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A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions

计算生物学 染色质 计算机科学 模块化设计 蛋白质组 比例(比率) RNA剪接 人工智能 模式识别(心理学) 生物 核糖核酸 生物信息学 地理 地图学 遗传学 基因 操作系统
作者
Yue Qin,Edward L. Huttlin,Casper F. Winsnes,Maya L. Gosztyla,Ludivine Wacheul,Marcus R. Kelly,Steven M. Blue,Fan Zheng,Michael Chen,Leah V. Schaffer,Katherine Licon,Anna Bäckström,Laura Pontano Vaites,John J. Y. Lee,Wei Ouyang,Sophie Liu,Tian Zhang,Erica Silva,Jisoo Park,Adriana Pitea
出处
期刊:Nature [Nature Portfolio]
卷期号:600 (7889): 536-542 被引量:78
标识
DOI:10.1038/s41586-021-04115-9
摘要

The cell is a multi-scale structure with modular organization across at least four orders of magnitude1. Two central approaches for mapping this structure-protein fluorescent imaging and protein biophysical association-each generate extensive datasets, but of distinct qualities and resolutions that are typically treated separately2,3. Here we integrate immunofluorescence images in the Human Protein Atlas4 with affinity purifications in BioPlex5 to create a unified hierarchical map of human cell architecture. Integration is achieved by configuring each approach as a general measure of protein distance, then calibrating the two measures using machine learning. The map, known as the multi-scale integrated cell (MuSIC 1.0), resolves 69 subcellular systems, of which approximately half are to our knowledge undocumented. Accordingly, we perform 134 additional affinity purifications and validate subunit associations for the majority of systems. The map reveals a pre-ribosomal RNA processing assembly and accessory factors, which we show govern rRNA maturation, and functional roles for SRRM1 and FAM120C in chromatin and RPS3A in splicing. By integration across scales, MuSIC increases the resolution of imaging while giving protein interactions a spatial dimension, paving the way to incorporate diverse types of data in proteome-wide cell maps.
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