生物通報道：來自北京蛋白質組研究中心，北京協和醫學院等處的研究人員發表了題為“Proteome-wide prediction of self-interacting proteins based on multiple properties”的文章，研發出了一種在線分析工具SLIPPER （SeLf-Interacting Protein PrEdictoR） ，利用這一工具，研究人員可以從整體水平上理解自相互作用蛋白在細胞功能中的角色。相關成果公布在MOLECULAR ＆ CELLULAR PROTEOMICS雜志上。
文章的通訊作者是北京蛋白質組研究中心的賀福初院士，賀福初院士主要從事基因組學、蛋白質組學與生物信息學研究，曾獲得了多項重要研究成果，如倡導并了人類*個組織、器官的“肝臟蛋白質組計劃”，這也是中國*次領導大型合作計劃。
所謂自相互作用蛋白（Self-interacting proteins）是指自身兩個或者兩個以上拷貝能夠發生相互作用的蛋白，這種蛋白在細胞功能和蛋白相互作用PINs進化方面扮演了重要的角色。
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了解是否一個蛋白能夠發生自相互作用，將有助于揭示其功能，并且有時對于揭示其功能，可以起到非常關鍵的作用。之前分析這種蛋白的研究主要聚焦于某些自相互作用蛋白的結構和功能，但是對于其整體屬性了解得并不多。而且目前zui常見的兩種高通量蛋白相互作用檢測技術并無法準確檢測蛋白自相互作用，相關的生物信息學預測方法更是十分缺乏。
為此，在這篇文章中，賀福初院士開發出了一種在線分析工具SLIPPER （SeLf-Interacting Protein PrEdictoR） ，利用這一工具，研究人員可以從整體水平上理解自相互作用蛋白在細胞功能中的角色。
這一工具是在此前PRINCESS蛋白作用數據分析基礎上發展起來的，研究人員從整體的角度通過系統地分析并預測自相互作用的蛋白，首先他們發現自相互作用的蛋白，在結構上與其它蛋白相比，包含更多的結構域。在進化方面也更傾向于保守和古老，在功能方面，則包含更多的酶基因，管家基因和藥物靶標，在拓撲結構上更是在PINs中占據了重要地位。
根據這些特點，研究人員利用邏輯回歸分析方法，研發出了一種全蛋白質組學范圍的預測模型。并通過了五倍交叉驗證和一個獨立驗證實驗，證明了這一模型的有效性。由此研發出*自相互作用蛋白預測模型，并將其發展成為一個用戶友好的在線分析工具。
利用這一工具，研究人員能更好的了解自我相互作用蛋白，并且這一模型也將能用于自相互作用蛋白高通量研究，以及為解析其功能提供更多的線索。
