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2016年2月15日 讯 /生物谷BIOON/ --对于兄弟姐妹而言他们看似相似但实际上却并不相同，比如有些会成为花匠，有些会成为笛手，又有些会成为物理学家；当然相同的多样性也同样适用于人类单一细胞产生的蛋白质中，近日一项刊登于国际杂志Cell上的一项研究论文中，来自加利福尼亚大学等处的科学家进行了一项大规模性的研究，结果发现，由相同基因编码产生的“兄弟”蛋白（蛋白质亚基）在组织和细胞中或许扮演着完全不同的角色，然而这些蛋白质亚基在结构上却看起来非常相似。

本文研究对于理解人类生物学机制等多方面研究具有一定的效应，比如其会帮助理解人类基因组的基因所编码的2万个蛋白如何赋予人类机体多样的复杂性，如今研究者们知道人类细胞中不同蛋白质的数量或许远超于10万个，但很多问题依然没有解决。David E. Hill博士指出，比如对癌症相关蛋白进行研究通过关注于给定细胞、组织或器官中最为普遍的蛋白质亚型，然而并不太普遍的蛋白质往往是引发疾病的根源所在，这对于开发新型药物提供了一定的思路。

研究者设计了一种名为“ORF-Seq”（ open reading frames Seq）的新型技术，该技术可以帮助研究者以开放阅读框（ORFs）的形式鉴别并且克隆大量可选择性的基因产物，并且利用这些产物来产生成百上千种基因的蛋白亚型。人类基因组中大约有2万个基因负责编码产生蛋白，而研究者专注于研究其中8%的基因，利用ORF-Seq技术，研究人员就可以收集506个基因编码产生的1423个蛋白质亚型，其中50%的蛋白质亚型都为新型的基因产物，随后研究者对1035个蛋白质亚型进行大规模的筛查测试来观察哪些蛋白质亚型可以相互作用。

研究者指出，在很多情况下相关的蛋白质亚型会分享不到一半的蛋白质配偶体，而16%的相关蛋白质亚型会完全分享非蛋白质的配偶体，从细胞中所有蛋白质相互作用的角度来看，相比较较小的突变蛋白而言，相关蛋白质亚型的行为更类似于完全不同的蛋白质。

最后研究者Lilia Iakoucheva表示，正像文章中描述的那样，对蛋白质相互作用网络的详细解析或许对于研究相关的人类疾病非常关键，所有剪接蛋白质亚型中相互作用配偶体的明显不同或许会揭示，在基因水平上鉴别出的疾病相关的通路或许并不充分，这或许是因为不同的突变体往往参与了不同的通路，最终引发相同的疾病，甚至是不同的疾病，当然这有待于后期更加深入的研究去进行解析。（生物谷Bioon.com）

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doi:10.1016/j.cell.2016.01.029PMC:PMID:

Widespread Expansion of Protein Interaction Capabilities by Alternative Splicing

Xinping Yang17, Jasmin Coulombe-Huntington1719, Shuli Kang1720, Gloria M. Sheynkman17, Tong Hao17, Aaron Richardson, Song Sun, Fan Yang, Yun A. Shen, Ryan R. Murray21, Kerstin Spirohn, Bridget E. Begg22, Miquel Duran-Frigola, Andrew MacWilliams23, Samuel J. Pevzner, Quan Zhong24, Shelly A. Trigg25, Stanley Tam26, Lila Ghamsari27, Nidhi Sahni, Song Yi, Maria D. Rodriguez28, Dawit Balcha, Guihong Tan, Michael Costanzo, Brenda Andrews, Charles Boone, Xianghong J. Zhou, Kourosh Salehi-Ashtiani29, Benoit Charloteaux30, Alyce A. Chen, Michael A. Calderwood, Patrick Aloy, Frederick P. Roth18, David E. Hill18, Lilia M. Iakoucheva18, Yu Xia18, Marc Vidal18

While alternative splicing is known to diversify the functional characteristics of some genes, the extent to which protein isoforms globally contribute to functional complexity on a proteomic scale remains unknown. To address this systematically, we cloned full-length open reading frames of alternatively spliced transcripts for a large number of human genes and used protein-protein interaction profiling to functionally compare hundreds of protein isoform pairs. The majority of isoform pairs share less than 50% of their interactions. In the global context of interactome network maps, alternative isoforms tend to behave like distinct proteins rather than minor variants of each other. Interaction partners specific to alternative isoforms tend to be expressed in a highly tissue-specific manner and belong to distinct functional modules. Our strategy, applicable to other functional characteristics, reveals a widespread expansion of protein interaction capabilities through alternative splicing and suggests that many alternative “isoforms” are functionally divergent (i.e., “functional alloforms”).