Science重磅首次绘制出人蛋白质组亚细胞定位图
蛋白质亚细胞定位预测研究进展
征． 也是亚细胞定位预测中使用得最为普遍 的一种蛋 白质特征信息 蛋 白质一般有 ２ ０ 种氨基酸组成 ． 氨基 酸组成将每种氨基酸在蛋 白质
序 列 中 出现 的频 率抽 取 出 来作 为一 个 ２ ０维 的 向量 １ ９ ９ ４年 ． Ｎａ ｋ ａ ｓ ｈ ｉ ｍ ａ和 Ｎ ｉ ｓ ｈ ｉ ｋ ａ ｗ ａ 最 早通 过 利 用 氨 基 酸 组 成 进 行 了 蛋 白质 亚 细 胞定 位预测 ．对 细胞内和细胞外蛋 白质定位分 别取得了 ８ ８ ％和 ８ ４ ％ 的预测准确率 。 ２ ） 基 于蛋 白质序列 的 Ｎ端分选信号的方法 一 般认 为蛋 白质在 合成 的过程 中． 其 Ｎ端包含一 些特殊 的分选信号 ． 这些信号 能够指导 新合成 的蛋 白质分选到特定的亚细胞中 ， 包括信号肽 、 线粒体转移肽 、 叶绿体运输 肽 、 核定位信号 、 类囊 体腔转移肽 和过 氧化物酶体定位信 号等 这种信息 的有效性取决于蛋 白质序列完整性． 一旦蛋 白质序列 的 Ｎ端信号不完整或者丢失。 预测结果就可能失效 ３ ） 基于功能域和基因注释的方法 蛋 白质序列在长期 的进化过程 中． 某些 特定 位点上的氨基酸残基具 有高度 的保守性 ． 这些位点称为 功能域 ２ ０ ０ ２ 年功能域组分 的概念首次被用于蛋 白质亚细胞定位 ． 这 种方法显著提高 了亚细胞定位的质量 ２ ０ ０ ６年 ． 引入 Ｇ Ｏ注释来预测 人类蛋 白质 的亚细胞位置 但是 ． 基 于功能与和基 因注释 的方法对于 数据库功能注释信息的完善程度 依赖性较 大． 如果数据库 中没有足够 的功能域或基因注释条 目． 那么将无 法确定蛋 白质 的亚细胞定位 由于不 同的特征从不 同的角度刻画蛋白质序列 ． 目前没有一种特 征能够很好地刻 画蛋 白质的亚细胞定位特征， 单独利用某种特征难 以 在预测效果上取得大的突破 将多种特征提取方法组合起来已经成 为 亚细胞定位预测 中最为普遍的一种方法
蛋白质亚细胞定位研究进展
蛋白质亚细胞定位研究进展引言蛋白质是生物体内最基本的分子机器，它们承担着细胞内几乎所有的功能和调控作用。
了解蛋白质在细胞内的定位，对于揭示生物体功能和疾病发生机制具有重要意义。
亚细胞定位是指蛋白质在细胞内的位置分布，通过研究蛋白质的亚细胞定位可以帮助我们理解蛋白质功能、信号传递和细胞活动的调节。
细胞器定位细胞器是细胞内特定功能区域，不同细胞器具有特定的蛋白质组成。
通过研究蛋白质在不同细胞器内的定位，可以了解蛋白质在细胞功能和调控中的作用。
例如，细胞核内的蛋白质通常与基因表达和RNA合成相关，而线粒体内的蛋白质主要参与能量代谢。
研究表明，细胞器定位涉及到多种信号序列和转运机制。
信号序列通常是蛋白质分子上一段具有亲和力的氨基酸序列，可以通过与指导蛋白质定位的蛋白质相互作用，将蛋白质运输到特定细胞器。
而转运机制则包括运输蛋白、通道蛋白和内质网转运等多种方式。
膜蛋白定位膜蛋白是一类嵌入细胞膜的蛋白质，它们参与了细胞与外界环境的物质交换、信号传递和细胞间相互作用等重要过程。
研究膜蛋白的亚细胞定位对于理解细胞膜的结构和功能具有重要意义。
膜蛋白定位通常涉及到信号序列、脂质亲和性和蛋白质-蛋白质相互作用等多个方面。
例如，N端的信号肽序列在蛋白质合成后，结合于内质网上的特定蛋白质导向蛋白复合物，通过内质网转运到细胞膜。
此外，膜蛋白的定位还受到细胞膜浓度、脂质成分和分子伴侣的调控等因素的影响。
细胞结构定位细胞结构定位是指蛋白质在细胞的不同结构中的定位，包括细胞骨架、核糖核酸颗粒、高尔基体和溶酶体等。
研究表明，蛋白质定位于细胞结构中通常依赖于蛋白质的结构域和蛋白质-蛋白质相互作用。
细胞骨架定位通常涉及到蛋白质的肽序列和与纤维蛋白连接的区域。
核糖核酸颗粒定位通常与核糖体RNA相互作用有关。
高尔基体定位则依赖于蛋白质的信号肽序列和高尔基体膜上的蛋白质。
溶酶体定位通常受到溶酶体膜蛋白和靶蛋白质之间的分子识别和结合而实现。
亚细胞定位研究方法随着技术的不断发展，研究蛋白质的亚细胞定位的方法也不断进步。
蛋白质亚细胞定位预测研究进展
蛋白质亚细胞定位预测研究进展吴泽月;陈月辉【期刊名称】《山东师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(027)004【摘要】蛋白质的功能与其在细胞中的定位有着密切的联系,新合成的蛋白质必须处于适当的亚细胞位置才能正确的行使其功能.预测蛋白质的亚细胞定位,在确定一个未知蛋白质的功能,了解蛋白质相互作用等方面有着重要的意义.机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中扮演着一个重要的角色.笔者从数据集的构建、蛋白质序列特征提取方法、蛋白质亚细胞定位预测算法以及预测算法的性能评估等四方面总结了过去十几年间机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况,系统阐述了蛋白质亚细胞定位预测研究的进展.%Protein function localization in cells are closely linked. Newly synthesized proteins must be in proper subcellular location to properly exercise their functions. Prediction of protein subcellular localization has important significance in the setting of an unknown protein functions and understanding of protein - protein interations. Machine learning Methods play an important role in protein subcellular localization research. This article summevrizes machine learning methods in the application of protein subcellular localization of the past decade in four aspects. It involves the data set, protein sequences feature extraction method, prediction of protein subcellular localization prediction algorithm and the algorithm performance evaluation. And it describes the advancement of predict protein subcelluar localization completely.【总页数】5页(P33-37)【作者】吴泽月;陈月辉【作者单位】济南大学信息科学与工程学院,250022,济南;济南大学信息科学与工程学院,250022,济南【正文语种】中文【相关文献】1.蛋白质亚细胞定位预测研究进展 [J], 郑珊珊;石卓兴;代琦;姚玉华2.蛋白质亚细胞定位预测研究进展 [J], 郑珊珊;石卓兴;代琦;姚玉华3.基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测 [J], 王艺皓;丁洪伟;李波;保利勇;张颖婕4.基于多标记学习的蛋白质亚细胞定位预测研究综述 [J], 余静;张靖5.基于特征融合与平衡数据集的蛋白质亚细胞定位预测研究 [J], 余静;张靖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法
一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法程昔恩;吴志诚【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)006【摘要】It is one of basic problems of proteomics to identify the subcellular locations of a protein. It makes the problem more complicated that some proteins may simultaneously exist in two or more than two subcellular locations. Gene Ontology and pseudo amino acid composition are respectively employed to represent a protein as a real values vector. The idea of Ranking initiating from multi-label learning community is adopted to compute a score vector V, each component value of which indicates the probability that a protein of the corresponding subcellular location.The nearest neighbor algorithm is then employed to predict the number n of subcellular localization of human proteins. Finally, the n subcellular locations corresponding to the top n scores components in V are assign to the query protein.%蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一.某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂.分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量；采纳多标记学习中的Ranking思想,计算出一得分向量V,该向量的每一分量的值表示被预测蛋白质属于某个亚细胞位置的概率；利用最近邻算法预测蛋白质所属亚细胞位置的个数n,得分向量V中得分最高的n个分量对应的亚细胞位置即为预测的位置.【总页数】3页(P126-128)【作者】程昔恩;吴志诚【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333403;景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333403【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.一种基于最优局部信息融合的蛋白质亚细胞定位预测方法 [J], 张树波;赖剑煌;何建国2.一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法 [J], 曹隽喆;顾宏;贺建军3.一种新的蛋白质结构类预测方法 [J], 李楠;李春4.基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法 [J], 王伟;郑小琪;窦永超;刘太岗;赵娟;王军5.CL-RBF:一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法 [J], 薛卫; 洪晓宇; 胡雪娇; 陈行健; 张梁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蛋白质亚细胞定位及其功能研究
蛋白质亚细胞定位及其功能研究蛋白质是生命活动中极为重要的分子，它们是生物体内构成细胞、组织和器官的基本组成部分。
蛋白质的特殊结构表现为它们在空间上呈现出巨大的多样性。
这种空间分布不只是随意的，蛋白质分布的外延横跨从细胞核到细胞外的所有场所，并对生命活动产生了重要影响。
通常情况下，它们在某一段时间内驻留在一些特定的细胞结构中，这些结构被称为亚细胞结构。
其亚细胞定位的好坏会直接影响蛋白质的最终功能，因此，研究蛋白质分布的亚细胞机理是目前细胞生物学的热门领域之一。
蛋白质的亚细胞定位是由信号序列和靶蛋白体系共同作用的结果。
信号序列是蛋白质的一部分氨基酸序列，它可以指引蛋白质在亚细胞结构中寻找到它的特定位置。
而靶蛋白体系则是在这个位置上发挥作用的一系列蛋白质复合物。
总体来说，蛋白质的亚细胞定位是基于这些靶蛋白体系。
细胞器是亚细胞结构的重要组成部分，因为它们在细胞生理和代谢过程中发挥着极其重要的作用。
例如，具有高度分化的细胞，如骨胶质细胞和肌肉细胞，会形成工艺复杂的细胞器，用于完成特定的蛋白质合成和质量控制过程。
另外，一些常见的细胞器如粒线体、内质网和高尔基体都与特定的蛋白质分布和细胞功能密切相关。
例如，线粒体是一个小的细胞器，它是能量合成最重要的细胞器之一，通过线粒体呼吸链生成的ATP来支持细胞代谢过程。
线粒体内部成功保持着我们身体最重要的化学反应：糖的不完全氧化。
此外，线粒体还承担着细胞凋亡、细胞信号转导等重要功能，其蛋白质成分的亚细胞定位对于人体健康和疾病诊断具有重要意义。
此外，内质网和高尔基体也是细胞生理所不可缺少的两个细胞器，它们内部的蛋白质以及与细胞数据合作所起的作用在于建立葡萄糖代谢、生理学循环和免疫系统。
内质网是一个有复杂结构和功能的细胞器，它是蛋白质合成、折叠和修饰的重要部位，还参与到细胞调节、快速响应与细胞间互做的作用机制。
高尔基体主要完成细胞内蛋白质的修饰、分泌和发挥一定作用的功能，它的分布和功能对于细胞内许多生化反应和病程的进程具有重要影响。
gfp融合蛋白亚细胞定位步骤
gfp融合蛋白亚细胞定位步骤1. 什么是GFP融合蛋白？好啦，咱们先聊聊GFP融合蛋白到底是什么。
简单来说，GFP（绿色荧光蛋白）就是个能发绿光的小家伙，它可在各种生物中找到，像小水母、海洋生物这些。
科学家们聪明地把这个小家伙跟其他蛋白质绑在一起，形成了GFP融合蛋白。
这就像给一件衣服加了个炫酷的荧光装饰，立刻吸引了眼球！所以，我们用这个融合蛋白就能观察细胞内各种蛋白质的“动静”，就像透过玻璃窗看邻居家的热闹一样。
1.1 GFP的魅力GFP的魅力可不止于此哦！首先，它不需要任何特殊的染料或化学试剂，照个光就能发光，真是方便得不得了。
其次，GFP的荧光特性非常稳定，不容易被破坏，基本上是个“长青树”，只要好好照顾，能陪你很久。
想想，如果能在细胞中像放烟火一样观察到蛋白质的动态，那是多么酷的事情啊！这可是科学研究中的“火箭发射”，瞬间提升了研究效率。
1.2 GFP融合蛋白的用途接下来，咱们聊聊这个融合蛋白的用途。
科学家们可以利用它来研究细胞的结构、功能，甚至是信号传递。
比如说，你想知道某个蛋白质是不是在细胞膜上，还是在细胞质里，嘿，简单！只需把GFP和目标蛋白结合，就能轻松找到它的位置。
就像在找女儿的玩具一样，轻松又愉快。
2. 亚细胞定位的步骤现在我们要进入正题，怎么把这GFP融合蛋白带到细胞里，进行亚细胞定位呢？这个过程听起来挺复杂，但其实很有趣，像个探险游戏。
2.1 设计融合蛋白首先，咱们得设计融合蛋白。
这个过程就像做菜，得有主料和辅料。
你得选定目标蛋白，然后把GFP“嫁接”上去。
这一步是关键，得确保融合后的蛋白能正常工作，不然就像做了道菜，结果食材不新鲜，味道全无。
通常，科学家们会利用基因工程的技术，把GFP和目标蛋白的基因拼接在一起，形成一个完整的DNA序列。
完成后，你就得把这个序列送入细胞里。
2.2 转染细胞转染细胞是个很重要的步骤。
想象一下，咱们把这个DNA序列像一封信一样送到细胞里。
常见的转染方法有病毒转染、脂质体转染等等。
亚细胞定位
请老师及同学批评指正！
实验步骤
1.3 转化原生质体/侵染
备注：注射前一天将烟草浇水， 使气孔张开以利于注射。
实验步骤
1.4 激光共聚焦显微镜观察
实验步骤
原生质体与烟草叶片侵染区别
叶绿体
0 定位图示例 3
定位图示例
不同细胞器中的定位图
胞质
液泡膜
内质网
核
线粒体
过氧物酶体
高尔基体
细胞膜
Wu et al.2016 A set of GFP-based organelle marker lines combines with DsRed-based gateway vectors for subcellular localization study in rice (Oryza sativa L.)
亚细胞定位技术 （Subcellular Localization）
目录
CONTENTS
实验背景
实验步骤
定位图示例
0 实验背景 1
实验背景
亚细胞定位背景
确定某种蛋白或者表达产物定位于细胞中的具体位置，从而为研究基因 的作用机制提供方向。
成熟蛋白质必须在特定的亚细 胞器里面才能发挥稳定的生物 学功能。细胞内部可以进一步 划分为不同的细胞区域或细胞 器，即亚细胞。
实验背景
亚细胞定位方法
抗原-抗体特异性结合
目的基因和Leabharlann 光蛋白基因构建在同一表达载体上实验背景
亚细胞定位原理（融合蛋白表达法）
0 实验步骤 2
实验步骤
1.1载体构建
1.2实验材料准备
Gene GFP
1.引物设计； 2.利用高保真酶KOD进行cDNA全长片段的克隆； 3.PCR产物回收； 4.双酶切反应，胶回收； 5.纯化的产物连接载体； 6.转化大肠杆菌及阳性克隆的筛选； 7.质粒的小量提取与鉴定； 8.农杆菌的转化。
蛋白质的亚细胞定位
蛋白质的亚细胞定位一、前言蛋白质是细胞中最基本的分子，也是生命活动的重要组成部分。
蛋白质在细胞内的亚细胞定位是细胞内物质运输和代谢的关键环节，对于研究细胞生物学和生物医学具有重要意义。
二、亚细胞定位简介亚细胞定位指的是蛋白质在细胞内的位置。
根据蛋白质在细胞内的位置不同，可以将其分为四类：核内、质膜下、内质网上和线粒体上。
三、核内定位核内定位指的是蛋白质存在于核内。
这类蛋白质通常具有DNA结合能力或者参与转录调控等功能。
常见的核内定位信号包括核定位信号（NLS）和核出口信号（NES）等。
四、质膜下定位质膜下定位指的是蛋白质存在于细胞质与细胞外之间。
这类蛋白通常涉及到外泌作用或者参与到信号转导等过程中。
常见的质膜下定位信号包括信号肽和膜锚等。
五、内质网上定位内质网上定位指的是蛋白质存在于内质网上。
这类蛋白通常涉及到蛋白质的翻译后修饰、折叠和组装等过程中。
常见的内质网上定位信号包括信号肽和KDEL序列等。
六、线粒体上定位线粒体上定位指的是蛋白质存在于线粒体上。
这类蛋白通常涉及到线粒体能量代谢和呼吸链等过程中。
常见的线粒体上定位信号包括信号肽和预序列等。
七、亚细胞定位与疾病关系亚细胞定位异常可能导致一些疾病，例如：淀粉样前体蛋白（APP）在细胞内部分布异常可能会导致阿尔茨海默氏病；错配合基因1（BMPR1A）在细胞外分布异常可能会导致多发性息肉症。
八、总结亚细胞定位是蛋白质功能发挥的关键环节，不同位置的蛋白具有不同的功能。
通过研究亚细胞定位，可以深入了解蛋白质的功能和生理学过程，为疾病治疗提供新的思路和途径。
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在一项新的研究中，对人细胞中的蛋白是如何分布的首个分析结果揭示出大部分人蛋白能够在一个给定的细胞中的一个以上位置发现到。
利用位于瑞典的细胞图谱（Cell Atlas），研究人员研究了人蛋白质组（对应着绝大多数蛋白编码基因）的空间分布，而且他们史无前例详细地描述了蛋白在多个细胞器和细胞亚结构中的分布。
相关研究结果于2017年5月11日在线发表在Science期刊上，论文标题为“A subcellular map of the human proteome”。
Schematic overview of the cell.
在一个细胞中，细胞器形成一个封闭的空间。
在这个空间中发生的化学反应完成细胞中的特定功能。
鉴于这些功能与一组特定的蛋白紧密地关联在一起，了解人蛋白质组的亚细胞定位是理解人细胞的功能和内在机制的关键知识。
这项研究是由瑞典皇家理工学院副教授Emma Lundberg领导的。
Lundberg及其团队产生了30多万张图片来系统性地确定人蛋白在体外培养的细胞系中的空间分布，并且在单细胞分辨率上将它们定位到细胞区域和亚结构中。
Subcellular structures annotated in the Cell Atlas by immunofluorescence microscopy.
这种细胞图谱是人类蛋白图谱（Human Protein Atlas）计划10多年研究的结果，它是在2016年12月发起的。
这项新的研究详细地分析了这几十万张图片。
这些图片是作为一项国际合作行动的一部分产生的。
这个国际合作行动也包括来自中国、韩国、印度、丹麦和德国的研究团队。
瑞典皇家理工学院教授、人类蛋白图谱主任Mathias Uhlen说，“仅通过研究人体最小的功能单元（即细胞），我们才能够充分地理解人体生物学功能。
这种细胞图谱给研究人员提供新的知识而有助在功能上解释单个蛋白和它们在人体生物学功能和疾病中的作用。
”
这些研究人员将由13,993种抗体靶向的总共12,003种蛋白定位到30个细胞区室和亚结构中的一个或多个，此外，他们还详述了13个主要细胞器的蛋白质组。
具有最大蛋白质组的细胞器是细胞核（有6,930种蛋白）及其亚结构（如核小体和核小斑点），和细胞质（有4,279种蛋白）。
Multilocalizing proteins in the human peoteome.
这篇发表的论文也包括英国剑桥大学剑桥蛋白组学中心Kathryn Lilley开展的一项比较研究：能够利用一种基于质谱的替代性映射策略验证这种基于抗体的免疫荧光显微分析结果。
令人关注的是，大约一半的蛋白在一个以上的细胞区室中发现到，这揭示出一群相同的蛋白存在于细胞中的功能上不相关的部分。
这一发现进一步阐明了细胞的复杂性。
Protein-protein interactions.
这种细胞图谱是一种开放存取的资源，能够被全世界的研究人员用来研究感兴趣的蛋白或细胞器。
Lundberg说，“这种细胞图谱能够允许开展系统生物学和细胞建模应用，而且它也是图像模式识别中的机器学习应用的一种高度有价值的资源。
”（生物谷 ）
参考文献：Peter J. Thul, Lovisa Åkesson, Mikaela Wiking et al.. Science, Published online: 11 May 2017, doi:10.1126/science.aal3321
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本文转自生物谷。