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近日，BioTechniques的記者講述了研究人員如何借助新一代測序技術，來加速他們的人類互作組（interactome）研究。

1993年，系統生物學家Marc Vidal開始醞釀，繪制出活細胞內每個蛋白之間的所有相互作用。那時大部分科學家正沉浸在基因測序的喜悅之中，但Vidal對蛋白更感興趣。他想，如果所有基因都測序完成，那么下一個合理的目標將是繪制出所謂的蛋白互作組。

然而，這并非一件簡單的工作。那時，酵母雙雜交篩選只有四年，且實驗很耗時。關于蛋白相互作用的測定，還沒有高通量的方法。但隨著測序的費用開始下降，Vidal開始覺得潮流變了。

如今，Vidal及其他人已經繪制了超過20%的人類互作組。互作組學領域的科學家們已經開發出一些方法，優化酵母雙雜交篩選和新一代測序。但這是一個很小的領域，他們的結果受限于高的假陰性和假陽性。因此，他們在不斷開發新技術和新的計算方法，以協助他們的研究。

當科學家在測序人類基因組時，他們明確知道他們在做什么。基因組是線性的，您可以準確找到起點和終點。對于互作組，就沒那么簡單了。人類細胞至少編碼了20,000個蛋白，而每個蛋白都有可能與其他任一蛋白相互作用。這樣就有2億對蛋白要檢驗。

Stitch-seq技術

在經典的酵母雙雜交研究中，目的蛋白（誘餌）融合在酵母轉錄因子GAL4的DNA結合域（DBD），它與報告基因的上游結合。GAL4的轉錄激活域（AD）與文庫中的每個蛋白（獵物）融合，以檢測它們與誘餌蛋白的可能相互作用。隨后每個獵物-AD融合蛋白與誘餌-DBD融合蛋白共表達。如果獵物蛋白與誘餌蛋白結合，那么GAL4轉錄因子將會重建，導致報告基因的表達。利用這種方法，一個基因的所有結合伴侶都可以鑒定出。

酵母雙雜交的高通量版本則加快了蛋白間相互作用的鑒定步伐，但受限于需要Sanger測序來確定互作伴侶。新一代測序（NGS）將大大加速此過程，但考慮到所有互作伴侶的PCR擴增子的合并將消除每一對之間的特異關聯，這不太適用。去年，Vidal開發出一種名為Stitch-seq的方法，將NGS應用在酵母雙雜交篩選中。

Stitch-seq的關鍵步驟在于PCR拼接（PCR stitching），這種PCR方法將每個相互作用伴侶的兩個序列連接成單個PCR擴增子，之后再進行合并。Vidal表示：“這種方法的魅力在于我們拼接的方式，我們在兩個片段之間引入了一段已知核苷酸。它是*自動的。”DNA序列的拼接確保了相互作用伴侶對在新一代測序時的關聯。

他們的策略使整體費用降低了近40%，并允許通量增加。隨著新一代測序技術的不斷改善，測序費用會持續下降。他們在研究中選擇了454 GS FLX測序平臺。之所以選擇這個平臺，是因為454技術是新一代測序中讀長zui長的，而82 bp的接頭長度要求平均讀長要超過100 bp，才能可靠鑒定相互作用序列標簽。

然而，Stitch-seq的缺點在于它仍然依賴酵母雙雜交。韋恩州立大學醫學院的生物學家Russ Finley談道：“我對這種技術又愛又恨。”酵母雙雜交常常伴隨著假陽性和假陰性。“你會得到很大的圖譜，包括數千個相互作用，其中一些是好的，也有很多垃圾，還有一些漏掉了。”

因此，Finley和他的同事轉向新的計算方法來分類雙雜交數據，同時他們也在等待加速數據采集過程的技術。現在的問題在于，還沒有技術來驗證酵母雙雜交的數據，甚至充分了解漏掉了什么。

但科學家們能依賴他們了解的：蛋白表達和功能的數據。如果兩個蛋白從未或很少在同一組織或同時表達，那么很可能不會發生相互作用。類似地，如果已知兩個蛋白的功能迥異，那么它們也不大會相互作用。諸如此類的數據可用于評估酵母雙雜交數據中相互作用的可能性。此外，Finley的小組提出一種方法，綜合不同的數據集，以此為基礎為相互作用數據一個置信值。如果不同實驗室利用不同方法都證明了相互作用，那么其置信值更高。

互作組生物學

一旦人類互作組繪制出，下一個問題是它將有什么用。與人類基因組相似，一旦圖譜完成，以及出現新技術來采集和分析數據，數據的力量才有可能變得更清晰。不過，科學家已經顯示了互作組數據在研究細胞生物學和疾病狀態上的作用。

去年，馬普研究院分子遺傳學研究所的Ulrich Szl及其同事發表了超過500萬對蛋白的分析，并預測了94,000多個新的相互作用。為了*時間發現蛋白對，他們并沒有依賴培養皿中的酵母雙雜交，而是利用機器人控制矩陣。它加速了過程，使其自動化。

為了證明有效性，他的研究小組從阿爾茨海默病、亨廷頓氏病、側索硬化癥和帕金森氏癥的全基因組關聯研究中借來了一些數據，并與新的互作組數據相比對。他們利用網絡數據來發現關聯多個疾病基因的蛋白和通路。研究小組繼續引入激酶，以便研究化的變化如何改變網絡。

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