Estudio de sistemas de dos componentes en Actinobacillus pleuropneumoniae

Abstract

RESUMEN: La transducción de señales de los sistemas de dos componentes depende del reconocimiento exacto entre proteínas cognadas, lo cual se realiza de manera selectiva por dichos sustratos cognados, mientras que la comunicación cruzada con proteínas no cognadas es prácticamente nula. Sin embargo, las propiedades esenciales que explican dicha especificidad no han sido establecidas de manera exhaustiva. Para abordar este problema, el presente trabajo evalúa la participación de los residuos de la interfase proteína–proteína en la discriminación. A través del análisis de las secuencias de aminoácidos de los cuatro sistemas de dos componentes prototípicos codificados en Actinobacillus pleuropneumoniae, se emplearon alineamientos múltiples de secuencias, información mutua, datos estructurales y el índice de acoplamiento de la interfase para evaluar el reconocimiento molecular. Se utilizaron más de dos mil secuencias homólogas individuales con el fin de incluir la mayor diversidad posible de secuencias pertenecientes al dominio Bacteria. Se identificaron cuatro grupos distintos de residuos determinantes de especificidad para todos los sistemas evaluados, denominados “núcleo de especificidad de la interfase ortóloga”. La capacidad global de discriminación de los sistemas de dos componentes depende de la composición de estos grupos, compuestos respectivamente por 4, 2, 5 y 3 pares de residuos en los sistemas CpxAR, NarQP, PhoRB y QseCB. Los pares de residuos se encuentran espacialmente próximos; la forma y composición de los grupos son específicas de cada sistema, y sus interfaces de interacción presentan un traslape mínimo entre sí. De esta manera, se definió la composición de las interfaces de interacción de la red de sistemas de dos componentes en A. pleuropneumoniae y se describieron sus elementos discriminatorios. En conjunto, se propone que el reconocimiento molecular depende de componentes concretos de la interfase de interacción, y que la especificidad emergente y el consecuente aislamiento entre componentes cognados y no cognados se derivan de ello. Esto refleja la capacidad general de estos sistemas para discriminar componentes altamente similares mediante reconocimiento molecular.

ABSTRACT: Two-component systems’ signal transduction depends on the exact recognition between cognate proteins, which is selectively done by cognate substrates and cross-talk to noncognate proteins is negligible. However, the fine underlying properties explaining specificity have not been thoroughly established. To solve this, the present work evaluates the involvement of protein-protein interface residues in discrimination. Through analyses of the amino acid sequences from the four prototypical two-component systems coded in Actinobacillus pleuropneumoniae. Multiple sequence alignments, mutual information, structural data, and the interface coupling index, were used to evaluate molecular recognition. Over two thousand individual homologue sequences were used, to include the broadest diversity of sequences belonging to the bacteria domain. Four different clusters of specificity determining residues were found for all evaluated systems, named Orthologue interface specificity core. The gross system-wide discrimination capability of two component systems relies on the composition of these cluster and are composed of 4, 2, 5, and 3 residue pairs, from systems CpxAR, NarQP, PhoRB, and QseCB, respectively. The residue pairs in these are spatially nearby, the shape and composition of the clusters are system-specific and its interaction interfaces have minimal overlap among them. The interaction interface composition of the two-component systems network in A. pleuropneumoniae was defined and their discriminatory components described. Overall, here is suggested how molecular recognition relies on concrete components from the interaction interface, and the emergent specificity and resultant insulation of cognate and non-cognate components, respectively. Which encompasses the system´s overall capability to discriminate highly similar components, through molecular recognition.