Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2002.06a
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pp.5-23
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2002
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Alzheimer's disease (AD) is a chronic, progressive brain disorder that slowly destroys affected individuals' memory and reasoning faculties, and consequently, their ability to perform the simplest tasks. This study investigated the hub genes of AD. Proteins interact with other proteins and non-protein molecules, and these interactions play an important role in understanding protein function. Computational methods are useful for understanding biological problems, in particular, network analyses of protein-protein interactions. Through a protein network analysis, we identified the following top 10 hub genes associated with AD: PTGER3, C3AR1, NPY, ADCY2, CXCL12, CCR5, MTNR1A, CNR2, GRM2, and CXCL8. Through gene enrichment, it was identified that most gene functions could be classified as integral to the plasma membrane, G-protein coupled receptor activity, and cell communication under gene ontology, as well as involvement in signal transduction pathways. Based on the convergent functional genomics ranking, the prioritized genes were NPY, CXCL12, CCR5, and CNR2.
Proteins interact with each other within a cell, and those interactions give rise to the biological function and dynamical behavior of cellular systems. Generally, the protein interactions are temporal, spatial, or condition dependent in a specific cell, where only a small part of interactions usually take place under certain conditions. Recently, although a large amount of protein interaction data have been collected by high-throughput technologies, the interactions are recorded or summarized under various or different conditions and therefore cannot be directly used to identify signaling pathways or active networks, which are believed to work in specific cells under specific conditions. However, protein interactions activated under specific conditions may give hints to the biological process underlying corresponding phenotypes. In particular, responsive functional modules consist of protein interactions activated under specific conditions can provide insight into the mechanism underlying biological systems, e.g. protein interaction subnetworks found for certain diseases rather than normal conditions may help to discover potential biomarkers. From computational viewpoint, identifying responsive functional modules can be formulated as an optimization problem. Therefore, efficient computational methods for extracting responsive functional modules are strongly demanded due to the NP-hard nature of such a combinatorial problem. In this review, we first report recent advances in development of computational methods for extracting responsive functional modules or active pathways from protein interaction network and microarray data. Then from computational aspect, we discuss remaining obstacles and perspectives for this attractive and challenging topic in the area of systems biology.
The goal of interaction proteomics that studies the protein-protein interactions of all expressed proteins is to understand biological processes that are strictly regulated by these interactions. The availability of entire genome sequences of many organisms and high-throughput analysis tools has led scientists to study the entire proteome (Pandey and Mann, 2000). There are various high-throughput methods for detecting protein interactions such as yeast two-hybrid approach and mass spectrometry to produce vast amounts of data that can be utilized to decipher protein functions in complicated biological networks. In this review, we discuss recent developments in analytical methods for large-scale protein interactions and the future direction of interaction proteomics.
We propose a protein function finding algorithm that is able to predict specific molecular function for unannotated proteins through domain analysis from protein-protein network. To do this, we first construct protein-protein interaction(PPI) network in Saccharomyces cerevisiae from MIPS databases. The PPI network(proteins; 3,637, interactions; 10,391) shows the characteristics of a scale-free network and a hierarchical network that proteins with a number of interactions occur in small and the inherent modularity of protein clusters. Protein-protein interaction databases obtained from a Y2H(Yeast Two Hybrid) screen or a composite data set include random false positives. To filter the database, we reconstruct the PPI networks based on the cellular localization. And then we analyze Hub proteins and the network structure in the reconstructed network and define structural modules from the network. We analyze protein domains from the structural modules and derive functional modules from them. From the derived functional modules with high certainty, we find tentative functions for unannotated proteins.
The latest measure of the relative evolutionary age of protein structure families was applied (based on taxonomic diversity) using the protein structural interactome map (PSIMAP). It confirms that, in general, protein domains, which are hubs in this interaction network, are older than protein domains with fewer interaction partners. We apply a hypothesis of 'biological network evolution' to explain the positive correlation between interaction and age. It agrees to the previous suggestions that proteins have acquired an increasing number of interaction partners over time via the stepwise addition of new interactions. This hypothesis is shown to be consistent with the scale-free interaction network topologies proposed by other groups. Closely co-evolved structural interaction and the dynamics of network evolution are used to explain the highly conserved core of protein interaction pathways, which exist across all divisions of life.
Studying biological networks, such as protein-protein interactions, is key to understanding complex biological activities. Various types of large-scale biological datasets have been collected and analyzed with high-throughput technologies, including DNA microarray, next-generation sequencing, and the two-hybrid screening system, for this purpose. In this review, we focus on network-based approaches that help in understanding biological systems and identifying biological functions. Accordingly, this paper covers two major topics in network biology: reconstruction of gene regulatory networks and network-based applications, including protein function prediction, disease gene prioritization, and network-based genome-wide association study.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an on-going pandemic disease infecting millions of people across the globe. Recent reports of reduction in antibody levels and the re-emergence of the disease in recovered patients necessitated the understanding of the pandemic at the core level. The cases of multiple organ failures emphasized the consideration of different organ systems while managing the disease. The present study employed RNA sequencing data to determine the disease associated differentially regulated genes and their related protein interactions in several organ systems. It signified the importance of early diagnosis and treatment of the disease. A map of protein interactions of multiple organ systems was built and uncovered CAV1 and CTNNB1 as the top degree nodes. A core interactions sub-network was analyzed to identify different modules of functional significance. AR, CTNNB1, CAV1, and PIK3R1 proteins were unfolded as bridging nodes interconnecting different modules for the information flow across several pathways. The present study also highlighted some of the druggable targets to analyze in drug re-purposing strategies against the COVID-19 pandemic. Therefore, the protein interactions map and the modular interactions of the differentially regulated genes in the multiple organ systems would incline the scientists and researchers to investigate in novel therapeutics for the COVID-19 pandemic expeditiously.
Budding yeast has dozens of prions, which are mutually dependent on each other for the de novo prion formation. In addition to the interactions among prions, transmissions of prions are strictly dependent on two chaperone systems: the Hsp104 and the Hsp70/Hsp40 (J-protein) systems, both of which cooperatively remodel the prion aggregates to ensure the multiplication of prion entities. Since it has been postulated that prions and the remodeling factors constitute complex networks in cells, a quantitative approach to describe the interactions in live cells would be required. Here, the researchers applied dual-color fluorescence cross-correlation spectroscopy to investigate the molecular network of interaction in single live cells. The findings demonstrate that yeast prions and remodeling factors constitute a network through heterogeneous protein-protein interactions.
Ovarian cancer is the fifth leading cause of cancer death in women aged 35 to 74 years. Although there are several popular hypothesis of ovarian cancer pathogenesis, the genetic mechanisms are far from being clear. Recently, systems biology approaches such as network-based methods have been successfully applied to elucidate the mechanisms of diseases. In this study, we constructed a crosstalk network among ovarian cancer related pathways by integrating protein-protein interactions and KEGG pathway information. Several significant pathways were identified to crosstalk with each other in ovarian cancer, such as the chemokine, Notch, Wnt and NOD-like receptor signaling pathways. Results from these studies will provide the groundwork for a combination therapy approach targeting multiple pathways which will likely be more effective than targeting one pathway alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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