Försök i stor skala och integrering av publicerade data (1) har tillhandahållit kartor över flera biologiska nätverk såsom metaboliska nätverk (2, 3), protein-protein (4, 5) och protein-DNA-interaktioner (6, 7) etc. Även om dessa kartor var ofullständiga och kanske felaktiga (8-11), blev de en brännpunkt för sökandet efter de allmänna principer som styr organisationen av molekylära nätverk (12-16). Viktiga statistiska egenskaper hos sådana nät är bland annat eldistribution (P(k)  på k) (t.ex. ref. 16 och 17) eller en liknande fördelning av noden grad k (dvs. antalet kanter av en nod); den lilla världen egendom (11, 13, 16) (dvs. en hög klustereringskoefficient och en liten kortaste vägen mellan varje par av noder); antikorrelation i nodgraden av anslutna noder (15) (dvs., starkt interagerande noder tenderar att anslutas till låg-interaktions sådana); och andra egenskaper. Dessa egenskaper blir uppenbara när hundratusentals molekyler och deras interaktioner studeras tillsammans. Nyligen upptäckta motiv (7, 18) som består av tre till fyra noder utgör den andra änden av spektrumet. Storskaliga egenskaper brukar tillskrivas massiva evolutionära processer som formar nätverket (6, 14), medan många småskaliga motiv representerar återkoppling och feed-forward slingor i cellulär reglering (18, 19). Men de viktigaste biologiska processerna såsom signalöverföring, cellfatreglering, transkription och översättning involverar mer än fyra men mycket färre än hundratals proteiner. De mest relevanta processerna i biologiska nätverk motsvarar mesoscale (5-25 gener). Meso-skala egenskaper biologiska nätverk har varit mestadels svårfångade på grund av beräkningssvårigheter i att räkna medelstora undernätverk (t.ex., ett nätverk av 1000 noder innehåller 1  på 10 23 möjliga 10-node uppsättningar). Här presenterar vi en fördjupad undersökning av molekylära nätverk på meso-nivå. Vi fokuserade på multibody växelverkan och sökte efter uppsättningar av proteiner som har många fler interaktioner sinsemellan än med resten av nätverket (kluster). Vi har utvecklat flera algoritmer för att hitta sådana kluster i ett godtyckligt nätverk. Vi analyserade ett jästnätverk av protein-proteininteraktioner (20) och fann 50 kända och tidigare okaraktäriserade proteinkluster. Vi analyserade funktionell notering av dessa kluster och fann att de flesta identifierade kluster motsvarar någon av de två typerna av cellmoduler: proteinkomplex eller funktionella moduler (se Diskussion). Proteinkomplex är grupper av proteiner som interagerar med varandra samtidigt och plats, bildar en enda multimolekylär maskin. Exempel på identifierade proteinkomplex är flera stora transkriptionsfaktorkomplex, det anafasbefrämjande komplexet, RNA-splittring och polyadenyleringsmaskineri, proteinexport- och transportkomplex, etc. Funktionella moduler består däremot av proteiner som deltar i en viss cellprocess samtidigt som de binder varandra vid olika tidpunkter och platser (olika tillstånd eller faser i cellcykeln, i olika cellfack osv.). Exempel på identifierade funktionella moduler är CDK-cyklinmodulen som ansvarar för cellcykelprogression, jästferomonsvarsvägen, MAP-signalerande kaskader, etc. De upptäckta komplex och moduler har hög statistisk signifikans och konsekvent funktionell annotering (när tillgänglig), och matcha mycket väl till experimentellt erhållna proteinkomplex (21, 22). Viktigt, genom att förlita sig på flerkroppsinteraktioner, är vår metod robust till falskt positiva interaktioner som finns i nätverket. Nätverket av proteininteraktioner (20) representerades som en oriktad graf med proteiner som noder och proteininteraktioner som oriktade kanter. Nyckelidén i vår analys var att identifiera starkt sammankopplade subgrafer (kluster) som har fler interaktioner inom sig själva och färre med resten av grafen. En helt ansluten subgraf, eller klick, som inte är en del av någon annan klick är ett exempel på en sådan kluster. I allmänhet, Vi krävde inte kluster för att vara helt ansluten; istället, densiteten av anslutningar i klustret mättes av parametern Q  på 2m.(n(n) 1)), där n är antalet proteiner i klustret och m är antalet interaktioner mellan dem. Vi utvecklade algoritmer som kan identifiera kluster av tillräckligt hög Q i en godtycklig graf. Observera att problemet med täta subgrafer trots viss likhet inte är identiskt med problemet med att klunga ihop föremål i ett metriska utrymme och inte kan lösas med traditionella klustertekniker. Identifiering av mycket anslutna uppsättningar. Vår första metod var att identifiera alla helt anslutna subgrafer (kluster) genom fullständig uppräkning. Eftersom grafen är mycket gles, kan detta vara Detta papper lämnades in direkt (Track II) till PNAS kontor.
Spirin m.fl. REF presenterade en uppräkningsmetod för att hitta helt anslutna subgrafer, och sedan för att söka efter proteinfunktionsmodul.
Protein complexes and functional modules in molecular networks
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}