蛋白质是如何在开花植物的细胞类似于Twitter或Facebook社交网络吗?以及如何可能这两个相关病原体的方式使植物或人生病吗?Shahid穆赫塔尔博士和他的同事们在伯明翰阿拉巴马大学合作研究解决这些问题与孟德尔研究所的研究人员,奥地利的维也纳。利用系统生物学,他们成功地识别未知蛋白质目标在开花植物拟南芥植物病原体,使用一些相同的方法用于分析社交网络或生物网络。他们说,他们的理论框架,可以帮助分析其他物种之间的相互作用,揭示病原体接触点。
在社会网络,一个人可以地图追随者之间的连接或在Twitter和Facebook上的朋友。少数人会有一个巨大的连接数,有些人会有很多,绝大多数会少得多。这些连接类似于航空公司的地图路线地图,和网络的架构拓扑特性,如集线器和瓶颈。分析社交网络使得专家来识别人的“最佳信息传播者。”
同样,对生物学、破译一个生态系统的网络体系结构或细胞内大分子之间的生命可以帮助发现小说在这些复杂的系统组件,并提供生物见解和可测试的假设。
一个生物网络是细胞内蛋白质的相互作用。这种网络一直在研究生物等植物,人类和蛔虫。这些蛋白质相互作用的网络图,表示蛋白质的操作与其他合作伙伴一起,称为蛋白质interactome。
穆赫塔尔在一项研究发表在《自然通讯,生物学系助理教授,阿拉巴马大学艺术与科学学院,与同事一起UAB的孟德尔研究所,分析了两种不同的interactomes。第一个是全球蛋白质蛋白质interactome模式植物a芥叶细胞内,称为拟南芥interactome。他们也分析了另一个更具体的蛋白质interactome受体在细胞表面,使植物看,听,闻和应对环境线索和dangers-especially强病原体。这第二个网络被称为细胞表面interactome。
对于细胞内的蛋白质,他们第一次与超过4300个拟南芥蛋白质编码基因5类的可以观察到的特征,称为表型。五个表型组所需基因植物的生存是必不可少的;形态的基因控制植物的形状或外形;基因的细胞或生化过程;有条件的基因,突变显示只有当植物受到压力的影响像缺水或极端温度;没有已知的表现型和基因。
当他们的表型相关蛋白质interactome网络映射他们之前,他们发现的大型枢纽和瓶颈节点丰富条件为重要基因表型的基因和枯竭。这与有争议的centrality-lethality规则在酵母蛋白质interactomes,大型枢纽和瓶颈节点丰富必需基因。
病原体的拟南芥植物细胞能够注入病原体的蛋白质,这些蛋白质注入“效应”操纵植物病原体的网络的优势。穆赫塔尔和同事先前构造的两种间植物-病原互作网络之间的病原体效应细胞内蛋白质和拟南芥蛋白质。
研究小组发现,大型枢纽拟南芥interactome组成只有6.5%的目标病原体的效应蛋白,这是一个有限的方式使用网络生物识别目标。但是,当研究者们采用了一种称为加权k层分解的方法来确定最好的“信息传播者,类似于社交网络的最新分析,拟南芥蛋白质节点的内部层k层分解给病原体效应发现率33%的目标。
因此,k层分解分析超过其他中心措施效应发现目标。
为了验证这一点,然后看着一个无关的网络,细胞表面interactome。这些细胞表面蛋白质使植物来感知周围的环境。35 k层分析预测,这些细胞表面蛋白的最具影响力的信息传播者。当内部的部分细胞表面蛋白质检测蛋白质相互作用效应从两假单胞菌,研究人员能够识别七以前未知的效应指标,发现率为40%。
研究者突变体的七个效应目标,发现所有的新发现目标显示病原体生长的变化在拟南芥植物叶片突变。
“我们的以网络为中心的方法,”研究人员写道,“激动人心的潜在适用性不同内部和跨物种的interactomes,包括人类蛋白质相互作用网络,在宿主-病原体接触点努力解开,同时促进靶向治疗策略的设计。”