Science子刊封面：新型定向蛋白質互作網絡圖譜

日期：2011-09-08 08:34:50

近日由德國馬克斯•德爾布呂克分子醫學中心（Max Delbrück Centrum for Molecular Medicine）的科學家領導的研究小組利用功能基因組及蛋白質組技術結合生物信息學方法成功構建了一個新型的定向蛋白質相互作用圖譜，這對于解析細胞內蛋白質間相互關系以及相關信號傳導機制具有極其重要的意義。這一研究成果發布在9月6日的《科學信號》（Science Signaling）雜志上。并作為封面文章推薦。

（圖片顯示的是EGFR-ERK/MAPK信號通路核心蛋白互作網絡，圖片來源：Science網站）

生命系統復雜性最重要的特征不僅在于其組成成分的復雜性，更在于各組成成分之間的關系，而在所有的這些關系中，蛋白質之間的相互作用在形成幾乎所有生命系統、調控各種生理/病理進程中發揮至關重要的作用。近年來科學家們發展了許多高通量的實驗方法，并以此發現、建立了越來越多的蛋白質相互作用網絡。但是，現有的蛋白質相互作用網絡只能反映蛋白質之間存在連接關系，而真實生命體系中大部分的蛋白質相互作用具有信號轉導、轉錄激活/抑制等明顯的信號流方向性。準確、高效、大規模預測蛋白質相互作用網絡中相互作用的信號流方向、發現潛在的信號轉導通路，為眾多領域的生物科學工作者所期待，但一直是未能破解的世界性難題。

在這篇文章中，研究人員首先分析獲得了來自京都基因與基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes ，KEGG）的473個人類全長開放閱讀框（ORFs），然后利用酵母雙雜交技術對這些ORF進行了檢測，從而構建了一個基于Y2H的PPI蛋白質互作網絡圖譜，其中包含了2626種相互作用，涉及到1126個人類蛋白。通過重復檢測，研究人員證實這個Y2H PPI蛋白質互作網絡可幫助篩查出大約10-20%的蛋白質互作。

為了獲得更廣泛準確的分析數據，研究人員利用來自公共資源的PPI數據進一步對Y2H PPI蛋白質互作網絡進行了擴展。基于樸素貝葉斯分類算法（naïve Bayesian classifier.）研究人員將來自10組實驗數據的蛋白質相互作用與Y2H PPI圖譜數據進行綜合分析后成功構建出了第一個定向人類蛋白質相互作用 (HPPI2)網絡圖譜，其中涵蓋了6339個蛋白，32,706種相互作用。

在接下來的研究中，科研人員利用HPPI2數據結合從一項大規模質譜鑒定蛋白質組學研究中獲得時間分辨（time-resolved）蛋白質磷酸化作用數據對現代生物學中被研究得最為深入的表皮生長因子（EGF）——細胞外信號調節激酶（ERK ）傳導通路進行了分析，從而揭示出了這一信號通路中28個核心組成元件與定向的直接相關蛋白及間接蛋白之間的動態信號傳送網絡結構，并從中推測出了18個新的EGF/ERK信號調控因子。在進一步的哺乳動物細胞實驗中研究人員再次驗證了這些結果。

新研究為科學家們提供了重要的蛋白定向相互作用數據，推動更深入地了解細胞內信號傳導及相關疾病機制。