Bioinformatic characterization of Transforming Growth Factor (TGF-β) in some livestock

Neslinur Atay; Yakut Gevrekçi; Emine Dilşat Yegenoglu; Tevfik Hasan Can

doi:10.20289/zfdergi.1717456

EN TR

Bioinformatic characterization of Transforming Growth Factor (TGF-β) in some livestock

Abstract

Objective: This study aimed to perform a bioinformatic characterization of Transforming Growth Factor (TGF-β) in some farm animals. Material and Methods: TGF-β is a cytokine family plays a role in cell proliferation, differentiation, apoptosis and immune system regulation. Bioinformatic characterization of the TGF-β gene family was performed in cattle, sheep, and goats. Gene sequences, protein structures, conserved motifs, phylogenetic relationships, and chromosomal locations were analyzed using various online databases and bioinformatics software. Results: A total of 34 TGF-β genes were identified in the cattle genome, 28 in the sheep genome and 27 in the goat genome. This suggests that proteins may be more complex and have functionally diverse interaction domains. There is both structural conservation and significant diversity among TGF-β gene family members. TGF-β proteins are most frequently associated with protein binding, regulatory activities and signal transduction pathways. Gene-miRNA interaction networks generated with Cytoscape software showed that TGF-β genes in cattle, sheep, and goats can potentially be targeted by many miRNAs. Conclusion: Based on all these findings, this study may contribute to the literature as one of the first comprehensive interspecies bioinformatic analyses on the TGF-β gene family.

Keywords

Cattle , goat , phylogenetic analysis , protein , sheep

Bazı çiftlik hayvanlarında Transforme Edici Büyüme Faktörünün (TGF-β) biyoinformatik karakterizasyonu

Öz

Amaç: Bu çalışmada bazı çiftlik hayvanlarında Transforme Edici Büyüme Faktörünün (TGF-β) biyoinformatik karakterizasyonunun ortaya konulması amaçlanmıştır. Materyal ve Yöntem: TGF-β; hücre proliferasyonu, farklılaşma, apoptozis ve bağışıklık sistemi düzenlemesi gibi birçok hayati biyolojik süreçte görev alan bir sitokin ailesidir. Bu çalışmada, sığır, koyun ve keçi gibi bazı çiftlik hayvanlarında TGF-β gen ailesinin biyoinformatik karakterizasyonu gerçekleştirilmiştir. NCBI, Pfam, MEGA7, iTOL, GSDS 2.0, MEME Suite ve Phyre2 gibi çeşitli çevrim içi veri tabanları ve yazılımlar kullanılarak, gen dizileri, protein yapıları, korunmuş motifler, filogenetik ilişkiler ve kromozomal yerleşimler analiz edilmiştir. Araştırma Bulguları: Tüm türlerde TGF-β proteinlerinin β-yaprak yapısının baskın olduğunu ve filogenetik olarak benzer motiflere sahip olduklarını göstermektedir. Ayrıca, türler arasında gen sayısı ve kromozomal dağılımlarda farklılıklar gözlenmiştir. Sığır genomunda toplam 34 TGF-β geni, koyun genomunda 28 ve keçi genomunda 27 gen tanımlanmıştır. TGF-β gen ailesi üyeleri arasında hem yapısal korunum hem de önemli çeşitlilik olduğu görülmektedir. TGF-β proteinleri en sık protein bağlama, düzenleyici aktiviteler ve sinyal iletim yollarıyla ilişkilendirilmiştir. Cytoscape yazılımı ile oluşturulan gen-miRNA etkileşim ağları, sığır, koyun ve keçilerdeki TGF-β genlerinin potansiyel olarak birçok miRNA tarafından hedeflenebileceğini göstermiştir. Sonuç: Tüm bu bulgulardan hareketle bu çalışma TGF-β gen ailesi üzerine yapılan ilk kapsamlı türler arası biyoinformatik analizlerden biri olarak literatüre katkıda bulunabilecektir.

Anahtar Kelimeler

Sığır , keçi , filogenetik analiz , protein , koyun

Kaynakça

Atıcı, T., 2020. İnsan ve Biyoinformatik (I. Basım). Pegem Akademi, Ankara, 480 s.
Bailey, T.L., M. Boden, F.A. Buske, M. Frith, C.E. Grant, L. Clementi, J. Ren, W.W. Li & W.S. Noble, 2009. MEME Suite: tools for motif discovery and searching. Nucleic Acids Research, 37 (2): 202-208. https://doi.org/10.1093/nar/gkp335
Bartel, D.P., 2009. MicroRNAs: Target recognition and regulatory functions. Cell, 136 (2): 215-233. https://doi.org/10.1016/j.cell.2009.01.002
Çetik, R.M., 2021. Transforme Edici Büyüme Faktörü Beta-3 (TGF-B3) Yüklü Nanopartiküllerin Sıçanlarda Aşil Tendon İyileşmesi Üzerine Etkilerinin Araştırılması. Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi, (Unpublished) Tıpta Uzmanlık Tezi, Ankara, 92 s.
Çınar, E., 2008. Dönüştürücü Büyüme Faktörü Beta (TGF-B)’nın Tükürük Bezi Oksidan Olaylarına Zaman Bağımlı Etkisi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (Unpublished) Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 76 s.
Conesa, A. & S. Götz, 2008. Blast2GO: A comprehensive suite for functional analysis in plant genomics. International Journal of Plant Genomics, 2008 (1): 12. https://doi.org/10.1155/2008/619832
David, C.J. & J. Massagué, 2018. Contextual determinants of TGFβ action in development, immunity and cancer. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 19 (7): 419-435. https://doi.org/10.1038/s41580-018-0007-0
Esen, V.K., İ. Cemal & C. Elmacı, 2020. Genom düzenleme teknikleri ve hayvan ıslahında kullanılabilirliği. Journal of Animal Science and Products, 3 (2): 189-209.
Finn, R.D., A. Bateman, J. Clements, P. Coggill, R.Y. Eberhardt, S.R. Eddy, A. Heger, K. Hetherington, L. Holm, J. Mistry, E.L. Sonnhammer, J. Tate & M. Punta, 2014. Pfam: the protein families database. Nucleic Acids Research, 42 (D1): 222-230. https://doi.org/10.1093/nar/gkt1223
Friedman, R.C., K.K.H. Farh, C.B. Burge & D.P. Bartel, 2009. Most mammalian mRNAs are conserved targets of microRNAs. Genome Research, 19 (1): 92-105. https://doi.org/10.1101/gr.082701.108

Gasteiger, E., C. Hoogland, A. Gattiker, S. Duvaud, M.R. Wilkins, R.D. Appel & A. Bairoch, 2005. "Protein Identification and Analysis Tools on the ExPASy Server, 571-607". In: The Proteomics Protocols Handbook (Ed. J. M. Walker). Humana Press. Totowa New Jersey, 983 pp.
Girardi, F., A. Taleb, M. Ebrahimi, A. Datye, D.G. Gamage, C. Peccate, L. Giordani, D.P. Millay, P.M. Gilbert, B. Cadot & F. Le Grand, 2021. TGFβ signaling curbs cell fusion and muscle regeneration. Nature Communications, 12 (1): 750. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20289-8
Guruprasad, K., B.V.B. Reddy & M.W. Pandit, 1990. Correlation between stability of a protein and its dipeptide composition: A novel approach for predicting in vivo stability of a protein from its primary sequence. Protein Engineering, Design and Selection, 4 (2): 155-161. https://doi.org/10.1093/protein/4.2.155
Hall, B.G., 2011. Phylogenetic Trees Made Easy: A How to Manual (4th Ed.). Sunderland, MA: Sinauer Associates, 322 pp.
Hu, B., J. Jin, A.Y. Guo, H. Zhang, J. Luo & G. Gao, 2015. GSDS 2. 0: An upgraded gene feature visualization server. Bioinformatics, 31 (8): 1296-1297. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu817
Kalendar, R., D. Lee & A. Schulman, 2014. FastPCR software for PCR, in silico PCR, and oligonucleotide assembly and analysis. DNA Cloning and Assembly Methods, 1116 (1): 271-302. https://doi.org/10.1007/978-1-62703-764-8_18
Kelley, L.A., S. Mezulis, C.M. Yates, M.N. Wass & M. Sternberg, 2015. The Phyre2 web portal for protein modeling, prediction and analysis. Nature Protocols, 10 (6): 845-858. https://doi.org/10.1038/nprot.2015.053
Kingsley, D., 1994. The TGF-b superfamily: new members, new receptors, and new genetic tests of function in different organisms. Genes and development, 8 (2): 133-146. https://doi.org/10.1101/gad.8.2.133
Kozomara, A., M. Birgaoanu & S. Griffiths-Jones, 2015. miRBase: from microRNA sequences to function. Nucleic Acids Research, 46 (W1): W49-W54. https://doi.org/10.1093/nar/gky1141
Krol, J., I. Loedige & W. Filipowicz, 2010. The widespread regulation of microRNA biogenesis, function and decay. Nature Reviews Genetics, 11 (9): 597-610. https://doi.org/10.1038/nrg2843
Kumar, S., G. Stecher & K. Tamura, 2016. MEGA7: Molecular evolutionary genetics analysis version 7. 0 for bigger datasets. Molecular Biology and Evolution, 33 (7): 1870-1874. https://doi.org/10.1093/molbev/msw054
Letunic, I. & P. Bork, 2021. Interactive tree of life (iTOL) v5: An online tool for phylogenetic tree display and annotation. Nucleic Acids Research, 49 (1): 293-296. https://doi.org/10.1093/nar/gkab301
Li, M., W. Liang, Y. Luo, J. Wang, X. Liu, S. Li & Z. Hao, 2024. Transforming growth factor-β1 mediates the SMAD4/BMF pathway to regulate ovarian granulosa cell apoptosis in small tail Han sheep. Theriogenology, 214: 360-369. https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2023.11.009
Lo, W., M. Roca, M. Dardiry, M. Mackie, G. Eberhardt, H. Witte, R. Hong, R.J. Sommer & J.W. Lightfoot, 2022. Evolution and diversity of TGF-β pathways are linked with novel developmental and behavioral traits. Molecular Biology and Evolution, 39 (12). https://doi.org/10.1093/molbev/msac252
Massagué, J., 2012. TGFβ signalling in context. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 13 (10): 616-630. https://doi.org/10.1038/nrm3434
Morikawa, M., R. Derynck & K. Miyazono, 2016. TGF-β and the TGF-β family: context-dependent roles in cell and tissue physiology. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology, 8 (5): 1-24.
Nei, M. & S. Kumar, 2000. Molecular Evolution and Phylogenetics. Oxford University Press, New York, 332 pp.
Peka, M. & V. Balatsky, 2024. Bioinformatic approach to identifying causative missense polymorphisms in animal genomes. BMC Genomics, 25 (1): 1226. https://doi.org/10.1186/s12864-024-11126-z
Playford, R.J., 2004. "Growth Factors, 249-256". In: Encyclopedia of Gastroenterology (Eds. L. R. Johnson). Academic Press, London, 779 pp.
Rehman, M.S., H. Faiz, Z. Rehman, I. Ishtiaq, S. Rehman & Q. Liu. 2022. Molecular characterization of TGF-Beta gene family in buffalo to identify gene duplication and functional mutations. Genes, 13 (8): 1302. https://doi.org/10.3390/genes13081302
Şanlı, M.N., 2023. Expansin Gen Ailesinin Fasulye (Phaseolus vulgaris L. ) Bitkisinde Biyoinformatik Karakterizasyonu. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (Unpublished) Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 99 s.
Shannon, P., A. Markiel , O. Ozier, N.S. Baliga, J.T. Wang, D. Ramage, N. Amin, B. Schwikowski & T. Ideker. 2003. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Research, 13 (11): 2498-2504. https://doi.org/10.1101/gr.1239303
Taşkın, T. & Ç. Kandemir, 2022. Türkiye’de koyun ırklarının mevcut durumu ve geleceği: Ege Bölgesi. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 59 (3): 485-498. https://doi.org/10.20289/zfdergi.1058959
Ten Dijke, P. & C.S. Hill, 2004. New insights into TGF-β–Smad signalling. Trends in Biochemical Sciences, 29 (5): 265-273. https://doi.org/10.1016/j.tibs.2004.03.008
Tütüncü, Ş., 2024. Büyüme Faktörleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ders Notu. (Web page https://avys.omu.edu.tr) (Date accessed: Ocak 2024).
Voorrips, R.E., 2002. MapChart: Software for the graphical presentation of linkage maps and QTLs. Journal of Heredity, 93 (1): 77-78. https://doi.org/10.1093/jhered/93.1.77
Wu, M., S. Wu, W. Chen & Y.P. Li, 2024. The roles and regulatory mechanisms of TGF-β and BMP signaling in bone and cartilage development, homeostasis and disease. Cell Research, 34 (2): 101-123. https://doi.org/10.1038/s41422-023-00918-9
Zhang, J., M. Li, R. Sun, N. He, X. Wen, X. Han & Z. Luo, 2023. Molecular characterization and expression of TGFβRI and TGFβRII and its association with litter size in Tibetan sheep. Veterinary Medicine and Science, 9 (2): 934-944. https://doi.org/10.1002/vms3.1013

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Hayvan Üreme ve Islahı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Neslinur Atay ^*
0000-0003-3746-5066
Türkiye

Yakut Gevrekçi
0000-0002-4915-2238
Türkiye

Emine Dilşat Yegenoglu
0000-0002-0018-0270
Türkiye

Tevfik Hasan Can
0000-0001-8125-4093
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

17 Nisan 2026

Gönderilme Tarihi

30 Haziran 2025

Kabul Tarihi

17 Ekim 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 63 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.20289/zfdergi.1717456

IZ

https://izlik.org/JA86AE22NM

APA

Atay, N., Gevrekçi, Y., Yegenoglu, E. D., & Can, T. H. (2026). Bioinformatic characterization of Transforming Growth Factor (TGF-β) in some livestock. Journal of Agriculture Faculty of Ege University, 63(1), 1-13. https://doi.org/10.20289/zfdergi.1717456