Determinants and Regulation of Protein Turnover in Yeast

doi:10.1016/j.cels.2017.08.008

.2017年9月27日；5（3）：283-294.e5。

doi:10.1016/j.cels.2017.08.008。 Epub 2017年9月13日。

酵母蛋白质周转的决定因素及其调控

米盖尔·马丁·佩雷斯¹, 朱迪特·维伦²

附属公司

¹美国华盛顿大学基因组科学系，西雅图，WA 98195。
²美国华盛顿大学基因组科学系，西雅图，WA 98195，电子地址：jvillen@u.washington.edu。

PMID： 28918244
预防性维修识别码：项目编号：5935796
内政部： 2016年10月10日/j.cels.2017.08.008

酵母蛋白质周转的决定因素及其调控

米盖尔·马丁·佩雷斯等。细胞系统. 2017.

.2017年9月27日；5（3）：283-294.e5。

doi:10.1016/j.cels.2017.08.008。 Epub 2017年9月13日。

作者

米盖尔·马丁·佩雷斯¹, 朱迪特·维伦²

附属公司

¹美国华盛顿大学基因组科学系，西雅图，WA 98195。
²美国华盛顿大学基因组科学系，西雅图，WA 98195，电子地址：jvillen@u.washington.edu。

PMID： 28918244
预防性维修识别码：项目编号：5935796
内政部： 2016年10月10日/j.cels.2017.08.008

摘要

蛋白质周转维持蛋白质组的循环需要，其功能失常与衰老和与年龄相关的疾病有关。然而，并不是所有的蛋白质周转都一样，加速或减缓周转的因素大多是未知的。我们测量了指数增长酵母中3160个蛋白质的周转率，并分析了它们对物理、功能和遗传特性的依赖性。我们发现，功能特征，包括蛋白质定位、复杂隶属度和连接性，对周转的影响大于序列元素。我们还发现蛋白质周转和mRNA周转是相关的。营养扰动和渗透胁迫下的分析表明，蛋白质周转高度依赖于细胞状态，当蛋白质被积极使用时，周转速度更快。最后，应激诱导的蛋白质和转录物丰度变化与蛋白质周转的变化相关。本研究提供了蛋白质周转率的资源和原理，以了解蛋白质组在基本条件和扰动下的再循环需求。

关键词：mRNA半衰期；质谱；渗透胁迫；蛋白质活性；蛋白质半衰期；蛋白质稳定性；蛋白质周转；蛋白质组学；蛋白质平衡。

PubMed免责声明

数字

**图1。指数增长酵母中蛋白质周转的全局分析**
(A类)实验设计。脉冲SILAC和复制2的全球蛋白质标记动力学（RIA：相对同位素丰度；点：每个时间点的中值，阴影：标准偏差）和细胞生长（OD600）。(B类)Z评分热图转换了周转快、中、慢的蛋白质的物理化学性质中值，分别代表蛋白质半衰期分布的低（<25%）、中（25-75%）和高（>75%）四分位数范围。仅显示了与蛋白质周转率具有显著Spearman相关性的特性（Bonferroni校正p<0.01）（另请参见图S3）。(C类)蛋白质C末端最后7个氨基酸的序列分析（红线表示p<0.05显著性水平，SGD蛋白质组中存在的所有ORF的C末端用作背景）（另见图S4）。(D类)PTM占用率的比较（即已报告实际修饰的可修饰残基的百分比）（P：磷酸化；Ub：泛素化；Suc：琥珀化；Ac：乙酰化）。(E类,F类)含有磷酸化和泛素化位点的蛋白质的半衰期分布（修改信息来自（Christiano等人，2014；Swaney等人，2013））(E类)和特定的德克朗图案(F类)与所有蛋白质组半衰期相比（Ø表示没有降解）。蛋白质组半衰期中位数在两个图中用灰色虚线表示（另见图S4）。(**G公司**)钙蛋白酶和半胱氨酸蛋白酶裂解位点密度的比较。

**图2。细胞定位、复合物隶属度和蛋白质活性对蛋白质周转的影响分析**
(A类)蛋白质半衰期在不同GO细胞成分中的分布（另见图S5）。(B类)CVs半衰期在完整蛋白质复合体中的分布（即所有成员的半衰期测量，n=183个复合体），以及使用整个蛋白质组的随机半衰期模拟分布。灰色箭头表示整个蛋白质组的半衰期变异系数。内部图表显示了蛋白质复合物的分布，根据每个复合物中的成员数量和半衰期测量的完成百分比。(C类)蛋白质复合体成员的半衰期分布：细胞质（RPS和RPL）和线粒体（MRPS和MRPL）核糖体亚基、蛋白酶体亚基（20S和19/22S）和呼吸链复合体（C-II、C-III、C-IV和C-V）。粗体线表示平均值，底部表示每个综合体的覆盖范围。(D类)蛋白质周转分析，比较与重要性（必需（E）与非必需（NE）蛋白质）、双重性（高（H）与低（L）表达的副log基因，考虑到蛋白质丰度差异大于5倍）、连接性（≤5与>5蛋白质相互作用）和蛋白质功能（催化（C）与调节（R）亚基）相关的性状。蛋白质组的半衰期中位数由灰色虚线表示。

**图3。活性蛋白用量对营业额的影响**
(顶部)GO术语的2D注释富集分析（p<0.01），比较在富含精氨酸或缺乏精氨酸的培养基中生长的细胞之间的蛋白质半衰期值(A类)而棉子糖或半乳糖是唯一的碳源(B类). 标识函数由对角灰色虚线表示。(底部)比较来自选定GO术语的成员的蛋白质半衰期的箱线图显示出显著差异。

**图4。指数生长酵母转录组和蛋白质组丰度和周转率的比较**
(A类)mRNA（摘自（Bachmair等人，1986；Gawron等人，2016；Miura等人，2008））和蛋白质丰度（n=2720）之间的对数标度相关性。(B类)mRNA周转率（摘自（Bachmair等人，1986；Geisberg等人，2014；Gibbs等人，2014））和蛋白质周转率（n=2143；使用曲线拟合估计值）之间的对数标度相关性。(C类,D类)GO生物过程（GOBP）术语的2D注释富集分析（FDR<0.01），比较酵母转录组和蛋白质组的表达值(C类)和营业额(D类). (E类,F类)GOBP术语的2D注释富集分析（FDR<0.01），比较mRNA的周转和表达值(E类)和蛋白质(F类). 红点代表GOBP术语，而标识函数则由对角灰色虚线表示。

**图5。说明不同蛋白质周转预测模型性能的受体操作特性（ROC）曲线**
不同预测性MLR衍生模型的真阳性率（敏感性）与假阳性率（1-特异性）的绘图，该模型将蛋白质分类为快速（25%四分位数，半衰期最短，左面板）和缓慢（25%四分位数，半衰期最长，右面板）周转（另见图S6）。作为蛋白质周转的单一预测因子，还显示了蛋白质碳百分比（物理化学参数与蛋白质周转的相关性最高）和mRNA半衰期（来自（Geisberg等人，2014；Mommen等人，2012；Presnyak等人，2015）的ROC曲线。各ROC曲线的曲线下面积（AUC）表示各车型的识别能力，如系列标签图例中的括号所示。对角线虚线表示无歧视。

**图6。渗透胁迫期间蛋白质周转的变化**
(A类)实验设计。(B类)对照组（CT）和盐处理（NA）的生长速率和中位半衰期的比较。条形代表三个重复的平均值±SD。(C类)对数尺度的多散点图和相对半衰期测量的Pearson相关性（通过中值归一化）。(D类)中值对数分布₂mRNA、蛋白质和半衰期的变化（mRNA和蛋白质值分别对应于盐处理后0.5小时和4小时，这是发生变化最多的时间，可从中获得（Lee等人，2011；Rodriguez等人，2000））。(E类)原木热图₂mRNA、蛋白质和半衰期的变化。只有那些每个变量至少有2个（3个）重复值的基因才会显示出来（n=1150）。右侧显示了中值之间的皮尔逊相关性。选定簇的典型富集过程用相应的FDR q值表示。(F类)蛋白质复合物的变化示例（圆圈表示单个蛋白质，粗体线表示平均复合物值）。(**G公司**)酵母胞质碳代谢途径中mRNA、蛋白质和半衰期的变化。我们研究中确定的这些途径中的酶根据观察到的变化的重要性进行着色。

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