综述:通过交联质谱技术实现具有结构分辨率的病毒-宿主互作组学研究

《Current Opinion in Chemical Biology》:Structure-resolved virus-host interactomics by cross-linking mass spectrometry

【字体: 时间:2026年08月11日 来源:Current Opinion in Chemical Biology 7.2

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  病毒依赖宿主蛋白质网络来复制、组装后代,并在细胞和生物体之间传播。要确定这些病毒与宿主蛋白质之间的相互作用十分困难,因为它们会随着感染阶段、细胞类型以及物种的不同而发生变化,而且要理解其作用机制还需要了解结构界面和构象状态的相关信息。交联质谱技术通过为天然系统中的病毒-宿主互作研

  
病毒依赖宿主蛋白质网络来复制、组装后代,并在细胞和生物体之间传播。要确定这些病毒与宿主蛋白质之间的相互作用十分困难,因为它们会随着感染阶段、细胞类型以及物种的不同而发生变化,而且要理解其作用机制还需要了解结构界面和构象状态的相关信息。交联质谱技术通过为天然系统中的病毒-宿主互作研究增添空间和结构维度,解决了这些难题。在本综述中,我们探讨了交联质谱技术是如何从针对病毒蛋白复合物的分析,发展到能够解析病毒颗粒结构以及受感染细胞中病毒-宿主互作网络的研究。我们还阐述了交联质谱如何与亲和力质谱、冷冻电镜/冷冻电子断层扫描、定量蛋白质组学、基因扰动以及结构预测技术相辅相成,从而将物理上的接近程度与分子机制联系起来。最后,我们分析了当前该技术在灵敏度、化学覆盖范围、时间分辨率以及模型解读方面的局限性,并介绍了未来基于定量和整合方法的交联质谱技术如何助力系统层面的结构病毒学研究。

引言

据估计,地球上可能存在数亿到数十亿种遗传上各不相同的病毒[1]。所有这些病毒都需要宿主细胞来复制其遗传物质,并在生物体内部及彼此之间传播。病毒的感染在很大程度上依赖于病毒蛋白以特定且可动态调控的方式与宿主蛋白发生相互作用[2]。病毒蛋白会重新组织现有的宿主蛋白质网络,并对其功能进行重新编程,从而用于生成新的病毒后代。在系统层面,这就形成了由病毒蛋白和细胞蛋白之间的相互作用构成的网络,而这些相互作用是由特定的结构界面所决定的(见图1)。
目前,对于病毒蛋白如何重新组织宿主相互作用网络,使其成为有利于病毒复制和传播的系统,我们对其界面和作用机制的理解还处于初级阶段。在本综述中,我们探讨了交联质谱技术所开展的高分辨率结构互作研究如何填补这一空白。我们展示了交联质谱技术在处理病毒颗粒以及完整的受感染细胞这类复杂且具有生物学意义的样本时,提供蛋白质组尺度上具有距离限制的相互作用信息的潜力。我们认为,交联质谱技术正通过将潜在的相互作用伙伴列表转化为病毒颗粒和受感染细胞中具有空间限制且可被机制层面解读的相互作用网络,逐步建立起一种基于结构解析的病毒-宿主互作研究体系。

章节节选

病毒-宿主蛋白质间相互作用的情境依赖性

在分析病毒-宿主蛋白质-蛋白质相互作用时,需要考虑到这类相互作用本质上取决于感染状态、产生病毒的细胞类型和物种以及细胞所处的环境。病毒感染是一个动态过程,有时在短短几小时内就会经历病毒进入细胞、病毒基因表达、基因组复制以及新病毒后代的组装等阶段。因此,病毒蛋白的功能和相互作用往往会受到

交联质谱技术

交联质谱是一种新兴的蛋白质组学技术,它能够在原位提供具有情境依赖性的蛋白质-蛋白质相互作用信息,从而克服了传统方法的上述局限性。在交联质谱技术中,会使用小型有机分子(交联剂)来捕捉那些因空间上彼此接近而形成的蛋白质-蛋白质相互作用。交联剂会被与样本一起培养,从而将三维空间中距离较近的蛋白质残基通过交联剂上的连接臂长度所限定的距离进行共价连接。之后,这些被交联的蛋白质会被消化成肽段,再对这些肽段进行分析

在病毒学中的应用

交联质谱技术在病毒学中的应用可以看作是随着生物学复杂程度的增加而不断发展的过程(见图2)。对于单个病毒蛋白或已明确的蛋白复合物,交联质谱技术能够提供结构上的约束,其核心价值在于确定蛋白质相互作用界面的位置并构建相应的结构模型。在完整病毒颗粒层面,交联质谱技术则变成了一种分子和空间定位工具,能够将蛋白质分配到病毒颗粒的特定邻域和层次中。而在受感染的细胞中,交联质谱技术的作用更为深远:它能够捕捉

局限性及未来发展方向

尽管交联质谱技术在病毒学研究领域取得了不少进展,但专门用于病毒研究的交联质谱技术仍然属于一个需要高端仪器设备以及天然感染样本的应用领域。它的未来影响力将取决于该技术能否进一步提升灵敏度,同时也取决于是否能够解决另外三个问题:生成具有情境依赖性的比较性相互作用图谱、提高蛋白质-蛋白质相互作用的覆盖范围和结构解析精度,以及将物理上的接近程度与分子功能建立关联(见图3)。

关于写作过程中使用生成式人工智能及人工智能辅助技术的声明

在撰写本手稿的过程中,作者们使用了ChatGPT来对文本进行改写或缩写。随后,所有生成的内容都经过了作者们的审核和修改,作者们对最终发表的内容承担全部责任。

利益冲突声明

作者们声明存在以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:Boris Bogdanow和Fan Liu表示他们获得了莱布尼茨分子药理学研究所提供的资金支持。Boris Bogdanow还表示他获得了柏林夏里特大学医学院提供的资金支持。Fan Liu表示他与VantAI存在咨询或顾问方面的关系,同时还与Absea Biotechnology存在某种关系

致谢

F.L.得到了位于柏林的莱布尼茨分子药理学研究所(FMP)的支持。B.B则得到了柏林夏里特大学医学院以及柏林FMP的支持。
Boris Bogdanow|Fan Liu
德国柏林夏里特大学医学院,柏林自由大学及柏林洪堡大学的成员单位,德国柏林病毒学研究所
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