酵母双杂交与高通量测序技术结合，在蛋白质相互作用研究中能实现哪些新的突破和应用？

    酵母双杂交与高通量测序结合（常称Y2H-seq），核心突破是将蛋白质相互作用的“定性检测”升级为“全景式定量分析”，解决了传统Y2H通量低、结果碎片化的痛点。

一、实现的核心突破

1、从“单对验证”到“全景互作网络绘制”

    传统酵母双杂交一次实验仅能验证少数几对蛋白的相互作用，而Y2H-seq可通过高通量测序同步分析数千至上万对蛋白组合。例如，将某一信号通路的所有蛋白（如100个）作为“诱饵”，与全基因组编码蛋白（如5000个）作为“猎物”构建文库，一次实验即可检测出该通路内及通路与其他功能模块间的所有潜在互作，快速绘制出高分辨率的蛋白质互作网络（PPI网络），无需多次重复单对验证实验。

 

2、从“定性存在”到“定量互作强度”

    传统Y2H仅能判断“是否存在互作”，无法区分互作的强弱；Y2H-seq可通过测序reads数的多少来量化互作强度——与“诱饵”蛋白结合的“猎物”蛋白对应的测序reads数越高，说明两者的互作亲和力越强。例如，在研究病毒蛋白与宿主蛋白的互作时，可通过reads数差异，快速筛选出对病毒复制至关重要的“强互作宿主蛋白”，为药物靶点筛选提供优先级依据。

 

3、从“静态检测”到“动态互作追踪”

    传统Y2H难以捕捉不同条件下（如药物处理、环境胁迫、细胞周期不同阶段）互作的变化，而Y2H-seq可通过“条件对比实验”实现动态追踪。例如，分别在“正常细胞”和“肿瘤细胞”背景下构建Y2H文库并测序，对比两组数据中互作对的种类和reads数变化，能发现肿瘤发生过程中新增或消失的蛋白质互作，揭示疾病相关的互作异常机制。

 

4、显著降低假阳性与假阴性率

    传统Y2H因依赖人工筛选（如蓝白斑筛选），易因“自激活诱饵”或“信号微弱未检出”导致假阳性、假阴性；Y2H-seq通过两个层面降低误差：一是测序的高覆盖度可捕捉到低丰度的互作信号（减少假阴性），二是通过“重复测序验证”和“reads数阈值设定”（如仅保留3次重复中均出现且reads数高于阈值的互作），剔除偶然出现的假阳性信号，结果可靠性显著提升。

二、关键应用场景

1、未知蛋白互作的“全景挖掘”

    针对功能未知的新蛋白（如新发现的疾病相关蛋白），无需预设互作对象，通过Y2H-seq将其作为“诱饵”与全基因组文库杂交，可一次性筛选出所有可能与其结合的蛋白，快速推测该新蛋白的功能（如结合的蛋白多为“细胞凋亡相关蛋白”，则推测其可能参与凋亡调控）。例如，在植物抗逆研究中，通过Y2H-seq筛选“干旱胁迫响应蛋白”的互作伙伴，已发现多个调控植物抗旱的新互作通路。

 

2、疾病相关互作网络的“精准解析”

    在癌症、神经退行性疾病等研究中，Y2H-seq可用于解析“突变蛋白”的互作变化。例如，已知某基因突变（如肺癌中的EGFR突变）会导致蛋白功能异常，通过对比“野生型EGFR”和“突变型EGFR”的Y2H-seq结果，可发现突变后新增的异常互作（如结合了原本不结合的细胞周期调控蛋白），进而阐明突变导致细胞癌变的分子机制。

 

3、药物靶点的“高通量筛选”

    基于Y2H-seq绘制的疾病相关互作网络，可筛选能“破坏异常互作”的药物。例如，若某疾病的关键机制是“蛋白A-蛋白B异常结合”，可将A-B互作作为靶点，构建Y2H-seq筛选体系——向文库中加入候选药物，通过测序检测A-B互作对应的reads数变化，reads数显著下降的药物即为潜在的“互作抑制剂”，无需逐一检测药物对单对互作的影响，大幅提升筛选效率。

 

4、微生物-宿主互作的“系统研究”

    在病毒、细菌感染研究中，Y2H-seq可快速解析病原体蛋白与宿主蛋白的全局互作。例如，研究新冠病毒时，通过Y2H-seq将病毒的所有结构蛋白（如S蛋白、N蛋白）作为“诱饵”，与人类细胞蛋白文库杂交，已筛选出上百个病毒-宿主互作对，其中多个互作已被验证为病毒入侵或复制的关键，为疫苗和药物研发提供了靶点。