Ligand interaction landscape of transcription factors and essential enzymes in E. coli

生物 转录因子 抄写(语言学) 计算生物学 遗传学 细胞生物学 生物化学 基因 语言学 哲学
作者
Hui Peng,Sergei Kotelnikov,Megan Egbert,Shany Ofaim,Grant C. Stevens,Sadhna Phanse,Tatiana D. Saccon,Mikhail Ignatov,S. Dutta,Zoe Istace,Mohamed Taha Moutaoufik,Hiroyuki Aoki,Neal Kewalramani,Jianxian Sun,Yufeng Gong,Dzmitry Padhorny,Gennady Poda,Andrey Alekseenko,Kathryn A. Porter,George Jones,Irina A. Rodionova,Hongbo Guo,Oxana Pogoutse,Suprama Datta,Milton H. Saier,Mark Crovella,Sándor Vajda,Gabriel Moreno‐Hagelsieb,John Parkinson,Daniel Segrè,Mohan Babu,Dima Kozakov,Andrew Emili
出处
期刊:Cell [Elsevier]
标识
DOI:10.1016/j.cell.2025.01.003
摘要

Knowledge of protein-metabolite interactions can enhance mechanistic understanding and chemical probing of biochemical processes, but the discovery of endogenous ligands remains challenging. Here, we combined rapid affinity purification with precision mass spectrometry and high-resolution molecular docking to precisely map the physical associations of 296 chemically diverse small-molecule metabolite ligands with 69 distinct essential enzymes and 45 transcription factors in the gram-negative bacterium Escherichia coli. We then conducted systematic metabolic pathway integration, pan-microbial evolutionary projections, and independent in-depth biophysical characterization experiments to define the functional significance of ligand interfaces. This effort revealed principles governing functional crosstalk on a network level, divergent patterns of binding pocket conservation, and scaffolds for designing selective chemical probes. This structurally resolved ligand interactome mapping pipeline can be scaled to illuminate the native small-molecule networks of complete cells and potentially entire multi-cellular communities.
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