什么是高通量PPI筛选？有哪些前沿技术？
- 成本低、易于大规模构建
- 可用于检测弱或瞬时相互作用
- 只能在细胞核环境中检测互作
- 假阳性/假阴性率较高
- 不适合膜蛋白等特定类别
- 生理环境中检测，保留蛋白天然构象
- 能解析复合物组装状态和互作网络
- 需要高灵敏度质谱系统与优化富集流程
- 假阳性背景较多，需精确对照设计
- 可在活细胞中探测“邻近互作”
- 适用于膜蛋白、细胞器蛋白研究
- 可在活细胞中实时成像
- 定位与互作分析可同时进行
- 不能实现真正的高通量，需要显微成像支持
- 重构效率与背景信号问题仍需优化
- AlphaFold-Multimer（预测蛋白复合物结构）
- DeepPPI（基于序列和拓扑特征预测互作）
- STRING数据库（整合文献、实验、预测数据构建PPI网络）
高通量PPI筛选（High-throughput Protein-Protein Interaction Screening）是指借助自动化技术和大规模实验平台，在短时间内系统性地检测和分析大量蛋白质之间相互作用的技术手段。该策略在蛋白质功能注释、信号通路解析、疾病机制研究及药物靶点发现等方面发挥着重要作用，是后基因组时代理解细胞网络和生命复杂性的关键工具。
一、什么是PPI？为什么要进行高通量筛选？
PPI（Protein-Protein Interaction）指的是两种或多种蛋白质之间通过非共价键发生的物理接触。这种相互作用在细胞内几乎所有生命活动中发挥核心作用，包括信号转导、代谢调控、细胞周期控制、转录调节等。尽管已有文献揭示了数十万个PPI，但考虑到人类基因组编码约20,000种蛋白质，理论上可能存在上亿种潜在相互作用。低通量方法（如Co-IP、GST-pulldown）虽然可靠，但效率低下，难以胜任大规模筛选任务。因此，发展高通量PPI筛选技术成为理解复杂生物网络的关键突破口。
二、高通量PPI筛选的前沿技术手段
高通量PPI筛选技术可大致分为两类：基于实验的技术和基于计算预测的方法。以下聚焦主流实验方法。
1、酵母双杂交系统（Yeast Two-Hybrid, Y2H）
Y2H是最早实现高通量蛋白互作筛选的经典方法。其原理是将待测蛋白分别融合至转录因子的DNA结合域（BD）和激活域（AD），若两蛋白相互作用，即可激活报告基因表达。
（1）优点：
（2）局限：
2、亲和纯化-质谱法（Affinity Purification-Mass Spectrometry, AP-MS）
该方法将目标蛋白（bait）标记后表达于细胞中，通过亲和富集后使用质谱检测其复合物成员。
（1）优势：
（2）挑战：
3、生物素标记系统：BioID与TurboID
BioID技术通过将诱饵蛋白与生物素连接酶（BirA）融合，在活细胞中催化邻近蛋白的生物素化，再通过链霉亲和素捕获-质谱分析相互作用组。
TurboID是BioID的高效版本，标记速度更快，适用于动态互作研究。
（1）优点：
（2）不足：标记范围较广，需严谨数据分析以排除非特异互作
4、分裂荧光蛋白/荧光共振能量转移（BiFC/FRET）
BiFC将两个互补的荧光蛋白片段分别融合至两个待测蛋白，若两者互作，则重构荧光信号；FRET依赖两个荧光蛋白间的能量转移反应检测近距离互作。
（1）特点：
（2）限制：
三、计算预测技术的辅助作用
随着结构生物学和AI的发展，基于机器学习和深度学习的蛋白互作预测模型正日趋成熟，如：
这些方法虽不能替代实验验证，但在PPI候选优选、互作网络建模和功能注释中提供重要支持。
四、高通量PPI筛选的前沿趋势
随着技术不断迭代，高通量PPI筛选正在向以下方向发展：
1、单细胞尺度互作分析
结合空间组学与单细胞质谱，探索不同细胞状态下的动态PPI图谱。
2、时间分辨与条件特异性互作研究
利用如TurboID结合诱导系统，实现特定时间窗口下的PPI捕获。
3、AI驱动的互作网络重建
融合蛋白结构预测、网络拓扑分析与功能富集，构建更具生物学意义的PPI模型。
高通量PPI筛选正成为生命科学研究的重要基石。无论是绘制人类互作组图谱，还是解析复杂疾病网络，高效、精准的蛋白互作筛选工具都是必不可少的利器。随着质谱、标记技术与AI预测能力的不断提升，未来PPI研究将在更高维度和分辨率上重塑我们对生命系统的理解。如您正在寻找专业、高质量的PPI筛选服务，欢迎联系百泰派克生物科技获取定制化解决方案，共同推进前沿生物科学的边界。
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