최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.
인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.
도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 $80\%$와 $20\%$를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약 $77\%$의 민감도와 $92\%$의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약 $96\%$의 민감도와 $95\%$의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.
Kim, Hong-Soog;Jang, Woo-Hyuk;Lee, Sung-Doke;Han, Dong-Soo
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.86-100
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2004
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 PreSPI(Prediction System for Protein Interaction)라는 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템이 제공하는 기능은 크게 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 서비스 형태로 만들어 제공하는 기능으로 입력 단백질 쌍에 대한 상호작용 예측이 중심이 된 핵심기능과, 핵심 기능으로부터 파생되는 기능인 부가 기능, 그리고 주어진 단백질에 대한 도메인 정보검색 기능과 같이 단백질 상호작용에 관하여 연구하는 연구자에게 도움이 되는 일반적인 기능으로 구성되어 있다. 계산을 통해 단백질 상호 작용을 예측하는 시스템은 대규모계산이 요구되는 경우가 많아 좋은 성능을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서 구현된 PreSPI 시스템은 서비스에 따라 적절히 그 처리를 병렬화 함으로써 시스템의 성능 향상을 도모하였고, PreSPI 가 제공하는 기능을 웹 서비스 API 로 Deploy 하여 시스템의 개방성을 지원하고 있다. 또한 인터넷 환경에서 변화되는 단백질 상호 작용 및 도메인에 관한 정보를 유연하게 반영할 수 있도록 시스템을 계층 구조로 설계하였다. 본 논문에서는 PreSPI 가 제공하는 몇 가지 대표적인 서비스에 관하여 사용자 인터페이스를 중심으로 상술함으로써 초기 PreSPI 사용자가 PreSPI 가 제공하는 서비스를 이해하고 사용하는 데에도 도움이 되도록 하였다.있어서 자각증상, 타각소견(他覺所見)과 함께 이상(異常)은 확인되지 않았으며 부작용도 없었다. 이상의 결과로부터, ‘펩타이드 음료’는 경증고혈압 혹은 경계역고혈압자(境界域高血壓者)의 혈압을, 자각증상 및 혈액${\cdot}$뇨검사에도 전혀 영향을 미치지 않고 저하시킨다고 결론지었다.이병엽을 염색하여 흰가루 병균의 균사생장과 포자형성 등을 관찰한 결과 균사가 용균되는 것을 볼 수 있었으며, 균사의 용균정도와 분생포자형성 억제 정도는 병 방제효과와 일치하는 경향을 보였다.을 의미한다. IV형은 가장 후기에 포획된 유체포유물이며, 광산 주변에 분포하는 석회암체 등의 변성퇴적암류로부터 $CO_{2}$ 성분과 다양한 성분의 유체가 공급되어 생성된 것으로 여겨진다. 정동이 발달하고 있지 않으며, 백운모를 함유하고 있는 대유페그마타이트는 변성작용에 의한 부분용융에 의해 형성된 멜트에서 결정화되었으며, 상당히 높은 압력의 환경에서 대유페그마타이트의 결정화작용 과정에서 용리한 유체의 성분이 전기석에 포획되어 있다. 이때 용리된 유체는 다양한 성분을 지니고 있었으며, 매우 낮은 공융온도와 다양한 딸결정은 포유물 내에 NaCl, KCl 이외에 적어도 $CaCl_{2},\;MgCl_{2}$와 같은 성분을 포함하고 있음을 지시한다. 유체의 용리는 적어도 $2.7{\sim}5.3$ kbar 이상의 압력과 $230{\sim}328^{\circ}C$ 이상의 온도에서 시작되었다.없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선
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[게시일 2004년 10월 1일]
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