EMBL的歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）的研究人員創建了迄今為止最大的參考磷酸化蛋白質組，將近120000個人類磷酸化位點。為了識別最重要的成員，他們使用了一種機器學習方法，能夠根據功能重要性對其進行排名。
蛋白質是細胞的核心分子機器，可以通過類似于分子開關的蛋白質修飾來調節。磷酸化就是這樣一種分子開關，它可以改變蛋白質的結構構象，使其活化，失活或改變其功能。盡管進行了數十年的工作，但這修飾的數量以及生物學意義仍然是一個謎。
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這項發表在《Nature Biotechnology》上的研究開發了一種可自由獲取的資源，研究人員可以利用該資源更好地了解哪些蛋白質被磷酸化，哪些磷酸位點具有功能相關性。獲得這些數據對于加速研究發展為許多不同的生物學過程和疾病具有重大意義。
EMBL-EBI小組負責人佩德羅·貝爾特拉（Pedro Beltrao）說：“如果全世界的科學家不分享他們的研究數據和結果，這種新資源將是不可能得到的。通過將機器學習應用于這一龐大的數據集，我們創建了一個評分系統，有望幫助研究人員確定哪些鮮為人知的磷酸位點值得繼續探索。”
EMBL-EBI的研究人員從EMBL-EBI的PRoteomics IDEntifications（PRIDE）數據庫中精選了100多個可公開獲得的富含磷酸化的人類數據集，其中包含6000多個質譜實驗。迄今為止，該項目已生成最大的開放獲取參考磷酸化蛋白質組數據庫。
為了識別對人類細胞最關鍵的磷酸位點，機器學習被用于整合每個位點的不同注釋，例如保守程度。這項研究中產生的磷酸化功能評分具有巨大的潛力，可以幫助其他科學家發現更多有關他們感興趣的蛋白質的信息。它可用于對已知的磷酸位點進行排序，以區分與分子過程和疾病在功能上相關的那些位點。例如，研究人員能夠通過鑒定在調節神經元分化中起作用的兩個高得分磷酸位點來證明其功能評分模型的實用性。
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