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蛋白质是细胞和组织的基本成分，通过与网络中的合作伙伴合作，可以发挥许多生物功能。这些网络的动态特性 - 蛋白质在不同时间和不同细胞环境中与不同伙伴相互作用 - 可能对研究它们的科学家提出挑战。然而，Stowers医学研究所的研究人员已经将数学方法应用于大型蛋白质组学数据集，以揭示对复杂和动态网络组织的新见解。
在Nature Publishing Group的科学报告中发表的一篇新文章中，使用称为拓扑数据分析(TDA)的高级数学方法研究了酵母酿酒酵母中的两种蛋白质INO80 和人类细胞系中的Sin3的生物网络。，这是分析高度多维数据集的一般方法。与用于分析蛋白质相互作用数据的其他方法相比，TDA允许研究人员评估更多蛋白质及其连接，并获得扩展的网络视图。
“将蛋白质视为中枢和辐射系统中的机场，”该文章的第一作者，Stowers蛋白质组学中心的高级蛋白质组学专家Mihaela Sardiu博士说。“该系统在常规状态下单向工作。但是当暴风雪关闭主要枢纽时会发生什么?网络的一部分会受到影响。”
当机场网络中断时，流量模式如何变化?乘客是选择等候，走另一条路，租车还是开车去目的地?
“它与蛋白质相似，”Sardiu解释说。“网络的一部分变化不仅会影响该组件，也会影响周围的组件。”
对于INO80网络研究，研究人员在编码INO80染色质重塑复合物成分的基因从基因组中删除后分离出蛋白质复合物。在Sin3网络研究中，他们重新分析了先前的数据，证明人类Sin3网络的破坏与组蛋白去乙酰化酶抑制剂相关的抗癌活性。
在这两项研究中，研究人员确定了拓扑网络模块(TNM)，这些模块由具有共享属性的蛋白质组成，这些蛋白质存在于网络中的特定位置。该研究结果通过识别由特定类别的蛋白质组成的模块提供对网络的洞察，例如复合物中的蛋白质，具有共同生物功能的蛋白质和跨网络中断的蛋白质。
TNM的鉴定可以应用于癌症等疾病的研究，其中蛋白质相互作用网络被化学疗法或疾病本身改变。通过了解蛋白质，它们的邻域和它们的旅行，研究人员希望深入了解各种生物功能，包括耐药性和癌症突变的影响。
“TDA是一种快速有效的解释复杂数据集的方法，”Stowers研究所蛋白质组学主任，堪萨斯大学医学中心病理学与检验医学系教授Michael P. Washburn博士说。 。“关于破坏或扰乱蛋白质相互作用网络的数据非常少。大多数焦点都集中在静态网络上。通过扰乱系统，你可以了解它如何作为一个动态网络。这种方法可以提供一个可视化的可访问途径蛋白质之间的关系。“
其他Stowers的贡献者包括Joshua M. Gilmore，博士，Brad Groppe和Laurence Florens，博士。
这项工作得到了Stowers医学研究所和美国国立卫生研究院国家普通医学研究所(RO1GM112639)的支持。内容完全由作者负责，并不一定代表NIH的官方观点。
对结果进行总结
蛋白质在细胞和组织中起重要作用。一些蛋白质提供结构完整性，其他蛋白质催化反应，而另一些蛋白质调节基因表达 蛋白质组学是对细胞或生物体中所有蛋白质的结构，功能和相互作用的研究，其数量可以达到数十万或数百万种。
为了更好地了解动态世界中的蛋白质，Michael Washburn博士，Mihaela Sardiu博士及其在Stowers医学研究所的合作者使用了一种称为拓扑数据分析(TDA)的高级数学方法来研究两种不同种类的蛋白质及其相互作用网络。研究人员改变或扰乱了这两种蛋白质网络的一部分，然后确定了网络是如何受到影响的。使用TDA，将具有相似效果和共享相似特性的蛋白质组识别为拓扑网络模块。此外，研究人员还能够获得更大的网络级联相互作用的扩展视图，并确定要探索的生物网络的新领域。
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