Cell重磅!酵母首张蛋白组“扰动”图谱,表征全基因组功能

2023-05-31 15:37:23, 景杰生物 杭州景杰生物科技股份有限公司


景杰生物 | 报道

探究基因型和表型的相互关系对分子生物学、生物技术、合成生物学和精准医学等领域的研究来说至关重要,而理解蛋白质网络的功能对预测突变体的表型而言不可或缺。目前,功能基因组学已成为研究遗传扰动和蛋白质功能的重要工具,基因组编辑技术也极大地推动了遗传和化学相互作用、耐药性及其对基因组和表型影响的研究。基因缺失、转录组学和代谢组学等多组学联合分析也越来越多地被应用于未知基因的表型研究。

直到今日,系统性的基因扰动对蛋白质组的影响仍缺乏系统性的研究。随着组学技术的快速发展,基于强大的色谱系统、精简的样品制备策略和数据独立采集的蛋白质组学技术已经能够以高精确度和最小的缺失值来鉴定成千上万个样品中的所有蛋白质。这种蛋白质组学方法最近也被应用于检测绒毛虫3000多个基因敲除中的近1000个蛋白质的定量,并分析了1011个基因组项目的酵母分离物的蛋白组。

近日,英国弗朗西斯克里克研究所的Markus Ralser团队与爱丁堡大学威康细胞生物学中心Georg Kustatscher团队在Cell上联合发表了题为“The proteomic landscape of genome-wide genetic perturbations”的最新研究论文[1]。文章整合了酿酒酵母功能基因组学和DIA蛋白质组学,通过评估蛋白质组图谱的相似性、蛋白质共变性和反向蛋白质组图谱来补充目前的基因注释策略。研究揭示了控制蛋白质表达的原则,并为功能注释提供了一个跨越基因组的资源。

为了解全基因组遗传扰动的蛋白质组图谱,作者对酿酒酵母非必需基因进行敲除,基于数据非依赖采集(Data independent acquisition,DIA)质谱对酵母蛋白组进行检测,并使用DIA-NN软件对蛋白组数据进行分析,创建了一个大规模、系统的定量蛋白质组数据集,在4699个酵母基因敲除菌株中平均有2,520个蛋白质被量化。蛋白质组图谱涵盖了超过1亿个定量的肽段和900万个定量的蛋白质,提供了79%酵母编码基因组的分子表型资源。

图1酵母基因组级基因缺失突变株的定量蛋白质组学

接下来,作者想要探究决定差异表达蛋白质丰度的主要途径和机制。首先他们将上述的数据库与YeastNet数据库中注释的基因之间的物理和功能相互作用进行比较,发现约8.7%的差异蛋白表达影响了这些网络中与缺失基因直接连接的蛋白。例如,2.5%的差异表达蛋白在转录共表达网络中与敲除基因相连,或2.4%在高通量蛋白-蛋白相互作用网络中与敲除基因相连。在某些情况下,二级相互作用也被显著富集,但三级相互作用却没有。因此,物理和功能相互作用对于解释差异蛋白表达是重要的。同时,差异蛋白表达的主要部分不能用功能网络中基因的邻域来解释,因为它们是迄今为止绘制的。此外,蛋白质丰度变化的另一个原因是功能互补。因此,作者研究了由全基因组复制引起的同源物之间的相互依赖性在一个同源基因缺失的案例中,另一个同源基因的丰度分别减少了2.2%和5.9%,显著高于非同源基因的平均丰度。此外,许多同源蛋白具有高度的蛋白质相关性,其中21%具有相关系数大于0.5。

图2 蛋白质组学对基因缺失的系统性反应

进一步地,作者发现只有中等比例的总体差异蛋白丰度是由已知的功能关联或蛋白同源性来解释,这暗示着目前的功能网络很大程度上是不完整的,或大多数蛋白质的丰度变化可能是其他因素驱动的。通过分析,作者发现菌株的生长速度和非整倍性与蛋白质丰度有关,在非整倍体菌株中,缺失基因与蛋白质组学反应之间存在功能关系,这表明生长速率,蛋白质组改变和基因组之间存在复杂的联系。同样,蛋白质周转和核糖体占用是决定差异蛋白表达的重要因素,可通过代谢标记预测蛋白质的半衰期。以上结果说明蛋白质丰度、翻译率和周转率是相互依存的,共同决定了蛋白质的差异表达。出乎意料的是,周转慢的蛋白质更有可能发生差异表达且丰度倾向于减少,原因可能在于它们对遗传扰动的适应性较差。

图3 生长和染色体拷贝数变异(非整倍体)对蛋白质组的影响

最后,为了系统地研究遗传扰动对于蛋白组的功能影响,作者使用KEGG通路注释对基因缺失菌株进行通路分析,并利用基因集分析对蛋白质组反应进行表征,发现所有的遗传扰动都会影响代谢过程,其中最常见的是氨基酸和核苷酸代谢。此外,干扰RNA降解会激活蛋白酶体,这说明RNA水平的增加可以通过更多的蛋白质降解来补偿。最后,作者利用这一功能蛋白质组学来注释基因功能并评估了这一注释策略的全局性能,分析结果表明蛋白质组学和敲除分析为基因功能表征提供了两个互补的维度,功能蛋白质组学也为功能基因组学提供正交信息。

图4 利用功能蛋白质组学对基因功能进行注释

总的来说,该研究通过对酿酒酵母基因组规模范围的敲除文库进行蛋白质丰度定量,将功能基因组学与蛋白组学相结合,发现了影响蛋白表达的两个主要因素:一是包括翻译速率,蛋白质复合物形成、蛋白周转等广谱生物学组分相关过程的复杂相互作用,二是诸如遗传,代谢和生理互作网络的功能相关组分相互作用。此外,多种优势互补的组学技术的结合可以成为提供准确和全面的数据驱动基因功能注释的范例。这对于未来解决未充分研究的蛋白质问题的研究尤其重要,助力模式生物及更广泛的物种和遗传背景研究。

图5 本文的研究模式图

拓展阅读:蛋白质是生命的基本组成部分,但蛋白质常因定位错误、表达紊乱或修饰异常等而导致疾病发生,因此解决所有人类蛋白质在器官、组织、细胞和亚细胞水平上的时空分布将大大提高我们对人类健康和疾病生物学的理解。近年来,随着人类蛋白质图谱计划及质谱技术的快速发展,高通量、高分辨率的蛋白质图谱研究逐渐成为现实,科学家也借此完成了多项健康人群及疾病患者的器官、组织、细胞的时空分布蛋白图谱,这些研究帮助科学家进一步对人类多种疾病的发病机制进行剖析和研究,为疾病的精准医疗提供了重要资源和线索。与此同时,随着人类许多疾病有着重要关联的代谢重编程和免疫代谢的理论研究不断深入,与之息息相关的多种蛋白质翻译后修饰也不断被挖掘和阐述,人类蛋白质修饰图谱的研究也逐渐成为蛋白图谱研究的新热点,为更深层次的精准医疗提供新的锚点。除此之外,近年来植物、微生物等的蛋白及修饰图谱研究也逐渐被报道,也为物种的生长发育、逆境胁迫及进化生物学等研究提供了重要参考和指导。

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参考文献:

1. Christoph B, et al. 2023. The proteomic landscape of genome-wide genetic perturbations. Cell.

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