Science Signaling | 蛋白质相互作用的数据驱动设计

细胞内信号的有效传输取决于同源相互作用元件之间的高选择性蛋白质与蛋白质相互作用 (protein-protein interactions，PPI)。为了确保系统中的每个成员与其目标特异性的相互作用，避免与细胞中预先存在的蛋白质相互作用网络引起不必要的串扰，需要高度的特异性和相互选择性。

在自然界中，新的PPI是由于基因复制和突变事件产生的，这些事件赋予基因产物新的相互作用，使他们产生新的功能，并将它们与其它传统的相互作用隔离，这种功能隔离被称为正交相互作用（orthogonal interaction）。

研究蛋白质与蛋白质的相互作用在许多应用中具有巨大潜力，例如治疗学以及合成生物学。而设计新的蛋白质间相互作用的计算框架可以为研究人员提供一个强大的工具来剖析正常细胞的生理过程或设计使细胞执行新功能。

英国剑桥分子生物学实验室(MRC Laboratory of Molecular Biology)的研究人员通过应用计算机模拟等技术探索并设计出一种新的研究正交蛋白质相互作用（orthogonal protein-protein interactions）的方法，该成果于今年2月28日发表在《Science Signaling》。

（来源文献）

Malinverni 和 Babu 设计了一种算法，该算法通过模拟基因复制和预先存在的相互作用蛋白质对的差异来设计新的相互作用，基于大量的蛋白质结构数据，并利用了计算机模拟等技术，能快速地筛选出满足条件的蛋白质相互作用对。

通过模拟基因复制和趋异产生新的正交交互子

（来源文献）

具体来说，研究人员首先从蛋白质数据库中筛选出具有良好结构和稳定性的蛋白质结构，并根据它们的特性，建立一个模型来预测蛋白质之间的相互作用。然后，他们对该模型进行验证和优化，最终获得一组有效的正交蛋白质相互作用对。这些相互作用对具有很高的特异性和亲和力，并且可以被广泛应用于基础研究和生物医学领域，如疫苗研究和药物开发等。这是研究人员首次将数据驱动方法应用于正交蛋白质相互作用的设计中。

之后作者借细菌双组分体系中的PPIs展示这个模型系统算法的可行性，并通过已知的实验结果作为验证。这项研究利用数据驱动的方法，不仅提供了设计蛋白质相互作用的新思路，也为生命科学研究和生物医学发展开发了有价值的工具。

参考文献：

https://www.science.org/doi/10.1126/scisignal.abm4484?utm_campaign=SciMag&utm_source=Twitter&utm_medium=ownedSocial#supplementary-materials

转自：“科研腔”微信公众号

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