蛋白质与蛋白质相互作用的研究进展
- 作者:admin 来源:互联网 日期:2009-12-31 17:00:35
- 邻接关系(gene neighborhood)[26];或者通过计算2个蛋白质中氨基酸位点的系统发生的相关性虚拟双杂交( in silico two-hybrid, i2h)[27]等。利用计算机技术建立起蛋白质相互作用数据库,如CCSB-HI1 (Center of Cancer Systems BiologyHuman Interaction version 1)[28]、蛋白质相互作用数据库(DIP)、生物分子相互作用网络数据库(BIND)和人类蛋白质的参考数据库(HPRD),可研究蛋白质之间的相互作用。UnHi I(Unified Human Interac-tome)数据库提供了一种搜索平台,该平台联合和链接了10个不同的大型人类蛋白质相互作用数据库,包含了17 000多种独特蛋白质的150 000多种不同的作用,可以减少不必要的重复[29];还可通过全面地分析等温滴定测热法数据库来研究蛋白质相互作用位点[30]
3 蛋白质相互作用分析的应用蛋白质的相互作用能产生许多效应,如改变蛋白质的动力学,形成特异底物作用通道,生成新的结合位点,使蛋白质失活,改变蛋白质对其作用底物的专一性等。了解蛋白质相互作用的方式、作用程度、作用结果,将有助于解决蛋白质功能的分析、生命发育的探索、疑难病理的研究、有效药物的开发等众多问题。
受体活性修饰蛋白( receptor activity-modifyingproteins,RAMP)可以与不同的Ⅱ型G蛋白偶联受体(GPCRs)形成稳定的异二聚体复合物在细胞膜表面并决定受体表型。因此,RAMPs的发现为G蛋白偶联受体功能及细胞信号转导的研究提供了新思路,但是这个蛋白家族还不够完善。采用系统发育谱(phylogenetic profile)可以将其分为RAMP1,RAMP2,RAMP3三群[31]。
双向杂交系统可以筛选cDNA文库所编码的与已知蛋白特异作用的成分。这种筛选过程不但揭示了许多已知蛋白之间的未知作用,而且开发出许多从未涉及的新编码产物。如肿瘤抑素是肿瘤新生血管抑制因子其抑制新生血管形成是一个复杂的生物学过程,可能涉及多种蛋白和辅助因子。现在可筛选与新生血管抑制肿瘤抑素功能片段tumsta-tin45-132相互作用的蛋白质分子。利用细菌双杂交系统,以pBT-tumstatin45-132作为诱饵,筛选人肝细胞cDNA文库;克隆表达MBP-tumstatin45-132及候选蛋白His-MMP-2,利用MBP pull-down assay和蛋白质印迹方法验证了pBT-tumstatin45-132与候选蛋白基质金属蛋白酶-2(MMP-2)间的相互作用[32]。阿尔茨海默氏病(Alzheimer’s disease,AD)是一种中枢神经系统退行性疾病,其机制尚不清楚,但许多研究显示它与β淀粉样蛋白(Aβ)沉积有关。Aβ主要是由于APP(amyloid precursor protein)的加工失调产生的。nicastrin, aph-1, pen-2与早老素(presenilins)相互作用形成较大的多亚单位复合物(γ-secretase),可以水解APP产生Aβ[33]。通过对这些蛋白质相互作用的研究,找出网络中的蛋白质调控路径,发现网络的中心节点蛋白,将有助于了解AD的发病机制。
在新药设计方面,用分子动态模拟技术模拟药物分子和蛋白分子空间结构以及其可能结合分子键,推算分子结合键能量,预测药物分子和蛋白分子相互作用,明确药物作用的靶点,据此设计合理有效的药物分子[23]。Liu等[34]利用分子动态模拟技术模拟了人类CCR5受体的蛋白结构,及其与HIV-1包膜上的糖蛋白gp120的对接方式。根据这些理论,目前已研制出了16种抗HIV病毒药物,在临床上得到广泛应用。此外,分子动态模拟技术还有助于发现隐藏的药物结合位点,为开辟新的治疗方式提供理论基础[35]。
4 展望
当前建立了利用蛋白质相互作用并结合蛋白质结构去预测互动的新模式。多数情况下只要有大于30%的相同序列,那么它们就有类似的作用方式,但这种方式是依靠相互作用蛋白质之间的保守接口。接触成分的特殊性,预测结构以及演化等信息,将能提高预测蛋白质相互作用的准确性。我们还可以把基因之间作用的数据与个别蛋白质的结构结合起来,以便更详细地了解相互作用蛋白质的结构。通过评估同家族中已知三维结构复合物中发生原子接触的氨基酸残基位点势能(empirical potentials)保守性,并选择严格设计的统计学方法,赋予分值(score)和设定判断标准,然后用实验方法证实的酿酒酵母相互作用蛋白质作为参考标准进行验证。这种预测测试计划是针对这一蛋白质复合体中蛋白质第4级结构数据库[36]。
现有的一些蛋白相互作用数据库不完善,多数都存在一个scale-free或者低幂度的分布(power lawdegree distribution),因此数据库只包含了较少的相互作用蛋白质的信息。但是随着相互作用数据库信息的不断积累,尤其是采用无偏移的获取信息的方法,所有的相互作用以及新的网络运转和拓扑性质均可以被记录,最终通过与其他功能基因数据库进行对比,就可以更加清晰地了解生物学过程中的功能关系[37]。
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