We examined the abundance of microsatellites with repeated unit lengths of 1-6 base pairs in several eukaryotic taxonomic groups: primates, rodents, other mammals, nonmammalian vertebrates, arthropods, Caenorhabditis elegans, plants, yeast, and other fungi. Distribution of simple sequence repeats was compared between exons, introns, and intergenic regions. Tri- and hexanucleotide repeats prevail in protein-coding exons of all taxa, whereas the dependence of repeat abundance on the length of the repeated unit shows a very different pattern as well as taxon-specific variation in intergenic regions and introns. Although it is known that coding and noncoding regions differ significantly in their microsatellite distribution, in addition we could demonstrate characteristic differences between intergenic regions and introns. We observed striking relative abundance of (CCG)(n)*(CGG)(n) trinucleotide repeats in intergenic regions of all vertebrates, in contrast to the almost complete lack of this motif from introns. Taxon-specific variation could also be detected in the frequency distributions of simple sequence motifs. Our results suggest that strand-slippage theories alone are insufficient to explain microsatellite distribution in the genome as a whole. Other possible factors contributing to the observed divergence are discussed.

Abstract Background The postsynaptic density is an elaborate protein network beneath the postsynaptic membrane involved in the molecular processes underlying learning and memory. The postsynaptic density is built up from the same major proteins but its exact composition and organization differs between synapses. Mutations perturbing protein: protein interactions generally occurring in this network might lead to effects specific for cell types or processes, the understanding of which can be especially challenging. Results In this work we use systems biology-based modeling of protein complex distributions in a simplified set of major postsynaptic proteins to investigate the effect of a hypomorphic Shank mutation perturbing a single well-defined interaction. We use data sets with widely variable abundances of the constituent proteins. Our results suggest that the effect of the mutation is heavily dependent on the overall availability of all the protein components of the whole network and no trivial correspondence between the expression level of the directly affected proteins and overall complex distribution can be observed. Conclusions Our results stress the importance of context-dependent interpretation of mutations. Even the weakening of a generally occurring protein: protein interaction might have well-defined effects, and these can not easily be predicted based only on the abundance of the proteins directly affected. Our results provide insight on how cell-specific effects can be exerted by a mutation perturbing a generally occurring interaction even when the wider interaction network is largely similar.

Abstract Protein phase separation is a major governing factor in multiple cellular processes, such as those concerning RNA metabolism and RNA-binding proteins. Despite many key observations, the exact structural characteristics of proteins involved in the process are still not fully deciphered. In this work we show that proteins harbouring sequence regions with specific charged residue patterns are significantly associated with liquid-liquid phase separation. In particular, regions with repetitive arrays of alternating charges show the strongest association, whereas segments with generally high charge density and single α-helices also show detectable but weaker connections.

Gastrotropin, the intracellular carrier of bile salts in the small intestine, binds two ligand molecules simultaneously in its internal cavity. The molecular rearrangements required for ligand entry are not yet fully clear. To improve our understanding of the binding process we combined molecular dynamics simulations with available structural and dynamic NMR parameters. The resulting ensembles reveal two distinct modes of barrel opening with one corresponding to the transition between the apo and holo states, whereas the other affecting different protein regions in both ligation states. Comparison of the calculated structures with NMR-derived parameters reporting on slow conformational exchange processes suggests that the protein undergoes partial unfolding along a path related to the second mode of the identified barrel opening motion.

The human postsynaptic density is an elaborate network comprising thousands of proteins, playing a vital role in the molecular events of learning and the formation of memory. Despite our growing knowledge of specific proteins and their interactions, atomic-level details of their full three-dimensional structure and their rearrangements are mostly elusive. Advancements in structural bioinformatics enabled us to depict the characteristic features of proteins involved in different processes aiding neurotransmission. We show that postsynaptic protein-protein interactions are mediated through the delicate balance of intrinsically disordered regions and folded domains, and this duality is also imprinted in the amino acid sequence. We introduce Diversity of Potential Interactions (DPI), a structure and regulation based descriptor to assess the diversity of interactions. Our approach reveals that the postsynaptic proteome has its own characteristic features and these properties reliably discriminate them from other proteins of the human proteome. Our results suggest that postsynaptic proteins are especially susceptible to forming diverse interactions with each other, which might be key in the reorganization of the PSD in molecular processes related to learning and memory.

The postsynaptic density is an elaborate protein network beneath the postsynaptic membrane built up from the same major proteins but differing between synapses in exact composition and organization. Mutations perturbing generally occurring protein:protein interactions in this network can lead to specific effects, and the translation of biochemical effects to the system level can be especially challenging. In this work we use systems biology-based modeling of protein complex distributions in a set of major postsynaptic proteins including either a wild-type or a hypomorphic PDZ mutant Shank protein. Our results suggest that the effect of such mutations is heavily dependent on the overall availability of the protein components of the whole network. We simulated protein complex formation based on experimental data of various cell types with diverse protein abundances. The simulations revealed that mutations interfering with a single protein interaction can lead to protein complex changes only in specific cell types and in specific complexes. Although our system is currently far from a comprehensive description of the PSD, the results suggest a way to interpret specific mutations within a complex framework.

Abstract The postsynaptic density (PSD) is a neuronal organelle that consists of thousands of protein complexes, having a role in signal transduction. The emergence of the complexes is dependent on the presence of proteins provided by gene expression. In this research we used Chip-seq data supported by protein level information. We developed a pipeline using data from five neuronal transcription factors, which reduces the false-positive hits of identified binding sites. In addition we found correlation between co-regulation and protein complex formation. The developed method paves the way for a future for large scale analysis utilizing a more comprehensive set of transcription factors.

Abstract The postsynaptic region is the receiving part of the synapse comprising thousands of proteins forming an elaborate and dynamically changing network indispensable for the molecular mechanisms behind fundamental phenomena such as learning and memory. Despite the growing amount of information about individual protein-protein interactions in this network, these data are mostly scattered in the literature or are stored in generic databases that are not designed to display aspects which are fundamental to understanding postsynaptic functions. To overcome these limitations we collected postsynaptic protein-protein interactions (PPIs) together with a high amount of detailed structural and biological information and launched a freely available resource, the Postsynaptic Interaction Database (PSINDB) to make these data and annotations accessible. PSINDB includes tens of thousands of binding regions together with structural features mediating and regulating the formation of PPIs, annotated with detailed experimental information about each interaction. PSINDB is expected to be useful for numerous aspects of molecular neurobiology research, from experiment design to network and systems biology-based modeling and analysis of changes in the protein network upon various stimuli. PSINDB is available at http://psindb.itk.ppke.hu/ .

PSD-95 is the most abundant scaffold protein in the postsynaptic density of neurons. Its two N-terminal PDZ domains form an autonomous structural unit and their interdomain orientation and dynamics was shown to be dependent on binding to various partner proteins. To understand the mechanistic details of the effect of ligand binding on interdomain structure and dynamics, we generated conformational ensembles using experimentally determined NOE interatomic distances and S2 order parameters, available from the literature. In our approach no explicit restraints between the two domains were used and their fast dynamics was also treated independently. We found that intradomain structural changes induced by ligand binding have a profound effect on the interfaces where interdomain contacts can be formed, modulating the probability of the occurrence of specific domain-domain orientations. Our results suggest that the β2-β3 loop in the PDZ domains is a key regulatory region that, through interacting with the upstream residues of the C-terminal peptide ligand, influences both intradomain motions and supramodular rearrangement.

Next-generation sequencing resulted in the identification of a huge number of naturally occurring variations in human proteins. The correct interpretation of the functional effects of these variations necessitates the understanding of how they modulate protein structure. Coiled-coils are α-helical structures responsible for a diverse range of functions, but most importantly, they facilitate the structural organization of macromolecular scaffolds via oligomerization. In this study, we analyzed a comprehensive set of disease-associated germline mutations in coiled-coil structures. Our results highlight the essential role of residues near the N-terminal part of coiled-coil regions, possibly critical for superhelix assembly and folding in some cases. We also show that coiled-coils of different oligomerization states exhibit characteristically distinct patterns of disease-causing mutations. Our study provides structural and functional explanations on how disease emerges through the mutation of these structural motifs.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.