プロテオーム
ゲノム、細胞、組織、または生物によって発現できるタンパク質のセット
ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム（リピドーム）の関係を示す一般的な図。

プロテオームとは、ゲノム、細胞、組織、または生物によって特定の時点において発現される、あるいは発現され得るタンパク質の集合全体を指します。これは、特定の種類の細胞または生物において、特定の時点において、定義された条件下で発現されるタンパク質の集合です。プロテオミクスは、プロテオームの研究です。

プロテオームの種類

プロテオームは一般的に生物のプロテオームを指しますが、多細胞生物では細胞ごとに非常に異なるプロテオームを持つ場合があるため、細胞と生物のプロテオームを区別することが重要です。

細胞プロテオームとは、ホルモン刺激への曝露など、特定の環境条件下で特定の細胞タイプに見られるタンパク質の集合体です。

生物の完全なプロテオームを考えることも有用です。これは、様々な細胞プロテオームから得られるタンパク質の完全な集合として概念化できます。これは、ゲノムのタンパク質版とほぼ同等です。

プロテオームという用語は、細胞小器官などの特定の細胞内システムにおけるタンパク質の集合を指すためにも用いられます。例えば、ミトコンドリアプロテオームは3000種類以上の異なるタンパク質から構成されることがあります。[1] [2] [3]

ウイルスに含まれるタンパク質は、ウイルスプロテオームと呼ばれます。通常、ウイルスプロテオームはウイルスゲノムから予測されますが[4]、ウイルスゲノムから発現するすべてのタンパク質、すなわちウイルスプロテオームを決定しようとする試みもいくつか行われています。[5]しかし、多くの場合、ウイルスプロテオミクスはウイルス感染時の宿主タンパク質の変化を解析するため、実質的には2つのプロテオーム（ウイルスと宿主）が研究されます。[6]

がんにおける重要性

プロテオームはさまざまな種類の癌の存在を判断するために使用できます。

プロテオームは、異なる癌細胞株を比較分析するために用いることができます。プロテオーム研究は、膀胱癌細胞株KK47およびYTS1における転移の可能性を特定するために用いられ、36個の制御されていないタンパク質と74個のダウンレギュレーションされたタンパク質が同定されました。[7]タンパク質発現の違いは、新たな癌シグナル伝達機構の特定に役立つ可能性があります。

がんのバイオマーカーは、質量分析法に基づくプロテオーム解析によって発見されています。プロテオミクス、すなわちプロテオーム研究の活用は、患者固有のプロテオームおよびゲノムプロファイルに合わせて薬剤カクテルをカスタマイズする個別化医療における一歩です。[8]卵巣がん細胞株の解析により、卵巣がんの推定バイオマーカーとして、「α-エノラーゼ（ENOA）、ミトコンドリア伸長因子Tu（EFTU）、グリセルアルデヒド-3-リン酸脱水素酵素（G3P）、ストレス-70タンパク質、ミトコンドリア（GRP75）、アポリポタンパク質A-1（APOA1）、ペルオキシレドキシン（PRDX2）、アネキシンA（ANXA）」が含まれることが示されました。[9]

11種類の細胞株を比較したプロテオーム解析により、各細胞株の代謝プロセスに類似性が見られ、本研究で11,731種類のタンパク質が完全に同定されました。ハウスキーピングタンパク質は細胞株間でより大きな変動を示す傾向があります。[10]

特定の抗がん剤に対する耐性は、まだ十分に解明されていません。プロテオーム解析は、抗がん剤としての特性を持つ可能性のあるタンパク質、特に大腸がん治療薬イリノテカンを同定するために用いられてきました。[11]腺がん細胞株LoVoを用いた研究では、8つのタンパク質が制御されず、7つのタンパク質がダウンレギュレーションされていることが示されました。発現に差のあるタンパク質は、転写、アポトーシス、細胞増殖／分化などのプロセスに関与していました。

細菌システムにおけるプロテオーム

プロテオーム解析は、様々な種類の細菌において、様々な条件に対する代謝反応を評価するために行われてきました。例えば、クロストリジウムやバチルスなどの細菌では、異なるタンパク質が、これらの細菌の胞子が長期間の休眠期間を経て発芽する際にどのように役立つかを調べるために、プロテオーム解析が用いられました。[12]胞子を適切に除去する方法をより深く理解するためには、プロテオーム解析を行う必要があります。

歴史

マーク・ウィルキンスは、 1994年にイタリアのシエナで開催されたシンポジウム「2D電気泳動：タンパク質マップからゲノムへ」において、「プロテオーム」 [13]という用語を提唱しました。この用語は1995年に出版され、 [14]、彼の博士論文の一部が出版されました。ウィルキンスは、ゲノム、細胞、組織、または生物によって発現されるタンパク質の全体を指すためにこの用語を使用しました。

サイズと内容

ウイルスや原核生物のゲノムは、比較的明確に定義されたプロテオームをコードしており、各タンパク質はそのオープンリーディングフレームに基づいて高い信頼性で予測できる（ウイルスでは約3個から約1000個、細菌では約500個から約10,000個のタンパク質）。[15]しかし、ほとんどのタンパク質予測アルゴリズムは50個や100個のアミノ酸などの特定のカットオフを使用するため、小さなタンパク質は予測から漏れてしまうことが多い。[16]真核生物では、選択的スプライシングにより多くの遺伝子から複数のタンパク質が生成されるため、この状況はさらに複雑になる（例えば、ヒトゲノムは約20,000個のタンパク質をコードしているが、92,179個のタンパク質が予測されているという推定もある[要出典] 。そのうち71,173個はスプライシングバリアント[要出典]である[17]。

プロテオームサイズとDNA修復能力の関連

「プロテオーム制約」の概念は、DNA修復能力がゲノムの情報量と正の相関関係にあり、ゲノムの情報量はプロテオームのサイズとほぼ相関しているというものである。[18]細菌、古細菌、DNAウイルス において、DNA修復能力はゲノム情報量およびゲノムサイズと正の相関関係にある。[18] 「プロテオーム制約」は、DNA修復遺伝子などの突然変異率調節因子が、ゲノムの情報量に比例した選択圧を受けることを提唱している。[18]

プロテオフォーム。タンパク質に多様性をもたらす要因は様々です。SA​​P（単一アミノ酸多型）と非同義一塩基多型（nsSNP）は、異なる「プロテオフォーム」 [19]または「プロテオモルフ」を引き起こす可能性があります。最近の推定によると、SwissProtには現在約135,000個の検証済み非同義cSNPが保存されています。dbSNPには470万個の候補cSNPがありますが、1,000ゲノムセットにおいて、タンパク質中のアミノ酸の同一性を変化させる非同義cSNPとして検証されているcSNPは約670,000個に過ぎません[19] 。

ダークプロテオーム。ペルディガオらによって造られた「ダークプロテオーム」という用語は、既知の三次元構造を持つ他のタンパク質と検出可能な配列相同性がなく、したがって相同性によってモデル化できないタンパク質領域を定義する。546,000個のSwiss-Protタンパク質について、真核生物とウイルスのプロテオームの44～54%が「ダーク」であることが判明した。一方、古細菌と細菌では約14%にとどまった。[20]

ヒトプロテオーム。現在、Human Proteome Map Archived 2020-08-06 at the Wayback Machine、ProteomicsDB、isoform.io、The Human Proteome Project (HPP)など、いくつかのプロジェクトがヒトプロテオームのマッピングを目指している。ヒトゲノムプロジェクトと同様に、これらのプロジェクトは、ヒトゲノム中の予測されるすべてのタンパク質コード遺伝子の証拠を見つけて収集することを目指している。Human Proteome Mapは現在（2020年10月）、異なる基準を使用して17,294個のタンパク質、ProteomicsDBは15,479個のタンパク質を主張している。2020年10月16日、HPPは予測されるタンパク質コード遺伝子の90％以上をカバーする高厳密性のブループリント[21]を公開した。タンパク質は、造血細胞を含む広範囲の胎児および成人の組織と細胞型から特定されている。

プロテオームを研究する方法

この画像は、タンパク質を色分けした二次元ゲルを示しています。これは、タンパク質の質量と等電点に基づいて可視化する方法です。

タンパク質の解析は、核酸配列の解析よりも困難であることが証明されています。DNAを構成するヌクレオチドはわずか4つですが、タンパク質は少なくとも20種類のアミノ酸から構成されます。さらに、現在、単一のタンパク質を複製できるハイスループット技術は知られていません。タンパク質、タンパク質セット、あるいはプロテオーム全体を研究するための方法は数多く存在します。実際、タンパク質は計算手法やゲノム解析などを用いて間接的に研究されることが多くあります。以下に、その例をいくつか示します。

分離技術と電気泳動

プロテオームの研究であるプロテオミクスは、主に二次元ゲル電気泳動によるタンパク質の分離を通して行われてきました。一次元目では、タンパク質を電荷に基づいて分離する等電点電気泳動によってタンパク質を分離します。二次元目では、 SDS-PAGEを用いてタンパク質を分子量によって分離します。ゲルはクマシーブリリアントブルーまたは銀で染色され、タンパク質を可視化します。ゲル上のスポットは、特定の場所に移動したタンパク質です。

質量分析

プロテオミクスでよく使用されるオービトラップ質量分析計

質量分析法は、プロテオームを研究するための重要な方法の一つです。[22]重要な質量分析法には、オービトラップ質量分析法、MALDI（マトリックス支援レーザー脱離イオン化法）、ESI（エレクトロスプレーイオン化法）などがあります。 ペプチド質量フィンガープリンティングは、タンパク質を短いペプチドに切断することでタンパク質を同定し、観測されたペプチド質量を配列データベースと照合することでタンパク質の同一性を推定します。 一方、タンデム質量分析法は、個々のペプチドを単離し、非反応性ガスと衝突させ、生成されたフラグメントイオンをカタログ化することで、配列情報を得ることができます。[23]

2014年5月、ヒトプロテオームのドラフトマップがNature誌に掲載されました。[24]このマップは、高解像度フーリエ変換質量分析法を用いて作成されました。この研究では、組織学的に正常なヒト検体30検体のプロファイリングを行い、17,294個の遺伝子によってコードされるタンパク質を同定しました。これは、アノテーションが付与されたタンパク質コード遺伝子全体の約84%に相当します。

クロマトグラフィー

液体クロマトグラフィーはプロテオーム研究において重要なツールです。マトリックスへの親和性に基づいて、異なる種類のタンパク質を非常に高感度に分離することができます。タンパク質の分離・同定のための新しい方法としては、モノリシックキャピラリーカラム、高温クロマトグラフィー、キャピラリー電気クロマトグラフィーなどが挙げられます。[25]

ブロッティング

ウェスタンブロッティングは、特定のタンパク質の存在量を定量化するために使用できます。目的のタンパク質に特異的な抗体を用いることで、タンパク質混合物から特定のタンパク質の存在を調べることができます。

タンパク質相補性アッセイと相互作用スクリーニング

タンパク質フラグメント相補性アッセイは、タンパク質間相互作用の検出によく用いられます。酵母ツーハイブリッドアッセイは最もよく用いられますが、in vitroおよびin vivoの両方で使用される様々なバリエーションがあります。プルダウンアッセイは、特定のタンパク質の結合パートナーとなるタンパク質を決定する方法です。[26]

タンパク質構造予測

タンパク質構造予測は、プロテオーム全体の3次元タンパク質構造予測を提供するために使用できます。2022年には、EMBL-EBIとDeepMindの大規模な共同研究により、生命樹全体から2億個以上のタンパク質の構造予測が提供されました。[27]小規模なプロジェクトでも、タンパク質構造予測を用いて個々の生物のプロテオームをマッピングしています。例えば、isoform.ioはヒトゲノム中の2万個以上の遺伝子について、複数のタンパク質アイソフォームをカバーしています。[28]

タンパク質データベース

ヒトタンパク質アトラスには、細胞、組織、臓器に含まれるヒトタンパク質に関する情報が含まれています。この知識リソースに含まれるすべてのデータはオープンアクセスであり、学術界と産業界の両方の科学者がヒトプロテオームの探究のために自由にデータにアクセスできます。ELIXIRは、このタンパク質アトラスが生命科学コミュニティ全体にとって根本的に重要であることから、これを中核リソースとして選定しました。

ウェイバックマシンにアーカイブされた血漿プロテオームデータベース（2021年1月27日）には、 10,500種類の血漿タンパク質に関する情報が含まれています。血漿中のタンパク質含有量の範囲が非常に広いため、豊富に存在するタンパク質と比較して稀少なタンパク質を検出することは困難です。これは分析限界であり、極低濃度のタンパク質の検出において障壁となる可能性があります。[29]

neXtprot や UniProt などのデータベースは、ヒトのプロテオーム データの中心的なリソースです。

参照

参考文献

  1. ^ Johnson, DT; Harris, RA; French, S.; Blair, PV; You, J.; Bemis, KG; Wang, M.; Balaban, RS (2006). 「哺乳類ミトコンドリアプロテオームの組織異質性」. American Journal of Physiology. Cell Physiology . 292 (2): c689– c697. doi :10.1152/ajpcell.00108.2006. PMID  16928776. S2CID  24412700.
  2. ^ マルセル・モルゲンシュテルン;スティラー、セバスチャン B.ルバート、フィリップ。パイカート、クリスチャン D.ダネンマイヤー、ステファン。ドレッパー、フリーデル。ワイル、ウリ。ヘス、フィリップ。フォイアシュタイン、ラインヒルト。ゲベール、マイケル。マリア・ボーナート (2017 年 6 月)。 「定量スケールでの信頼性の高いミトコンドリア プロテオームの定義」。セルレポート。19 (13): 2836–2852。土井:10.1016/j.celrep.2017.06.014。ISSN  2211-1247。PMC 5494306。PMID  28658629。 
  3. ^ Gómez-Serrano, M (2018年11月). 「ミトプロテオミクス：ヒト疾患におけるミトコンドリア機能不全への取り組み」. Oxid Med Cell Longev . 2018 1435934. doi : 10.1155/2018/1435934 . PMC 6250043. PMID  30533169 . 
  4. ^ Uetz, P. (2004-10-15). 「ウイルスにおけるORFeomesからタンパク質相互作用マップへ」.ゲノム研究. 14 (10b): 2029– 2033. doi : 10.1101/gr.2583304 . ISSN  1088-9051. PMID  15489322.
  5. ^ Maxwell, Karen L.; Frappier, Lori (2007年6月). 「ウイルスプロテオミクス」. Microbiology and Molecular Biology Reviews . 71 (2): 398– 411. doi :10.1128/MMBR.00042-06. ISSN  1092-2172. PMC 1899879. PMID 17554050  . 
  6. ^ Viswanathan, Kasinath; Früh, Klaus (2007年12月). 「ウイルスプロテオミクス：ウイルスと宿主との相互作用の包括的評価」Expert Review of Proteomics . 4 (6): 815– 829. doi :10.1586/14789450.4.6.815. ISSN  1744-8387. PMID  18067418. S2CID  25742649.
  7. ^ Yang, Ganglong; Xu, Zhipeng; Lu, Wei; Li, Xiang; Sun, Chengwen; Guo, Jia; Xue, Peng; Guan, Feng (2015-07-31). 「SILAC法を用いた膀胱癌細胞と正常膀胱細胞におけるプロテオーム発現の定量解析」. PLOS ONE . 10 (7) e0134727. Bibcode :2015PLoSO..1034727Y. doi : 10.1371/journal.pone.0134727 . ISSN  1932-6203. PMC 4521931. PMID 26230496  . 
  8. ^ An, Yao; Zhou, Li; Huang, Zhao; Nice, Edouard C.; Zhang, Haiyuan; Huang, Canhua (2019-05-04). 「プロテオミクスの観点から見た癌薬剤耐性に関する分子生物学的知見」Expert Review of Proteomics . 16 (5): 413– 429. doi :10.1080/14789450.2019.1601561. ISSN  1478-9450. PMID  30925852. S2CID  88474614.
  9. ^ Cruz, Isa N.; Coley, Helen M.; Kramer, Holger B.; Madhuri, Thumuluru Kavitah; Safuwan, Nur a. M.; Angelino, Ana Rita; Yang, Min (2017-01-01). 「卵巣癌細胞株および組織のプロテオミクス解析により薬剤耐性関連タンパク質が明らかに」. Cancer Genomics & Proteomics . 14 (1): 35– 51. doi :10.21873/cgp.20017. ISSN  1109-6535. PMC 5267499. PMID 28031236  . 
  10. ^ Geiger, Tamar; Wehner, Anja; Schaab, Christoph; Cox, Juergen; Mann, Matthias (2012年3月). 「11種類の一般的な細胞株の比較プロテオーム解析により、ほとんどのタンパク質の普遍的かつ変動的な発現が明らかになった」. Molecular & Cellular Proteomics . 11 (3) M111.014050. doi : 10.1074/mcp.M111.014050 . ISSN  1535-9476. PMC 3316730. PMID 22278370  . 
  11. ^ ペン、シンチェン;ゴン・フェンミン。魏、孟。チェン、シー。チェン、イェ。チェン、ケ。ガオ、フェン。シュウ、フォン。ビー、フェン。リュー・ジーヤン（2010年12月）。 「イリノテカン耐性タンパク質を同定するための細胞株のプロテオミクス分析」。生物科学ジャーナル。35 (4): 557–564 .土井:10.1007/s12038-010-0064-9。ISSN  0250-5991。PMID  21289438。S2CID 6082637  。
  12. ^ Chen, Yan; Barat, Bidisha; Ray, W. Keith; Helm, Richard F.; Melville, Stephen B.; Popham, David L. (2019-03-15). 「炭疽菌および枯草菌の休眠中および発芽胞子における膜プロテオームとイオントランスポーター」Journal of Bacteriology . 201 (6). doi :10.1128/JB.00662-18. ISSN  0021-9193. PMC 6398275. PMID 30602489  . 
  13. ^ Wilkins, Marc (2009年12月). 「プロテオミクスデータマイニング」. Expert Review of Proteomics . 6 (6). England : 599–603 . doi :10.1586/epr.09.81. PMID  19929606. S2CID  207211912.
  14. ^ Wasinger VC, Cordwell SJ, Cerpa-Poljak A, Yan JX, Gooley AA, Wilkins MR, Duncan MW, Harris R, Williams KL, Humphery-Smith I (1995). 「モリクテス亜綱マイコプラズマ・ジェニタリウムの遺伝子産物マッピングの進展」. Electrophoresis . 16 (1): 1090–94 . doi :10.1002/elps.11501601185. PMID  7498152. S2CID  9269742.
  15. ^ Kozlowski , LP (2016年10月26日). 「Proteome-pI：プロテオーム等電点データベース」. Nucleic Acids Research . 45 (D1): D1112– D1116. doi :10.1093/nar/gkw978. PMC 5210655. PMID  27789699. 
  16. ^ レスリー、ミッチ (2019年10月18日). 「Outsize impact」 . Science . 366 (6463): 296– 299. Bibcode :2019Sci...366..296L. doi :10.1126/science.366.6463.296. ISSN  0036-8075. PMID  31624194. S2CID  204774732.
  17. ^ Uniprot, Consortium (2014). 「UniProt：タンパク質情報のハブ」. Nucleic Acids Research . 43 (D1): D204– D212. doi :10.1093/nar/gku989. ISSN  0305-1048. PMC 4384041. PMID 25348405  . 
  18. ^ abc Acosta S, Carela M, Garcia-Gonzalez A, Gines M, Vicens L, Cruet R, Massey SE. DNA修復は細菌、古細菌、DNAウイルスの情報量と関連している. J Hered. 2015年9-10月;106(5):644-59. doi: 10.1093/jhered/esv055. Epub 2015年8月29日. PMID: 26320243
  19. ^ ab Aebersold, Ruedi; Agar, Jeffrey N; Amster, I Jonathan; Baker, Mark S; Bertozzi, Carolyn R; Boja, Emily S; Costello, Catherine E; Cravatt, Benjamin F; Fenselau, Catherine; Garcia, Benjamin A; Ge, Ying (2018年3月). 「ヒトプロテオフォームは何種類あるか？」Nature Chemical Biology . 14 (3): 206– 214. doi :10.1038/nchembio.2576. hdl :1721.1/120977. ISSN  1552-4450. PMC 5837046. PMID  29443976 . 
  20. ^ Perdigão, Nelson; et al. (2015). 「ダークプロテオームの予期せぬ特徴」. PNAS . 112 (52): 15898– 15903. Bibcode :2015PNAS..11215898P. doi : 10.1073/pnas.1508380112 . PMC 4702990. PMID  26578815 . 
  21. ^ Adhikari, S (2020年10月). 「ヒトプロテオームの高ストリンジェンシーブループリント」. Nature Communications . 11 (1) 5301. Bibcode :2020NatCo..11.5301A. doi :10.1038/s41467-020-19045-9. PMC 7568584. PMID  33067450 . 
  22. ^ Altelaar, AF; Munoz, J; Heck, AJ (2013年1月). 「次世代プロテオミクス：プロテオームダイナミクスの統合的視点に向けて」. Nature Reviews Genetics . 14 (1): 35– 48. doi :10.1038/nrg3356. PMID  23207911. S2CID  10248311.
  23. ^ ヴィルヘルム、マティアス;シュレーグル、ジュディス。ハーネ、ハンネス。ゴラミ、アミン・モガダス。リーベレンツ、マーカス。サビツキ、ミハイル M.ジーグラー、エマヌエル。バッツマン、ラース。ゲスラット、ジークフリート。マルクス、ハラルド。トビー・マシソン。ルメール、シモーネ。シュナトバウム、カルステン。ライマー、ウルフ。ヴェンシュー、ホルガー。モーレンハウアー、マーティン。スロッタ・フスペニナ、ジュリア。ボーセ、ヨース＝ヘンドリック。バンシェフ、マーカス。ガーストメア、アンジャ。ファーバー、フランツ。クスター、ベルンハルト (2014)。 「質量分析に基づくヒトプロテオームの草案」。自然。509 (7502): 582– 7. Bibcode :2014Natur.509..582W. doi :10.1038/nature13319. PMID :  24870543 . S2CID:  4467721. 2018年8月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年9月29日閲覧。
  24. ^ Kim, Min-Sik; et al. (2014年5月). 「ヒトプロテオームのドラフトマップ」. Nature . 509 (7502): 575–81 . Bibcode :2014Natur.509..575K. doi :10.1038/nature13302. PMC 4403737. PMID  24870542 . 
  25. ^ Shi, Yang; Xiang, Rong; Horváth, Csaba; Wilkins, James A. (2004-10-22). 「プロテオミクスにおける液体クロマトグラフィーの役割」. Journal of Chromatography A.バイオアナリティカルケミストリー：展望と最近の進歩（Barry L. Karger 氏の功績による）. 1053 (1): 27– 36. doi :10.1016/j.chroma.2004.07.044. ISSN  0021-9673. PMID  15543969.
  26. ^ 「プルダウンアッセイ - 米国」www.thermofisher.com . 2019年12月5日閲覧。
  27. ^ Callaway, Ewen (2022-07-28). 「『タンパク質宇宙全体』：AIがほぼ全ての既知タンパク質の形状を予測」Nature . 608 (7921): 15– 16. Bibcode :2022Natur.608...15C. doi : 10.1038/d41586-022-02083-2 . PMID  35902752. S2CID  251159714.
  28. ^ Sommer, Markus J.; Cha, Sooyoung; Varabyou, Ales; Rincon, Natalia; Park, Sukhwan; Minkin, Ilia; Pertea, Mihaela; Steinegger, Martin; Salzberg, Steven L. (2022-12-15). 「ヒトトランスクリプトームの構造誘導アイソフォーム同定」. eLife . 11 e82556. doi : 10.7554/eLife.82556 . PMC 9812405. PMID  36519529 . 
  29. ^ ポノマレンコ、エレナ A.;ポヴェレンナヤ、エカテリーナ V.。イルギソニス、エカテリーナ V.ピャトニツキー、ミハイル A.コピロフ、アーサー T.ズゴダ、ビクター G.リシッツァ、アンドレイ V.アルカコフ、アレクサンダー I. (2016)。 「ヒトプロテオームのサイズ: 幅と深さ」。分析化学の国際ジャーナル。2016 7436849.土井: 10.1155/2016/7436849。ISSN  1687-8760。PMC 4889822。PMID  27298622。 
  • PIRデータベース
  • UniProtデータベース
  • 米国議会図書館ウェブアーカイブのPfamデータベース（2011年5月6日アーカイブ）
「https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=プロテオーム&oldid=1319299034」より取得