新的基于網(wǎng)絡(luò)的工具允許研究人員測(cè)量胚胎發(fā)生過程中的蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)
哈佛醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種數(shù)學(xué)工具,可以在發(fā)育的早期階段準(zhǔn)確地表征青蛙胚胎中蛋白質(zhì)的數(shù)量。該工具還可以確定哪些蛋白質(zhì)在受精時(shí)存在,哪些蛋白質(zhì)后來由胚胎本身產(chǎn)生。“現(xiàn)在我們第一次能夠解密發(fā)育中胚胎的所謂蛋白質(zhì)經(jīng)濟(jì),”HMS系統(tǒng)生物學(xué)講師Leonid Peshkin說。
更重要的是,研究人員得出的結(jié)論與許多科學(xué)家長(zhǎng)期以來的假設(shè)相反,即細(xì)胞中信使RNA的表達(dá)水平可用作蛋白質(zhì)水平的代表。起初這個(gè)概念似乎是合理的。如果RNA產(chǎn)生蛋白質(zhì),那么細(xì)胞中高水平的RNA表明蛋白質(zhì)含量很高,反之亦然。然而,佩什金和他的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)這種假設(shè)往往是假等價(jià)的結(jié)果。
這些發(fā)現(xiàn)最近發(fā)表在Developmental Cell上。
當(dāng)Peshkin在發(fā)育中的胚胎中考慮蛋白質(zhì)分配問題時(shí),他將其與晚宴比較。
如果你邀請(qǐng)一大群人,你不想提前幾天做好準(zhǔn)備(沒有人喜歡已經(jīng)穿了一周的沙拉)。當(dāng)人們出現(xiàn)時(shí),你也不想開始所有的食物準(zhǔn)備(特別是當(dāng)烤肉需要腌七小時(shí))。兩種極端都會(huì)導(dǎo)致浪費(fèi)精力。顯然,正確的方法是將預(yù)先準(zhǔn)備與需要在現(xiàn)場(chǎng)完成的任務(wù)相平衡。訣竅是確定平衡。
蛋白質(zhì)分配也是一樣的。一些蛋白質(zhì)在受精時(shí)沉積到胚胎中,而其他蛋白質(zhì)在胚胎生長(zhǎng)時(shí)根據(jù)需要產(chǎn)生。對(duì)于生物學(xué)家來說,了解這一過程的動(dòng)態(tài)是理解發(fā)展的基本生物學(xué)的關(guān)鍵。
傳統(tǒng)上,研究人員使用RNA表達(dá)水平來評(píng)估蛋白質(zhì)水平。Peshkin決定測(cè)試這種方法。
他和他的同事在青蛙胚胎中發(fā)現(xiàn)了10,000個(gè)基因,并使用質(zhì)譜儀測(cè)量了整個(gè)發(fā)育過程中所有隨后的蛋白質(zhì)水平。然后,他們將這些測(cè)量結(jié)果與同一時(shí)期的RNA表達(dá)水平進(jìn)行比較。
Peshkin然后重復(fù)這個(gè)實(shí)驗(yàn),這次只在受精時(shí)測(cè)量蛋白質(zhì)水平,并排除整個(gè)發(fā)育過程中的蛋白質(zhì)量。他將包括RNA 表達(dá)水平在內(nèi)的數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)算法。該算法碾壓來自這兩個(gè)數(shù)據(jù)集的信息,然后在早期開發(fā)的每個(gè)階段確定蛋白質(zhì)量。
Peshkin發(fā)現(xiàn),如果單獨(dú)使用RNA表達(dá)作為蛋白質(zhì)量的代表 - 研究人員長(zhǎng)期保持的慣例 - 結(jié)果在大多數(shù)情況下都是不準(zhǔn)確的,特別是在蛋白質(zhì)快速產(chǎn)生并迅速處理的情況下。另一方面,他的預(yù)測(cè)算法在大多數(shù)情況下都是準(zhǔn)確的。
令他驚訝的是,他和他的同事們發(fā)現(xiàn)許多對(duì)晚期器官功能至關(guān)重要的蛋白質(zhì)在卵子受精后才被儲(chǔ)存在卵母細(xì)胞中。這是意料之外的原因是這些蛋白質(zhì)中的許多是組織特異性的,并且不僅在受精卵中沒有目的,而且如果它們過早使用則可能對(duì)胚胎有毒。
Peshkin將研究的下一個(gè)問題是雞蛋是如何控制這些蛋白質(zhì)的。本文簡(jiǎn)要介紹了翻譯后蛋白質(zhì)修飾(例如磷酸化)在胚胎發(fā)育中的作用和動(dòng)態(tài)。但這些觀察只是冰山一角。
他沉思道,生物醫(yī)學(xué)研究經(jīng)常出現(xiàn)這種情況。新發(fā)現(xiàn)往往會(huì)引發(fā)進(jìn)一步的問題。“這對(duì)實(shí)驗(yàn)室來說是一個(gè)笑話,”他說。“標(biāo)題常常是,'前所未有的大數(shù)據(jù)集揭示了我們對(duì)生物學(xué)的無知的新深度。'”
該工具現(xiàn)已在線提供給研究人員,以研究他們感興趣的特定蛋白質(zhì)。
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