今天为大家分享一篇发表在Nature上的文章，文章的题目是“A proximity-dependent biotinylation map of a human cell ”，通讯作者是来自多伦多大学分子遗传学, Lunenfeld-Tanenbaum 研究所 (LTRI) 高级研究员 Anne-Claude Gingras 博士。她是基于质谱蛋白质组学的专家，其研究方向是发展蛋白质组质谱技术，用于从生物样本中识别和量化蛋白质。她的实验室致力于开发新的实验工具，以更好地理解蛋白质如何相互关联以发挥其功能。

背景：

    邻近依赖性生物素化方法可用于表征活细胞中蛋白质占据的细胞内环境。生物素临近标记（BioID）的方法是一种突变的大肠杆菌生物素连接酶（BirA*，R118G）融合到感兴趣的“诱饵”多肽或者蛋白，然后在培养的细胞或有机体中表达，突变的BirA*酶将生物素酰AMP释放到局部环境中，并以共价形式释放标记诱饵蛋白约10-10 nm范围内的赖氨酸残基。BioID已成功用于定义许多不同蛋白质复合物的组成以及几种膜结合和无膜细胞器的空间组织。这里，作者通过这种BioID蛋白质组方法进一步描述活体人类细胞中细胞内隔室蛋白质组图谱。

关键数据：

    为了进一步描述活体人类细胞中不同细胞室的蛋白质组，作者使用BioID分析了32个不同细胞室的234个细胞内蛋白质标记（诱饵），每种诱饵都用BirA*标记，在T-REx细胞中的HEK293Flp中稳定表达，并进行BioID标记实验。同时，作者做了大量对照来扣除背景，用于识别高置信度邻近相互作用蛋白。每个标记物的质量控制包括免疫荧光显微镜检查，以确认预期的定位和鉴定到的蛋白GO分析。最后，共192个候选标记通过了质量控制，35902个相互作用是由4424个独特的高置信度邻近相互作用因子建立的。

图1 | BioID数据集的生成和分析，以及验证策略。

进一步，作者通过功能富集的空间分析（SAFE）将4424个高置信度的蛋白中的3252个定位到23个细胞内隔室。非负矩阵分解（NMF）的应用将4145捕食定位到20个隔室（图2a）。

图2 |非负矩阵分解分析蛋白质定位

为了便于对数据集进行探索，作者创建了humancellmap.org，该网站可以搜索和查看所有分析过的诱饵、已识别的蛋白和细胞器的数据描述网站所有可用功能的“帮助”文档可在humancellmap.org/Help上找到。该网站的一个关键功能是能够将用户的BioID数据与humancellmap数据库进行比较，根据与其他诱饵相互作用组的相似性将查询诱饵定位到特定的亚细胞区，并识别以前查询到的诱饵。

总结：

    在这项研究中，作者利用BioID的方法描绘了人细胞中不同亚细胞定位的蛋白质相互作用组，相比之前的研究，提供了更广泛的蛋白质相互作用和定位。并且，作者们建立了数据库网站，方便查找和下载。

本文作者：ZYS

责任编辑：ZWY

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34079125/

原文引用：DOI: 10.1038/s41586-021-03592-2