Ubiquitination is a post-translational modification process of attaching an ubiquitin molecule to other proteins and most proteins marked with ubiquitin are degraded by proteasome. Ubiquitination is responsible for controlling the turnover of ~80% of cellular proteins, thereby affecting a variety of cellular processes and human diseases. A family of enzymes, called E3 ligase (E3), is of particular importance in the ubiquitination process by recognizing and targeting specific substrate proteins. A variety of E3s are found with varying substrate specificities, which indicates that the degradation process is specifically controlled by E3s. Thus, a comprehensive knowledge about E3s and their specific substrates is necessary for further researches for ubiquitination. However, the current findings of E3-substrate relationships are scattered over a number of resources, making it difficult to analyze functional implications of E3-mediated regulations on diverse cellular processes and pathological phenotypes in a systemic or systematic manner.
In this thesis, we integrated this scattered data into a comprehensive E3-substrate network and constructed E3-mediated regulatory networks for cellular functions and human diseases by analyzing functional and pathological characteristics of individual E3-specific substrate groups. Firstly, we extracted known E3-substrate relationships from MEDLINE abstracts and UniProt database by using a text-mining method as well as from high-throughput experiments data and public ubiquitination databases. This integrative collection scheme substantially enhanced the contents of E3-substrate network, corresponding to a 10-fold increase in the number of E3-substrate relationships compared with previous ubiquitination databases. On the basis of the comprehensive E3-substrate network, we constructed E3Net system, which provides a framework to analyze various cellular functions associated with individual E3-specific substrate groups. Through the analysis using E3Net, we identified that most E3-specific substrate groups are significantly associated with specific functions, indicating the functional specificity of E3-mediated regulation. Secondly, we expanded the current E3-subsrate network by predicting novel E3-substrate relationships from known E3-substrate network. Although we attempted to maximize the collection of available E3-substrate relationships, still it was insufficient to cover global E3-substrate network. In order to accelerate the construction of global landscape of E3-substrate network, we developed a method to predict novel E3-specific substrates by using 3 features conserved in many of known E3-substrate relationships, which are homology, protein interaction, and co-localization characteristics. Finally, we identified disease-associated E3s by estimating the impact of E3-mediated regulation on disease. In recent years, numerous researchers have found the involvements of E3-mediated regulations on disease pathology, but still E3-disease associations are identified only for a small part of E3s. As E3 can affect disease by regulating the degradation of substrates involved in disease pathology, we prioritized disease-associated E3s according to the degree of disease associations of their specific substrate groups, which is calculated by aggregating the disease associations of individual substrates involved in E3-specific substrate group. With the highly ranked disease-associated E3s, we constructed association networks between E3s and diseases.
Through this study, we constructed E3-mediated regulatory networks for proteins, cellular functions, and human diseases by comprehensively collecting available E3-substrate relationships and establishing a framework to analyze functional and pathological characteristics of E3-mediated regulation. The analysis with this comprehensive E3-mediated regulatory network enables us to identify novel distinct feature of E3-mediated regulation, which are function-specific regulatory characteristic of E3. In addition, the results of our study facilitate the identification of single E3 or E3 group which regulates each substrate, function, and disease, as well as a group of associated substrate, function, and disease which is regulated by an E3. This study will facilitate further in-depth investigation of ubiquitination-dependent regulatory mechanisms on cellular functions and diseases, and thus contribute to the study of biomarker discovery and disease therapy.
유비퀴틴화는 유비퀴틴이라고 불리는 작은 단백질이 다른 단백질에 결합하는 단백질 변형작용으로, 유비퀴틴으로 표지된 단백질의 대부분은 프로테아좀에 의해 분해된다. 이러한 유비퀴틴화는 세포 내 단백질의 약 80%의 분해를 조절하고, 이를 통해 다양한 세포 내 기능 및 질병에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이러한 유비퀴틴화 작용에서 E3 효소라고 불리는 단백질 그룹은 기질을 특이적으로 인식함으로써 유비퀴틴화 과정에서 핵심역할을 수행한다. 세포 내에는 다양한 E3 효소가 존재하고, 각 E3 효소는 소수의 특정한 기질에 대한 분해 조절을 담당하기 때문에 E3 효소와 기질 간의 조절 네트워크를 이해하는 것이 유비퀴틴화 연구에서 필수적이다. 그러나 현재는 E3 효소에 의한 기질 조절 정보가 분산되어 있어서 유비퀴틴화 조절 작용에 연관된 세포 내 기능 및 질병에 대한 시스템적 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다.
본 연구에서는 분산되어 있는 E3 효소와 기질 간의 조절 정보를 통합하고, 이를 기반으로 각 E3 효소에 의해 조절되는 단백질 그룹의 기능적 특징 및 질병 연관 특징을 분석함으로써 유비퀴틴화 매개 단백질 분해 조절에 의한 기능 및 질병 조절 네트워크를 구축하였다. 첫 번째로, 텍스트 마이닝 기법을 이용해 논문 초록과 UniProt 데이터베이스로부터 E3 효소와 기질 간 알려진 조절관계를 수집하였고, 고처리량 실험 데이터와 기존 유비퀴틴화 데이터베이스로부터 추출한 정보를 통합하여 E3 효소 및 이들의 특이적 기질에 대한 조절 네트워크를 구축하였다. 이것은 기존 데이터베이스에 비해 10배 이상 증가된 E3 효소와 기질 간 조절 관계 정보를 제공한다. 조절 네트워크를 기반으로 각 E3 효소가 조절하는 기질 그룹에 유의하게 연관된 다양한 기능 정보를 분석할 수 있는 E3Net 시스템을 구축하였고, E3Net을 이용한 분석을 통해 각 E3 효소가 조절하는 기질 그룹이 특정 세포 내 기능에 높은 연관성을 보인다는 것을 발견하였다. 두 번째로, 알려진 E3 효소 및 기질 간 조절 네트워크로부터 새로운 조절관계 정보를 예측함으로써 E3 매개 단백질 분해 조절 네트워크를 확장하였다. E3Net을 구축하면서 알려진 조절관계 정보를 최대한 수집했지만, 여전히 분해 조절 네트워크에 대한 전체 지도를 완성하기에는 부족했다. 이를 보강하기 위해 알려진 조절관계 중 다수에서 공통적으로 발견되는 상동성, 단백질 상호작용, 동일위치특징을 이용해 새로운 E3-기질 조절관계를 예측했다. 마지막으로, 각 E3 효소 매개 조절의 각 질병 기전에 대한 영향력을 평가하여 질병에 대한 높은 연관성을 보이는 E3 효소를 찾았다. 다양한 질병 기전에서 E3 효소 매개 조절의 중요성이 강조되고 있으나, 실제로 E3 효소에 대한 질병 연관성 정보는 아직까지 많이 알려지지 않았다. E3 효소는 질병에 연관된 단백질의 분해를 조절함으로써 질병 기전에 영향을 줄 수 있기 때문에, 여기서는 E3 효소에 의해 조절되는 기질들의 질병 연관성 정보를 종합함으로써 E3 효소의 질병 연관성을 평가했고, 이를 바탕으로 E3 효소와 질병 간의 연관성 네트워크를 구축했다.
본 연구를 통해 유비퀴틴화 매개 단백질 분해 조절 네트워크를 집대성하고, 각 E3 효소에 의해 조절되는 세포 내 기능과 질병 기전을 시스템적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, 각 E3 효소에 의한 단백질, 기능, 질병 수준의 조절 네트워크를 구축할 수 있었다. 이를 이용해서 수집된 전체 E3 효소에 대한 조절 특징을 분석함으로써 각 E3 효소가 특정 기능에 높은 연관성을 보이는 기능적 특이적 기질 그룹을 조절한다는 것을 새롭게 발견하였다. 본 연구의 결과를 이용하면 E3 효소 관점에서 각 E3 효소가 조절하는 연관된 단백질, 기능, 질병들을 파악할 수 있고, 반대로 각 기질, 기능, 질병의 조절을 담당하는 개별 E3 및 복합 조절 E3 효소 그룹을 발견할 수 있다. 따라서 이 연구는 유비퀴틴화 작용에 의해 조절되는 세포 내 기능 및 연관 질병 기전에 대한 심화 연구에 기여할 것으로 생각된다. 또한, 기능 및 질병 연관성 분석을 통해 새로운 바이오마커 및 신약타깃으로 주목되고 있는 E3를 찾고, 이것에 의한 질병 조절 기전을 제시할 수 있는 토대를 마련했다는 점에서 의의가 있다.
