相分離（phase separation）是調控細胞內蛋白、核酸等生物大分子區室化分佈的重要分子機制之一。能在生理條件下發生相分離的蛋白通常具有特定序列特徵，如含有固有無序區域（intrinsically disordered regions， IDRs）或多個模組化相互作用結構域（modular interaction domains）。基於序列的分析工具常被應用於篩選能夠在細胞內發生相分離的蛋白（表1）。

表1：用於蛋白相分離性質預測的生物資訊學工具

2021年2月19日，北京大學基礎醫學院

李婷婷

課題組在

Genomics, Proteomics & Bioinformatics

雜誌上線上發表題為“

Genomics, Proteomics & Bioinformatics

”的特邀綜述，

Computational Screening of Biological Phase-separating Proteins

綜述首先總結了用於預測相分離蛋白的分析工具，詳細描述了不同方法關注的序列特徵，並基於已公開發表的四個相分離蛋白資料庫提供的資訊，在人類蛋白質組上對這些方法的預測準確度、對IDR含量特性的依賴程度等方面進行了評估（圖1）。作者指出，現有的工具大都基於高IDR含量的相分離蛋白構建，因此不可避免地會存在偏倚，忽略IDR含量相對較低的相分離蛋白。

作者還進一步探討了除蛋白序列特徵外，其他哪些特徵可以為鑑定潛在相分離蛋白提供關鍵資訊。蛋白-蛋白相互作用（protein-protein interaction， PPI）網路可以提供蛋白間的多價相互作用資訊，而相分離過程通常需要多價相互作用力驅動；翻譯後修飾（post-translational modifications， PTMs）也對於調節相分離過程至關重要（圖2）；此外，蛋白髮生相分離所形成的液滴會在免疫熒光（immunofluorescence， IF）影象上顯示為球形結構，也可以為識別相分離蛋白提供有效資訊。在本文中，作者也提出了將PPI，PTMs和IF影象特徵納入相分離計算工具的可能方案。

圖1：幾種相分離計算預測工具在人類蛋白質組上的預測效能比較

圖2：人類蛋白質組中相分離蛋白（P組）與其他蛋白（N組）PTM頻率的比較

北京大學基礎醫學院八年制博士研究生

Computational Screening of Biological Phase-separating Proteins

、碩士研究生

對目前用於相分離蛋白預測的生物資訊學工具進行了系統總結，並結合已發表資料庫，對這些工具的預測效能進行了評估，為關注蛋白相分離的研究者選用計算工具提供參考。同時，作者探討了除常用的序列特徵外，還有哪些特徵能夠反映蛋白的相分離特性。

為論文共同第一作者，

沈博妍

副教授為論文通訊作者。

陳釗銘

李婷婷