequence = []
    # 遍历所有的序列，找到对应的碱基
    for gene in sequence:
        reversed_sequence += dna_pair[gene]
    # [::-1] 起到翻转 字符串/数组 的作用
    # ''.join() 起到将数组转成字符串的作用
    return ''.join(reversed_sequence)[::-1]

转录(transcribe)

转录是 DNA 变为 mRNA 的过程，与 DNA 的反向互补 过程相似，只不过 A 与 U 互补，而且不需要翻转。

python 部分：

rna_pair = {
    'A': 'U',
    'T': 'A',
    'C': 'G',
    'G': 'C'
}

def transcribe(sequence):
    return ''.join([rna_pair[gene] for gene in sequence])

最后的结果是 ATCG 会转为 UAGC。

转译(translate)

即 mRNA 转为 蛋白质 的过程。

mRNA 三个基因为一组转换为对应的氨基酸，其配对表如下：

图像资料来源于: https://www.researchgate.net/figure/The-standard-genetic-code-table_tbl1_7002668

python 实现如下：

# 首先有 mRNA 与 氨基酸的对应表
# https://www.geeksforgeeks.org/dna-protein-python-3/
genetic_code = {
    'ATA':'I', 'ATC':'I', 'ATT':'I', 'ATG':'M',
    'ACA':'T', 'ACC':'T', 'ACG':'T', 'ACT':'T',
    'AAC':'N', 'AAT':'N', 'AAA':'K', 'AAG':'K',
    'AGC':'S', 'AGT':'S', 'AGA':'R', 'AGG':'R',
    'CTA':'L', 'CTC':'L', 'CTG':'L', 'CTT':'L',
    'CCA':'P', 'CCC':'P', 'CCG':'P', 'CCT':'P',
    'CAC':'H', 'CAT':'H', 'CAA':'Q', 'CAG':'Q',
    'CGA':'R', 'CGC':'R', 'CGG':'R', 'CGT':'R',
    'GTA':'V', 'GTC':'V', 'GTG':'V', 'GTT':'V',
    'GCA':'A', 'GCC':'A', 'GCG':'A', 'GCT':'A',
    'GAC':'D', 'GAT':'D', 'GAA':'E', 'GAG':'E',
    'GGA':'G', 'GGC':'G', 'GGG':'G', 'GGT':'G',
    'TCA':'S', 'TCC':'S', 'TCG':'S', 'TCT':'S',
    'TTC':'F', 'TTT':'F', 'TTA':'L', 'TTG':'L',
    'TAC':'Y', 'TAT':'Y', 'TAA':'_', 'TAG':'_',
    'TGC':'C', 'TGT':'C', 'TGA':'_', 'TGG':'W',
}

# 随后进行转换
def translate_rna_fragment(rna_sequence):
    decoded_str = []
    sequence_list = list(rna_sequence)
    while (len(sequence_list) >= 3):
        decoded_str += genetic_code[''.join(sequence_list[:3])]
        sequence_list = sequence_list[3:]
    return ''.join(decoded_str)

注*：不直接用字符串而是转为数组的原因在于，python 中字符串是不可变的，所以每一次更新字符串的代价都很大。作业体量小的时候问题不大，一旦作业体量比较大的话——如果是真的生物，最小的基因组也是在百万起跳，运行速度肯定不尽如人意。

本章学习内容主要重点还在 字符串/数组 的操作，以及 字典 的取值，算是对 python 的一个入门级学习。