“它山之石，可以攻玉”------ 在酵母中重塑人类酪氨酸磷酸化网络

景杰编者按：酪氨酸磷酸化在癌症等疾病过程中发挥重要作用，但人们对其调节机制尤其是激酶-底物之间的对应关系却一直缺乏全面的了解。最近，德国和奥地利的研究者在系统生物学权威期刊Cell System上发表了一项新的研究成果，该研究在酵母中表达人类的酪氨酸激酶，然后利用高通量蛋白质组的方法对酵母中的酪氨酸激酶底物进行检测，最终通过生物信息学的方法比对预测人类中的酪氨酸激酶底物。该研究一共预测了超过3,500个酪氨酸激酶-底物对应关系，为酪氨酸磷酸化的作用机制及进一步的功能研究提供了重要信息。景杰生物作为全球蛋白质及翻译后修饰的领跑者，可以为您提供一整套常规蛋白质组学及修饰组学研究的解决方案，同时还能为您提供高灵敏度的修饰类泛抗体，助力您的研究工作。

关键词：蛋白质组、酪氨酸磷酸化、激酶、底物

研究思路和成果：

蛋白质翻译后修饰（PTMs）广泛参与了生物体的信号转导、代谢调节等生物学过程，其中磷酸化、乙酰化、琥珀酰化、泛素化、糖基化等多种修饰类型都与包括癌症在内的多种疾病的发生发展有密切的联系。然而人们对蛋白质翻译后修饰的研究还很不充分，即便是就研究最充分的磷酸化而言，人类已知的超过200,000个磷酸化位点中也仅有不到10%的位点能够确认其上游的激酶对应关系。人类共有约500个蛋白激酶，其与如此众多的底物位点之间的对应关系很大程度上还是未知的。逐个的进行体外实验检测显然缺乏效率，而高通量的组学手段检测又面临着信息混杂的局面。在本文介绍的这篇论文中，研究人员巧妙利用酵母表达系统，结合蛋白质组学来研究酪氨酸激酶及其底物的对应关系。

高等生物中的磷酸化主要发生在丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸残基上，其中酪氨酸磷酸化有其独特的激酶系统和作用机制。然而，在同为单细胞的酵母细胞中，却缺乏完整的酪氨酸磷酸化体系，因此在酵母中表达人类的酪氨酸激酶，可以避免人类体系中复杂的激酶间相互影响和干扰造成的信息混乱的现象；同时酵母也是真核生物的模式物种，不但有非常详尽的研究和数据基础，而且很多蛋白和人类也是同源和保守的，可以进而推测在人类中的这些激酶-底物对应关系（图1）。作者在酵母体系中成功表达了16个人类非受体酪氨酸激酶（NRTKs），并针对每一个表达的酵母体系进行基于质谱的高通量酪氨酸磷酸化修饰组分析。作者一共鉴定到了862个酵母蛋白上的1,351个酪氨酸磷酸化位点，并将其对应分布到每一个特异的激酶上。统计分析发现，相似家族的酪氨酸激酶所导致的底物磷酸化改变也具有相似的分布，但出人意料的是尽管PTK2和TNK1有不同的结构区域特征，其所导致的底物变化却非常相似。

图1. 利用蛋白质组技术和酵母表达系统解析人类酪氨酸磷酸化作用网络的策略

接下来，作者首先通过同源序列的方式将酵母中的激酶-底物关系对应到人类系统中。作者选取了20个没有酪氨酸激酶系统的物种以及17个有酪氨酸激酶系统的物种进行比对，并根据Y-score进行评分：Y-score=0的表示该位点在两类物种中都有较好的保守性；Y-score>0表示该位点在有酪氨酸激酶系统物种中更为保守，意味着该位点的磷酸化可能具有重要功能；而Y-score<0表示该位点在有酪氨酸激酶系统物种中不保守，意味着该位点不太可能因磷酸化而具有功能（图2）。基于这个方法，作者预测到了296个酵母和人类同源的位点中的63个位点的激酶-底物关系。

图2. 基于同源比对的方式预测人类的酪氨酸激酶-底物关系

然后，作者又通过Motif分析的方法进一步匹配预测人源的酪氨酸磷酸化位点。作者首先使用iceLogo来对16个NRTKs的motif进行分析，然后进行了一系列的统计校正，并且分析的结果能够和已报道的位点相一致。利用这个方法，研究者一共针对人类的1,100多个磷酸化蛋白建立了大约1,900多个激酶-底物对应关系（图3）。

图3. 基于Motif方式预测人类的酪氨酸激酶-底物的对应关系

虽然基于同源比对和Motif的方法作者成功预测了大约10%的人类酪氨酸磷酸化位点的上游激酶关系，然而绝大多数的位点并没有确定的Motif与之对应。为了解析更广泛的对应关系，作者采用了网络推理的策略做了进一步的预测。作者经过蛋白互作和功能的网络分析发现，在酪氨酸激酶倾向于磷酸化物理上相互作用的蛋白复合体的多个成员。基于这样的原理，作者根据酵母和人类的蛋白相互作用网络情况一共预测了3,323个人类酪氨酸磷酸化蛋白与其上游激酶的对应联系。

图4. 基于互作网络的方法预测人类的酪氨酸激酶-底物的对应关系

在该项研究中，作者利用了酵母的体系，从序列同源、Motif匹配和互作网络预测等多个方法，解析了人类超过3,500个蛋白的酪氨酸磷酸化及其上游激酶的对应关系，为酪氨酸磷酸化的功能和机制研究奠定了重要基础，也是基于质谱的蛋白质组学技术在翻译后修饰领域的又一重要进展。

参考文献：

Corwin T, Woodsmith J, Apelt F, et al. Defining Human Tyrosine Kinase Phosphorylation Networks Using Yeast as an In Vivo Model Substrate. Cell Systems, 2017, 5(2): 128-139.

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