Large-scale discovery of protein interactions at residue resolution using co-evolution calculated from genomic sequences.
Large-scale discovery of protein interactions at residue resolution using co-evolution calculated from genomic sequences.
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DOI：
10.1038/s41467-021-21636-z
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发表时间：
2021-03-02
影响因子：
16.6
通讯作者：
Marks DS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Green AG;Elhabashy H;Brock KP;Maddamsetti R;Kohlbacher O;Marks DS
在高通量实验中已经鉴定出越来越多的蛋白质相互作用，但只有一小部分的结构已被解析。最近，基于序列协同进化的方法在预测单体蛋白质结构和蛋白质相互作用界面方面取得了突破。在此，我们通过一种快速比对连接方法以及残基相互作用的概率分数来应对残基分辨率下大规模相互作用预测的挑战。重要的是，这种方法（EVcomplex2）能够评估蛋白质相互作用的可能性，正如我们在此将其应用于成对相互作用未知的大规模实验数据集所展示的那样。我们从头预测了大肠杆菌膜蛋白质组中的504种相互作用，其中包括243种新发现的相互作用。虽然EVcomplex2不需要已知结构，但协同进化的残基对可用于生成蛋白质相互作用的结构模型，正如在此针对包括鞭毛钩 - 丝连接和Tol/Pal复合物在内的膜复合物所做的那样。
我们对蛋白质相互作用的残基水平细节的理解仍然不完整。在此，作者表明序列协同进化可用于推断具有残基水平细节的相互作用蛋白质，包括从头预测大肠杆菌细胞包膜蛋白质组中的467种相互作用。
Increasing numbers of protein interactions have been identified in high-throughput experiments, but only a small proportion have solved structures. Recently, sequence coevolution-based approaches have led to a breakthrough in predicting monomer protein structures and protein interaction interfaces. Here, we address the challenges of large-scale interaction prediction at residue resolution with a fast alignment concatenation method and a probabilistic score for the interaction of residues. Importantly, this method (EVcomplex2) is able to assess the likelihood of a protein interaction, as we show here applied to large-scale experimental datasets where the pairwise interactions are unknown. We predict 504 interactions de novo in the E. coli membrane proteome, including 243 that are newly discovered. While EVcomplex2 does not require available structures, coevolving residue pairs can be used to produce structural models of protein interactions, as done here for membrane complexes including the Flagellar Hook-Filament Junction and the Tol/Pal complex. Our understanding of the residue-level details of protein interactions remains incomplete. Here, the authors show sequence coevolution can be used to infer interacting proteins with residue-level details, including predicting 467 interactions de novo in the Escherichia coli cell envelope proteome.
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