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Cell | 全基因组遗传干扰的蛋白组景观

日期： 来源：BioArt收集编辑：亦

撰文 | 亦

理解基因和表型间的关系对于分子生物学，合成生物学及精准医疗都至关重要，预测一个突变体的表型需要蛋白质网络响应和功能的先验知识，然而许多蛋白质缺乏功能注释【1,2】。功能基因组学已经成为基因功能注释和基因调控网络的基础，其中酿酒酵母的敲除菌株收集开创了功能基因组时代【3,4】，但系统遗传扰动对于蛋白组的影响仍未有定论。

2023年4月19日，来自伦敦克里克研究所的Markus Ralser和来自爱丁堡大学威康细胞生物学中心的Georg Kustatscher团队联合在Cell上发表了题为The proteomic landscape of genome-wide genetic perturbations的文章，整合了酿酒酵母功能基因组学和蛋白组学，阐述了基因组规模的分子表型，在系统水平揭示了基因功能与蛋白表达的原理。


作者对酿酒酵母非必需基因进行敲除实验，建立了一个大规模、系统的、定量的蛋白质数据库，包含4,699酵母基因敲除菌株的2,520蛋白质定量数据，涵盖了超过1亿个肽和900万个蛋白质，提供了79%酵母编码基因组的分子表型资源。蛋白质丰度会随着基因组范围的遗传干扰而改变，而这种差异的蛋白表达又会影响蛋白质的组分和功能，反过来蛋白质丰度的改变也受到功能互补的影响。

接下来，作者想要探究决定蛋白质丰度的具体因素。他们发现只有一小部分能够被已知的功能关联或蛋白质同源性所解释，这提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，这说明生长速率，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变量，可通过代谢标记预测蛋白质半衰期。这说明蛋白质丰度、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(半衰期长)的蛋白质更有可能发生差异表达且丰度倾向于减少，这可能由于它们对遗传扰动的适应性较差。

作者利用遗传干扰试验测试了当一个亚基被降解时，其余亚基会受到的影响，发现对蛋白质复合物的干扰可以导致其多余子单元的降解，但是当反馈回路存在时，这种干扰则会起到诱导作用。为了系统的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组，并利用基因集分析对蛋白质组反应进行表征，发现任何遗传扰动都与会影响代谢，其中氨基酸和核苷酸代谢最常见。而干扰RNA降解会诱导蛋白酶体，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。数据分析的结果表明蛋白质组学和KO分析为基因功能表征提供了两个互补的维度，功能蛋白质组学为功能基因组学提供正交信息。


总的来说，文章利用数据独立的采集质谱分析，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，发现全局蛋白表达由以下两个因素驱动：一是包括翻译速率，蛋白质复合物形成等广谱生物学组分相关过程的复杂互作，二是诸如遗传，代谢和生理互作网络的功能相关组分互作。功能蛋白质组学完善了现有基因注释策略，此项研究也在揭示控制蛋白质表达原理的同时，为注释蛋白质组提供了基因组资源。

原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.03.026

制版人：十一



参考文献


1. Gstaiger, M., and Aebersold, R. (2009). Applying mass spectrometrybased proteomics to genetics, genomics and network biology. Nat. Rev. Genet. 10, 617–627.
2. Kustatscher, G., Collins, T., Gingras, A.-C., Guo, T., Hermjakob, H., Ideker, T., Lilley, K.S., Lundberg, E., Marcotte, E.M., Ralser, M., et al. (2022). Understudied proteins: opportunities and challenges for functional proteomics. Nat. Methods 19, 774–779. https://doi.org/10.1038/ s41592-022-01454-x.
3. Winzeler, E.A., Shoemaker, D.D., Astromoff, A., Liang, H., Anderson, K., Andre, B., Bangham, R., Benito, R., Boeke, J.D., Bussey, H., et al. (1999). Functional characterization of the S. cerevisiae genome by gene deletion and parallel analysis. Science 285, 901–906.
4. Giaever, G., and Nislow, C. (2014). The yeast deletion collection: a decade of functional genomics. Genetics 197, 451–465.
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