Cells react to stimuli through signaling pathways, in which proteins physically bind to each other to propagate signals. To reconstruct signaling pathways from Protein-Protein Interactions (PPIs), activation/inhibition relationships should be annotated to PPIs. In this research, we annotated activation/inhibition relationships to PPIs by using regulates, positively regulates, and negatively regulates relations in Gene Ontology (GO). To annotate activation/inhibition relationships, we firstly predicted directions of undirected PPIs, and then predicted sign for each directed PPI. For predicting directions, we trained two logistic regression models for predicting whether signal can flows in left-to-right direction and right-to-left direction, respectively. For predicting signs, we trained two logistic regression models for predicting whether a directed PPI can act as activation and inhibition, respectively. Independent test results show that the proposed method outperforms previous GO-based method for predicting activation/inhibition relationships of PPIs. The activation/inhibition relationships of PPIs enrich PPI network, enhancing our understanding of signaling pathways and providing it as a valuable resource in systems biology.
세포는 신호전달경로를 통해 자극에 반응하며, 이러한 신호전달경로 상에서 단백질들은 단백질 상호작용을 통하여 신호를 전달한다. 단백질 상호작용으로부터 신호전달경로를 재구성하기 위해서는 단백질 상호작용의 활성화/억제 관계를 알아야 한다. 본 연구에서는 유전자 온톨로지에 존재하는 조절, 양적 조절, 음적 조절이라는 관계를 이용하여 단백질 상호작용의 활성화/억제 관계를 예측하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 단백질 상호작용의 방향을 예측하였으며, 그 후 각 방향에 대하여 단백질 상호작용의 부호를 예측하였다. 방향을 예측하기 위하여 본 연구에서는 왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽에서 왼쪽 방향에 대하여 각 방향으로 신호가 전달될 수 있는지를 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 각각 학습하였다. 또한, 부호를 예측하기 위해서는 단백질 상호작용이 활성화 또는 억제로 작용할 수 있는지를 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 각각 학습하였다. 그 결과 기존의 유전자 온톨로지 기반의 방법보다 성능이 향상되었다. 단백질 상호작용 네트워크에 활성화/억제 관계를 추가함으로써 신호전달경로에 대한 이해를 증진시킬 수 있으며, 시스템 생물학 분야에서 귀중한 자원으로 사용될 수 있을 것이다.
