পৃথিবীর সমস্ত জীব একই জিনগত কোডের একটি সংস্করণ ব্যবহার করে। প্রতিটি কোষ একই 20 অ্যামিনো অ্যাসিড ব্যবহার করে প্রোটিন তৈরি করে। Ribosomes, যে মেশিনগুলো কোষে প্রোটিন উৎপন্ন করে, কোন মেসেঞ্জার RNA অণু থেকে জেনেটিক কোড পড়ে তা নির্ণয় করে যে কোন অ্যামিনো অ্যাসিড তাদের তৈরি করা নির্দিষ্ট প্রোটিনে যোগ করা হবে।
এই কোডটি সার্বজনীন, তাই আমাদের কোষের রাইবোসোমগুলি একটি ভাইরাসের অগ্রদূত আরএনএ পড়তে পারে এবং এটি থেকে একটি কার্যকরী ভাইরাল প্রোটিন তৈরি করতে পারে। যাইহোক, আরো অনেক অ্যামিনো অ্যাসিড আছে। যদিও জীবন তাদের মোটেও ব্যবহার করে না, বিজ্ঞানীরা এগুলিকে প্রোটিনে অন্তর্ভুক্ত করেছেন। এখন, গবেষকরা জেনেটিক কোড প্রসারিত করার একটি উপায় খুঁজে পেয়েছেন যা এই অ-জৈবিক অ্যামিনো অ্যাসিডগুলিকে ব্যাপকভাবে বিতরণ করতে দেয়। জেনেটিক কোড অনুবাদ করার জন্য তাদের দ্বিতীয় যে কাজটি করতে হবে তা হলো প্রোটিন এবং আরএনএ ব্যবহার করা।
একটি পৃথক ব্যবস্থা
অ-ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিড বেশ কয়েকটি ফাংশন সম্পাদন করতে পারে। তারা একটি লেবেল হিসাবে কাজ করতে পারে, তাই গবেষকরা আগ্রহী এমন নির্দিষ্ট প্রোটিন কোষে তাদের সহজেই ট্র্যাক করা যায়। এটি একটি প্রোটিনের কাজ নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করতে পারে, যা গবেষকদের একটি নির্দিষ্ট সময় এবং তাদের পছন্দের স্থানে এটি সক্রিয় এবং নিরপেক্ষ করতে দেয়। যদি অপর্যাপ্তভাবে ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিড একসাথে আঠালো করা হয়, তাহলে ফলস্বরূপ প্রোটিনগুলি একটি সম্পূর্ণ নতুন শ্রেণীর বায়োপলিমার গঠন করবে যা functionsতিহ্যগত প্রোটিনগুলি গবেষণা, চিকিত্সা বা অন্যান্য উদ্দেশ্যে সম্পাদন করতে পারে না এমন কাজ সম্পাদন করতে পারে।
নন-ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিডকে প্রোটিনে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য, জেনেটিক কোড দিয়ে কাজ করা প্রয়োজন, যার ব্যবহারের জন্য কোন ব্যাখ্যা নেই। একটি বিকল্প হল কোষের জেনেটিক কোড সংশোধন করা এবং এর অধিকাংশই সুস্থ রাখা। বিকল্পভাবে, জেনেটিক কোডের সমস্ত উপাদানগুলির পরিবর্তিত সংস্করণগুলি ব্যবহার করা হয়: অরথোগোনাল এমআরএনএ, অরথোগোনাল রাইবোসোম, এবং এমআরএনএ পড়ার জন্য এবং রাইবোসোমে প্রোটিন গঠনের জন্য দায়ী অর্থগোনাল এনজাইম। এখানে অরথোগোনাল ইঙ্গিত দেয় যে এই প্রক্রিয়াটি মেশিনগুলির সাথে কাজ করবে যা একটি কোষে স্বাভাবিক রাইবোসোমাল প্রোটিন তৈরি করে, কিন্তু এতে হস্তক্ষেপ করবে না। এটি শুধুমাত্র নিজস্ব কোষ নয়, তার নিজস্ব অরথোগোনাল এমআরএনএ পড়বে এবং অনুবাদ করবে।
এই অর্থোগোনাল উপাদানগুলি কোষের কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় ছিল না কারণ সেগুলি ভুলে গিয়েছিল। অতএব, এটি বিভিন্নভাবে ডিজাইন এবং সমন্বয় করা যেতে পারে এবং বিজ্ঞানীরা কল্পনা করতে পারে এমন কোনও উপায়ে পরিবর্তন করা যেতে পারে। এটি নতুন পলিমার তৈরি করতে এবং সাধারণ সেলুলার প্রোটিন উৎপাদনের সাথে জড়িত প্রক্রিয়াগুলিকে আলোকিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি এমন কিছু যা আমরা সাধারণ কোষের উপাদান দিয়ে করতে পারি না কারণ এটি কোষকে হত্যা করে।
অর্থগোনালিটি অপ্টিমাইজেশন
জেসন চিবুক, কেমব্রিজ, ইংল্যান্ডের সেন্টার ফর কেমিস্ট্রি অ্যান্ড সিনথেটিক বায়োলজি (সিসিএসবি) -এর প্রধান এই সমস্ত অর্থগোনাল উপাদান তৈরি করেছেন। কিন্তু সেগুলো খুব বেশি কার্যকর নয়। এই সপ্তাহে প্রকাশিত একটি নিবন্ধে প্রাকৃতিক রসায়নকীভাবে এটি করতে হয় তা ব্যাখ্যা করে: কম্পিউটেশনাল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অরথোগোনাল রাইবোসোম দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোন অরথোগোনাল এমআরএনএ অনুবাদ করা হয় তা ডিজাইন এবং অপ্টিমাইজ করুন। এটি শুধুমাত্র প্রোটিনের উৎপাদনশীলতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেনি, পরিবর্তনগুলি অরথোগোনাল রাইবোসোমগুলিকে দক্ষতার সাথে কাজ করতে দেয় এমনকি স্বাভাবিক রাইবোসোম উপস্থিত থাকলেও।
“প্রাকৃতিক অনুবাদের জন্য প্রোটিন উৎপাদনশীলতা নির্ধারণকারী বিষয়গুলো সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়া অসম্পূর্ণ … পর্যবেক্ষণ করা প্রোটিন উৎপাদনের মাত্র অর্ধেকই পরিচিত পরামিতি দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায়,” গবেষণার ভূমিকা পড়ে। যাইহোক, তার ল্যাবরেটরি জানত যে প্রাথমিক পর্যায়ে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ ছিল যখন রাইবোসোম মেসেঞ্জার আরএনএকে ধরে ফেলে। তারা এটাও জানত যে MRNA এর গঠন গুরুত্বপূর্ণ। এইভাবে, এই দুটি দিককে সংশোধন করার জন্য, তারা অর্থোগোনাল এমআরএনএ এবং পরিবর্তনশীল মিউট্যান্টগুলি শুরু করে যা অরথোগোনাল রাইবোসোমগুলিকে ভালভাবে আবদ্ধ করে তবে সাধারণ রাইবোসোমের চেয়ে ভাল নয়। শত শত মিউটেশনের পরে, তারা তিনটি ভিন্ন প্রোটিন এনকোড করে তিনটি ভিন্ন অর্থগোনাল এমআরএনএ অপ্টিমাইজ করে। এর মধ্যে একটিতে চারটি নন-ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিড ছিল।
ল্যাবরেটরি তখন অরথোগোনাল এনজাইমগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য একই পদ্ধতি প্রয়োগ করে এবং প্রোটিনের উৎপাদনশীলতা 33 গুণ বৃদ্ধি করে; অরথোগোনাল সিস্টেম স্বাভাবিক কোষ ব্যবস্থার মতোই প্রোটিন গঠন করে। এগুলি ছিল গবেষণায় ব্যবহৃত কোষ ই কোলাই, কিন্তু ডক্টর চিন ইস্ট, স্তন্যপায়ী কোষ, কৃমি এবং ফলের মাছিগুলিতে অ-ক্যানোনিকাল প্রোটিন তৈরির জন্য অর্থগোনাল সিস্টেম ব্যবহার করেন।
তিনি এবং সহকর্মীরা লিখেছেন, “আমরা আশা করি যে অনেকগুলি ভিন্ন নন-ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিড ধারণকারী পন্থা থেকে উদ্ভূত সুযোগগুলি বৃদ্ধি পাবে কারণ বিভিন্ন অ-ক্যানোনিকাল অ্যামিনো অ্যাসিডের সংখ্যা বৃদ্ধি পাবে,” তিনি এবং সহকর্মীরা লিখেছেন। এই অ্যালগরিদমগুলি, যা তারা কার্যকরভাবে অনুবাদ করা অরথোগোনাল এমআরএনএ ডিজাইন করার জন্য তৈরি করেছে, নি shouldসন্দেহে তাদের এই লক্ষ্যের দিকে এগিয়ে যেতে সাহায্য করা উচিত।
প্রাকৃতিক রসায়ন, 2021। DOI: 10.1038 / s41557-021-00764-5
