概述

蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络是细胞内蛋白质之间物理接触的图形表示。每个蛋白质都是一个节点，每个实验检测到或计算预测的相互作用是一条边。这些网络揭示了蛋白质组的功能组织，相互作用的蛋白质通常参与相同的生物过程，驻留在相同的细胞区室中，或形成稳定的复合物。通过研究网络拓扑，研究人员可以识别高度连接的枢纽蛋白、功能模块和疾病中失调的通路。 PPI 网络整合了多种实验技术的数据，对于系统生物学至关重要。

关键概念

PPI 数据的实验来源包括酵母双杂交筛选、亲和纯化和质谱 (AP-MS) 以及免疫共沉淀。每种方法捕获相互作用的不同方面，二元与复合体、稳定与瞬态。 网络属性，例如度分布、聚类系数和介数中心性，表征了全局架构。连接许多伙伴的枢纽蛋白通常对于细胞活力至关重要。 功能模块是密集连接的子图，对应于蛋白质复合物或信号通路。疾病通常是由破坏这些网络内特定边缘或节点的突变引起的，这一概念被称为网络医学。

实用协议

实用的 AP-MS 工作流程从在相关细胞系中表达标记的诱饵蛋白开始。通常使用稳定转染或慢病毒转导将诱饵与 FLAG、GFP 或 StrepII 标签融合。表达标记诱饵的细胞在温和条件下裂解，通常是 0.5% NP-40 或洋地黄皂苷缓冲液，以保存蛋白质复合物。将裂解物与亲和树脂（例如抗 FLAG 琼脂糖珠或 StrepTactin Sepharose）在 4℃ 下孵育 2-4 小时。用裂解缓冲液充分洗涤以去除非特异性结合物后，使用过量的 FLAG 肽或 SDS 洗脱缓冲液洗脱结合的蛋白质。洗脱液用胰蛋白酶消化并通过 LC-MS/MS 进行分析。根据蛋白质数据库搜索原始数据，并使用 CRAPome 存储库过滤生成的蛋白质列表以去除常见污染物。统计过滤使用 SAINT 评分将诱饵样本中的猎物丰度与对照进行比较，该评分整合了生物重复的光谱计数和再现性。 SAINT 概率高于 0.95 的高置信度交互器用于在 Cytoscape 中构建 PPI 网络。对于 BioID 实验，工作流程类似，但使用与诱饵融合的混杂生物素连接酶，该酶对活细胞中的近端蛋白质进行生物素化；生物素化的蛋白质被捕获在链霉亲和素珠上，从而能够检测瞬时和微弱的相互作用。在一个示例性应用中，人类 26S 蛋白酶体的 AP-MS 鉴定了 33 个亚基和 10 个组装分子伴侣，揭示了这一重要复合物的生物发生途径。 BioID 已用于绘制核膜相互作用组图，识别 300 多种蛋白质并发现核孔复合物的新成分。

应用程序

PPI 网络用于通过关联罪来预测蛋白质功能，一种与已知 DNA 修复蛋白相互作用的未表征的蛋白质可能参与 DNA 修复。在药物发现中，网络识别疾病模块并优先考虑治疗靶点。该领域建立在酵母二杂交系统 和抗原-抗体相互作用 等实验方法的基础上进行验证。网络分析还将来自[蛋白质-蛋白质相互作用](/guides/ Protein- Protein-interactions.html)的数据置于背景中，以生成有关细胞调节的机制假设。