何慧敏
蛋白翻译后修饰(Protein translational modifications,PTMs)是指在蛋白质氨基酸残基上添加或移除特定的基团，进而影响蛋白功能的一种方式，可显著增加蛋白质的功能多样性。其中磷酸化修饰被称为“修饰之王”，可在生物体内超过三分之一的蛋白上发生，是调节和控制蛋白质活性和功能的最基本、也是最重要的机制。那么蛋白质的磷酸化修饰是如何发生的呢？这就不得不提到激酶(Kinase)。
激酶
激酶，简单来说就是能够将ATP的P（磷酸）转移到底物上的酶，这一过程谓之磷酸化。一般而言，磷酸化的目的是“激活”或“能化”底物分子，从而激活下游信号通路，调控细胞的生长、分化、增殖、血管生成和凋亡等重要的生物过程，而且失调的激酶会传递紊乱的磷酸化信号，可导致疾病，比如EGFR的突变可能导致肺腺癌。
激酶家族
目前已发现的蛋白激酶约500多种，依据序列相似性、进化保守性和功能等多方面信息，可以将蛋白激酶分为9大家族: CK1,AGC,CAMK,CMGC, GYC, TK, TKL,STE, Atypical等 (Wikinome , 2012)。其中大部分激酶为丝氨酸/苏氨酸激酶，只有TK家族和TKL家族的部分成员为酪氨酸激酶。下图为根据激酶家族分类，绘制的人类激酶树，不同颜色则代表不同家族。
https://www.cellsignal.com/learn-and-support/protein-kinases/human-protein-kinases-overview）
激酶注释
了解了什么是蛋白激酶，以及激酶家族的分类之后，我们如果鉴定到了一些磷酸化修饰位点，该如何得知催化这些位点磷酸化的蛋白激酶是什么呢？一般来说有两种方法：
1、从权威数据库提取：随着激酶研究的深入，出现了许多常见的激酶数据库，其中收录了从文献提取或实验验证的激酶-磷酸化位点作用关系，比如PhosphoSitePlus。
PhosphoSitePlus数据库是一个由 CST 和 NIH 联合开发的免费资源数据库，里面保存了大量人类，小鼠，大鼠的蛋白质磷酸化位点信息以及蛋白激酶和底物的关系。在数据库中输入关注的激酶，便可以查找到该激酶催化的蛋白位点及文章来源等相关数据。
2、通过算法预测未知的磷酸化位点与激酶关系：常见的预测工具有iGPS/GPS、KinasePhos、PhoScan、NetPhosK 、PhosphoPredict、DeepPhos、DeepKinZero等，这些算法大都以已知的激酶-位点关系作为训练集进行模型构建，然后利用构建好的模型进行未知关系的预测。
激酶活性预测
作为蛋白磷酸化修饰的关键酶，激酶活性高低会显著影响生物体磷酸化水平的高低，失调的蛋白激酶可能会导致疾病的发生，因此对于激酶活性的预测可以帮助研究人员识别和理解激酶相关的生物学过程及其在疾病中的作用，同时有助于药物发现和开发。基于激酶注释后的激酶-修饰位点关系，我们通过底物磷酸化位点的表达情况推测激酶的活性状态，激酶调控的蛋白磷酸化水平越高，则激酶的活性可能越高。下面是一些文献中常用的激酶活性预测方法：
算法1：GSEA
利用GSEA原理，构建激酶调控位点集合，分析调控位点的表达情况，进而预测激酶活性。
参考文献：《Benchmarking substrate-based kinase activity inference using phosphoproteomic data》
算法2：KSEA
激酶-底物富集分析KSEA（Kinase-Substrate Enrichment Analysis）是根据差异磷酸化修饰位点，分析其上游可能存在的调控激酶，进而对激酶活性进行打分。
参考文献：《Kinase-Substrate Enrichment Analysis Provides Insights into the Heterogeneity of Signaling Pathway Activation in Leukemia Cells》
算法3：cMAK
依据底物磷酸化状态能直观反映激酶活性状态原理，通过分析激酶的QKS（quantitative kinase state）得分，并对其进行统计学分析，进而评估激酶活性。
参考文献：《An integrative multi-omics approach uncovers the regulatory role of CDK7 and CDK4 in autophagy activation induced by silica nanoparticles》
算法4：iKAP
与cMAK类似，但是基于激酶在比较组中的Ratio分成上调激酶网络和下调激酶网络，然后统计QKS得分并进行卡方检验从而对激酶活性进行预测。
参考文献：《Phosphoproteome-based kinase activity profiling reveals the critical role of MAP2K2 and PLK1 in neuronal autophagy》
算法5：IKAP
根据数据库中的激酶-底物关系从磷酸化蛋白质组学数据推断激酶的活性。通过将估计的激酶活性谱与测得的磷酸化位点谱进行比较，得到最可能磷酸化相应磷酸化位点的激酶。
参考文献《IKAP: A heuristic framework for inference of kinase activities from Phosphoproteomics data》
最后，通过激酶活性预测推测出疾病中的关键激酶后，我们可以结合靶向药物预测，筛选激酶抑制剂/激活剂，进行后续验证。
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