Multiregional profiling of the brain transmembrane proteome uncovers novel regulators of depression.
Multiregional profiling of the brain transmembrane proteome uncovers novel regulators of depression.
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DOI：
10.1126/sciadv.abf0634
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发表时间：
2021-07
期刊：
影响因子：
13.6
通讯作者：
Shui W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li S;Luo H;Lou R;Tian C;Miao C;Xia L;Pan C;Duan X;Dang T;Li H;Fan C;Tang P;Zhang Z;Liu Y;Li Y;Xu F;Zhang Y;Zhong G;Hu J;Shui W
脑中跨膜蛋白的深入分析导致在疾病模型中鉴定GPCR调节剂。跨膜蛋白在介导脑中的突触传递、可塑性和稳态中起着重要作用。然而，这些蛋白质，特别是G蛋白偶联受体（GPCR），在大多数大规模的蛋白质组学调查中代表性不足。在这里，我们提出了一种新的蛋白质组学方法，由深度学习模型辅助，用于多个小鼠大脑区域跨膜蛋白家族的综合分析。我们的多区域蛋白质组分析突出了信使RNA和蛋白质分布之间的巨大差异，特别是对于区域富集的GPCR，并预测了大脑中的内源性GPCR相互作用网络。此外，我们的新方法揭示了小鼠抑郁模型大脑中的跨膜蛋白质组重塑景观，这导致了两个以前未知的抑郁样行为GPCR调节因子的鉴定。我们的研究提供了一个使能的技术和丰富的数据资源，以扩大跨膜蛋白质组的组织和动力学在大脑中的理解，并加速发现潜在的治疗抑郁症的治疗靶点。
In-depth profiling of transmembrane proteins in the brain leads to the identification of GPCR regulators in a disease model. Transmembrane proteins play vital roles in mediating synaptic transmission, plasticity, and homeostasis in the brain. However, these proteins, especially the G protein–coupled receptors (GPCRs), are underrepresented in most large-scale proteomic surveys. Here, we present a new proteomic approach aided by deep learning models for comprehensive profiling of transmembrane protein families in multiple mouse brain regions. Our multiregional proteome profiling highlights the considerable discrepancy between messenger RNA and protein distribution, especially for region-enriched GPCRs, and predicts an endogenous GPCR interaction network in the brain. Furthermore, our new approach reveals the transmembrane proteome remodeling landscape in the brain of a mouse depression model, which led to the identification of two previously unknown GPCR regulators of depressive-like behaviors. Our study provides an enabling technology and rich data resource to expand the understanding of transmembrane proteome organization and dynamics in the brain and accelerate the discovery of potential therapeutic targets for depression treatment.
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影响因子：
16.2
作者：
Bai, Bing;Wang, Xusheng;Peng, Junmin
通讯作者：
Peng, Junmin
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影响因子：
64.8
作者：
Cui, Yihui;Yang, Yan;Hu, Hailan
通讯作者：
Hu, Hailan
影响因子：
6.1
作者：
Beyer, Chad E.;Dwyer, Jason M.;Whiteside, Garth T.
通讯作者：
Whiteside, Garth T.
DOI：
10.1073/pnas.1120068109
发表时间：
2012-07-17
影响因子：
11.1
作者：
Gurney, Austin;Axelrod, Fumiko;Hoey, Timothy
通讯作者：
Hoey, Timothy
影响因子：
9.3
作者：
Bekker-Jensen DB;Kelstrup CD;Batth TS;Larsen SC;Haldrup C;Bramsen JB;Sørensen KD;Høyer S;Ørntoft TF;Andersen CL;Nielsen ML;Olsen JV
通讯作者：
Olsen JV