Global insights into cellular organization and genome function require comprehensive understanding of the interactome networks that mediate genotype–phenotype relationships1,2. Here we present a human ‘all-by-all’ reference interactome map of human binary protein interactions, or ‘HuRI’. With approximately 53,000 protein–protein interactions, HuRI has approximately four times as many such interactions as there are high-quality curated interactions from small-scale studies. The integration of HuRI with genome3, transcriptome4 and proteome5 data enables cellular function to be studied within most physiological or pathological cellular contexts. We demonstrate the utility of HuRI in identifying the specific subcellular roles of protein–protein interactions. Inferred tissue-specific networks reveal general principles for the formation of cellular context-specific functions and elucidate potential molecular mechanisms that might underlie tissue-specific phenotypes of Mendelian diseases. HuRI is a systematic proteome-wide reference that links genomic variation to phenotypic outcomes. A human binary protein interactome map that includes around 53,000 protein–protein interactions involving more than 8,000 proteins provides a reference for the study of human cellular function in health and disease.

Abstract Although archaea, Gram‐negative bacteria, and mammalian cells constitutively secrete membrane vesicles (MVs) as a mechanism for cell‐free intercellular communication, this cellular process has been overlooked in Gram‐positive bacteria. Here, we found for the first time that Gram‐positive bacteria naturally produce MVs into the extracellular milieu. Further characterizations showed that the density and size of Staphylococcus aureus ‐derived MVs are both similar to those of Gram‐negative bacteria. With a proteomics approach, we identified with high confidence a total of 90 protein components of S. aureus ‐derived MVs. In the group of identified proteins, the highly enriched extracellular proteins suggested that a specific sorting mechanism for vesicular proteins exists. We also identified proteins that facilitate the transfer of proteins to other bacteria, as well to eliminate competing organisms, antibiotic resistance, pathological functions in systemic infections, and MV biogenesis. Taken together, these observations suggest that the secretion of MVs is an evolutionally conserved, universal process that occurs from simple organisms to complex multicellular organisms. This information will help us not only to elucidate the biogenesis and functions of MVs, but also to develop therapeutic tools for vaccines, diagnosis, and antibiotics effective against pathogenic strains of Gram‐positive bacteria.

The gut microbiota has an important role in the gut barrier, inflammation and metabolic functions. Studies have identified a close association between the intestinal barrier and metabolic diseases, including obesity and type 2 diabetes (T2D). Recently, Akkermansia muciniphila has been reported as a beneficial bacterium that reduces gut barrier disruption and insulin resistance. Here we evaluated the role of A. muciniphila-derived extracellular vesicles (AmEVs) in the regulation of gut permeability. We found that there are more AmEVs in the fecal samples of healthy controls compared with those of patients with T2D. In addition, AmEV administration enhanced tight junction function, reduced body weight gain and improved glucose tolerance in high-fat diet (HFD)-induced diabetic mice. To test the direct effect of AmEVs on human epithelial cells, cultured Caco-2 cells were treated with these vesicles. AmEVs decreased the gut permeability of lipopolysaccharide-treated Caco-2 cells, whereas Escherichia coli-derived EVs had no significant effect. Interestingly, the expression of occludin was increased by AmEV treatment. Overall, these results imply that AmEVs may act as a functional moiety for controlling gut permeability and that the regulation of intestinal barrier integrity can improve metabolic functions in HFD-fed mice. Secretions from a particular gut bacterium improve metabolic function and glucose tolerance in mice with type II diabetes. Gut bacteria are crucial to maintaining the intestinal barrier, which separates gut contents from the rest of the body and protects from external pathogens. Following a study demonstrating that levels of the gut bacterium Akkermansia muciniphila are reduced in obese people, Sung Ho Ryu at Pohang University of Science and Technology and Yoon-Keun Kim at MD Healthcare Inc, South Korea, and co-workers, investigated the role of A.muciniphila in type II diabetes. They found that lipid structures termed extracellular vesicles (EVs) secreted by A.muciniphila were more prolific in the faeces of healthy patients than those with type II diabetes. Administration of these bacterial EVs to diabetic mice enhanced gut barrier wall integrity, reduced weight gain and improved glucose tolerance.

Secretion of extracellular vesicles is a general cellular activity that spans the range from simple unicellular organisms (e.g. archaea; Gram-positive and Gram-negative bacteria) to complex multicellular ones, suggesting that this extracellular vesicle-mediated communication is evolutionarily conserved. Extracellular vesicles are spherical bilayered proteolipids with a mean diameter of 20-1,000 nm, which are known to contain various bioactive molecules including proteins, lipids, and nucleic acids. Here, we present EVpedia, which is an integrated database of high-throughput datasets from prokaryotic and eukaryotic extracellular vesicles. EVpedia provides high-throughput datasets of vesicular components (proteins, mRNAs, miRNAs, and lipids) present on prokaryotic, non-mammalian eukaryotic, and mammalian extracellular vesicles. In addition, EVpedia also provides an array of tools, such as the search and browse of vesicular components, Gene Ontology enrichment analysis, network analysis of vesicular proteins and mRNAs, and a comparison of vesicular datasets by ortholog identification. Moreover, publications on extracellular vesicle studies are listed in the database. This free web-based database of EVpedia (http://evpedia.info) might serve as a fundamental repository to stimulate the advancement of extracellular vesicle studies and to elucidate the novel functions of these complex extracellular organelles.

Gut microbiota play an important part in the pathogenesis of mucosal inflammation, such as inflammatory bowel disease (IBD). However, owing to the complexity of the gut microbiota, our understanding of the roles of commensal and pathogenic bacteria in the maintenance of immune homeostasis in the gut is evolving only slowly. Here, we evaluated the role of gut microbiota and their secreting extracellular vesicles (EV) in the development of mucosal inflammation in the gut. Experimental IBD model was established by oral application of dextran sulfate sodium (DSS) to C57BL/6 mice. The composition of gut microbiota and bacteria-derived EV in stools was evaluated by metagenome sequencing using bacterial common primer of 16S rDNA. Metagenomics in the IBD mouse model showed that the change in stool EV composition was more drastic, compared to the change of bacterial composition. Oral DSS application decreased the composition of EV from Akkermansia muciniphila and Bacteroides acidifaciens in stools, whereas increased EV from TM7 phylum, especially from species DQ777900_s and AJ400239_s. In vitro pretreatment of A. muciniphila-derived EV ameliorated the production of a pro-inflammatory cytokine IL-6 from colon epithelial cells induced by Escherichia coli EV. Additionally, oral application of A. muciniphila EV also protected DSS-induced IBD phenotypes, such as body weight loss, colon length, and inflammatory cell infiltration of colon wall. Our data provides insight into the role of gut microbiota-derived EV in regulation of intestinal immunity and homeostasis, and A. muciniphila-derived EV have protective effects in the development of DSS-induced colitis.

Abstract Despite exceptional experimental efforts to map out the human interactome, the continued data incompleteness limits our ability to understand the molecular roots of human disease. Computational tools offer a promising alternative, helping identify biologically significant, yet unmapped protein-protein interactions (PPIs). While link prediction methods connect proteins on the basis of biological or network-based similarity, interacting proteins are not necessarily similar and similar proteins do not necessarily interact. Here, we offer structural and evolutionary evidence that proteins interact not if they are similar to each other, but if one of them is similar to the other’s partners. This approach, that mathematically relies on network paths of length three (L3), significantly outperforms all existing link prediction methods. Given its high accuracy, we show that L3 can offer mechanistic insights into disease mechanisms and can complement future experimental efforts to complete the human interactome.

Abstract Motivation: Extracellular vesicles (EVs) are spherical bilayered proteolipids, harboring various bioactive molecules. Due to the complexity of the vesicular nomenclatures and components, online searches for EV-related publications and vesicular components are currently challenging. Results: We present an improved version of EVpedia, a public database for EVs research. This community web portal contains a database of publications and vesicular components, identification of orthologous vesicular components, bioinformatic tools and a personalized function. EVpedia includes 6879 publications, 172 080 vesicular components from 263 high-throughput datasets, and has been accessed more than 65 000 times from more than 750 cities. In addition, about 350 members from 73 international research groups have participated in developing EVpedia. This free web-based database might serve as a useful resource to stimulate the emerging field of EV research. Availability and implementation: The web site was implemented in PHP, Java, MySQL and Apache, and is freely available at http://evpedia.info. Contact: ysgho@postech.ac.kr

// Valentina R. Minciacchi 1 , Sungyong You 1 , Cristiana Spinelli 1 , Samantha Morley 2 , Mandana Zandian 1 , Paul-Joseph Aspuria 3 , Lorenzo Cavallini 1,4 , Chiara Ciardiello 1,5 , Mariana Reis Sobreiro 1 , Matteo Morello 1 , Geetanjali Kharmate 6 , Su Chul Jang 7 , Dae-Kyum Kim 7 , Elham Hosseini-Beheshti 6 , Emma Tomlinson Guns 6 , Martin Gleave 6 , Yong Song Gho 7 , Suresh Mathivanan 8 , Wei Yang 1 , Michael R. Freeman 1,2 and Dolores Di Vizio 1,2 1 Division of Cancer Biology and Therapeutics, Departments of Surgery, Biomedical Sciences and Pathology and Laboratory Medicine, Samuel Oschin Comprehensive Cancer Institute, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA 2 The Urological Diseases Research Center, Boston Children's Hospital, Boston, MA, Department of Surgery, Harvard Medical School, Boston, MA, USA 3 Women's Cancer Program, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA 4 Department of Experimental and Clinical Biomedical Science, University of Florence, Florence, Italy 5 Experimental Pharmacology Unit, Department of Research, IRCCS-Istituto Nazionale Tumori G. Pascale, Naples, Italy 6 Vancouver Prostate Centre, Department of Urologic Sciences, University of British Columbia, BC, Canada 7 Department of Life Sciences, Pohang University of Science and Technology, Pohang, Republic of Korea 8 Department of Biochemistry, La Trobe Institute for Molecular Science, La Trobe University, Bundoora, Australia Correspondence to: Dolores Di Vizio, email: // Keywords : Extracellular Vesicles, SILAC Proteomics, Cancer metabolism, Tumor progression, Amoeboid blebbing Received : January 05, 2015 Accepted : February 22, 2015 Published : March 14, 2015 Abstract Large oncosomes (LO) are atypically large (1-10µm diameter) cancer-derived extracellular vesicles (EVs), originating from the shedding of membrane blebs and associated with advanced disease. We report that 25% of the proteins, identified by a quantitative proteomics analysis, are differentially represented in large and nano-sized EVs from prostate cancer cells. Proteins enriched in large EVs included enzymes involved in glucose, glutamine and amino acid metabolism, all metabolic processes relevant to cancer. Glutamine metabolism was altered in cancer cells exposed to large EVs, an effect that was not observed upon treatment with exosomes. Large EVs exhibited discrete buoyant densities in iodixanol (OptiPrep TM ) gradients. Fluorescent microscopy of large EVs revealed an appearance consistent with LO morphology, indicating that these structures can be categorized as LO. Among the proteins enriched in LO, cytokeratin 18 (CK18) was one of the most abundant (within the top 5 th percentile) and was used to develop an assay to detect LO in the circulation and tissues of mice and patients with prostate cancer. These observations indicate that LO represent a discrete EV type that may play a distinct role in tumor progression and that may be a source of cancer-specific markers.

Pseudomonas aeruginosa, an opportunistic human bacterial pathogen, constitutively secretes outer membrane vesicles (OMVs) into the extracellular milieu. Although recent progress has revealed that OMVs are essential for pathogenesis of P. aeruginosa, their proteins have not been comprehensively analyzed so far. In this study, we identified 338 vesicular proteins with high confidence by five separate LC-MS/MS analyses. This global proteome profile provides a basis for future studies to elucidate the pathological functions of OMVs from P. aeruginosa.

ABSTRACT Key steps in viral propagation, immune suppression, and pathology are mediated by direct, binary, physical interactions between viral and host proteins. To understand the biology of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, we generated an unbiased systematic map of binary interactions between viral and host proteins, complementing previous co-complex association maps by conveying more direct mechanistic understanding and potentially enabling targeted disruption of direct interactions. To this end, we deployed two parallel strategies, identifying 205 virus-host and 27 intraviral binary interactions amongst 171 host and 19 viral proteins, and confirming high quality of these interactions via a calibrated orthogonal assay. Host proteins interacting with SARS-CoV-2 proteins are enriched in various cellular processes, including immune signaling and inflammation, protein ubiquitination, and membrane trafficking. Specific subnetworks provide new hypotheses related to viral modulation of host protein homeostasis and T-cell regulation. The binary virus-host protein interactions we identified can now be prioritized as targets for therapeutic intervention. More generally, we provide a resource of systematic maps describing which SARS-CoV-2 and human proteins interact directly.