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計算生物学：タンパク質の画像と相互作用を融合させた細胞構造のマルチスケールマップ
Nature 600, 7889 doi: 10.1038/s41586-021-04115-9
細胞はマルチスケール構造であり、少なくともサイズの規模が4桁にわたるモジュールで構成されている。この構造をマッピングするための2つの主要な方法（タンパク質の蛍光画像化とタンパク質の生物物理学的関連性）では、それぞれ大量のデータセットが生成されるが、その質や分解能が異なるため、通常は別々に扱われる。今回我々は、ヒトタンパク質アトラス（Human Protein Atlas）の免疫蛍光画像と、BioPlexの親和性精製を統合して、ヒト細胞の構造の統一的な階層マップを作製した。統合は、それぞれの方法をタンパク質の距離の一般的な測定法として設定し、次に機械学習を用いて2つの測定値を調整するというやり方で行った。MuSIC 1.0（multi-scale integrated cell）と名付けたこのマップでは、69の細胞内の系が明らかになり、その約半数は、我々の知る限りこれまでに報告されていなかった系である。そこで、さらに134の親和性精製を行い、これらの系の大半についてサブユニットの関連性を確認した。このマップから、リボソームRNA前駆体プロセシング集合体と補助的因子が見つかり、これらがrRNAの成熟を制御していることが明らかになった。また、SRRM1とFAM120Cがクロマチン中で果たす機能的役割や、RPS3Aがスプライシングに果たす機能的役割も明らかになった。MuSICは、スケールを超えた統合により、画像化の分解能を高めると同時にタンパク質の相互作用に空間的次元をもたらしており、これは、さまざまなタイプのデータをプロテオーム規模の細胞マップに取り込むための道筋を示している。
