基于双分子荧光互补技术的小类泛素修饰因子调控机制的系统研究

Small ubiquitin-like modifier (SUMO) regulates a variety of cellular processes through two distinct mechanisms, including covalent sumoylation and non-covalent SUMO-binding. The complexity of SUMO regulations has greatly hampered the large-scale identification of SUMO substrates or interaction partners on a proteome-wide level. Due to the limitation of experimental data, the interplay between covalent and non-covalent regulation of SUMO remains poorly understood. Therefore, a systematic methodology with high-throughput capability is still needed in the research of SUMO regulation. As a high-throughput technique for identifying protein-protein interactions in living cells, the Bimolecular Fluorescence Complementation (BiFC) is widely used in proteomic research. In this project, based on the BiFC technology and bioinformatics approach, we will develop a high-throughput screening platform for the identification of both SUMO substrates and SUMO-binding proteins. Furthermore, both in vitro and in vivo experiments will be carried out to validate a brand new number of sumoylation sites and SUMO-binding motifs from these proteins. By means of systematic analysis and functional assays, a further research on the collaborative mechanism between sumoylation and SUMO-binding will reveal the complete mechanism of SUMO regulations.

小类泛素修饰因子(SUMO)参与调控多种细胞活动的机制主要有两种，即共价的SUMO化修饰(Sumoylation)及非共价的SUMO结合(SUMO-binding)。正是由于SUMO调控过程的复杂性极大地阻碍了SUMO底物与相互作用蛋白的大规模实验验证。而由于实验证据的匮乏，导致了SUMO两类调控过程的协同机制尚不明确。因此，仍需要一套高通量的系统研究方法来辅助SUMO的研究。双分子荧光互补(BiFC)作为高通量活体鉴定蛋白质相互作用的新技术已被广泛应用于蛋白质组学研究。在本课题资助下，申请人计划基于BiFC技术及自主研发的蛋白质翻译后修饰预测算法，建立一套针对SUMO共价修饰和非共价结合底物的高通量筛选平台。并采用体内体外实验的方法鉴定出一批新的SUMO化修饰位点与SUMO结合模体。通过系统分析与功能性实验验证，深入研究两类调控过程的协同关系，阐明蛋白质SUMO化完整的作用机制。

小类泛素修饰因子(SUMO)可通过共价的SUMO化修饰(Sumoylation)及非共价的SUMO结合(SUMO-binding)来调控机体内多种重要的生物学过程。但是由于其调控过程的复杂性，SUMO底物与相互作用蛋白的高通量仍存在较大的困难，导致了SUMO两类调控过程的协同机制尚不明确。因此，为了进一步阐明SUMO化调控的内在分子机制，当前仍迫切需要一套高通量的系统研究方法来辅助SUMO的研究。双分子荧光互补(BiFC)作为高通量活体鉴定蛋白质相互作用的新技术已被广泛应用于蛋白质组学研究。联合BiFC技术，可以有效地帮助我们从活细胞层面检测SUMO化调控的动态机制，为后续的功能研究提供基础。在本课题资助下，申请人基于BiFC技术及自主研发的蛋白质翻译后修饰预测算法，建立了一套针对SUMO共价修饰和非共价结合底物的高通量筛选平台。首先，通过对SUMO蛋白添加荧光蛋白标签并联用高通量测序方法，本团队实现了人类SUMO底物及相互作用蛋白的有效筛选。基于高通量筛选结果，本团队结合目前最新提出的深度学习算法，利用卷积神经网络建立了针对SUMO化修饰及非共价结合的预测模型。通过预测模型，本团队的筛选体系可以直接鉴定到精确的修饰位点。最后，采用体外实验方法，我们对鉴定出的SUMO化修饰位点与SUMO结合模体进行了验证，证明了该套筛选系统的准确性。通过系统分析与功能性实验验证，本课题还深入研究两类调控过程的协同关系，阐明蛋白质SUMO化完整的作用机制。在本课题的支持下，本课题组在Cell Research, Nucleic Acids Research (2篇), Bioinformatics, Journal of Genetics and Genomics, and GigaScience 等杂志发表SCI论文11篇。

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