Cell细胞表面蛋白与蛋白相互作用图 [复制链接]

唐小糖责编

兮细胞表面的蛋白质与蛋白质之间相互作用（protein-proteininteractions,PPIs）使细胞之间或细胞与环境之间能够有效进行信息交换，该相互作用以一种高度动态的、依赖于环境、时间和空间的方式有条不紊地进行。据估计，人类基因组中有20%的基因编码细胞表面蛋白，10%的基因编码分泌蛋白，这充分说明了细胞表面PPI所发挥的重要作用。目前为止，还没有一个全面的人类细胞表面相互作用图谱被绘制出来，其主要难点在于PPI的亲和纯化和质谱的数据集不够充分，且通常具有广泛亲和力范围（几nM到几百nM）的快速结合动力学反应。导致其无法采用经典的生化技术筛选和检测。斯坦福大学医学院ChristopherGarcia团队此前对只果蝇的细胞表面以及分泌蛋白进行筛选，发现了80多种新的PPI，主要包括免疫球蛋白超家族（immunoglobulinsuperfamily,IgSf）成员。在人类中，据估计可能有八百万个PPI，这就需要一种高通量的检测方法进行筛选。近日，ChristopherGarcia团队在Cell上在线发表了题为AHumanIgSFCell-SurfaceInteractomeRevealsaComplexNetworkofProtein-ProteinInteractions的文章，开发了一个筛选平台，该平台结合了高通量版本的基于ELISA的细胞外相互作用组分析（ECIA）和自动池化蛋白策略（apECIA），对人类IgSF分泌的和单跨膜（STM）的细胞表面蛋白以及其他感兴趣的蛋白等共个蛋白进行了筛选，观察到了个PPIs，其中个（81%）是以前没有报道过的。这些PPI形成了一个复杂的网络，为其后的功能研究提供了理论基础。研究人员首先利用三种数据库确定了和IgSF蛋白和个非IgSF蛋白，利用ECIA平台进行检测以及优化后的apECIA平台进行PPI筛选，在最终筛选到的个PPI中，有个（81%）是此前未报道过的。大多数PPI（/）形成一个由个蛋白组成的大网络，只有18个PPI的28个蛋白没有连接到网络。在网络中，有98个蛋白（39%）有一个PPI，个（44%）有2到5个PPI，43个（17%）有大于5个PPI。图1.apECIA的筛选过程和结果随后，研究人员利用系统发育同源分析（PHA）和表面等离子共振（SPR）进行预测和验证PPI，新观察到的25种PPIs经SPR检测后，观察到了24种特异性的配体-分析物的相互作用。此外，研究者对PHA预测的34种PPIs进行验证，观察到了其中的33个，再加上额外的3个跨物种的同源蛋白的PPIs，研究者共成功验证了60个PPIs。进一步，使用apECIA-PHA结合方法揭示了多个netrin-1受体—DCC超家族的PPI，PHA指向了与DCC聚集的四种蛋白：PUNC、PUNCe11、neogenin（NEO1）和protogenin（PRTG），这些蛋白在神经系统发育、血管发生、炎症和组织再生、白细胞迁移以及干细胞分化等过程发挥作用。此外，很多DCC超家族成员也可以与具有重要功能的WFIKKN2、IL-6Ra等蛋白相互作用。这些结果证明了apECIA-PHA的价值，使PPI网络阐明的更加清楚。图2.利用apECIA-PHA验证DCC超家族的PPI此外，研究人员观察到的PPI还包括PTPRF(LAR)、PTPRD和PTPRS在内的IIA型蛋白酪氨酸磷酸酶受体的LAR家族（LAR-PTPR）与SLAM家族和白细胞介素-1受体辅助蛋白（IL1APs）、包括PTPRK、PTPRM和PTPRT在内的IIB型PTPR超家族和DSCAM家族、LILR超家族与BTNL8和髓鞘形成蛋白、Leptin与ISLR2、以及一些免疫系统相关蛋白、中枢神经系统相关蛋白、妊娠特异性的糖蛋白等等。总而言之，阐明细胞外PPI图谱对理解PPI的功能至关重要，本研究揭示了一个高度联结的复杂PPI网络，涉及到免疫系统与神经系统的发育、功能、分化增殖和代谢等过程，为进一步开展对PPI功能的研究提供了重要的基础，也为临床上的药物靶点提供了一定的策略。原文链接：