Reckoning the SIX1 mutation’s effects in branchio-oto-renal syndrome — A bioinformatics approach

Abstract

Branchio-oto-renal syndrome (BOR) is autosomal dominant disorder which generates hearing impairment and kidney failures in affected individuals. The disease genomic maps were drawn back in recent years, demonstrating, missense mutations responsible in disease were located in SIX1, EYA1 and EYA2 genes. We try to uncover molecular biology of the syndrome with bioinformatics perspective, taking SIX1 and EYA2 protein interaction at center point. The study initiated with 23 natural mutations of SIX1 gene. They were first analyzed with prediction servers like SIFT, PolyPhen2, I Mutant, SNPs&GO, PHD-SNP and Panther, to identify their impact on their structural stability and function. Subsequently it narrowed down to seven consistent with our quest. They were analyzed on IUPred disorder prediction server. Later SIX1 and its all mutant proteins were docked with EYA2 protein using GRAMM-X server. The binding affinity of docked structures was analyzed using DFIRE2 algorithm. The results justify the earlier wet laboratory studies and indicate the reason behind them. Finally we summarize that the proven inactivity of all other mutants is due to the structural disorder created by mutations, hence usual molecular interaction is hindered; strangely protein interaction takes place at DNA binding site of SIX1 mutants.

Key words： branchio-oto-renal syndrome (BOR); hearing loss; damaging mutations; SIX1; EYA2; protein-protein interactions

Acknowledegment

The authors express a deep sense of gratitude to the management of Vellore Institute of Technology for all the support, assistance and constant encouragement to carry out this work.

Compliance with ethics guidelines

B. Preethi, V. Shanthi and K. Ramanathan declare that they do not have any conflicts of interest.This article does not contain any studies with human or animal subjects performed by any of the authors.

References

1 Abdelhak S, Kalatzis V, Heilig R, Compain S, Samson D, Vincent C, Weil D, Cruaud C, Sahly I, Leibovici M, Bitner-Glindzicz M, Francis M, Lacombe D, Vigneron J, Charachon R, Boven K, Bedbeder P, Van Regemorter N, Weissenbach J, Petit C (1997). A human homologue of the Drosophila eyes absent gene underlies branchio-oto-renal (BOR) syndrome and identifies a novel gene family. Nat Genet, 15(2): 157–164

2 Adzhubei I A, Schmidt S, Peshkin L, Ramensky V E, Gerasimova A, Bork P, Kondrashov A S, Sunyaev S R (2010). A method and server for predicting damaging missense mutations. Nat Methods, 7(4): 248–249

3 Bairoch A, Apweiler R (1996). The SWISS-PROT protein sequence data bank and its new supplement TREMBL. Nucleic Acids Res, 24(1): 21–25

4 Calabrese R, Capriotti E, Fariselli P, Martelli P L, Casadio R (2009). Functional annotations improve the predictive score of human disease-related mutations in proteins. Hum Mutat, 30(8): 1237–1244

5 Capriotti E, Altman R B, Bromberg Y (2013). Collective judgment predicts disease-associated single nucleotide variants. BMC Genomics, 14(Suppl 3): 3

6 Capriotti E, Calabrese R, Casadio R (2006). Predicting the insurgence of human genetic diseases associated to single point protein mutations with support vector machines and evolutionary information. Bioinformatics, 22(22): 2729–2734

7 Capriotti E, Fariselli P, Casadio R (2005). I-Mutant2.0: predicting stability changes upon mutation from the protein sequence or structure. Nucleic Acids Res, 33(Web Server): W306–W310

8 Christensen K L, Patrick A N, McCoy E L, Ford H L (2008). The six family of homeobox genes in development and cancer. Adv Cancer Res, 101: 93–126

9 Dosztányi Z, Csizmok V, Tompa P, Simon I (2005a). IUPred: web server for the prediction of intrinsically unstructured regions of proteins based on estimated energy content. Bioinformatics, 21(16): 3433–3434

10 Dosztányi Z, Csizmók V, Tompa P, Simon I (2005b). The pairwise energy content estimated from amino acid composition discriminates between folded and intrinsically unstructured proteins. J Mol Biol, 347(4): 827–839

11 Dosztányi Z, Mészáros B, Simon I (2009). ANCHOR: web server for predicting protein binding regions in disordered proteins. Bioinformatics, 25(20): 2745–2746

12 Fraser F C, Aymé S, Halal F, Sproule J, Opitz J M (1983). Autosomal dominant duplication of the renal collecting system, hearing loss, and external ear anomalies: a new syndrome? Am J Med Genet, 14(3): 473–478

13 Fraser F C, Ling D, Clogg D, Nogrady B, Gorlin R J (1978). Genetic aspects of the BOR syndrome − branchial fistulas, ear pits, hearing loss, and renal anomalies. Am J Med Genet, 2(3): 241–252

14 Fraser F C, Sproule J R, Halal F, Optiz J M (1980). Frequency of the branchio-oto-renal (BOR) syndrome in children with profound hearing loss. Am J Med Genet, 7(3): 341–349

15 Kawakami K, Sato S, Ozaki H, Ikeda K (2000). Six family genes − structure and function as transcription factors and their roles in development. BioEssays, 22(7): 616–626

16 Kochhar A, Fischer S M, Kimberling W J, Smith R J H (2007). Branchio-oto-renal syndrome. Am J Med Genet A, 143(14): 1671–1678

17 Kumar P, Henikoff S, Ng P C (2009). Predicting the effects of coding non-synonymous variants on protein function using the SIFT algorithm. Nat Protoc, 4(8): 1073–1081

18 Kumar S, Deffenbacher K, Marres H A, Cremers C W, Kimberling W J (2000). Genomewide search and genetic localization of a second gene associated with autosomal dominant branchio-oto-renal syndrome: clinical and genetic implications. Am J Hum Genet, 66(5): 1715–1720

19 Larkin M A, Blackshields G, Brown N P, Chenna R, McGettigan P A, McWilliam H, Valentin F, Wallace I M, Wilm A, Lopez R, Thompson J D, Gibson T J, Higgins D G (2007). Clustal W and Clustal X version 2.0. Bioinformatics, 23(21): 2947–2948

20 Mészáros B, Simon I, Dosztányi Z (2009). Prediction of protein binding regions in disordered proteins. PLOS Comput Biol, 5(5): e1000376

21 Ng P C, Henikoff S (2003). SIFT: Predicting amino acid changes that affect protein function. Nucleic Acids Res, 31(13): 3812–3814

22 Patrick A N, Schiemann B J, Yang K, Zhao R, Ford H L (2009). Biochemical and functional characterization of six SIX1 Branchio-oto-renal syndrome mutations. J Biol Chem, 284(31): 20781–20790

23 Ruf R G, Xu P X, Silvius D, Otto E A, Beekmann F, Muerb U, Kumar S, Neuhaus T J, Kemper M J, Raymond R M, Brophy P D, Berkman J, Gattas M, Hyland V, Ruf E M, Schwartz C, Chang E H, Smith R J, Stratakis C A, Weil D, Petit C, Hildebrandt F (2004). Six1 mutations cause branchio-oto-renal syndrome by disruption of Eya1- Six1-DNA complexes. Proc Natl Acad Sci USA, 101(21): 8090–8095

24 Schwede T, Kopp J, Guex N, Peitsch M C (2003). SWISS-MODEL: An automated protein homology-modeling server. Nucleic Acids Res, 31(13): 3381–3385

25 Thomas P D, Campbell M J, Kejariwal A, Mi H, Karlak B, Daverman R, Diemer K, Muruganujan A, Narechania A (2003a). PANTHER: a library of protein families and subfamilies indexed by function. Genome Res, 13(9): 2129–2141

26 Thomas P D, Kejariwal A, Campbell M J, Mi H, Diemer K, Guo N, Ladunga I, Ulitsky-Lazareva B, Muruganujan A, Rabkin S, Vandergriff J A, Doremieux O (2003b). PANTHER: a browsable database of gene products organized by biological function, using curated protein family and subfamily classification. Nucleic Acids Res, 31(1): 334–341

27 Tina K G, Bhadra R, Srinivasan N (2007). PIC: Protein Interactions Calculator. Nucleic Acids Res, 35(Web Server): W473–W476

28 Tovchigrechko A, Vakser I A (2005). Development and testing of an automated approach to protein docking. Proteins, 60(2): 296–301

29 Tovchigrechko A, Vakser I A (2006). GRAMM-X public web server for protein-protein docking. Nucleic Acids Res, 34(Web Server): W310–W314