Proteindaten von Massenspektrometer-Experimenten herangezogen

Big Data eröffnet neue Einblicke in Protein-Funktionen

Wissenschaftler*innen des Wellcome Centre for Cell Biology, der Universität von Edinburgh und der TU Berlin haben im Journal Nature Biotechnology eine neuartige „Landkarte“ der Proteine veröffentlicht, mit der Voraussagen über die Funktion bisher unbekannter Proteine möglich ist.

Screenshot der Einstiegsseite zu www.proteomehd.net, abgerufen am 6.11.2019

Die Gesamtheit aller im menschlichen Körper vorhandenen Proteine – das sogenannte Proteom – besteht aus tausenden verschiedenen Proteintypen, die wiederum Millionen verschiedener Funktionen erfüllen können. Viele davon sind zwar als Struktur bekannt, ihre Funktion oder Regulation ist jedoch häufig unerforscht. Das interdisziplinäre Wissenschaftler*innen-Team veröffentlichte eine Art Co-Regulations-Landkarte des menschlichen Proteoms. Daraus lassen sich Verbindungen zwischen Proteinen erkennen, die weder physisch interagieren noch an ähnlichen Orten innerhalb einer Zelle vorkommen müssen. Diese Landkarte wurde mit Hilfe von tausenden veröffentlichten Datensätzen erstellt und ermöglicht eine Vorhersage der Funktion von bisher nicht charakterisierten Proteinen.

Neue Erkenntnisse aus alten Daten

Zwar kennen die Wissenschaftler*innen theoretisch die Zusammensetzung menschlicher Proteine – die Funktion oder der Nutzen vieler dieser Proteine ist aber noch völlig unbekannt. „Für diese Studie haben wir die Proteindaten von Tausenden von Massenspektrometer-Experimenten verwendet, die andere Labore in den letzten Jahren veröffentlicht haben. Mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren haben wir diese Daten neu sortiert und analysiert. Wir nutzten dazu einen speziellen Algorithmus, um diese riesige Sammlung von Daten zu analysieren und einen Protein-Kovariations-Datensatz des menschlichen Proteoms zu erstellen. Darüber ist es uns gelungen, hunderten von Proteinen und damit auch den betroffenen Genen, die zuvor nicht charakterisiert waren, eine biologische Funktion zuzuweisen“, so Professor Dr. Juri Rappsilber, Professor für Bioanalytik an der TU Berlin. „Der Datensatz bildet die Grundlage für eine Co-Regulierungskarte, anhand derer die potenzielle Funktion von nicht charakterisierten menschlichen Proteinen vorhergesagt werden kann“, erläutert Dr. Georg Kustatscher von der Universität von Edinburgh.

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Die Untersuchung ergab auch völlig unerwartete Co-Regulationspartner: So konnten die Wissenschaftler*innen in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Michael Schrader und seinem Team an der Universität von Exeter zur Identifizierung einer neuartigen Wechselwirkung zwischen zwei Proteinen aus zwei entscheidenden zellulären Organellen – Mitochondrien und Peroxisomen – beitragen. Mitochondrien gelten als die Kraftwerke jeder Zelle – sie produzieren Energie. Peroxisomen wiederum sind kleine Vesikel, die primär zur Entgiftung der Zelle dienen.

„Peroxisomen und Mitochondrien bei Säugetieren sind eng miteinander verbunden und wirken beim Abbau von Fettsäuren und beim Energiehaushalt der Zellen zusammen. Wir konnten zeigen, dass ein bestimmtes peroxisomales Membranprotein, PEX11β, die Bildung von Membranausstülpungen initiiert, die mit den Mitochondrien interagieren. Vermutlich erleichtern sie den Transfer von Stoffwechselprodukten zwischen den beiden Organellen während der Produktion von mitochondrialer Energie (ATP)“, fasst Prof. Dr. Michael Schrader von der Universität von Exeter das Ergebnis zusammen.

Interaktive Karte zur Protein-Erkundung

Die Wissenschaftler*innen haben die Website http://www.proteomeHD.net erstellt, um der wissenschaftlichen Community die Suche nach beliebigen Proteinen, ihrer Position in der Co-Regulierungskarte und weiteren Co-Regulierungspartnern zu ermöglichen. Die Online-Karte ist interaktiv, sodass die Umgebung jedes Proteins ganz einfach erkundet werden kann. Die Webseite soll Forscher*innen dabei unterstützen, Co-Regulierungsdaten in unterschiedlichen Maßstäben zu untersuchen, bestehende Hypothesen zu validieren oder neue zu erstellen. Künftig werden immer mehr Daten zur Proteinexpression zur Verfügung stehen. „In dem Zuge bekommt die Protein Co-Expressionsanalyse eine enorme Bedeutung für die Zuschreibung von biologischen Funktionen“, so Juri Rappsilber. 

DOI: 10.1038/s41587-019-0298-5

Quelle: TU Berlin

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