Протеом является всем набором белков , которые есть, или может быть, выражаются в геноме , клетка, ткань или организм в определенное время. Это набор белков, экспрессируемых в клетке или организме определенного типа в определенный момент времени и в определенных условиях. Протеомика - это исследование протеома.
В то время как протеом обычно относится к протеому организма, многоклеточные организмы могут иметь очень разные протеомы в разных клетках, поэтому важно различать протеомы в клетках и организмах.
Сотовой протеом является сбор белков , обнаруженных в конкретной ячейки типа в соответствии с определенным набором условий окружающей среды , таких как воздействие гормональной стимуляции .
Также может быть полезно рассмотреть полный протеом организма , который можно представить как полный набор белков из всех различных клеточных протеомов. Это примерно белковый эквивалент генома .
Термин протеом также используется для обозначения набора белков в определенных субклеточных системах , таких как органеллы. Например, митохондриальный протеом может состоять из более чем 3000 различных белков. [1] [2]
Белки вируса можно назвать вирусным протеомом . Обычно вирусные протеомы предсказываются на основе вирусного генома [3], но были предприняты некоторые попытки определить все белки, экспрессируемые на основе вирусного генома, то есть вирусного протеома. [4] Однако чаще вирусная протеомика анализирует изменения белков хозяина при вирусной инфекции, так что фактически изучаются два протеома (вируса и его хозяина). [5]
Протеом можно использовать для сравнительного анализа различных линий раковых клеток. Протеомные исследования были использованы для определения вероятности метастазов в клеточных линиях рака мочевого пузыря KK47 и YTS1, и было обнаружено, что они содержат 36 нерегулируемых и 74 подавляемых белка. [6] Различия в экспрессии белков могут помочь идентифицировать новые механизмы передачи сигналов рака.
Биомаркеры рака были обнаружены с помощью протеомного анализа на основе масс-спектрометрии . Использование протеомики или изучение протеома - это шаг вперед в персонализированной медицине, позволяющий адаптировать коктейли лекарств к конкретному протеомному и геномному профилю пациента. [7] Анализ клеточных линий рака яичников показал, что предполагаемые биомаркеры рака яичников включают α-енолазу (ENOA), фактор элонгации Tu , митохондрии (EFTU), глицеральдегид-3-фосфатдегидрогеназу (G3P) , белок стресс-70, митохондриальный (GRP75), аполипопротеин A-1 (APOA1) , пероксиредоксин (PRDX2) и аннексин A (ANXA) ». [8]
Сравнительный протеомный анализ 11 клеточных линий продемонстрировал сходство метаболических процессов каждой клеточной линии; В результате этого исследования был полностью идентифицирован 11731 белок. Белки домашнего хозяйства имеют тенденцию проявлять большую вариабельность между клеточными линиями. [9]
Устойчивость к некоторым лекарствам от рака до сих пор не изучена. Протеомный анализ использовался для идентификации белков, которые могут обладать противораковыми свойствами, особенно для лекарственного средства от рака толстой кишки иринотекан . [10] Исследования клеточной линии аденокарциномы LoVo показали, что 8 белков не регулировались, а 7 белков подавлялись. Белки, которые показали дифференциальную экспрессию, были вовлечены в такие процессы, как транскрипция, апоптоз и пролиферация / дифференцировка клеток, среди других.
Протеомные анализы были выполнены на разных видах бактерий, чтобы оценить их метаболические реакции на разные условия. Например, у таких бактерий, как Clostridium и Bacillus , протеомные анализы использовались для изучения того, как разные белки помогают спорам каждой из этих бактерий прорастать после длительного периода покоя. [11] Чтобы лучше понять, как правильно удалять споры, необходимо провести протеомный анализ.
Марк Уилкинс ввел термин протеом [12] в 1994 году на симпозиуме «2D-электрофорез: от белковых карт к геномам», который проходил в Сиене, Италия. Он появился в печати в 1995 году [13], когда была опубликована часть его кандидатской диссертации. Уилкинс использовал этот термин для описания всего набора белков, экспрессируемых геномом, клеткой, тканью или организмом.
Геномы вирусов и прокариот кодируют относительно четко определенный протеом, поскольку каждый белок можно предсказать с высокой степенью уверенности на основе его открытой рамки считывания (у вирусов от ~ 3 до ~ 1000, у бактерий от примерно 500 до примерно 10000 белков. ). [14] Однако большинство алгоритмов прогнозирования белков используют определенные пороговые значения, такие как 50 или 100 аминокислот, поэтому такие прогнозы часто не учитывают небольшие белки. [15] У эукариот это становится намного сложнее, поскольку из большинства генов может быть произведено более одного белка из- за альтернативного сплайсинга.(например, протеом человека кодирует около 20 000 белков, но по некоторым оценкам было предсказано 92 179 белков [ необходима цитата ] , из которых 71 173 являются вариантами сплайсинга [ необходима цитата ] ). [16]
Протеоформы . Существуют различные факторы, которые могут добавлять белкам изменчивость. SAP (полиморфизмы одиночных аминокислот) и несинонимичные полиморфизмы одиночных нуклеотидов (nsSNP) могут приводить к различным «протеоформам» [17] или «протеоморфам». По последним оценкам, около 135 000 проверенных несинонимичных cSNP в настоящее время размещены в SwissProt. В dbSNP имеется 4,7 миллиона кандидатных cSNP, но только ~ 670 000 cSNP были валидированы в 1000 геномах, установленных как несинонимичные cSNP, которые изменяют идентичность аминокислоты в белке. [17]
Темный протеом . Термин темный протеом, введенный Пердигао и его коллегами, определяет области белков, которые не имеют обнаруживаемой гомологии последовательности с другими белками известной трехмерной структуры и поэтому не могут быть смоделированы с помощью гомологии . Для 546 000 белков Swiss-Prot 44–54% протеома у эукариот и вирусов оказались «темными», по сравнению с только ~ 14% у архей и бактерий . [18]
Протеом человека . В настоящее время несколько проектов направлены на картирование протеома человека, включая Human Proteome Map , ProteomicsDB и The Human Proteome Project (HPP) . Подобно проекту генома человека , эти проекты стремятся найти и собрать доказательства всех предсказанных генов, кодирующих белок, в геноме человека. Карта Human Proteome Map в настоящее время (октябрь 2020 г.) утверждает 17 294 белка и 15 479 ProteomicsDB с использованием различных критериев. 16 октября 2020 года HPP опубликовала строгий план [19], охватывающий более 90% предсказанных генов, кодирующих белок. Белки идентифицируются из широкого спектра тканей и типов клеток плода и взрослого, включая гемопоэтические клетки .
Анализ белков оказывается сложнее, чем анализ последовательностей нуклеиновых кислот. В то время как ДНК состоит всего из 4 нуклеотидов, существует не менее 20 различных аминокислот, которые могут составлять белок. Кроме того, в настоящее время не существует известной высокопроизводительной технологии для создания копий одного белка. Доступны многочисленные методы для изучения белков, наборов белков или всего протеома. Фактически, белки часто изучаются косвенно, например, с помощью вычислительных методов и анализа геномов. Ниже приведены лишь несколько примеров.
Протеомика , изучение протеома, в основном практиковалась путем разделения белков с помощью двумерного гель-электрофореза . В первом измерении белки разделяются с помощью изоэлектрической фокусировки , которая разделяет белки на основе заряда. Во втором измерении белки разделяются по молекулярной массе с помощью SDS-PAGE . Гель окрашивали с кумасси бриллиантовым синим или серебром , чтобы визуализировать белки. Пятна на геле - это белки, которые переместились в определенные места.
Масс-спектрометрия - один из ключевых методов исследования протеома. [20] Некоторые важные методы масс-спектрометрии включают масс-спектрометрию с орбитальной ловушкой, MALDI (матричная лазерная десорбция / ионизация) и ESI (ионизация электрораспылением). Фингерпринтинг пептидных масс идентифицирует белок, расщепляя его на короткие пептиды, а затем определяет идентичность белка путем сопоставления наблюдаемых пептидных масс с базой данных последовательностей . С другой стороны, тандемная масс-спектрометрия может получить информацию о последовательности от отдельных пептидов, изолировав их, столкнув их с инертным газом, а затем каталогизируя образующиеся фрагментные ионы . [21]
В мае 2014 года в журнале Nature был опубликован черновой вариант карты протеома человека . [22] Эта карта была создана с использованием масс-спектрометрии с преобразованием Фурье высокого разрешения. В этом исследовании было профилировано 30 гистологически нормальных образцов человека, в результате чего были идентифицированы белки, кодируемые 17 294 генами. Это составляет около 84% от общего количества аннотированных генов, кодирующих белок.
Жидкостная хроматография - важный инструмент в изучении протеома. Это позволяет очень чувствительно разделять различные типы белков на основе их сродства к матрице. Некоторые новые методы разделения и идентификации белков включают использование монолитных капиллярных колонок, высокотемпературную хроматографию и капиллярную электрохроматографию. [23]
Вестерн-блоттинг можно использовать для количественной оценки содержания определенных белков. Используя антитела, специфичные к интересующему белку, можно исследовать присутствие специфических белков из смеси белков.
Анализы комплементации белков-фрагментов часто используются для обнаружения межбелковых взаимодействий . Дрожжи двугибридный анализ является наиболее популярным из них , но существуют многочисленные вариации, как используется в пробирке и в естественных условиях . Pull-down анализы - это метод определения того, с какими видами белков взаимодействует белок. [24]
Белок Human Атлас содержит информацию о человеческих белков в клетках, тканях и органах. Все данные в информационном ресурсе имеют открытый доступ, что позволяет ученым как в академических кругах, так и в промышленности иметь свободный доступ к данным для исследования протеома человека. Организация ELIXIR выбрала белковый атлас в качестве основного ресурса из-за его фундаментальной важности для более широкого круга лиц. Сообщество наук о жизни.
База данных Plasma Proteome содержит информацию о 10 500 белках плазмы крови. Поскольку диапазон содержания белка в плазме очень велик, трудно обнаружить белки, которые имеют тенденцию быть дефицитными по сравнению с белками в избытке. Существует аналитический предел, который может быть препятствием для обнаружения белков со сверхнизкими концентрациями. [25]
Базы данных, такие как neXtprot и UniProt, являются центральными ресурсами протеомных данных человека.