Costar：コドン最適化のためのD-STARライトベースの動的検索アルゴリズム

コドン最適化された遺伝子には、2つの大きな利点があります。それらは、de novo遺伝子合成を簡素化し、ターゲットホストの発現レベルを上昇させます。多くの場合、特定の遺伝子のコドンの使用を変更することでこれを達成します。コドンの最適化は、通常、複数の対立する目標を達成する必要があるため、複雑です。実際には、同じアミノ酸配列をコーディングできる同義語コドンの膨大な数の可能な組み合わせから最適なシーケンスを見つけることは、困難な作業です。この記事では、コドン最適化のためのD-STARライトベースの動的検索アルゴリズムであるCoSTARを紹介します。アルゴリズムは、最初にコドンの最適化問題を、スライドウィンドウアプローチを使用して、加重指向の非環式グラフにマッピングします。次に、D-STAR Liteアルゴリズムを使用して、結果のグラフで開始部位からターゲットサイトへの最短パスを計算します。したがって、遺伝子の最適化は、生成されたグラフの最短パスのためにリアルタイムで検索に変換されます。インシリコ実験を使用して、アルゴリズムのパフォーマンスは、ヒトゲノムを含むさまざまな遺伝子を最適化することにより示されました。結果は、CostarがDe novo遺伝子合成と異種遺伝子発現のための有望なコドン最適化ツールであることを示唆しています。

Codon optimized genes have two major advantages: they simplify de novo gene synthesis and increase the expression level in target hosts. Often they achieve this by altering codon usage in a given gene. Codon optimization is complex because it usually needs to achieve multiple opposing goals. In practice, finding an optimal sequence from the massive number of possible combinations of synonymous codons that can code for the same amino acid sequence is a challenging task. In this article, we introduce COStar, a D-star Lite-based dynamic search algorithm for codon optimization. The algorithm first maps the codon optimization problem into a weighted directed acyclic graph using a sliding window approach. Then, the D-star Lite algorithm is used to compute the shortest path from the start site to the target site in the resulting graph. Optimizing a gene is thus converted to a search in real-time for a shortest path in a generated graph. Using in silico experiments, the performance of the algorithm was shown by optimizing the different genes including the human genome. The results suggest that COStar is a promising codon optimization tool for de novo gene synthesis and heterologous gene expression.