Protein-protein interaction networks (PPINs) were suggested for generating regulatory networks and cellular modeling as well. Previously, they were used to predict metabolic pathways. Microarray expression profiles and PPINs were also used together to form protein clusters and signaling pathways were reconstructed. More recently, a methodology in which searching for signaling pathways is carried out using underlying characteristics of the known pathways.
In this study I present a new framework for expanding biological pathways using protein-protein interaction data and protein complex data. Protein-protein interaction data was obtained from several databases and it was divided into binary protein interactions and co-complex membership by detection methods. Also, binary protein interaction data was scored to measure a confidence using other biological evidences, such as domain-domain interactions, paralogs, orthologs, subcellular localizations, and genome context. Protein complexes can be used to expand biological pathway in the two sides. First, protein complex, a set of proteins, performs specific functions, so it can be regarded as a functional group like a Gene Ontology functional group. Second, protein complexes, together with individual proteins, perform specific functions. It means they comprise the basic units of the cell’s interaction network. Using composite function annotations, I added protein complex information into the biological pathways.
In this paper, I applied biological pathway expansion method to MAPK signaling transduction pathway in Saccharomyces cerevisiae (budding yeast). In conclusion, MAPK signaling transduction pathway was expanded by adding new proteins, relations, and protein complexes.
단백질-단백질 상호작용 네트워크(Protein-protein interaction network) 상에서 생물학적 경로(Biological pathway)를 추출하는 기존의 연구는 경로 내 연결된 단백질 쌍의 기능 군(Gene Ontology, GO)간의 통계적으로 유의한 연관성을 추출하여, 이것으로 뒷받침되는 단백질 상호작용만을 이용해 관심 있는 단백질간의 경로를 추출함으로써 알려진 생물학적 경로를 재구축하고, 보완하는데 초점을 맞추었다. 본 논문에서는 기존의 단백질 상호작용을 이용한 방법을 개선하고 단백질 복합체(Protein complex) 정보를 추가하여 생물학적 경로를 확장하였다. 단백질 복합체는 생체 환경 내에서 결합된 단백질 그룹을 말하는데, 이것은 두 가지 의미에서 생물학적 경로를 확장하는데 사용될 수 있다. 첫 번째로 단백질 복합체는 GO 기능 군과 같이 특수한 기능을 수행하는 단백질들의 집합으로써 단백질 복합체 내 단백질들의 기능을 대표할 수 있다는 점을 이용해 생물학적 경로를 확장하였다. 우선 생물학적 경로 내 단백질들의 연결 상태로부터 이들이 포함된 기능 군과 단백질 복합체간의 통계적으로 유의한 연관규칙을 도출하고, 이를 만족하는 Binary 단백질 상호작용(Binary protein interaction)을 선정하여, 선정된 Binary 단백질 상호작용을 이용하여 생물학적 경로를 확장하였다. 두 번째로 단백질 복합체는 복합체 내 단백질들간의 안정적인 상호작용에 의해 이루어진다는 특징을 생물학적 경로 확장에 이용하였다. 복합 기능(Composite function) annotation을 이용해 생물학적 경로와 기능 및 단백질 구성의 유사성이 높은 단백질 복합체를 찾고 복합체 내 단백질 중 현재 생물학적 경로에 포함되지 않은 단백질들을 생물학적 경로 내 새로운 단백질로 추가하였다. 이와 같이 단백질 복합체는 두 가지 측면에서 생물학적 경로를 확장하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Saccharomyces cerevisiae (budding yeast) 내 생물학적 경로 중 대표적인 MAPK 신호전달경로(Signal transduction pathway)를 대상으로 생물학적 경로 확장 방법을 적용하였고, 결과적으로 Binary 단백질 상호작용과 단백질 복합체를 이용하여 기존의 MAPK 신호전달경로 내 단백질들 외에 새로운 단백질들과 그것들에 연결된 상호작용 정보를 추가함으로써 신호전달경로를 확장하였다. 추가적으로 신호전달경로에 작용하는 단백질 복합체들의 기능을 복합 기능 annotation 방법을 이용해 설명하였다.
