Mapping the first half of the REFERENCE human binary protein interactome

绘制参考人类二元蛋白质相互作用组的前半部分

基本信息

  • 批准号:
    8666559
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 181.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    1998
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1998-07-01 至 2015-09-23
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Complex biological systems and cellular networks underlie most genotype to phenotype relationships. In the last decade, basic concepts of network biology have been described, emphasizing why cellular networks are important to consider in biology. Importantly, it is becoming increasingly clear that more high quality empirically derived datasets are needed to better describe biological networks and genotype to phenotype relationships. The interactome of an organism is the network formed by the complete set of interactions that can occur in a physiologically relevant dynamic range between all its macromolecules, including protein-protein, DNA-protein, RNA-protein, and RNA-RNA interactions. In this proposal, we focus on high-throughput (HT), proteome-scale mapping of what we refer to as the REFERENCE human binary protein-protein interactome network map. Major innovations in this application enable to define a clear roadmap for completion of this REFERENCE map by the end of this decade. During this coming cycle, we will expand the human HT binary interactome map from ~15% coverage, which is the milestone of the current cycle, to ~50%. We will also briefly discuss how we foresee further expansion to near completeness thereafter. The accumulation of DNA sequencing data exploded for the Human Genome Sequencing project in the 1990s when four crucial elements were assembled: i) cosmids, BAC, and YAC clone resources covering most of the genome; ii) automated laser-fluorescence sequencing, iii) the PHRED score used to systematically assess sequencing data quality, and iv) the development of "hands-off" automated experimental steps. We describe below how the human binary interactome mapping project is reaching a similarly exploding phase: i) having significantly contributed to the ORFeome Collaboration (OC) we now have a nearly complete protein-coding ORF clone resource, ii) we developed a new strategy to apply the power of next-generation sequencing to interactome mapping, iii) we have published a new empirical framework that systematically assess interactome mapping data quality, and iv) we will describe new "hands-off" automated strategies that greatly increase throughput and decrease cost. Our specific aims are: i) to expand human binary interactome mapping to a full complement of protein-coding genes cloned by OC, ii) to reach ~50% coverage of the REFERENCE human binary interactome network map, and iii) to expand global network analyses of our newly mapped human binary interactome network.
描述(由申请人提供):复杂的生物系统和细胞网络是大多数基因型与表型关系的基础。在过去的十年中,人们描述了网络生物学的基本概念,强调了为什么细胞网络在生物学中很重要。重要的是,越来越清楚的是,需要更高质量的经验数据集来更好地描述生物网络和基因型与表型的关系。生物体的相互作用组是由所有大分子之间在生理相关动态范围内发生的全套相互作用形成的网络,包括蛋白质-蛋白质、DNA-蛋白质、RNA-蛋白质和RNA-RNA相互作用。在本提案中,我们重点关注高通量(HT)蛋白质组规模图谱,即我们所说的参考人类二元蛋白质-蛋白质相互作用网络图谱。该应用程序中的重大创新能够定义清晰的路线图,以便在本十年末完成该参考地图。在即将到来的周期中,我们将把人类 HT 二元相互作用组图谱从约 15% 的覆盖率(这是当前周期的里程碑)扩展到约 50%。我们还将简要讨论我们如何预见此后进一步扩展至接近完整。 20 世纪 90 年代,人类基因组测序计划的 DNA 测序数据积累呈爆炸式增长,当时组装了四个关键要素:i) 覆盖大部分基因组的粘粒、BAC 和 YAC 克隆资源; ii) 自动激光荧光测序,iii) 用于系统评估测序数据质量的 PHRED 评分,以及 iv) 开发“不干涉”自动化实验步骤。我们在下面描述了人类二元相互作用组图谱项目如何达到类似的爆炸阶段:i)为 ORFeome 协作(OC)做出了重大贡献,我们现在拥有几乎完整的蛋白质编码 ORF 克隆资源,ii)我们开发了一种新策略将下一代测序的力量应用于相互作用组图谱,iii) 我们发布了一个新的实证框架,系统地评估相互作用组图谱数据质量,以及 iv) 我们将描述新的“不干涉”自动化策略,大大提高吞吐量并降低成本。我们的具体目标是:i) 将人类二元相互作用组图谱扩展至 OC 克隆的完整蛋白质编码基因,ii) 达到 REFERENCE 人类二元相互作用组网络图谱约 50% 的覆盖率,以及 iii) 扩展全球网络分析我们新绘制的人类二元相互作用组网络。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Development of RNA-KISS, a Mammalian Three-Hybrid Method to Detect RNA-Protein Interactions in Living Mammalian Cells.
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  • DOI:
    10.1021/acs.jproteome.0c00068
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Lemmens,Irma;Jansen,Sander;deRouck,Steffi;deSmet,Anne-Sophie;Defever,Dieter;Neyts,Johan;Dallmeier,Kai;Tavernier,Jan
  • 通讯作者:
    Tavernier,Jan
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  • DOI:
    10.1038/nature13761
  • 发表时间:
    2014-11-27
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  • 影响因子:
    64.8
  • 作者:
    Gu, Liangcai;Li, Chao;Aach, John;Hill, David E.;Vidal, Marc;Church, George M.
  • 通讯作者:
    Church, George M.
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    2016-01
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  • 通讯作者:
    Silver DP
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