コドンの最適化：数学的プログラミングアプローチ

動機：異種宿主の合成タンパク質は、バイオテクノロジーの重要なツールです。ただし、遺伝コードは退化し、コドンの使用は多くの生物で偏っています。各宿主生物にカスタマイズされた同義のコドンの変更は、タンパク質発現のレベルに大きな影響を与える可能性があります。この効果は、コドン適応指数、コドンペアバイアス、相対コドンバイアス、相対コドンペアバイアスなどのメトリックを使用して測定できます。コドンの最適化とは、これらの目的の1つ以上を改善するコドンを設計することです。現在利用可能なアルゴリズムとソフトウェアソリューションは、最適性の保証を提供せずにヒューリスティックに依存するか、さまざまな目的関数と制限をモデル化するのに非常に厳格です。 結果：複数の目的を考慮する効果的な混合整数線形プログラミング（MILP）製剤を開発します。私たちの数値研究は、この定式化を効果的に使用して、標準的な商用ソルバーを使用した非常に長いアミノ酸配列でも、最適なコドン設計を（パレート）生成できることを示しています。また、合理的なソリューション時間に効率的なフロンティアで設計を取得し、MILP製剤を使用したコドン設計のmRNA二次構造など、他の複雑な目的を組み込むことができることを示しています。 可用性と実装：http：//alpersen.bilkent.edu.tr/codonoptimization/codonoptimization.zip。

MOTIVATION: Synthesizing proteins in heterologous hosts is an important tool in biotechnology. However, the genetic code is degenerate and the codon usage is biased in many organisms. Synonymous codon changes that are customized for each host organism may have a significant effect on the level of protein expression. This effect can be measured by using metrics, such as codon adaptation index, codon pair bias, relative codon bias and relative codon pair bias. Codon optimization is designing codons that improve one or more of these objectives. Currently available algorithms and software solutions either rely on heuristics without providing optimality guarantees or are very rigid in modeling different objective functions and restrictions. RESULTS: We develop an effective mixed integer linear programing (MILP) formulation, which considers multiple objectives. Our numerical study shows that this formulation can be effectively used to generate (Pareto) optimal codon designs even for very long amino acid sequences using a standard commercial solver. We also show that one can obtain designs in the efficient frontier in reasonable solution times and incorporate other complex objectives, such as mRNA secondary structures in codon design using MILP formulations. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: http://alpersen.bilkent.edu.tr/codonoptimization/CodonOptimization.zip.