题目：The functional landscape of the human phosphoproteome
作者：David Ochoa, Andrew F. Jarnuczak, Cristina Viéitez, Maja Gehre, Margaret Soucheray, André Mateus, Askar A. Kleefeldt, Anthony Hill, Luz Garcia-Alonso, Frank Stein, Nevan J. Krogan, Mikhail M. Savitski, Danielle L. Swaney, Juan A. Vizcaíno, Kyung-Min Noh & Pedro Beltrao
发表期刊：Nature Biotechnology
发表时间：09 December 2019

摘要解读

研究背景

蛋白质磷酸化是一种关键的翻译后修饰方式，几乎涉及所有细胞过程中蛋白质功能的调节。尽管在人类细胞中已鉴定出数以万计的磷酸化位点，但目前缺乏有效的方法来确定每个磷酸化位点（phosphosite）的功能重要性。

研究目标

本研究旨在通过整合多维数据资源，使用机器学习方法来评估和优先级排序人类磷酸化位点的功能重要性，以揭示其在不同分子机制、生物过程和疾病中的调控作用。

研究内容

研究团队手动整理了来自104种不同人类细胞类型或组织的112个磷酸化富集蛋白数据集，并重新分析了通过质量控制的6,801个蛋白质组学实验。这一过程生成了一个包含119,809个人类磷酸化位点的参考磷酸化蛋白质组。为了优先考虑功能位点，研究者使用机器学习识别了59个指示蛋白质组学、结构、调控或进化相关性的特征，并将它们整合成一个单一的功能评分。

研究结果

通过上述方法，研究团队识别了在不同分子机制、生物过程和疾病中的调控性磷酸化位点，并揭示了基因组规模的遗传易感性。此外，研究中对几个调控性磷酸化位点进行了实验验证，包括确认SWI/SNF染色质重塑复合体成员SMARCC2中的磷酸化位点在神经分化中的作用。

研究意义

该研究提供了一个系统的方法来评估磷酸化位点的功能重要性，为理解蛋白质磷酸化在人类健康和疾病中的作用提供了新的视角，同时也为未来的生物医学研究和潜在的治疗策略开发提供了宝贵的资源。

引言解读

研究问题

蛋白质磷酸化是调控生物过程的重要翻译后修饰方式，其失调与多种人类疾病相关。尽管已通过质谱等方法鉴定出大量磷酸化位点，其功能全貌仍是当前活跃研究的问题。

国内外研究现状

目前已通过集成研究鉴定出超过200,000个磷酸化位点，但分析挑战依然存在，研究重点正在转向其功能特性的确定。

目前研究的局限

虽然已提出多种优先策略，如鉴定高度保守的磷酸化位点，但大规模应用于人类磷酸化的突变研究尚不可行。机器学习方法在研究磷酸化功能相关性方面的探索还不充分。

本文的研究目标

本研究旨在生成迄今为止最大的人类磷酸化蛋白质组数据集，识别出119,809个人类磷酸化位点，并针对每个磷酸化位点编制了涵盖59个特征的注释，将这些注释整合进一个名为“磷酸化位点功能分数”的单一功能相关性评分中。

研究内容

本研究内容涉及使用高通量质谱技术和机器学习方法来系统地分析和评估大规模人类磷酸化数据，以揭示磷酸化位点在调控细胞功能中的作用，并预测有害突变的影响。通过整合多维数据，研究试图建立一个能准确识别不同机制下调控性磷酸化位点的模型，并为生物医学研究提供新的工具和资源。

这项研究不仅填补了现有研究的空白，而且通过创新的方法推动了生物医学研究的进展，特别是在精确医疗和疾病治疗策略开发方面提供了可能的新途径。此外，研究还强调了机器学习在生物医学数据分析中的潜力和重要性，特别是在处理和解释大规模生物数据集时。

研究方法详细解读

数据采集

采集方法及建库手段

本研究从PRIDE数据库（截至2017年6月）检索了所有被注释包含磷酸化信息的307个人类数据集。为确保数据质量，研究团队进行了广泛的手工整理，只选择了使用磷酸富集策略（例如金属氧化物亲和层析和抗磷酸酪氨酸抗体）的非靶向分析方法的数据集。同时࿰