Abstract Complexome profiling is an emerging ‘omics approach that systematically interrogates the composition of protein complexes (the complexome) of a sample, by combining biochemical separation of native protein complexes with mass-spectrometry based quantitation proteomics. The resulting fractionation profiles hold comprehensive information on the abundance and composition of the complexome, and have a high potential for reuse by experimental and computational researchers. However, the lack of a central resource that provides access to these data, reported with adequate descriptions and an analysis tool, has limited their reuse. Therefore, we established the ComplexomE profiling DAta Resource (CEDAR, www3.cmbi.umcn.nl/cedar/ ), an openly accessible database for depositing and exploring mass spectrometry data from complexome profiling studies. Compatibility and reusability of the data is ensured by a standardized data and reporting format containing the “minimum information required for a complexome profiling experiment” (MIACE). The data can be accessed through a user-friendly web interface, as well as programmatically using the REST API portal. Additionally, all complexome profiles available on CEDAR can be inspected directly on the website with the profile viewer tool that allows the detection of correlated profiles and inference of potential complexes. In conclusion, CEDAR is a unique, growing and invaluable resource for the study of protein complex composition and dynamics across biological systems.

Abstract Plasmodium species have a single mitochondrion that is essential for their survival and has been successfully targeted by anti-malarial drugs. Most mitochondrial proteins are imported into this organelle and our picture of the Plasmodium mitochondrial proteome remains incomplete. Many data sources contain information about mitochondrial localization, including proteome and gene expression profiles, orthology to mitochondrial proteins from other species, co-evolutionary relationships, and amino acid sequences, each with different coverage and reliability. To obtain a comprehensive, prioritized list of Plasmodium falciparum mitochondrial proteins, we rigorously analyzed and integrated eight datasets using Bayesian statistics into a predictive score per protein for mitochondrial localization. At a corrected false discovery rate of 25%, we identified 445 proteins with a sensitivity of 87% and a specificity of 97%. They include proteins that have not been identified as mitochondrial in other eukaryotes but have characterized homologs in bacteria that are involved in metabolism or translation. Mitochondrial localization of seven Plasmodium berghei orthologs was confirmed by epitope labeling and co-localization with a mitochondrial marker protein. One of these belongs to a newly identified apicomplexan mitochondrial protein family that in P. falciparum has four members. With the experimentally validated mitochondrial proteins and the complete ranked P. falciparum proteome, which we have named PlasmoMitoCarta, we present a resource to study unique proteins of Plasmodium mitochondria.

Abstract Complexome profiling allows large-scale, untargeted, and comprehensive characterization of protein complexes in a biological sample using a combined approach of separating intact protein complexes e.g., by native gel electrophoresis, followed by mass spectrometric analysis of the proteins in the resulting fractions. Over the last decade, its application has resulted in a large collection of complexome profiling datasets. While computational methods have been developed for the analysis of individual datasets, methods for large-scale comparative analysis of complexomes from multiple species are lacking. Here, we present Comparative Clustering (CompaCt), that performs fully automated integrative analysis of complexome profiling data from multiple species, enabling systematic characterization and comparison of complexomes. CompaCt implements a novel method for leveraging orthology in comparative analysis to allow systematic identification of conserved as well as taxon-specific elements of the analyzed complexomes. We applied this method to a collection of 53 complexome profiles spanning the major branches of the eukaryotes. We demonstrate the ability of CompaCt to robustly identify the composition of protein complexes, and show that integrated analysis of multiple datasets improves characterization of complexes from specific complexome profiles when compared to separate analysis. We identified novel candidate interactors and complexes in a number of species from previously analyzed datasets, like the emp24, the V-ATPase and mitochondrial ATP synthase complexes. Lastly, we demonstrate the utility of CompaCt for the automated large-scale characterization of the complexome of the mosquito Anopheles stephensi shedding light on the evolution of metazoan protein complexes. CompaCt is available from https://github.com/cmbi/compact-bio . Author summary Proteins carry out essential functions in the majority of processes in life, often by binding with other proteins to form multiprotein complexes. State of the art experimental techniques such as complexome profiling enable large-scale identification of protein complexes in a biological sample. With the increase in use of this method in recent years these experiments have been performed on a variety of species, of which the results are publicly available. Combining the results from these experiments presents a computational challenge, but could identify novel protein complexes and provide insights into their evolution. Here, we introduce CompaCt as a method to integrate complexome profiles from multiple species enabling automatic large-scale characterization of protein complexes. It identifies commonalities as well as the differences between species. By applying CompaCt to a collection of complexome profiles, we identified candidate complexes and interacting proteins in a number of species that were not detected in previous separate analyses of these datasets. In doing so we shed light on the evolutionary origin of several protein complex members, pinpointed the function of biomedically relevant proteins, whose role was previously unknown, and performed the first investigation of the Anopheles stephensi complexome, a mosquito that transmits the malaria parasite.

Motivation: Complexome profiling combines native gel electrophoresis with mass spectrometry to obtain the inventory, composition and abundance of multiprotein assemblies in an organelle. Applying complexome profiling to determine the effect of a mutation on protein complexes requires separating technical and biological variations from the variations caused by that mutation. Results: We have developed the COmplexome Profiling ALignment (COPAL) tool that aligns multiple complexome profiles with each other. It includes the abundance profiles of all proteins on two gels, using a multidimensional implementation of the dynamic time warping algorithm to align the gels. Subsequent progressive alignment allows us to align multiple profiles with each other. We tested COPAL on complexome profiles from control mitochondria and from Barth syndrome (BTHS) mitochondria, which have a mutation in tafazzin gene that is involved in remodelling the inner mitochondrial membrane phospholipid cardiolipin. By comparing the variation between BTHS mitochondria and controls with the variation among either, we assessed the effects of BTHS on the abundance profiles of individual proteins. Combining those profiles with gene set enrichment analysis allows detecting significantly affected protein complexes. Most of the significantly affected protein complexes are located in the inner mitochondrial membrane (MICOS, prohibitins), or are attached to it (the large ribosomal subunit). Availability and implementation: COPAL is written in Python and is available from gttp://github.com/cmbi/copal.

Protein complexes from the oxidative phosphorylation (OXPHOS) system are assembled with the help of proteins called assembly factors. We here delineate the function of the inner mitochondrial membrane protein TMEM70, in which mutations have been linked to OXPHOS deficiencies, using a combination of BioID, complexome profiling and coevolution analyses. TMEM70 interacts with complex I and V and for both complexes the loss of TMEM70 results in the accumulation of an assembly intermediate followed by a reduction of the next assembly intermediate in the pathway. This indicates that TMEM70 has a role in the stability of membrane-bound subassemblies or in the membrane recruitment of subunits into the forming complex. Independent evidence for a role of TMEM70 in OXPHOS assembly comes from evolutionary analyses. The TMEM70/TMEM186/TMEM223 protein family, of which we show that TMEM186 and TMEM223 are mitochondrial in human as well, only occurs in species with OXPHOS complexes. Our results validate the use of combining complexomics with BioID and evolutionary analyses in elucidating congenital defects in protein complex assembly.