Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Identificación de nuevos motivos de fosforilación a través de un análisis computacional y experimental integrativo del fosfoproteoma humano

Ramars Amanchy, Kumaran Kandasamy, Suresh Mathivanan, Balamurugan Periaswamy, Raghunath Reddy, Wan-Hee Yoon, Jos Joore, Michael A Beer, Leslie Cope y Akhilesh Pandey

La fosforilación de proteínas ocurre en ciertos contextos estructurales/secuenciales que aún no se comprenden por completo. Los aminoácidos que rodean los residuos fosforilados son importantes para determinar la unión de la quinasa a la secuencia de la proteína. Tras la fosforilación, estas secuencias también determinan la unión de ciertos dominios que se unen específicamente a las secuencias fosforiladas. Hasta el momento, dichos "motivos" se han identificado a través de la alineación de un número limitado de sustratos de quinasa bien identificados. Resultados: Se usaron sitios de fosforilación determinados experimentalmente de la base de datos de referencia de proteínas humanas para identificar 1167 nuevos motivos de fosforilación de serina/treonina o tirosina usando un enfoque computacional. Pudimos validar estadísticamente varios de estos nuevos motivos en función de su enriquecimiento en conjuntos de datos de fosfopéptidos conocidos sobre péptidos de fosfoserina/treonina/tirosina en el proteoma humano. Hubo 299 nuevos motivos de fosforilación de serina/treonina o tirosina que resultaron ser estadísticamente significativos. Varios de los nuevos motivos que identificamos computacionalmente han aparecido posteriormente en grandes conjuntos de datos de sitios de fosforilación determinados experimentalmente desde que iniciamos nuestro análisis. Usando una plataforma de microarrays de péptidos, hemos evaluado experimentalmente la capacidad de la caseína quinasa I para fosforilar un subconjunto de los nuevos motivos descubiertos en este estudio. Nuestros resultados demuestran que es factible identificar nuevos motivos de fosforilación a través de grandes conjuntos de datos de fosforilación. Nuestro estudio también establece micromatrices de péptidos como una plataforma novedosa para ensayos de quinasa de alto rendimiento y para la validación de motivos de consenso. Por último, este catálogo ampliado de motivos de fosforilación debería ayudar en un estudio sistemático de las redes de fosforilación en las vías de transducción de señales.