Induced folding in RNA recognition by Arabidopsis thaliana DCL1

DCL1 is the ribonuclease that carries out miRNA biogenesis in plants. The enzyme has two tandem double stranded RNA binding domains (dsRBDs) in its C-terminus. Here we show that the first of these domains binds precursor RNA fragments when isolated and cooperates with the second domain in the recognition of substrate RNA. Remarkably, despite showing RNA binding activity, this domain is intrinsically disordered. We found that it acquires a folded conformation when bound to its substrate, being the first report of a complete dsRBD folding upon binding. The free unfolded form shows tendency to adopt folded conformations, and goes through an unfolded bound state prior to the folding event. The significance of these results is discussed by comparison with the behavior of other dsRBDs.Fil: Suarez, Irina Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Burdisso, Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Benoit Matthieu P. M. H.. Institut de Biologie Structurale Jean Pierre Ebel; FranciaFil: Boisbouvier, Jerome. Institut de Biologie Structurale Jean Pierre Ebel; FranciaFil: Rasia, Rodolfo Maximiliano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; Argentin

Gut colonization by Proteobacteria alters host metabolism and modulates cocaine neurobehavioral responses

Gut-microbiota membership is associated with diverse neuropsychological outcomes, including substance use disorders (SUDs). Here, we use mice colonized with Citrobacter rodentium or the human γ-Proteobacteria commensal Escherichia coli HS as a model to examine the mechanistic interactions between gut microbes and host responses to cocaine. We find that cocaine exposure increases intestinal norepinephrine levels that are sensed through the bacterial adrenergic receptor QseC to promote intestinal colonization of γ-Proteobacteria. Colonized mice show enhanced host cocaine-induced behaviors. The neuroactive metabolite glycine, a bacterial nitrogen source, is depleted in the gut and cerebrospinal fluid of colonized mice. Systemic glycine repletion reversed, and γ-Proteobacteria mutated for glycine uptake did not alter the host response to cocaine. γ-Proteobacteria modulated glycine levels are linked to cocaine-induced transcriptional plasticity in the nucleus accumbens through glutamatergic transmission. The mechanism outline here could potentially be exploited to modulate reward-related brain circuits that contribute to SUDs.Fil: Cuesta, Santiago. University of Texas. Southwestern Medical Center; Estados UnidosFil: Burdisso, Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Segev, Amir. University Of Texas Southwestern Medical School,; Estados Unidos. University of Texas; Estados UnidosFil: Kourrich, Saïd. Université du Québec a Montreal; CanadáFil: Sperandio, Vanessa. University of Texas. Southwestern Medical Center; Estados Unido

Tackling the Peak Overlap Issue in NMR Metabolomics Studies: 1D Projected Correlation Traces from Statistical Correlation Analysis on Nontilted 2D 1 H NMR J-Resolved Spectra

The identification of metabolites in complex biological matrices is a challenging task in 1D 1 H-NMR-based metabolomics studies. Statistical total correlation spectroscopy (STOCSY) has emerged for aiding the structural elucidation by revealing the peaks that present a high correlation to a driver peak of interest (which would likely belong to the same molecule). However, in these studies, the signals from metabolites are normally present as a mixture of overlapping resonances, limiting the performance of STOCSY. As an alternative to avoid the overlap issue, 2D 1 H homonuclear J-resolved (JRES) spectra were projected, in their usual tilted and symmetrized processed form, and STOCSY was applied on these 1D projections (p-JRES-STOCSY). Nonetheless, this approach suffers in cases where the signals are very close. In addition, STOCSY was applied to the whole JRES spectra (also tilted) to identify correlated multiplets, although the overlap issue in itself was not addressed directly and the subsequent search in databases is complicated in cases of higher order coupling. With these limitations in mind, in the present work, we propose a new methodology based on the application of STOCSY on a set of nontilted JRES spectra, detecting peaks that would overlap in 1D spectra of the same sample set. Correlation comparison analysis for peak overlap detection (COCOA-POD) is able to reconstruct projected 1D STOCSY traces that result in more suitable database queries, as all peaks are summed at their f2 resonances instead of the resonance corresponding to the multiplet center in the tilted JRES spectra. (The peak dispersion and resolution enhancement gained are not sacrificed by the projection.) Besides improving database queries with better peak lists obtained from the projections of the 2D STOCSY analysis, the overlap region is examined, and the multiplet itself is analyzed from the correlation trace at 45° to obtain a cleaner multiplet profile, free from contributions from uncorrelated neighboring peaks.Fil: Charris Molina, Andres Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Bionanociencias "Elizabeth Jares Erijman"; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Inorgánica, Analítica y Química Física; ArgentinaFil: Riquelme, Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Bionanociencias "Elizabeth Jares Erijman"; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Química Inorgánica, Analítica y Química Física; ArgentinaFil: Burdisso, Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario; ArgentinaFil: Hoijemberg, Pablo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Bionanociencias "Elizabeth Jares Erijman"; Argentin

Integrated Analytical and Statistical Two-Dimensional Spectroscopy Strategy for Metabolite Identification: Application to Dietary Biomarkers

A major purpose of exploratory metabolic profiling is for the identification of molecular species that are statistically associated with specific biological or medical outcomes; unfortunately the structure elucidation process of unknowns is often a major bottleneck in this process. We present here new holistic strategies that combine different statistical spectroscopic and analytical techniques to improve and simplify the process of metabolite identification. We exemplify these strategies using study data collected as part of a dietary intervention to improve health and which elicits a relatively subtle suite of changes from complex molecular profiles. We identify three new dietary biomarkers related to the consumption of peas (N-methyl nicotinic acid), apples (rhamnitol) and onions (N-acetyl-S-(1Z)-propenyl-cysteine-sulfoxide) that can be used to enhance dietary assessment and assess adherence to diet. As part of the strategy, we introduce a new probabilistic statistical spectroscopy tool, RED-STORM (Resolution EnhanceD SubseT Optimization by Reference Matching), that uses 2D J-resolved ¹H-NMR spectra for enhanced information recovery using the Bayesian paradigm to extract a subset of spectra with similar spectral signatures to a reference. RED-STORM provided new information for subsequent experiments (e.g. 2D-NMR spectroscopy, Solid-Phase Extraction, Liquid Chromatography prefaced Mass Spectrometry) used to ultimately identify an unknown compound. In summary, we illustrate the benefit of acquiring J-resolved experiments alongside conventional 1D ¹H-NMR as part of routine metabolic profiling in large datasets and show that application of complementary statistical and analytical techniques for the identification of unknown metabolites can be used to save valuable time and resource

Minería de textos y de la web

Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Minería de Textos y de la Web” en el marco del proyecto “Aprendizaje automático y toma de decisiones en sistemas inteligentes para la Web”. La linea aborda diversas áreas vinculadas a la ingeniería del lenguaje natural, como por ejemplo el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Lingüística Computacional, la Minería de Textos, la Minería de la Web y la recuperación de información de la Web. En el contexto de este proyecto por lo tanto, esta línea se centra en todos los problemas vinculados con el desarrollo de herramientas inteligentes para la extracción, análisis y validación de contenido Web, que incluyen: representación de documentos y usuarios de la Web, medidas de calidad de información para el contenido Web, técnicas abiertas de extracción de información para la Web, algoritmos de categorización supervisados, semi-supervisados y no supervisados y caracterización de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Minería de textos y de la web

Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Minería de Textos y de la Web” en el marco del proyecto “Aprendizaje automático y toma de decisiones en sistemas inteligentes para la Web”. La linea aborda diversas áreas vinculadas a la ingeniería del lenguaje natural, como por ejemplo el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Lingüística Computacional, la Minería de Textos, la Minería de la Web y la recuperación de información de la Web. En el contexto de este proyecto por lo tanto, esta línea se centra en todos los problemas vinculados con el desarrollo de herramientas inteligentes para la extracción, análisis y validación de contenido Web, que incluyen: representación de documentos y usuarios de la Web, medidas de calidad de información para el contenido Web, técnicas abiertas de extracción de información para la Web, algoritmos de categorización supervisados, semi-supervisados y no supervisados y caracterización de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Minería de textos y de la web

Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea de investigación “Minería de Textos y de la Web” en el marco del proyecto “Aprendizaje automático y toma de decisiones en sistemas inteligentes para la Web”. La linea aborda diversas áreas vinculadas a la ingeniería del lenguaje natural, como por ejemplo el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la Lingüística Computacional, la Minería de Textos, la Minería de la Web y la recuperación de información de la Web. En el contexto de este proyecto por lo tanto, esta línea se centra en todos los problemas vinculados con el desarrollo de herramientas inteligentes para la extracción, análisis y validación de contenido Web, que incluyen: representación de documentos y usuarios de la Web, medidas de calidad de información para el contenido Web, técnicas abiertas de extracción de información para la Web, algoritmos de categorización supervisados, semi-supervisados y no supervisados y caracterización de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección anticipada de riesgos en la web

Este artículo describe, brevemente, las tareas de investigación que nuestro grupo está llevando a cabo en el área de Detección Anticipada de Riesgos (DAR) en la Web. Esta línea de investigación comenzó en el año 2017 con la participación de nuestro grupo en la tarea eRisk 2017: Pilot Task on Early Detection of Depression donde se obtuvo el mejor desempeño (de acuerdo a la medida ERDE50) sobre un total de 30 contribuciones de 8 instituciones diferentes de Francia, Alemania, USA, México, Argentina, Canadá y Rusia. A patir de ese evento, se continuó participando en forma ininterrumpida en este evento en otras tareas de DAR vinculadas a depresión, anorexia, y auto-lesiones con distintos enfoques surgidos de los trabajos de postgrado de 5 tesistas de Maestría y Doctorado. En todas las participaciones del grupo, se han presentado propuestas que consituyen en la actualidad el estado del arte del área con más de 12 publicaciones en el tema.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Bases estructurales del reconocimiento ARN-proteína en el procesamiento de pequeños ARNs en plantas

Los microARNs (miARNs) son moléculas de ARN pequeñas de 21 nucleótidos de longitud que se sintetizan en el núcleo por la ARN polimerasa II. En plantas, están involucrados en la regulación de procesos como el desarrollo, resistencia a estrés y respuestas a hormonas. La biogénesis de miARNs comienza con la transcripción de precursores mas largos, con extensa estructura secundaria de tallo y burbuja dentro de los cuales está contenida la secuencia que corresponde al mensaje de 21 nucleótidos. Estos precursores son procesados por un complejo proteico formado por la ARNasa III DICER-LIKE 1 (DCL1) y las proteínas accesorias HYPONASTIC LEAVES 1 (HYL1) y SERRATE (SE). Los precursores de plantas son sumamente heterogéneos. Sin embargo, la maquinaria de procesamiento, es capaz de liberar con precisión el miARN que posteriormente efectuará su acción regulando negativamente ARN mensajeros por complementariedad de bases de Watson y Crick. Durante los últimos años, se han dedicado muchos esfuerzos en descubrir nuevos miARNs, así como también se han logrado numerosos avances respecto a las formas de procesamiento de los precursores de plantas. Sin embargo, el mecanismo por el cual las proteínas de procesamiento llevan a cabo el reconocimiento es hasta el momento poco conocido. En este trabajo realizamos una caracterización biofísica de los dominios de unión a ARN doble hebra. En primer lugar se calculó la estructura en solución del segundo dsRBD de DCL1, a partir de la cual se observó que si bien tiene un plegamiento de dsRBD canónico, presenta diferencias con respecto a dominios homólogos. También se demostró que este dominio es capaz de unir tanto ARNdh como ADN, en contraste con lo que ocurre con la mayoría de los dsRBDs. La caracterización funcional de este dominio demostró que posiblemente actúe como una señal de localización atípica para direccionar a DCL1 al núcleo. Por otro lado, se analizaron los distintos determinantes de unión a sustrato del primer dsRBD de la proteína accesoria HYL1. Para esto, se generaron formas mutantes de la proteína, las cuales mantienen su estructura global, pero afectan las propiedades de unión al sustrato. Sorprendentemente, se demostró que una mutación y hasta una deleción completa en la región que se propone como principal determinante de unión al ARN no causa mayores efectos. Finalmente, se analizó la función de cada mutante in vivo, estableciendo una correlación directa entre la afinidad por los precursores y la actividad de la proteína.Fil: Burdisso, Paula. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario (IBR-CONICET); Argentina