För att belysa cellulära maskiner i global skala gjorde vi en multipel jämförelse av de nyligen tillgängliga protein-protein interaktionsnätverken mellan Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster och Saccharomyces cerevisiae. Denna jämförelse integrerad protein interaktion och sekvensinformation för att avslöja 71 nätverk regioner som var bevarade över alla tre arter och många exklusivt för metazoans. Vi använde detta bevarande, och fann statistiskt signifikant stöd för 4 645 tidigare odeskripterade proteinfunktioner och 2 609 tidigare odeskripterade proteininteraktioner. Vi testade 60 interaktionsprognoser för jäst genom tvåhybridanalys, vilket bekräftade ungefär hälften av dessa. Det är betecknande att många av de förutsagda funktionerna och interaktionerna inte skulle ha identifierats enbart från sekvenslikhet, vilket visar att nätverksjämförelser ger väsentlig biologisk information utöver vad som plockas från genomet. komparativ analys  med flera anpassnings-proteinnätverk  på jäst tvåhybrid En stor utmaning med postgenomisk biologi är att förstå de komplexa nätverken av samverkande gener, proteiner och små molekyler som ger upphov till biologisk form och funktion. Framsteg i hela genom metoder nu gör det möjligt för oss att karakterisera dessa nätverk systematiskt, genom att använda förfaranden som t.ex. två-hybrid analys (1) och protein koimmunoprecipitation (2) för att avskärma för protein-protein interaktioner. Hittills har dessa tekniker genererat stora interaktionsnätverk för bakterier (3), jäst (4-7) och nyligen fruktfluga (8) och nematodmask (9). Den stora mängden proteininteraktionsdata som nu finns tillgängliga ger möjligheter och utmaningar när det gäller att förstå evolution och funktion. Sådana utmaningar innebär att tilldela funktionella roller till interaktioner (10), skilja verkliga protein-protein interaktioner från falska positiva (11), och slutligen, organisera storskaliga interaktionsdata till modeller av cellulära signalering och regulatoriska maskiner. Som ofta är fallet inom biologin ger ett tillvägagångssätt som bygger på evolutionära jämförelser mellan arter en värdefull ram för att ta itu med dessa utmaningar. Även om metoder för att jämföra DNA- och proteinsekvenser har varit en stöttepelare i bioinformatik under de senaste 30 åren, utveckling av liknande verktyg på andra nivåer av biologisk information, inklusive proteininteraktioner (12-14), metaboliska nätverk (15-17), eller genuttrycksdata (18) (19) (20), är bara början. Nyligen uppfann vi en metod som kallas PATHBLAST (13) för att jämföra proteininteraktionsnätverk av två arter. Precis som BLAST utför snabb parvis anpassning av proteinsekvenser (21), PATHBLAST är baserad på effektiv anpassning av två proteinnätverk för att identifiera bevarade nätverk regioner. Här utvidgar vi detta tillvägagångssätt till att presentera en beräkningsram för anpassning och jämförelse av mer än två proteinnätverk. Vi tillämpar denna strategi för flera nätverk anpassning för att jämföra de nyligen tillgängliga proteinnätverk för mask, fluga och jäst, och visar att även om ett enda nätverk innehåller falskt positiva interaktioner, inbäddade under detta buller är en repertoar av protein interaktion komplex och vägar bevarade över alla tre arter. Vi utvecklade en allmän ram för jämförelse och analys av flera proteinnätverk. Fullständiga uppgifter finns i Supporting Text, som publiceras som stödjande information på PNAS webbplats. Kortfattat, denna process integrerar interaktioner med sekvensinformation för att generera en nätverksanpassning graf. Varje nod i grafen består av en grupp av sekvensliknande proteiner, en från varje art; varje länk mellan ett par noder representerar bevarade proteininteraktioner mellan motsvarande proteingrupper (Fig. 1).................................................................. En sökning över nätverkets anpassning utförs för att identifiera två typer av bevarade subnätverksstrukturer: korta linjära vägar av interagerande proteiner, som modellerar signalöverföringsvägar, och täta kluster av interaktioner, som modellerar proteinkomplex. Sökningen styrs av tillförlitliga uppskattningar för varje proteininteraktion (beräknas utifrån en metod av Bader et al., ref. 22), som kombineras till en probabilistisk modell för poängsättning av kandidatundernätverk. Enligt modellen används ett logsannolikhetsförhållande för att jämföra ett subnätverks passform med den önskade strukturen (väg eller kluster) jämfört med dess sannolikhet med tanke på att varje arts interaktionskarta slumpvis har konstruerats. De underliggande modellantagandena är att (i) i ett verkligt subnätverk, bör varje interaktion vara närvarande oberoende med hög sannolikhet, och (ii) i ett slumpmässigt subnätverk, sannolikheten för en interaktion mellan två proteiner beror på deras totala antal anslutningar i nätverket. Sökalgoritmen identifierar utförligt high-scoring undernätverksfrön och expanderar dem på ett girigt sätt. Betydelsen av de identifierade undernätverken utvärderas genom att jämföra deras poäng med dem som erhålls på randomiserade datamängder, där vart och ett av interaktionsnätverken blandas tillsammans med proteinliknande samband mellan dem. Vi tillämpade ramverket för flera nätverksanpassningar (Fig. 1) att utföra en trevägsjustering av protein-protein interaktionsnätverken mellan Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster och Saccharomyces cerevisiae. Dessa arter spänner över de största uppsättningarna av proteininteraktioner i de offentliga databaserna hittills och, tillsammans med musen, omfattar de viktigaste modellorganismerna som används för att studera cellfysiologi, utveckling och sjukdom.
Nyligen har ett antal dokument jämfört de regulatoriska nätverken av olika arter REF.
Conserved patterns of protein interaction in multiple species
{'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': ['Medicine', 'Biology']}