nsSNPs影响植物蛋白质磷酸化修饰的生物信息学研究

As one of the most important post-translational modifications (PTMs), protein phosphorylation is critical for plants in regulating a variety of biological processes. Non-synonymous single nucleotide polymorphisms (nsSNPs) can alter the states of protein phosphorylation, and reconfigure some key biological pathways and networks, and then involve in the processes of stress tolerance and disease resistance, which maybe influence the response of plants to adverse biotic or abiotic factors. The model plant (Arabidopsis thaliana) and two important food crops (rice and maize) will be used as objects in this project. By collecting the experimentally identified phosphorylation sites (p-sites) in proteins, we will develop the tool for the prediction of kinase-specific p-sites in plants. Then, we will construct the computational platform to analyze the influence of nsSNPs to the status of protein phosphorylation. Furthermore, systematic analysis of nsSNPs’ influence on the phosphorylation networks, stress tolerance and disease resistance processes in these three plants will be performed. Finally, biological experiments will be carried out to validate a number of predicted results. This project is aim to construct the platform for the prediction and analysis of phosphorylation-related nsSNPs, and then explore the molecular mechanisms of regulating the phosphorylation networks and participating in environmental responses.

蛋白质磷酸化是重要的翻译后修饰之一，在植物的生长发育过程中发挥关键作用，几乎参与所有生物学过程。非同义单核苷酸多态性（Non-synonymous single nucleotide polymorphisms, nsSNPs）可改变蛋白质磷酸化修饰的状态，进而重排某些关键生物学通路和网络，并参与抗逆和抗病的过程，最终可影响植物对各种不利生物或非生物因素的响应。本项目拟以模式植物——拟南芥和两种重要粮食作物——水稻和玉米为研究对象，通过收集实验鉴定的植物磷酸化底物位点数据，开发植物激酶特异性磷酸化位点的预测软件，构建nsSNPs影响蛋白质磷酸化修饰的预测分析平台，系统研究三种植物的nsSNPs对磷酸化调控网络以及抗逆抗病过程的影响，并对部分计算分析结果进行生物学实验验证。本项目旨在建立与植物蛋白质磷酸化修饰相关的nsSNPs的预测分析平台，进而探索其调控磷酸化网络及参与环境响应的分子机制。

蛋白质翻译后修饰是指蛋白质翻译完成后，在其氨基酸侧链或主链上发生的共价键的断裂或生成的化学反应。目前已经发现的蛋白质翻译后修饰有五百余种，其中磷酸化、乙酰化和泛素化是研究较为广泛深入的几种翻译后修饰，在植物的生长发育过程中发挥着至关重要的作用，几乎参与所有的生物学过程，例如新陈代谢、信号转导、环境响应等。本项目的主要研究内容在于构建植物的蛋白质翻译后修饰相关数据库和预测软件，并基于这些方法和软件工具对植物蛋白质翻译后修饰组数据进行分析和研究，探索蛋白质翻译后修饰这一分子调控机制在植物各种生物学过程中的作用与功能。项目实施过程中，收集整合了植物翻译后修饰底物位点数据集，构建了水稻磷酸化蛋白质组定量数据库dbRicePro，开发了激酶特异性磷酸化位点的预测工具Deep_KSPS、组蛋白乙酰转移酶/去乙酰化酶特异性的赖氨酸乙酰化预测工具Deep-PLA、calpain介导的酶切修饰位点的在线预测软件DeepCalpain、物种特异性蛋白s-谷胱甘肽化位点的预测工具DeepGSH以及普式和物种特异性琥珀酰化位点预测的HybridSucc 软件等，利用已开发的预测软件对棉纤维发育过程中大规模的磷酸化蛋白质组进行了注释，以及全面地分析了水稻幼穗的泛素化组数据。通过该项目的实施，开发了一系列蛋白质翻译后修饰相关数据库和预测软件，并成功应用到相关生物学过程的蛋白质翻译后修饰调控机制研究中。