Comprehensive characterization of protein-protein interactions perturbed by disease mutations.
Comprehensive characterization of protein-protein interactions perturbed by disease mutations.
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疾病突变干扰的蛋白质-蛋白质相互作用的综合表征。
DOI：
10.1038/s41588-020-00774-y
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发表时间：
2021-03
期刊：
影响因子：
30.8
通讯作者：
Loscalzo J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng F;Zhao J;Wang Y;Lu W;Liu Z;Zhou Y;Martin WR;Wang R;Huang J;Hao T;Yue H;Ma J;Hou Y;Castrillon JA;Fang J;Lathia JD;Keri RA;Lightstone FC;Antman EM;Rabadan R;Hill DE;Eng C;Vidal M;Loscalzo J
基因组学和相互作用组学的技术和计算进步使人们有可能确定疾病突变如何扰乱人类细胞内的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。在这里，我们表明，与1000个基因组和ExAC项目中健康受试者中鉴定的变体相比，疾病相关的种系变体在编码PPI界面的序列中显著富集。在10，861个肿瘤外显子组中，与非界面相比，PPI界面中的体细胞错义突变也显著富集。我们在一项泛癌分析中通过计算确定了470个推定的癌性PPI，并证明癌性PPI与患者生存率和耐药性/敏感性高度相关。我们通过实验验证了13个oncPPI的网络效应，使用系统的二元相互作用分析，并证明了其中两个对肿瘤细胞生长的功能后果。总之，这种人类相互作用组网络框架提供了一种强有力的工具，用于优先考虑具有PPI干扰突变的等位基因，以告知病理生物学机制和基于基因型的治疗发现。
Technological and computational advances in genomics and interactomics have made it possible to identify how disease mutations perturb protein-protein interaction (PPI) networks within human cells. Here, we show that disease-associated germline variants are significantly enriched in sequences encoding PPI interfaces compared to variants identified in healthy subjects from the 1000 Genomes and ExAC projects. Somatic missense mutations are also significantly enriched in PPI interfaces compared to non-interfaces in 10,861 tumor exomes. We computationally identified 470 putative oncoPPIs in a pan-cancer analysis and demonstrate that the oncoPPIs are highly correlated with patient survival and drug resistance/sensitivity. We experimentally validate the network effects of 13 oncoPPIs using a systematic binary interaction assay, and also demonstrate the functional consequences of two of them on tumor cell growth. In summary, this human interactome network framework provides a powerful tool for prioritizing alleles with PPI perturbing mutations to inform pathobiological mechanism and genotype-based therapeutic discovery.
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影响因子：
30.8
作者：
Chen S;Fragoza R;Klei L;Liu Y;Wang J;Roeder K;Devlin B;Yu H
通讯作者：
Yu H
影响因子：
16.6
作者：
Cheng F;Desai RJ;Handy DE;Wang R;Schneeweiss S;Barabási AL;Loscalzo J
通讯作者：
Loscalzo J
实现癌症基因组数据的共同愿景。
DOI：
10.1056/nejmp1607591
发表时间：
2016-09-22
期刊：
The New England journal of medicine
影响因子：
--
作者：
Grossman RL;Heath AP;Ferretti V;Varmus HE;Lowy DR;Kibbe WA;Staudt LM
通讯作者：
Staudt LM
影响因子：
82.9
作者：
Gao, Hui;Korn, Joshua M.;Sellers, William R.
通讯作者：
Sellers, William R.
影响因子：
7.7
作者：
Halstead AM;Kapadia CD;Bolzenius J;Chu CE;Schriefer A;Wartman LD;Bowman GR;Arora VK
通讯作者：
Arora VK