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4.16:

Reti proteiche

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Molecular Biology
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Protein Networks

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Un singolo organismo può contenere migliaia di proteine differenti, e la maggior parte di queste proteine deve interagiscono con altre proteine per svolgere le loro funzioni. Molte proteine hanno partner leganti multipli, ciò risulta in una rete complessa di interazioni proteiche. Varie tecniche di laboratorio, tra cui la biochimica e metodi computazionali, aiutano gli scienziati a comprendere queste complesse reti proteiche.Il tag di affinità è un metodo spesso usato per isolare una proteina da una qualsiasi altra molecola interagente. Un tag di affinità è un modello amminoacidico che è geneticamente aggiunto alla proteina di interesse. Questo tag può essere utilizzato per isolare la proteina bersaglio e per altre proteine ad essa associate.Le proteine che interagiscono con la proteina marcata possono essere analizzate per determinare la loro identità e nuove interazioni;un metodo di analisi di queste interazioni proteiche sconosciute consiste nel suddividere le proteine in segmenti brevi e analizzarle con uno spettrometro di massa per determinare le sequenze amminoacidiche. Queste sequenze possono essere confrontate con le sequenze proteiche esistenti per identificare le proteine associate sconosciute. Inoltre, database liberamente disponibili, come IntAct, hanno dati di interazione proteina-proteina raccolti da ricercatori in tutto il mondo e disponibili per il confronto.Altre banche dati, unite ad un numero crescente di strumenti bioinformatici avanzati, possono essere usate per predire le interazioni molecolari di una proteina sconosciuta. Le mappe della rete di interazione proteina-proteina sono usate per visualizzare queste interazioni tra le proteine in una cellula. I cerchi sono nodi che rappresentano una particolare proteina e le linee sono bordi che collegano una proteina alle altre proteine interagenti.L’esame delle mappe di interazione proteica può aiutare a prevedere le funzioni proteiche. Se il modello di interazione di una proteina sconosciuta ai bordi di connessione è simile a quello di un altro nodo noto, questi due nodi possono agire in modo simile. Alcuni nodi appariranno come hub altamente connessi, lo studio dei quali può portare alla scoperta di meccanismi fondamentali per il mantenimento della salute della cellula, contribuendo così nello sviluppo di nuovi farmaci.

4.16:

Reti proteiche

An organism can have thousands of different proteins, and these proteins must cooperate to ensure the health of an organism. Proteins bind to other proteins and form complexes to carry out their functions. Many proteins interact with multiple other proteins creating a complex network of protein interactions.

These interactions can be represented through maps depicting protein-protein interaction networks, represented as nodes and edges. Nodes are circles that are representative of a protein, and edges are lines that connect two interacting proteins. These networks provide a way to visualize the complexity of the protein-protein interactions in a system. These maps can include both stable interactions, like the ones formed in protein complexes, as well as transient interactions. The protein interactions occurring in a cell, an organism, or a specific biological context can be collectively called an ‘interactome’.

Protein networks can be studied using various biochemical and computational methods. One of the first steps in studying protein interactions is to isolate a protein of interest along with the other associated proteins. This can be carried out by tagging the protein of interest with an affinity tag, such as a histidine tag. This tag can then be used to separate the protein along with the other proteins using affinity chromatography. Isolated proteins are then digested with a protease, such as trypsin,  and then analyzed using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). The peptide mass can then be compared to a database with known protein sequences to determined its identity.

Computationally, protein-protein interactions can be analyzed using databases as well as prediction tools. There are various databases, such as IntAct managed by EMBL-EBI, that consist of experimentally validated and predicted protein interactions. Other tools like STRING by the Swiss Institute of Bioinformatics can be used to predict these interaction networks.

The study of protein networks can lead to scientific discoveries, such as determining the function of an unknown protein. Examining the changes in these networks can help elucidate the differences between healthy and diseased cells. This information can also be used for crucial applications such as designing drugs for the treatment of diseases.  Analysis of protein networks can identify highly connected nodes that may be crucial for cellular survival, which can be targeted in cancer and diseases where cell death is desired but would be unsuitable for most diseases. On the other hand, less connected nodes that only interact with a few specific pathways may be targeted if a specific cell function is affected, and designing drugs that interact with these less connected nodes may lead to fewer side effects.

Suggested Reading

  1. Alberts et al., 6th edition; pages 166-169
  2. Morris, J. H., Knudsen, G. M., Verschueren, E., Johnson, J. R., Cimermancic, P., Greninger, A. L., & Pico, A. R. (2014). Affinity purification–mass spectrometry and network analysis to understand protein-protein interactions. Nature protocols, 9(11), 2539.
  3. Ottman, C. (2013). Protein–protein interactions: an overview. Protein–Protein Interactions In Drug Discovery.
  4. Jordán, F., Nguyen, T. P., & Liu, W. C. (2012). Studying protein–protein interaction networks: a systems view on diseases. Briefings in functional genomics, 11(6), 497-504.
  5. Berggård, T., Linse, S., & James, P. (2007). Methods for the detection and analysis of protein–protein interactions. Proteomics, 7(16), 2833-2842.
  6. Gingras, A. C., Gstaiger, M., Raught, B., & Aebersold, R. (2007). Analysis of protein complexes using mass spectrometry. Nature reviews Molecular cell biology, 8(8), 645.