
引言
在生物医学研究中,验证两个蛋白质是否存在相互作用(Protein-Protein Interaction, PPI),其核心目的已从单纯证明分子间的化学结合,转向验证互作的“空间有效性”。
细胞内的环境高度拥挤且严格区室化,共定位是蛋白功能性互作的必要条件。如果没有亚细胞层面的共定位,两个蛋白的结合往往仅是体外或异位环境下的假阳性,不具备真实的细胞生理意义。只有当互作蛋白处于同一或相邻的亚细胞位点(且在相同的时空窗口),其相互作用才可能行使真实的生理功能。
那么今天,丸子就带大家系统的梳理一下互作蛋白研究中传统和新兴的「亚细胞定位技术」,通过对比其核心应用场景、优势与局限,为精准开展PPI 研究提供学术参考,助力大家突破“空间有效性” 验证的核心瓶颈。
01 为什么要对互作蛋白进行亚细胞定位?
1. 筛选验证:排除体外筛选的“异位”假阳性
通过酵母双杂交、Co-IP 或 Pull-down 筛选出的候选互作蛋白,往往因过表达或裂解液环境产生非特异性结合。
●必要性:第一步必须验证共定位。
●判断标准:只有当候选蛋白与目标蛋白在细胞内精准共定位(如均位于线粒体内膜或质膜微区),才能证明其互作具有发生的空间可能性。若膜蛋白A 位于溶酶体,而候选互作蛋白 B 位于细胞核,可直接排除该互作的生理真实性 。
2. 内源水平验证:避免过表达导致的人为假象
外源蛋白的过表达常导致蛋白“溢出”到非生理位点(如胞质累积),产生虚假的互作信号。
●必要性:需通过免疫荧光(IF)或免疫组化检测内源性蛋白的定位。
●判断标准:若内源状态下二者无共定位,即使过表达条件下Co-IP 能拉到结合,也应判定为假阳性 。
3. 机制解析:锁定互作发生的功能微环境
蛋白的功能由“定位 + 互作对象”共同决定。同一蛋白在不同亚细胞位点往往介导完全不同的生理过程。
●必要性:精细定位能直接锁定功能场景。
●实例:某激酶在质膜与 GPCR 互作时介导信号传导,而在高尔基体与转运蛋白互作时调控膜泡分选。
●特殊情况:膜蛋白互作需定位到膜微区(如脂筏、线粒体嵴),而非宏观膜结构,才能解析其精细功能。
4. 动态互作捕捉:信号刺激下的时空重组
多数生理性互作是瞬时的,伴随着亚细胞位点的转移。
●必要性:需进行时间依赖性的动态定位分析。
●实例:生长因子刺激后,RTK 受体内吞至早期内体,其与下游信号蛋白的共定位也随之从质膜转移至内体膜。只有捕捉到这一“移位后结合”的过程,才能证明动态调控机制。
5. 复合物组装:验证亚基的空间协同
多蛋白复合物(如电子传递链、突触复合物)的功能依赖于在特定位点的有序组装。
●必要性:验证所有亚基的共定位是确认复合物完整性的前提。
●判断标准:若某关键亚基定位异常(如滞留在内质网未能运输至质膜),复合物无法组装,这往往是功能丧失的分子根源。
6. 互作类型区分:直接互作 vs 间接互作
空间分辨率能辅助判断互作的紧密程度。
●直接互作:需处于极近的空间距离(≤10-20 nm),即邻近标记或 FRET 的检测范围。
●间接互作:若仅能观察到宏观共定位(如均在胞质)但无近距离标记信号,大概率为通过第三方蛋白桥接。
7. 膜蛋白互作专属:同膜与近膜共定位验证
膜蛋白受脂质双分子层的物理限制,其互作具有严格的拓扑学约束。
●同膜共定位:互作伙伴必须位于同一膜结构(如均为质膜蛋白)。
●近膜共定位:若伙伴为可溶性蛋白,必须验证其被招募到了膜的近旁区域(如质膜胞质侧),才能证明是功能性结合而非随机碰撞。
8. 疾病机理:定位紊乱导致的互作异常
许多疾病(如神经退行性疾病、肿瘤)的根源在于蛋白亚细胞定位的改变,导致正常互作丧失。
●必要性:对比正常与疾病细胞的定位差异。
●实例:肿瘤细胞中,某抑癌受体因内吞异常被降解在溶酶体,导致其失去了在质膜与效应分子的共定位,从而丧失抑癌功能。
02 亚细胞定位的传统方法
传统方法主要依赖光学成像和生化分离,但它们在验证上述“空间有效性”时存在物理极限。
1. 融合荧光蛋白与免疫荧光
●原理:利用外源荧光标签(GFP/mCherry)或抗体标记蛋白,通过显微镜观察。
●局限性:
① 分辨率不足:光学衍射极限(~200 nm)远大于蛋白互作距离(<10 nm)。“共定位”只能证明两个蛋白在同一个大的区域,无法证明物理接触。
② 假阳性:过表达荧光蛋白易导致错误定位;IF 样品制备中的固定和透化步骤会破坏膜结构,丢失可溶性蛋白信息。
2. 亚细胞组分分离
●原理:通过离心将细胞拆分为不同细胞器组分(核、线粒体、胞质等)。
●局限性:
① 纯度与污染:无法获得绝对纯净的组分(如线粒体组分常混杂内质网膜),导致定位归属误判。
② 动态丢失:漫长的分离过程会导致弱互作或动态复合物解离(假阴性),无法捕捉瞬时共定位。
03 邻近标记(PL)技术的兴起
PL技术(如 TurboID, APEX2, BioID)通过在活细胞内利用酶促反应,将“空间位置”转化为“化学标签”。这种“原位化学捕获”策略,完美地解决了传统方法在定位精度和膜蛋白研究上的难题。
1. PL技术如何实现互作蛋白的亚细胞定位?
PL 技术并非直接“看”到蛋白的位置,而是通过“诱饵锚定 + 半径限制 + 身份鉴定”的逻辑来推导互作蛋白的精准定位:
●诱饵锚定:将 PL 酶(如 TurboID)融合到已知定位的“诱饵蛋白”上。例如,若诱饵是线粒体外膜蛋白,那么TurboID 就被锚定在了线粒体外膜上。
●半径限制:在活细胞中加入底物(生物素),TurboID 催化产生高活性的中间体(生物素-AMP)。由于中间体半衰期极短,其扩散距离被物理限制在10-20 nm 范围内。
●身份鉴定:只有在这个纳米级半径内的“猎物蛋白”会被共价标记上生物素。通过质谱鉴定出被标记的猎物,即可推导结论:该猎物蛋白必然处于诱饵所在的亚细胞位点,且二者距离<20 nm。
这种机制构建了一幅以诱饵为中心的“分子等高线图”,直接验证了互作的“空间有效性” 。
2. 膜蛋白互作定位的“杀手级”优势
相对于传统技术,PL 在膜蛋白(整合膜蛋白、受体、通道)研究中具有不可替代的四大优势:
▶ 解决“溶解性难题”:先标记,后变性
●传统痛点(Co-IP):膜蛋白具有疏水性,Co-IP 必须使用温和去垢剂(如 Triton)来溶解膜。这往往导致两个极端后果:要么去垢剂太弱,膜蛋白未被提取(假阴性);要么去垢剂破坏了维持复合物的脂质环境,导致互作解离(假阴性);或者疏水性跨膜区暴露,吸附大量非特异性蛋白(假阳性)。
●PL 优势:标记在活细胞、天然膜环境中完成。互作信息一旦被转化为稳定的共价键(生物素-赖氨酸),后续裂解可以使用强变性条件(如含 SDS、8M 尿素的 RIPA Buffer)。
●结果:即使是最难溶的膜蛋白也能被完全溶解,且强变性条件消除了疏水性聚集带来的背景噪音,极大地提高了数据的信噪比。
▶精准解析膜拓扑结构
●传统痛点(IF):免疫荧光需要透化细胞。很难精确控制透化程度来区分膜的胞内侧和胞外侧/腔室侧。
●PL 优势:细胞膜对 PL 产生的活性中间体(特别是 APEX2 产生的带电自由基)具有天然屏障作用。
●机制:若将 PL 酶融合在跨膜蛋白的胞质侧,它只能标记胞质侧的互作蛋白;若融合在腔室侧,则只能标记腔室内的蛋白。
●应用:研究者能极其精确地判断膜蛋白的 N/C 端朝向,并区分互作是发生在细胞内部信号通路,还是外部配体结合。
▶捕捉“膜旁瞬时招募”
●传统痛点(亚细胞组分分离):许多信号蛋白(如激酶、GTPase)平时位于胞质,仅在信号刺激后短暂招募到膜受体上。在亚细胞分离漫长的离心过程中,这些弱结合蛋白极易脱落并回归胞质组分(假阴性)。
●PL 优势:“化学快照”。
●机制:APEX2(1分钟)或 TurboID(10分钟)能在活细胞受刺激的瞬间,将这些被短暂招募到膜表面(<10 nm)的可溶性蛋白“共价冻结”。
●结果:无论结合多么微弱或短暂,只要它们进入过膜蛋白的“射程”,就会被记录下来。这是解析动态膜信号复合物(如GPCR 下游信号)的可靠手段 。
▶解析膜接触位点与反式互作
●传统痛点:光学显微镜(200 nm)无法分辨两个细胞器是否真正接触,还是仅仅靠得近。
●PL 优势:利用 Split-TurboID(分裂酶) 技术。
●机制:将酶拆分为两部分,分别融合到两个不同膜结构的蛋白上(如 ER 蛋白和线粒体蛋白)。只有当两个膜结构发生物理接触(形成接触位点),酶重新组装并激活,仅标记接触面(<10 nm)内的蛋白。
●意义:这是目前验证细胞器间“反式互作”和解析膜接触位点组分的金标准,能精准定位到亚细胞器级别的微结构。
结语
对互作蛋白进行亚细胞定位,本质是从“空间维度”为蛋白互作赋予生理意义。传统的共定位技术虽然直观,但在分辨率和保真度上存在局限。
邻近标记技术凭借其纳米级的空间分辨率、对膜环境的原位保存以及对瞬时动态互作的捕捉能力,已成为验证互作蛋白“空间有效性”及解析复杂膜蛋白功能的新兴技术。
想进一步了解邻近标记的实验设计、避坑指南和应用案例?关注小谱后续为你持续拆解,助力你的科研课题再上一个台阶!
⬇️⬇️⬇️
研究动态、瞬时、弱相互作用的最佳工具—PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案
基于邻近标记技术联合质谱的PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案,从细胞构建培养、亲和富集实验到质谱高通量筛选(阶段可选):①目标序列获取和质粒克隆构建、②基因编辑和细胞系构建、③细胞培养和临近标记、④生物素标记蛋白的亲和纯化富集、⑤蛋白提取和酶解、⑥质谱检测和⑦数据分析和互作网络构建。
▶ 弱/动态/瞬时互作:基于空间临近标记的特殊原理,可以动态捕获更多弱相互作用和瞬时相互作用的蛋白;
▶ 高亲和性:链霉亲和素的亲和效价强,且无需严格保证非变性条件,可以捕获更多膜蛋白的互作;
▶ 避免阴性结果:基于质谱定量数据进行无偏见的高通量筛选,可以获得大量蛋白相互作用信息,避免阴性结果;
▶ 精准筛选:基于定量差异、蛋白功能注释、互作网络核心节点等多维度分析,提供候选临近表达蛋白的清单;
▶ 原位精准表达:可选目标基因的原位标签表达,保留基因天然表达模式,提升研究科学性。
参考文献
1. Xiao H, Zou Y, Wang J, et al. A Review for Artificial Intelligence Based Protein Subcellular Localization. Biomolecules. 2024;14(4):409. Published 2024 Mar 27. doi:10.3390/biom14040409
2. Doyle LM, Wang MZ. Overview of Extracellular Vesicles, Their Origin, Composition, Purpose, and Methods for Exosome Isolation and Analysis. Cells. 2019;8(7):727. Published 2019 Jul 15. doi:10.3390/cells8070727
3. Kwak C, Shin S, Park JS, et al. Contact-ID, a tool for profiling organelle contact sites, reveals regulatory proteins of mitochondrial-associated membrane formation. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(22):12109-12120. doi:10.1073/pnas.1916584117
4. Rees JS, Li XW, Perrett S, et al. Protein Neighbors and Proximity Proteomics. Mol Cell Proteomics. 2015;14(11):2848-2856. doi:10.1074/mcp.R115.052902
5. Shin CJ, Wong S, Davis MJ, et al. Protein-protein interaction as a predictor of subcellular location. BMC Syst Biol. 2009;3:28. Published 2009 Feb 25. doi:10.1186/1752-0509-3-28