翻译后修改串扰的系统特征和预测

  • 元华黄
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    来自‡生物医学信息学系,

    ‖麦素信息学与生物信息学系,TNLIST /自动化系生物信息学系,北京100084;

    **欧洲分子生物实验室,欧洲生物信息学研究所,Wellcome Trust Genome Campus,Hinxton,Cambridge,英国;
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  • Bosen xu.
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    §生物化学和分子生物学,以及
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  • 雪地周
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    ▍香港香港大学李嘉盛医学院科学科学精神病学与基因组科学中心
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  • y
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    来自‡生物医学信息学系,
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  • 明璐
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    来自‡生物医学信息学系,
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  • 瑞江
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    ‖麦素信息学与生物信息学系,TNLIST /自动化系生物信息学系,北京100084;
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  • 婷婷
    一致
    应解决对应的通信:电话:+86 10 8280 1585;传真:+86 10 8280 1001;
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    来自‡生物医学信息学系,

    - 北京大学北京大学卫生科学中心基础医学科学学院系统生物医学研究所,北京100191;
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      翻译后修改(PTM)在调节蛋白质的功能方面发挥着重要作用。在一种蛋白质上的多个残基的PTM可以共同努力确定功能性结果,称为PTM串扰。 PTM交叉谈判的识别是蛋白质组学中的新兴主题,引发了极大的兴趣,但它们的性质仍然是系统的特征。为此,我们从文献中的77个人蛋白质中收集了193个PTM串扰对,然后在残留物和修饰水平上测试了定位偏好和共同演变。我们发现,附近的PTM位点中优先发生的跨谈事件,特别是在无序的蛋白质区域中,并且交叉谈话对倾向于共同发展。鉴于PTM串扰对的属性,建立了一个NaïveBayes分类器,以预测PTM站点的成对组合的跨谈。通过使用10倍的交叉验证,集成预测模型在0.833的接收器操作特性(ROC)曲线下显示了一个区域,优于使用任何单独的特征。还证明了预测性能为收集的PTM串扰对中的偏差稳健。综合方法具有PTM串扰候选的大规模优先级,用于功能验证,并以可提供的Web服务器实现 http://bioinfo.bjmu.edu.cn/ptm-x/.
      翻译后修改(PTMS)被定义为COVALENT添加修改组( 例如 磷酸盐,乙酰基或甲基)与特定氨基酸残基(
      • Jensen O.N.
      翻译后修饰的蛋白质组学分析。
      ),在调节基因表达,改性蛋白质功能和调节蛋白质相互作用时起重要作用(
      • SEET B.T.
      • 迪克斯I.
      • 周M.-M.
      • Pawson T.
      用相互作用域阅读蛋白质修饰。
      ,
      • 王H.
      • Huang Z.Q.
      • xi. a l.
      • 冯Q.
      • Erdjument-Bromage H.
      • Strahl B.D.
      • Briggs S.D.
      • Allis C.D.
      • Wong J.
      • Tempst P.
      • 张Y.
      在精氨酸3促进核激素受体的转录激活促进组蛋白H4的甲基化。
      ,
      • 马丁D.G.
      • grimes d.e.
      • Baetz K.
      • Howe L.
      组蛋白H3的甲基化介导Nua3组蛋白乙酰转移酶与染色质的关联。
      ,
      • 纳尔逊C.J.
      • Santos-Rosa H.
      • KouzaridesT.
      组蛋白H3的脯氨酸异构化调节赖氨酸甲基化和基因表达。
      ,
      • 杨W.H.
      • kim J.E.
      • nam h.w.
      • Ju J.W.
      • 金H.S.
      • 金ys.
      • 町J.W.
      用O键合N-乙酰葡糖胺改性P53调节P53活性和稳定性。
      )。随着质谱(MS)技术的发展,已识别越来越多的PTM位点(
      • Beltrao P.
      • 阿尔巴赫斯五。
      • Kenner L.R.
      • Swaney D.L.
      • 伯灵名A.
      • VillénJ.
      • lim w.a.
      • 弗雷泽J.s.
      • Frydman J.
      • krogan n.j.
      蛋白质后改性的系统功能优先化。
      ,
      • Minguez P.
      • Parca L.
      • Diella F.
      • Mende D.R.
      • Kumar R.
      • Helmer-Citterich M.
      • Gavin A.c.
      • 范Noort V.
      • Bork P.
      解密功能相关的翻译后修改的全局网络。
      )。一种蛋白质内的多种PTM可以协调确定功能结果,称为PTM串扰(
      • Beltrao P.
      • Bork P.
      • krogan n.j.
      • 范Noort V.
      蛋白质翻译后修饰的演化和功能串扰。
      )。例如,P53上的Lys 372的Set9介导的甲基化抑制了Lys 370的Smyd2介导的甲基化,因此抑制了p53活性(
      • 黄杰。
      • Perez-Burgos L.
      • 安慰剂B.J.
      • Sengupta R.
      • RICHTER M.
      • DORSEY J.A.
      • Kubicek S.
      • Opravil S.
      • jenuwein t.
      • Berger S.L.
      通过SMYD2介导的甲基化抑制p53活性。
      )。在组蛋白H3上,发现通过SET7和LYS 9通过SUV39H1的甲基化彼此抑制,这对P300的后续组蛋白乙酰化具有差异效应(
      • 王H.
      • Cao R.
      • xi. a l.
      • Erdjument-Bromage H.
      • 博赫斯C.
      • Tempst P.
      • 张Y.
      组蛋白H3-赖氨酸4特异性甲基转移酶的纯化和功能表征。
      )。 PTM串扰的重要性已在各种生物途径中得到认可(
      • 哈特G.W.
      • Slawson C.
      • Ramirez-Correa G.
      • Lagerlof O.
      o-glcnacylation和磷酸化之间的交叉谈论:信号传导,转录和慢性疾病中的作用。
      ,
      • Latham J.A.
      • dent s.y.r.
      组蛋白修饰的交叉调节。
      ,
      • 猎人T.
      串扰的年龄:磷酸化,泛素,及以后。
      ,
      • Verrier L.
      • Vandromme M.
      在染色体交叉谈话中的组蛋白脱甲基酶。
      ),例如转录调节(
      • Khidekel N.
      • Hsieh-Wilson L.C.
      “分子交换机” - 对蛋白质的重量修饰及其对转录的影响。
      ),DNA损伤反应(
      • Ivanov G.S.
      • Ivanova T.
      • Kurash J.
      • 伊万诺夫A.
      • Chuikov S.
      • Gizatullin F.
      • Herrera-Medina e.m.
      • Rauscher 3rd,F.
      • Reinberg D.
      • Barlev N.A.
      甲基化 - 乙酰化相互作用响应DNA损伤而激活P53。
      )和蛋白质稳定性调节(
      • EstèveP.O.
      • 常年
      • Samaranayake M.
      • Upadhyay A.K.
      • Horton J.R.
      • FEEHERY G.R.
      • 郑X.
      • Pradhan S.
      相邻赖氨酸和丝氨酸之间的甲基化和磷酸化开关决定了人DNMT1稳定性。
      ,
      • 阮H.-B.
      • 聂岁
      • 杨X.
      通过O-Glcnacylation的蛋白质降解调节:张开瘤瘤。
      ,
      • Bengoechea-Alonso M.T.
      • 爱立信J.
      磷酸化级联控制活性Srebp1的降解。
      )。
      扰动后PTM变化的大规模量化已经用于探索多种PTM类型的关联。例如,通过缺失扰动系统地研究了磷酸化和赖氨酸乙酰化之间的相互作用 支原体肺炎 genome (
      • 范Noort V.
      • Seebacher J.
      • 败家子
      • 穆罕默德S.
      • Vonkova I.
      • 贝尔姆。
      • KühnerS.
      • Kumar R.
      • 迈尔T.
      • O'Flaherty M.
      • Rybin V.
      • Schmeisky A.
      • yus e。
      • 斯图尔克J.
      • Serrano L.
      • 罗素r.b.
      • Heck A.J.
      • Bork P.
      • Gavin A.c.
      基因组减少细菌中磷酸化与赖氨酸乙酰化之间的串扰。
      )。在蛋白酶体抑制后研究了磷酸化和泛醌之间的关系 酿酒酵母酿酒酵母 (
      • Swaney D.L.
      • Beltrao P.
      • Starita L.
      • 郭阿。
      • 赶紧J.
      • 领域S.
      • krogan n.j.
      • VillénJ.
      蛋白质降解中的磷酸化和泛醌串扰的全局分析。
      )。这些研究表明,不同PTM之间的交叉谈话是广泛的,仍然被发现。组蛋白修改串扰网络已经对称地发现 S. Cerevisiae. (
      • 关X.
      • rastogi n.
      • Parthun M.R.
      • 弗雷塔斯米。
      通过稳定同位素标记在细胞培养质谱(Silac MS)中的氨基酸稳定同位素标记发现组蛋白修饰串扰网络。
      )。然而,该方法难以推广到整个蛋白质组。 PTM串扰蛋白质组的识别仍然是一个巨大的挑战。
      大规模的PTM交叉会谈也已经在计算上探讨。 Minguez. 等等。 (
      • Minguez P.
      • Parca L.
      • Diella F.
      • Mende D.R.
      • Kumar R.
      • Helmer-Citterich M.
      • Gavin A.c.
      • 范Noort V.
      • Bork P.
      解密功能相关的翻译后修改的全局网络。
      )使用PTM站点的共同演变来测量PTM类型的功能相关性。 Beltrak. 等等。 (
      • Beltrao P.
      • 阿尔巴赫斯五。
      • Kenner L.R.
      • Swaney D.L.
      • 伯灵名A.
      • VillénJ.
      • lim w.a.
      • 弗雷泽J.s.
      • Frydman J.
      • krogan n.j.
      蛋白质后改性的系统功能优先化。
      )具有显着高密度PTM位点的蛋白质区域。鲁 等等。 (
      • 卢Z.
      • 程泽。
      • 赵玉。
      • Volchenboum S.L.
      生物信息分析与翻译后改性赖氨酸乙酰化的串扰预测。
      )模拟乙酰化位点的突变,以确定乙酰化与其他PTM类型之间的关系。 Schwammle. 等等。 (
      • Schwammle V.
      • Appalter C.-M.
      • Sidoli S.
      • Jensen O.N.
      对组蛋白尾部的共同现有翻译后修饰的大规模分析显示出串扰的全球细结构。
      )分析组蛋白中PTM位点的共存模式,以鉴定组蛋白中甲基化和乙酰化标记对之间的相互作用。彭 等等。 (
      • 彭米
      • Spolten A.
      • Heck A.J.
      • van Breukelen B.
      从大型实验数据集中鉴定富集的PTM串扰图案。
      )全球鉴定的81个推定的PTM串扰主题,富集在邻近的PTM站点的序列环境中。虽然这些研究表明,可以使用几种不同的特征来预测PTM站点之间的功能关联,但是这些关联在多大程度上代表PTM串扰,还需要在金标准数据集上进行评估。还不清楚是否可以集成多个功能以改善PTM串扰的预测。
      在这项研究中,我们系统地调查了公开的文献,以收集实验验证的PTM串扰对。在77对人类蛋白质中的193对PTM位点,编制了对串扰的实验支持。还生成了与串扰集匹配的PTM对的控制集以进行比较。我们在PTM交叉谈话的序列背景下测试了主题富集,研究了串扰PTM对的位置优先等待,并测量了残留物和修饰水平的交叉对话对的进化相关性。分辨串扰和控制集的功能然后使用具有内核密度估计的Naïve贝叶斯分类器集成,以预测PTM串扰。分类器的性能由10倍交叉验证评估。我们认为,集成模型在与使用任何单一特征的模型区分从控制对与控制对的串扰。进一步证明该模型对收集的PTM串扰对中的偏差稳健。我们称为PTM-X的方法被实现为可提供基于Web的工具 http://bioinfo.bjmu.edu.cn/ptm-x/.

      实验步骤

       跨谈数据收集

      PTM. 串扰数据从已发表的文献中收集。通过关键词组合“((交叉和(交叉和(交谈或调节或链接))或相互作用)和翻译后修改,”766篇文章从Pubmed提取到2014年4月23日。此外,PTM站点在实验表征短线​​性图案中基于Shieldes.elm数据库中挖掘的分子开关(
      • van Roey K.
      • Dinkel H.
      • 耐候r.j.
      • 吉布森T.J.
      • Davey N.E.
      Switches.elm资源:条件调节互动接口的副本。
      )。已知由PTMODE数据库编译的PTM关联(
      • Minguez P.
      • Leatunic I.
      • Parca L.
      • 加西亚 - 阿隆索L.
      • Dopazo J.
      • Huerta-Cepas J.
      • Bork P.
      PTM. CODE v2:蛋白质内和之间的翻译后修饰功能关联的资源。
      )也被列为候选人。然后手动审查所有相关的参考文献。鉴定了193对具有实验验证证据的193对PTM网站,在77例人蛋白中进行了实验验证的串扰证据。给出了蛋白质序列,修改类型和机制的简要描述的位置 补充表S1。我们仅考虑了本研究中蛋白质内的PTM串扰。还排除了彼此竞争的相同残留物的PTMS,也被排除在外。

      生成控制集

      PTM. 数据 HOMO SAPIENS. 从PhospoSeplus®数据库下载(www.phosphosite.org.)(
      • 哈贝克P.V.
      • Kornhauser J.M.
      • TKachev S.
      • 张B.
      • Skrzypek E.
      • 默里B.
      • Latham V.
      • Sullivan M.
      磷化普普斯:一种综合资源,用于研究实验确定人和小鼠的翻译后修饰的结构和功能。
      (包括155,027位磷酸化,乙酰化,甲基化,泛素化,Sumoylation,乙酰甘酰胺,乙酰葡糖胺等),如在其网站中所述,从Pubmed或未发布数据中从公开的实验手动收集这些数据在小区信令技术中生成(http://www.cellsignal.com)。数据库包括从低通量和高吞吐量实验中识别的PTM站点。为确保数据质量,仅包含至少一个低通量实验支持的PTM站点。
      为了构建控制集,首先生成包含在串扰集中的77个蛋白中的每一个存在的已知PTM站点的所有成对组合。如果在串扰集中发现了一对的PTM站点,无论它们是否形成串扰对,那么就丢弃了该货币对。该过程总共产生了9,611个PTM对,其被称为控制数据集。然而,我们指出,由于在这些蛋白质上没有发现所有跨谈话事件,因此必须包含一些错误的否定否定。
      彼此靠近的PTM位点可能倾向于以相同的速率共同发展,也可以倾向于位于同一无序的蛋白质区域中。为了控制序列距离的效果,将控制集重新采样成序列距离分布与串扰组的分布类似(中位数= 6.0〜7.0氨基酸; 补充图。S1)。所得到的距离控制集的样本量为772。
      类似地,具有良好特征的生物功能的PTM站点可能比没有已知功能的那些进化得更节约(
      • Beltrao P.
      • 阿尔巴赫斯五。
      • Kenner L.R.
      • Swaney D.L.
      • 伯灵名A.
      • VillénJ.
      • lim w.a.
      • 弗雷泽J.s.
      • Frydman J.
      • krogan n.j.
      蛋白质后改性的系统功能优先化。
      )。因此,预期手动收集的PTM串扰对比随机选择的PTM对更加保守。为了在评估PTM对的共同演进时校正此偏差,通过仅包括至少两个低通量实验支持的PTM站点来构建功能控制集。功能控制集的样本量为2,218;并且PubMed论文的分布类似于跨谈集(中位数= 4.0; 补充图S2 )。

      第三级结构距离

      蛋白质的三级结构是从PDB数据库获得的(
      • 贝尔曼芬
      • 威斯布鲁克J.
      • 冯Z.
      • 吉利兰G.
      • Bhat T.N.
      • Weissig H.
      • shindyalov i.n.
      • Bourne P.E.
      蛋白质数据库。
      )。该数据库包含原子分辨率的蛋白质晶体的三维结构数据。残留物对之间的三级结构距离定义为与氨基酸的羧基相邻的两个α-碳原子之间的距离。在发现串扰对的多个距离时,拍摄了所有距离的平均值。

      残留共同进化

      对于每个人类蛋白质作为参考,从Eggnog V4.0数据库中的脊椎动物非经过的正交组组的“对齐”数据集获得横跨~50脊椎动物的多序列对准(MSA)
      • 鲍威尔S.
      • Forslund K.
      • Szklarczyk D.
      • Trachana K.
      • 罗斯A.
      • Huerta-Cepas J.
      • Gabaldónt.
      • 鼠 tei t.
      • CREEVEY C.
      • Kuhn M.
      • Jensen L.J.
      • von mering c.
      • Bork P.
      Eggnog v4.0:横跨3686个生物的嵌套正原理推论。
      )。当来自一个物种的多个伞病时,MSA中仅包括具有与人同源物的最小编辑距离的旁注。
      使用互信息(MI)方法测量两个PTM位点的共同演化(
      • Minguez P.
      • Parca L.
      • Diella F.
      • Mende D.R.
      • Kumar R.
      • Helmer-Citterich M.
      • Gavin A.c.
      • 范Noort V.
      • Bork P.
      解密功能相关的翻译后修改的全局网络。
      ,
      • de Juan D.
      • Pazos F.
      • 瓦伦西亚A.
      蛋白质共进中的新兴方法。
      ,
      • 马丁L.C.
      • gloor g.b.
      • Dunn S.D.
      • Wahl l.m.
      利用信息理论寻找蛋白质中的共同漫长残留物。
      ), 如下:
      MI(X;Y)=yAxxAYp(x,y)p(x,y)p(x)p(y)


      在哪里 XY 是两种离散的随机变量,其表示两种PTM位点的氨基酸的身份,在对齐的蛋白质序列中。观察 XY,表示 xy,可以取氨基酸字母或出现在MSA的各自栏中的对准间隙的值,由A表示X 和 AY。 p(x)和p(y)是相应列的X和Y的频率;和 p(x, y)是联合观察的频率 xy 在同一物种中的那些位置。例如,如图所示 Fig. 2A 是跨越19个脊椎动物的P53的摘录MSA。在已知的PTM网站中,让 X 表示网站K120和 Y 表示R209,我们有 p(X = k)= 17/19, p(Y = r)= 12/19,和 p(X, Y = k,r)= 11/19。 MI测量两个PTM网站的相互依赖性,这些网站显示不同物种的可变性。当至少一个PTM位点在MSA中的物种上完全保守时,该对被排除在分析之外。
      图缩略图GR2.
      Fig. 2跨对话PTM的残留共进分析。 A P53的MSA摘录在19种。显示了两对串扰PTM站点和两对非币对话对及其NMI分数。 B 比较串扰,控制,距离控制和功能控制集的残留共同演进分数。
      为了将MI重新归零,MI由熵之间的产品的平方根标准化 XY (
      • gloor g.b.
      • 马丁L.C.
      • Wahl l.m.
      • Dunn S.D.
      蛋白质多个序列对准中的互信息揭示了两类的共辅助位置。
      ),如上所述 eq。 (2):
      NML. (X;Y)=MI(X;Y)xAXp(x)(p(x))yAYp(y)(p(y))
      eq。 (2)


      参考所示的示例 Fig. 2A 同样,人P53序列中存在八个已知的PTM位点,并且两对(S15-T18和S37-S46)彼此交叉串联:T18的磷酸化取决于S15位点的现有磷酸化(
      • Sakaguchi K.
      • SAITO S.
      • Higashimoto Y.
      • 罗伊斯。
      • 安德森C.W.
      • Appella E.
      通过对MDM2结合对MDM2结合的酪蛋白1样激酶作用介导的梯级介导的人P53苏氨酸18的损伤介导的磷酸化。
      ),S46的磷酸化水平通过S37的磷酸化调节(
      • Warnock L.J.
      • Raines S.A.
      • Milner J.
      Aurora A在P53的翻译后修改的N-和C末端之间的串联介绍。
      )。显然,串扰对的荧光粉 - 受体残留物往往都出现或两者都消失在整个物种上,可能是因为它们的功能依赖性。 NMI分数反映了这种相互依存的程度,并且对于跨对讲对而不是对照对的程度。

      修改共同进化

      虽然序列保护表明修改的保护,但是是否只能通过实验性PTM数据验证修改真正保守。在这里,我们将共同进化措施扩展到修饰水平,这反映了跨物种一对残留物的PTM的共发育水平。该分析仅限于人,房屋鼠标和棕鼠,其PTM数据从数据库磷酸化多样®下载(
      • 哈贝克P.V.
      • Kornhauser J.M.
      • TKachev S.
      • 张B.
      • Skrzypek E.
      • 默里B.
      • Latham V.
      • Sullivan M.
      磷化普普斯:一种综合资源,用于研究实验确定人和小鼠的翻译后修饰的结构和功能。
      )。总PTM站点为房屋小鼠的101,844个,棕色大鼠16,567位。单酰甘烷数据库V8获得1至1次对小鼠和大鼠基因到77个人基因的原因(
      • Sonnhammer e.l.l.
      • ÖSTLUNDG.
      单氨蛋白8:273蛋白蛋白质之间的正原子学分析,大多是真核生物。
      )。考虑只有额外置信置信度大于0.9的1至1个矫正。三种物种的蛋白质序列从UniProt下载(
      UNIPROT联盟通用蛋白质资源(UNIPROT)。
      )然后用肌肉对齐3.8.31(
      • 埃德加·克
      肌肉:高精度和高吞吐量的多个序列对齐。
      )。
      两种人PTM位点的修饰共同输出被定义为两个残留物与人类相同的比例,并且在这些物种上翻译后翻译,如图所示 eq。 (3):
      M=13iSPsi,1×si,2,SP={ human, mouse , rat }
      eq。 (3)


      在哪里 Si,J. (j = 1,2)是指示该站点的指示变量 j 是已知的人类PTM网站和非人类物种 i,位点的氨基酸残基 j 与人类相同,并且在物种中也观察到PTM i。产品的产品 si,1si,2 只有在两个站点的残留和修改状态与人类相同时才可以是1。给定一对已知的人类PTM位点,修饰共同演化措施可以取1/3,2 / 3或1的值。
      图3.A 显示P53上的四个PTM对及其三种物种的修改状态。成对T312-S313和S314-S315来自控制集,并且它们的修改仅在人中共发生。因此,它们具有1/3的最低共同进化评分,即使第一对在三种物种上完全保守残留物。来自串扰集的另外两对K373-T377和K373-S378的PTM在多个物种中共发生,因此具有更高的修饰共同演化分数。
      图缩略图GR3.
      Fig. 3交叉谈话PTM的修改共同演化分析。 A 用P53序列对齐的改性共同演示的示范,跨越人,小鼠和大鼠的序列。显示了两对串扰和非克罗斯谈话PTM站点及其修改共同演进分数。 B 比较串扰,控制,距离控制和功能控制集的修改共同演进分数。每组具有修饰共同演化测量的PTM对的比例分别在条形图中以蓝色,绿色和黄色示出。

      排列测试

      当比较串扰和控制集中PTM对之间的特征时,采用以下排列测试策略来解释对成对之间的非依赖性。串扰集表示为 A 并且控制集表示 B并且它们的特征(或中位数)的比较下的特征(或中位数)表示为 回收 , 分别。首先,计算两组之间的手段(或中位数)的观察差异: d = - 回收 。然后,随机分配所有对的组成员资格以形成新组 A* 和 B*,具有与原始样品相同的样本尺寸。随机组之间的平均值(或中位数)的差异 A* 和 B *( d * = 做 * - 回收* ) 被记录。第二步重复100,000次以产生两组之间平均值(或中位数)的差异的空分布。最后, p 价值被定义为比例 d*至少与观察到的价值一样极端 d.

      PTM. 串扰预测和性能评估

      为了整合不同的特征来预测一对PTM站点的跨谈,使用了天真贝叶斯分类器(NBC)。给定PTM对彼此交叉交谈的后验概率被定义为
      PC=1X=x1,,xmP(C=1)i=1mpixiC=1=mP(C=1)i=1mpixiC=1+P(C=0)i=1mpixiC=0
      eq。 (4)


      在哪里 C 是跨谈话的指标, X 是ptm对的特征向量, m 是功能的数量。可以通过选择后概率的阈值来进行预测。 PTM对具有高于阈值的概率分类为串扰,否则是非克罗斯谈话。 P(C = 1)和 P(C = 0)是串扰和非克罗斯谈话的现有概率,其中两者都固定在0.5时。集成模型中使用的特征包括序列距离,结构距离,残留物共同,改性共同输出和同一无序区域内的共定位。为了比较,我们还使用每个单个功能实现NBC。对于每个特征 xi. ptm对, p( xi. |C = 1)和 PI. ( xi. |C = 0)是该功能的概率密度 i 对于串扰和控制类别。当PMT对缺少特征时 xi. ,将省略该特征从计算该对的后部概率。给定类的每个特征的条件概率密度的分布 PI. ( xi. |C通过与高斯内核的非参数内核密度估计从该类的对估计,其带宽根据斯科特的规则确定(
      • 斯科特D.W.
      )。
      使用10倍的交叉验证来评估预测模型的性能如下。串扰和控制PTM对随机分隔成10个亚集,具有大致相等的样本尺寸。在10个子集中,将一个子集保留为模型测试的验证数据,并且剩余的九个子集被用作构建预测模型的训练数据。然后重复交叉验证10次,每个子集中的每一个都用一旦作为验证数据使用。为了平衡串扰和控制样本,控制集随机重新采样,以具有与串扰集相同的样​​本大小。通过使用不同的控制集重复交叉验证的整体过程,并将结果平均值。
      为了评估预测性能,后验概率的阈值逐渐从0.001的0.01逐渐增加到1。在每个阈值,假阳性率(FPR; IE。 对照样本的比例预测为串扰)和假负率(FNR; IE。 计算了作为控制的串扰样本的比例;然后绘制FPR以1-FNR(IE。 真正的阳性率)在不同的阈值 x- 和 y-axes绘制ROC曲线。计算ROC曲线(AUC)下的区域,并用于总结预测性能。
      集成模型也被实施为用于预测给定PTM对串扰的在线工具。培训集包括上述所有串扰和控制对。使用所有串扰对和不同的对照对构建一百nBcs,具有匹配的样本大小。 PTM对的最终预测结果是所有NBCS的平均后概率。

      结果

       数据收集和主题分析

      为了调查PTM串扰的性质,在77名人类蛋白质中共有193种实验验证的PTM串扰对从公开的文献中编制(补充表S1)。报告的PTM串扰对具有最大数量的蛋白质是P53等文粒和转录因子。 表I. 列出蛋白质,超过五个报告的串扰对。总结了串扰事件中PTM类型的组合 补充表S2。磷酸化是跨谈话活动中涉及的最丰富的PTM类型。
      表I.蛋白质有超过五个报告的PTM串扰对在文献中
      蛋白质p53H3ER-α.H4nfkb-p65.全部(77)
      样本数量2319966193
      PTM. 串扰事件可以通过具有生物学意义的具体共识序列或基序来促进。在先前研究中,针对实验验证的PTM串扰事件指出了几个序列图案。例如,AKT共有磷酸化基序([MER]。[MER] .. S / T)已经发现在细胞死亡和叉头盒O转录因子家族的BCL-2拮抗剂上,其中精氨酸甲基化抑制AKT-介导的磷酸化(
      • Sakamaki J.
      • DaiToku H.
      • Ueno K.
      • Hagiwara A.
      • yamagata k。
      • Fukamizu A.
      Bcl-2细胞死亡者(坏)的Bcl-2拮抗剂的精氨酸甲基化抵消了AKT的磷酸化和灭活。
      ,
      • yamagata k。
      • DaiToku H.
      • Takahashi Y.
      • namiki k。
      • 生真K.
      • Kako K.
      • Mukai H.
      • Kasuya Y.
      • Fukamizu A.
      Foxo转录因子的精氨酸甲基化抑制了Akt的磷酸化。
      )。锈 等等。 (
      • Rust H.L.
      • 汤普森P.R.
      激酶共识序列:串扰的育种地面。
      )和阳 等等。 (
      • 杨X.J.
      • Grégoires。
      转录镇压和超越的经常性磷酸血管开关。
      )在短肽上汇总了磷酸化和甲基化/乙酰化之间的交叉谈判的几个基序。我们核实我们收集的PTM串扰成对的27对包括八个着名的串扰图案案例,与只有四个对照对相比( 补充表S3)。此外,彭 等等。 (
      • 彭米
      • Spolten A.
      • Heck A.J.
      • van Breukelen B.
      从大型实验数据集中鉴定富集的PTM串扰图案。
      )确定的81个富含已知PTM位点的基序密切接近,包括PTM类型的三种组合:磷酸化 - 乙酰化,磷酸化 - 雄性和磷酸化 - 磷酸化(补充表S4)。为了确定81计算鉴定的基序是否富集在交叉对话对的序列背景下,仅选择具有与图案的兼容残留物和PTM类型并位于五个氨基酸内的PTM对作为候选物。这导致了193对的35个在串扰集中,并在控制集中的9,611对中留下了9,611对进行分析。但是,我们没有发现在交叉口交的81个图案上的重要浓缩成对:35个串扰的15个和95个控制候选者中的25个与至少一个图案相匹配 补充表S5 (文件夹更改= 1.63, p = 0.23,费舍尔的确切测试)。它表明,计算预测的图案可能在已知的串扰PTM对中不具有功能性的重要性。

      位置偏好

      为了研究PTM交叉对话对在主要蛋白序列上的接近,比较了193串扰和9,611对照对的序列距离。我们发现PTM串扰对的序列距离明显短于对照对(中位数:6 相对 159个氨基酸, p < 10−5 通过置换测试; Fig. 1A)。我们还计算了使用来自PDB数据库的蛋白质结构数据的串扰和控制PTM对的结构距离(
      • 贝尔曼芬
      • 威斯布鲁克J.
      • 冯Z.
      • 吉利兰G.
      • Bhat T.N.
      • Weissig H.
      • shindyalov i.n.
      • Bourne P.E.
      蛋白质数据库。
      )。由于该数据库中的数据有限,因此结构距离仅适用于193个串扰的50条,以及9,611个对照对的1,821个。串扰PTM对的结构距离也明显短于对照对(中位数:10.02 相对 31.66Å, p < 10−5 通过置换测试; Fig. 1B )。
      图缩略图GR1.
      Fig. 1初级序列和三级结构上的距离分布。 A 比较串扰与控制集之间的序列距离。 B 比较串扰与控制集之间的结构距离。 C 序列与结构距离之间的相关性。示出了串扰集,控制集和距离控制集的对数尺度处的散点图,回归线和Pearson相关系数。回归线以与样品点相同的颜色显示,不同之处在于灰色用于控制集。
      我们进一步发现,对于串扰对的序列和结构距离之间的序列和结构距离之间的Pearson相关系数为0.95,但对照对仅为0.73(Fig. 1C)。因此,串扰对似乎位于蛋白质的更多“线性”区域而不是对照对。可能的解释是,串扰对在无序区域中富集,其中三维结构不是明确定义的并且经常发生短线性肽基序(
      • 林德林
      • Jensen L.J.
      • Diella F.
      • Bork P.
      • 吉布森T.J.
      • 罗素r.b.
      蛋白质障碍预测:对结构蛋白质组学的影响。
      )。为了测试这种假设,通过预测工具Disembl鉴定了无序的蛋白质区域(
      • 林德林
      • Jensen L.J.
      • Diella F.
      • Bork P.
      • 吉布森T.J.
      • 罗素r.b.
      蛋白质障碍预测:对结构蛋白质组学的影响。
      )。我们发现,串扰对中的57.0%的独特PTM站点位于无序区域,略微但显着高于对照对(50.7%,排列测试 p = 0.041)。当一对的两个站点被认为是一起时,42.5%的串扰PTM对位于同一无序区域内,而控制对仅为6.3%(p < 1.0 × 10−5 通过排列测试)。串扰对的增加不能通过它们近距离解释,因为我们观察到在同一无序区域上的距离控制集中的35.6%的PTM对(p 置换测试= 0.047)。这些结果表明,串扰优先发生在密切接近的PTM位点,特别是在同一无序区域内。

      残留水平的共同演变

      两种PTM部位的氨基酸共同进化基本上阐明了物种的保守功能依赖性(
      • de Juan D.
      • Pazos F.
      • 瓦伦西亚A.
      蛋白质共进中的新兴方法。
      )。在这项研究中,采用了NMI方法来测量脊椎动物两种残留物的共同程度。
      193个串扰对的149个残留措施的NMI措施可获得149个,8,137个9,611对照对。对于没有共同演进测量的44个串扰对(1,474对照对),33对交叉对话对(926对照对)在脊椎动物不经过的正交组组数据库中没有MSA数据,11个串扰对(549控制对)MSA中有一个或两个完全保守的网站。串扰组显示出比对照组的显着更高水平的残留液相同(平均值:0.576 相对 0.308, p < 10−5 通过置换测试, Fig. 2B)。我们注意到,横通对倾向于定位以定位接近,并且PTM位点之间的共同进化措施与它们的序列距离呈负相关(Spearman相关系数= -0.42, p < 10−10)。为了校正距离效应,对照PTM对进行限制以形成距离控制集,该距离控制集显示与串扰集的序列距离的类似分布。距离控制对的平均NMI分数为0.500,仍然显着低于交叉对话对(p = 1.4 × 10−3 通过置换测试; Fig. 2B)。因此,串扰对的更高水平的共同进化不能仅通过它们的位置接近来解释。
      我们还注意到,更多的串扰对由至少两个LPT实验支持的良好特征的PTM站点组成,而不是对照对(91/193 相对 2414/9611, p = 9.1 × 10−11 通过Fisher精确测试)。并且那些具有特征良好的网站的PTM对倾向于显示比其他对更高的共同演进措施(平均值:0.33 相对 0.29, p = 1.3 × 10−10 经过 t 测试)。为了控制该功能偏压,对照PTM对进行分配以形成功能控制集,通过类似数量的低通量实验支持PTM站点。功能控制集的平均NMI评分为0.335,仍然远低于交叉口对对(p < 1.0 × 10−5 通过置换测试; Fig. 2B),这表明PTM网站的功能重要性也没有解释串扰对中的更高的残留共同演变。

      改性水平的共同演变

      以前的研究表明,在改性水平处保守的PTM位点比PTM站点在残留水平保守的PTM网站更可能(
      • Beltrao P.
      • 阿尔巴赫斯五。
      • Kenner L.R.
      • Swaney D.L.
      • 伯灵名A.
      • VillénJ.
      • lim w.a.
      • 弗雷泽J.s.
      • Frydman J.
      • krogan n.j.
      蛋白质后改性的系统功能优先化。
      ,
      • 兰德里C.R.
      • levy e.d.
      • Michnick S.W.
      磷蛋白蛋白酶的弱功能约束。
      )。要直接量化串扰的保护,我们采用了一个修改的共同演进措施,定义为两个残留物在保守和修改的时间比例 H. Sapiens., 亩肌肉, 和 鼠 tus norvegicus..
      由于Inparanoid V8数据库中缺乏自信的1至1 orthologs,因此可以在193个串扰对的167个中提供修改共同的衡量标准和9,611个对照对的9,519。串扰对的修改共同输出措施比对照对(平均值:0.537)显着更高 相对 0.401, p < 1.0 × 10−5 通过排列, Fig. 3B)。改性共同演化措施与其序列距离之间的Spearman相关系数为-0.14(p < 10−10)。那些具有特征良好的网站的PTM对也倾向于显示比其他对更高的修改共同演进措施(0.48 相对 0.38, p < 10−10, t 测试)。类似于残留的共进进化分析,我们发现单独的序列距离或功能重要性无法解释串扰和控制集之间的观察到的差异。串扰对显示出比距离控制集更高的修改共同演进分数(平均值:0.537 相对 0.430, p < 1.0 × 10−5 通过置换测试, Fig. 3B),也高于功能控制集(平均值:0.537 相对 0.474, p = 7.4 × 10−4 通过置换测试, Fig. 3B )。

      通过整合不同的功能预测PTM串扰

      如上所述,PTM串扰对在初级序列和三级结构上表现出邻近,偏好在同一无序区域中的分层化和在不同物种中残留物和修饰水平的进化相关性。建立了NBC以集成不同的特征,以预测PTM串扰。使用193串扰和9,611控制对的10倍交叉验证评估了性能。集成模型在ROC曲线下实现了0.833的区域,高于使用单个特征建造的其他NBC(Fig. 4A)。对于具有单个特征构建的NBC,结构距离是最辨别的特征(AUC = 0.815),即使它具有最高的无呼叫速率(仅50个串扰和1,821控制对具有可用的结构距离)。相比之下,改性共同求解的性能相对较差(AUC = 0.644),部分原因是小鼠和大鼠中PTM数据的不完整性。使用0.5的阈值,这五个特征的整合达到了0.12和FNR的中等FPR 0.32(Fig. 4B )。
      图缩略图GR4.
      Fig. 4评估使用不同特征预测PTM串扰的性能。 A ROC曲线为10倍交叉验证的集成模型和使用不同单个特征的模型。使用的特征及其缩写是:序列距离(距离1d),结构距离(距离3D),残留率共同(站点共同),修改共同演进(修改共同发展),同一内容的共定位紊乱的区域(混乱区域)。 B 每个模型的后概率阈值下的假阳性和假负速率为0.5 A。误差栏代表使用不同对照样本产生的标准偏差。
      称为PTM-X的集成模型是在线工具实现的(http://bioinfo.bjmu.edu.cn/ptm-x/)。用户可以通过UNIPROT登录号和输入对PTM站点指定蛋白质;将计算上述五个特征和每个PTM对的预测得分(交叉串的后串概率)。可以选择具有高于给定截止的预测分数的输入PTM对作为串扰候选者。在应用预测工具时需要选择选择合适的截止值。对于想要准确的积极预测并且能够容忍一些错误的否定的用户,可以使用具有较低FPR的严格截止值;对于想要更敏感的预测的用户,可以选择宽松的截止。我们提供了一个促进此过程的界面:如果用户单击网页上的预测得分,则来自10倍交叉验证的ROC曲线将出现并显示相关的FPR和真正的阳性率,以预测得分为截止值( 补充图S3 )。

      偏差训练对预测性能的影响

      如图所示 补充表S2,编译的交叉对话对偏向一些PTM类型:磷酸化主导了大多数串扰对。此外,跨通集没有涵盖PTM类型的所有成对组合。例如,未观察到SuMoylation-乙酰化对。 PTM类型的某种组合的预测性能可能是差的,因为它们在训练集中并不好。为了评估PTM类型对预测性能的影响,串扰组(73对)和控制集(5,313对)中的所有磷酸化 - 磷酸化对用于模型测试,并且其余对用作训练数据。综合模型的AUC为0.833(Fig. 5A)。在5,313个对照对中,将0.5,632的阈值分类为串扰(FPR = 0.119),并且73个串扰对的24个串扰成对(FNR = 0.325)。这些结果表明PTM类型不会影响预测性能。
      图缩略图GR5.
      Fig. 5使用偏置训练集评估预测模型的鲁棒性。 A 使用PTM对型组合的PTM对构建的模型预测磷酸化 - 磷酸化对之间串扰的ROC曲线。 B 所有其他蛋白质中PTM对构建的模型预测蛋白质P53串扰对的ROC曲线。
      除了PTM类型的偏差之外,已知的交叉谈话装置也偏向一些蛋白质。例如,P53题为比任何其他蛋白质更多的串扰对;因此,训练集可以在P53上偏置这些样本。因此,我们通过使用所有其他蛋白质的串扰和控制对作为训练数据来评估P53上的预测性能。测试集包括来自P53的23个串扰和1,005个控制对(补充表S6)。在 Fig. 5B,集成模型的AUC为0.753,并且在1,005对照对中的0.5,110中的阈值被归类为串扰(FPR = 0.109),并且23个串扰对的9个被预测为非克罗斯对话( FNR = 0.377)。这些结果表明训练集中的蛋白质偏差也没有显着影响预测性能。

      讨论

      序列基序,结构接近和残留共进的共同造成暗示先前研究中PTM位点之间的功能关系(
      • Minguez P.
      • Parca L.
      • Diella F.
      • Mende D.R.
      • Kumar R.
      • Helmer-Citterich M.
      • Gavin A.c.
      • 范Noort V.
      • Bork P.
      解密功能相关的翻译后修改的全局网络。
      ,
      • 彭米
      • Spolten A.
      • Heck A.J.
      • van Breukelen B.
      从大型实验数据集中鉴定富集的PTM串扰图案。
      );在这里,我们系统地测试了这些特征的有效性,以预测到迄今为止验证的串扰数据集的最大集合的PTM串扰。我们证明,串扰和控制对可以通过序列和结构距离以及在同一无序区域位置内的共定位以及残留物和修改共同演化措施来区分。我们应用了NaïveBayes方法来集成这些功能以预测PTM串扰。这些特征的整合在交叉验证的AUC方面表现出有效的性能。综合模型还具有容纳缺失数据的优点,并与使用单一特征相比减少无呼叫率。
      我们分析了串扰PTM对在主要序列和三级结构上的位置偏好。串扰PTM的一小部分彼此远离;例如,HNF4αY14上的磷酸化与其交叉谈话合作伙伴遥远(IE。 Y286和Y288上的磷酸化)(
      • Chellappa K.
      • 詹纳娃L.
      • Schnabl 201.
      • 潘S.
      • 布莱韦特y.
      • 凤C.L.
      • Chan C.
      • 凹痕o.f.
      • Clarke S.J.
      • 罗伯逊G.R.
      • 斯莱斯克
      SRC酪氨酸激酶磷酸磷酸化核受体HNF4α与人结肠癌中HNF4α的异构特异性损失相关。
      )。然而,193中的130名(67.4%)我们数据中的PTM交叉会议位于20个氨基酸内。此外,邻近的串扰PTM位点对更倾向于在同一个无序区域中结合。当两个修改彼此互相邻近时,交叉谈的机制可能相对简单(例如 空间或充电效应;相互作用蛋白的链接PTM结合结构域)。更多远端交叉口谈可能由特定的信令途径介导。应当注意,我们在串扰残留物之间识别的增加的空间关联的一些百分比可能是由于基础实验数据中的偏差。可以优先搜索我们分析中使用的交叉谈话网站的研究人员和/或识别近距离发生的跨谈事件。很难确定这可能发生的程度。当为跨谈残留的大规模识别开发方法时,我们将更好地解决这一点。
      首先在残留水平分析交叉谈话PTM的共同演变。使用NMI方法,串扰对与对照对显示出明显更高的残留物共同。然而,我们还发现,在将残留物之间的距离视为账户后,这种残留物共同速度显着减少(Fig. 2B)。可以通过具有更高潜力的邻近的潜力来共产或同时演变的可能性解释。第二种可能性可能是控制集中的错误否定,其中大多数附近的PTM站点确实彼此交叉,因此倾向于显示更高水平的共同进化。然而,证明了残留的共同进化,以带来更多信息以与仅使用距离特征来区分对照对的串扰。 NMI测量的潜在问题是不能针对PTM对定义MI,其中至少一个位点是完全保守的。我们指出,这仅导致丢弃的数据比例非常小(串扰和控制对的5.7%)。除了NMI,还可以通过另外两项措施(1-NHMDIST和NCOBML)量化残留的共同输出除了 补充材料)。无论这些方法如何,串扰对都显示出比对照对的始终如一更高的残留物共同。 NMI在单独使用作为特征的残留用作特征时,在区分控制对与对照对的最佳性能方面表现出最佳性能。结合集成模型中的其他功能,三种方法显示了与控制对(补充图S4 )。
      此外,我们使用实验验证的PTM数据分析了对人类,房屋小鼠和棕色大鼠的修饰共同作用。结果表明,交叉口对的转换比对照对呈现出更高的修改共同(Fig. 3B)。目前,仅使用人,小鼠和大鼠的已知PTM位点分析改性水平的共同演变。它可以通过更多的PTM数据累积到更多种类中。然而,即使对于本研究中使用的三种物种,PTM数据也很大程度上不完整。注意,鼠标和人类之间的显着分数是由于数据库中的错误否定(
      • Freeschi L.
      • Osseni M.
      • 兰德里C.R.
      哺乳动物磷蛋白蛋白酶的功能性分歧和进化周转。
      )。虽然一些残留物尚未报告为修改站点,但它们仍然可以进行修改。为解决这个问题,我们开发了一种赋予缺失数据的方法,并使用算刷的修改状态改进修改共同演进措施(参见 补充材料)。虽然修正的修改共同的精致度量可以更好地区分串扰和控制对,但它没有提高集成模型的预测性能(补充图S5)。这里需要一种填充缺失数据的有效方法。
      多个站点的PTM被认为以称为PTM代码的组合模式(
      • Fillingham J.
      • Greenblatt J.f.
      染色质组件的组蛋白代码。
      ,
      • Nussinov R.
      • Tsai C.-J.
      • Xin F.
      • Radivojac P.
      变构翻译后修改码。
      )。本研究中使用的“交叉谈话对”主要用于计算方便;它是允许的PTM代码的过度简化。但在与我们使用蛋白质 - 蛋白质相互作用的同样的静脉中模拟蛋白质之间的复杂相互作用;也可以使用网络术语来描述PTM代码,其中节点由PTM站点和串扰对的边缘表示。以P53为例,以PTM串扰网络为例(补充图S6)。一些PTM站点与许多其他PTM站点相互作用,在交互网络中形成集线器,类似于其他生物网络。将来,来自系统生物学的方法可用于更好地表征串扰网络,并为PTM代码提供功能性见解。

      致谢

      我们要感谢Pedro Beltrak博士和奥利弗Stegle博士,以实现富有成效的讨论和在开发方法方面的有用评论。此外,我们对贾斯汀楚表示感谢,西王博士,志兴冯博士和尼古拉斯·庞科斯语法波兰语。

      补充材料

      参考

        • Jensen O.N.
        翻译后修饰的蛋白质组学分析。
        Natl。生物技术。 2003; 21: 255-261
        • SEET B.T.
        • 迪克斯I.
        • 周M.-M.
        • Pawson T.
        用相互作用域阅读蛋白质修饰。
        自然rev. mol。细胞生物。 2006; 7: 473-483
        • 王H.
        • Huang Z.Q.
        • xi. a l.
        • 冯Q.
        • Erdjument-Bromage H.
        • Strahl B.D.
        • Briggs S.D.
        • Allis C.D.
        • Wong J.
        • Tempst P.
        • 张Y.
        在精氨酸3促进核激素受体的转录激活促进组蛋白H4的甲基化。
        科学。 2001; 293: 853-857
        • 马丁D.G.
        • grimes d.e.
        • Baetz K.
        • Howe L.
        组蛋白H3的甲基化介导Nua3组蛋白乙酰转移酶与染色质的关联。
        摩尔。细胞。 BIOL。 2006; 26: 3018-3028
        • 纳尔逊C.J.
        • Santos-Rosa H.
        • KouzaridesT.
        组蛋白H3的脯氨酸异构化调节赖氨酸甲基化和基因表达。
        细胞。 2006; 126: 905-916
        • 杨W.H.
        • kim J.E.
        • nam h.w.
        • Ju J.W.
        • 金H.S.
        • 金ys.
        • 町J.W.
        用O键合N-乙酰葡糖胺改性P53调节P53活性和稳定性。
        自然细胞生物。 2006; 8: 1074-1083
        • Beltrao P.
        • 阿尔巴赫斯五。
        • Kenner L.R.
        • Swaney D.L.
        • 伯灵名A.
        • VillénJ.
        • lim w.a.
        • 弗雷泽J.s.
        • Frydman J.
        • krogan n.j.
        蛋白质后改性的系统功能优先化。
        细胞。 2012; 150: 413-425
        • Minguez P.
        • Parca L.
        • Diella F.
        • Mende D.R.
        • Kumar R.
        • Helmer-Citterich M.
        • Gavin A.c.
        • 范Noort V.
        • Bork P.
        解密功能相关的翻译后修改的全局网络。
        摩尔。系统。 BIOL。 2012; 8: 599
        • Beltrao P.
        • Bork P.
        • krogan n.j.
        • 范Noort V.
        蛋白质翻译后修饰的演化和功能串扰。
        摩尔。系统。 BIOL。 2013; 9: 714
        • 黄杰。
        • Perez-Burgos L.
        • 安慰剂B.J.
        • Sengupta R.
        • RICHTER M.
        • DORSEY J.A.
        • Kubicek S.
        • Opravil S.
        • jenuwein t.
        • Berger S.L.
        通过SMYD2介导的甲基化抑制p53活性。
        自然。 2006; 444: 629-632
        • 王H.
        • Cao R.
        • xi. a l.
        • Erdjument-Bromage H.
        • 博赫斯C.
        • Tempst P.
        • 张Y.
        组蛋白H3-赖氨酸4特异性甲基转移酶的纯化和功能表征。
        摩尔。细胞。 2001; 8: 1207-1217
        • 哈特G.W.
        • Slawson C.
        • Ramirez-Correa G.
        • Lagerlof O.
        o-glcnacylation和磷酸化之间的交叉谈论:信号传导,转录和慢性疾病中的作用。
        安努。 Rev. Biochem。 2011; 80: 825-858
        • Latham J.A.
        • dent s.y.r.
        组蛋白修饰的交叉调节。
        自然结构。摩尔。 BIOL。 2007; 14: 1017-1024
        • 猎人T.
        串扰的年龄:磷酸化,泛素,及以后。
        摩尔。细胞。 2007; 28: 730-738
        • Verrier L.
        • Vandromme M.
        在染色体交叉谈话中的组蛋白脱甲基酶。
        BIOL。细胞。 2011; 103: 381-401
        • Khidekel N.
        • Hsieh-Wilson L.C.
        “分子交换机” - 对蛋白质的重量修饰及其对转录的影响。
        有机生物酚。化学。 2004; 2: 1-7
        • Ivanov G.S.
        • Ivanova T.
        • Kurash J.
        • 伊万诺夫A.
        • Chuikov S.
        • Gizatullin F.
        • Herrera-Medina e.m.
        • Rauscher 3rd,F.
        • Reinberg D.
        • Barlev N.A.
        甲基化 - 乙酰化相互作用响应DNA损伤而激活P53。
        摩尔。细胞生物。 2007; 27: 6756-6769
        • EstèveP.O.
        • 常年
        • Samaranayake M.
        • Upadhyay A.K.
        • Horton J.R.
        • FEEHERY G.R.
        • 郑X.
        • Pradhan S.
        相邻赖氨酸和丝氨酸之间的甲基化和磷酸化开关决定了人DNMT1稳定性。
        自然结构。摩尔。 BIOL。 2011; 18: 42-48
        • 阮H.-B.
        • 聂岁
        • 杨X.
        通过O-Glcnacylation的蛋白质降解调节:张开瘤瘤。
        摩尔。细胞。蛋白质组学。 2013; 12: 3489-3497
        • Bengoechea-Alonso M.T.
        • 爱立信J.
        磷酸化级联控制活性Srebp1的降解。
        J. Biol。化学。 2009; 284: 5885-5895
        • 范Noort V.
        • Seebacher J.
        • 败家子
        • 穆罕默德S.
        • Vonkova I.
        • 贝尔姆。
        • KühnerS.
        • Kumar R.
        • 迈尔T.
        • O'Flaherty M.
        • Rybin V.
        • Schmeisky A.
        • yus e。
        • 斯图尔克J.
        • Serrano L.
        • 罗素r.b.
        • Heck A.J.
        • Bork P.
        • Gavin A.c.
        基因组减少细菌中磷酸化与赖氨酸乙酰化之间的串扰。
        摩尔。系统。 BIOL。 2012; 8: 571
        • Swaney D.L.
        • Beltrao P.
        • Starita L.
        • 郭阿。
        • 赶紧J.
        • 领域S.
        • krogan n.j.
        • VillénJ.
        蛋白质降解中的磷酸化和泛醌串扰的全局分析。
        自然甲基。 2013; 10: 676-682
        • 关X.
        • rastogi n.
        • Parthun M.R.
        • 弗雷塔斯米。
        通过稳定同位素标记在细胞培养质谱(Silac MS)中的氨基酸稳定同位素标记发现组蛋白修饰串扰网络。
        摩尔。细胞。蛋白质组学。 2013; 12: 2048-2059
        • 卢Z.
        • 程泽。
        • 赵玉。
        • Volchenboum S.L.
        生物信息分析与翻译后改性赖氨酸乙酰化的串扰预测。
        Plos一个。 2011; 6: e28228
        • Schwammle V.
        • Appalter C.-M.
        • Sidoli S.
        • Jensen O.N.
        对组蛋白尾部的共同现有翻译后修饰的大规模分析显示出串扰的全球细结构。
        摩尔。细胞。蛋白质组学。 2014; 13: 1855-1865
        • 彭米
        • Spolten A.
        • Heck A.J.
        • van Breukelen B.
        从大型实验数据集中鉴定富集的PTM串扰图案。
        J.蛋白质组。 2014; 13: 249-259
        • van Roey K.
        • Dinkel H.
        • 耐候r.j.
        • 吉布森T.J.
        • Davey N.E.
        Switches.elm资源:条件调节互动接口的副本。
        SCI。信号。 2013; 6: rs7
        • Minguez P.
        • Leatunic I.
        • Parca L.
        • 加西亚 - 阿隆索L.
        • Dopazo J.
        • Huerta-Cepas J.
        • Bork P.
        PTM. CODE v2:蛋白质内和之间的翻译后修饰功能关联的资源。
        核酸RES。 2014; 43: D494-D502
        • 哈贝克P.V.
        • Kornhauser J.M.
        • TKachev S.
        • 张B.
        • Skrzypek E.
        • 默里B.
        • Latham V.
        • Sullivan M.
        磷化普普斯:一种综合资源,用于研究实验确定人和小鼠的翻译后修饰的结构和功能。
        核酸RES。 2012; 40: D261-D270
        • 贝尔曼芬
        • 威斯布鲁克J.
        • 冯Z.
        • 吉利兰G.
        • Bhat T.N.
        • Weissig H.
        • shindyalov i.n.
        • Bourne P.E.
        蛋白质数据库。
        核酸RES。 2000; 28: 235-242
        • 鲍威尔S.
        • Forslund K.
        • Szklarczyk D.
        • Trachana K.
        • 罗斯A.
        • Huerta-Cepas J.
        • Gabaldónt.
        • 鼠 tei t.
        • CREEVEY C.
        • Kuhn M.
        • Jensen L.J.
        • von mering c.
        • Bork P.
        Eggnog v4.0:横跨3686个生物的嵌套正原理推论。
        核酸RES。 2013; 42: D231-D239
        • de Juan D.
        • Pazos F.
        • 瓦伦西亚A.
        蛋白质共进中的新兴方法。
        自然革命。 2013; 14: 249-261
        • 马丁L.C.
        • gloor g.b.
        • Dunn S.D.
        • Wahl l.m.
        利用信息理论寻找蛋白质中的共同漫长残留物。
        生物信息学。 2005; 21: 4116-4124
        • gloor g.b.
        • 马丁L.C.
        • Wahl l.m.
        • Dunn S.D.
        蛋白质多个序列对准中的互信息揭示了两类的共辅助位置。
        生物化学。 2005; 44: 7156-7165
        • Sakaguchi K.
        • SAITO S.
        • Higashimoto Y.
        • 罗伊斯。
        • 安德森C.W.
        • Appella E.
        通过对MDM2结合对MDM2结合的酪蛋白1样激酶作用介导的梯级介导的人P53苏氨酸18的损伤介导的磷酸化。
        J. Biol。化学。 2000; 275: 9278-9283
        • Warnock L.J.
        • Raines S.A.
        • Milner J.
        Aurora A在P53的翻译后修改的N-和C末端之间的串联介绍。
        癌症生物。它。 2011; 12: 1059-1068
        • Sonnhammer e.l.l.
        • ÖSTLUNDG.
        单氨蛋白8:273蛋白蛋白质之间的正原子学分析,大多是真核生物。
        核酸RES。 2014; 43: D234-D239
      1. UNIPROT联盟通用蛋白质资源(UNIPROT)。
        核酸RES。 2008; 36: D190-D195
        • 埃德加·克
        肌肉:高精度和高吞吐量的多个序列对齐。
        核酸RES。 2004; 32: 1792-1797
        • 斯科特D.W.
        多变量密度估计:理论,实践和可视化。 约翰瓦里& Sons, 纽约2009
        • Sakamaki J.
        • DaiToku H.
        • Ueno K.
        • Hagiwara A.
        • yamagata k。
        • Fukamizu A.
        Bcl-2细胞死亡者(坏)的Bcl-2拮抗剂的精氨酸甲基化抵消了AKT的磷酸化和灭活。
        Proc。 Natl。阿卡。 SCI。美国。 2011; 108: 6085-6090
        • yamagata k。
        • DaiToku H.
        • Takahashi Y.
        • namiki k。
        • 生真K.
        • Kako K.
        • Mukai H.
        • Kasuya Y.
        • Fukamizu A.
        Foxo转录因子的精氨酸甲基化抑制了Akt的磷酸化。
        摩尔。细胞。 2008; 32: 221-231
        • Rust H.L.
        • 汤普森P.R.
        激酶共识序列:串扰的育种地面。
        ACS Chem。 BIOL。 2011; 6: 881-892
        • 杨X.J.
        • Grégoires。
        转录镇压和超越的经常性磷酸血管开关。
        摩尔。细胞。 2006; 23: 779-786
        • 林德林
        • Jensen L.J.
        • Diella F.
        • Bork P.
        • 吉布森T.J.
        • 罗素r.b.
        蛋白质障碍预测:对结构蛋白质组学的影响。
        结构。 2003; 11: 1453-1459
        • 兰德里C.R.
        • levy e.d.
        • Michnick S.W.
        磷蛋白蛋白酶的弱功能约束。
        趋势遗传学TIG。 2009; 25: 193-197
        • Chellappa K.
        • 詹纳娃L.
        • Schnabl 201.
        • 潘S.
        • 布莱韦特y.
        • 凤C.L.
        • Chan C.
        • 凹痕o.f.
        • Clarke S.J.
        • 罗伯逊G.R.
        • 斯莱斯克
        SRC酪氨酸激酶磷酸磷酸化核受体HNF4α与人结肠癌中HNF4α的异构特异性损失相关。
        Proc。 Natl。阿卡。 SCI。美国。 2012; 109: 2302-2307
        • Freeschi L.
        • Osseni M.
        • 兰德里C.R.
        哺乳动物磷蛋白蛋白酶的功能性分歧和进化周转。
        Plos Genet。 2014; 10: E1004062.
        • Fillingham J.
        • Greenblatt J.f.
        染色质组件的组蛋白代码。
        细胞。 2008; 134: 206-208
        • Nussinov R.
        • Tsai C.-J.
        • Xin F.
        • Radivojac P.
        变构翻译后修改码。
        趋势生物化学。 SCI。 2012; 37: 447-455