Remo Rohs正在寻找一些深层次的联系。他通过整合基因组学和结构生物学来揭示一些关于蛋白质如何识别DNA的重要观点。

如果说基因组学通过研究编码遗传信息的碱基对序列来对DNA进行解密，那么结构生物学探索的是实际的3-D结构的影响。不过Rohs的目的是联合这两个领域来产生一些新的东西——并希望能更有用。

“结构生物学和基因组学都是较大的领域，但这二者之间却几乎没有交集，”USC Dornsife生物科学，化学和物理学助理教授Rohs说。 “基因组学认为整个基因组以序列的形式存在，而结构生物学则认为基因组的3-D结构具有高分辨率但体积有限。”

在3月9日发表于Proceedings of the National Academy of Sciences上的论文中，由Rohs领导的一个团队，其中包括来自于杜克大学和哥伦比亚大学的研究人员，使用了一个大型的蛋白质数据集显示出，把DNA形状和序列的信息结合起来将会导致对蛋白质的DNA识别产生更好地了解。

“转录因子是结合到DNA上调节基因的蛋白质，所以了解它们结合的方式和位点在生物学中至关重要。本文介绍了怎样模仿DNA形状能够提高我们对转录因子结合的理解，这将对许多领域的研究产生广泛的影响，” 将Rohs的论文编辑到PNAS上的国家科学院成员之一的Steven Henikoff说。

Rohs的小组用机器来试着制造一个模型预测转录因子结合到基因组上的方式和位点。当考虑机器怎样工作时，Rohs说，没有比搜索引擎更好的了。“当谷歌通过查看您访问的站点来试图理解你的消费需求时——这就是一个特征，”受到南加州大学维特比工程学院计算机科学的联合聘任的Rohs说道。 “以同样的方式，我们可以利用DNA的特征——序列和形状——来预测某结合位点是否已被蛋白质占用”。

Tianyin Zhou，Rohs实验室的前研究生，并于2014年获得了USC Dornsife的计算生物学和生物信息学博士学位，同时也是这项研究的主要作者，就表示这项工作会有双重含义。

“首先，一旦我们结合了DNA的形状，我们就可以得到很好的预测模型，”他说。“有了这个信息，我们就可以辨别基因表达如何被调控；其次，当你了解了这种机制，就可以设计或制造一个序列使其绑定到你想要的蛋白质上，”现在已是谷歌软件工程师的Zhou说。

在另一篇出版在4月2日的Cell杂志上的文章中，Rohs与哥伦比亚大学的实验生物学家Richard Mann共同合作，区分了DNA形状和序列的作用。他们使用了他们已知需要DNA形状来结合的蛋白质，并突变了那些只认形状而不是序列的氨基酸。

研究人员观察了一组被称为Hox转录因子的蛋白质，它是早期胚胎发育的关键蛋白。Rohs和其同事发现了在Hox蛋白质中可引入能从一个转录因子交换到具有结合特异性的另一个上的形状识别氨基酸序列。

Lin Yang，USC Dornsife计算生物学和生物信息学博士生说，理解结合特异性的基础是一个重要的科学目标。“当这些蛋白质不正常——它们随意绑定或绑定到不正确的位点——就可能会导致疾病。” Rohs把这篇论文能被Cell杂志接收归功于Yang，因为Yang成功地应用机器来学习确定DNA的形状特征，而这对于识别来说很重要。

第三篇文章，是和来自于魏茨曼科学研究所的Eran Segal合作，并发表于3月11日的Genome Research上，发现结合位点以外的区域对结合很重要。

在未来Rohs希望继续以更复杂的方式来继续他的基因调控工作。 “当我们谈论蛋白质与DNA的结合，我们假设DNA是可得到的，但在细胞中被折叠起来并由其他蛋白质所覆盖，”他说。“因此，下一步是整合协同结合和结合位点的信息，从体外到更复杂的体内情况。这还包括表观机制，如DNA甲基化，这是我们团队的另一个兴趣所在。”