Bakgrund: Proteiner interagerar dynamiskt med varandra för att utföra sina biologiska funktioner. Den dynamiska driften av proteininteraktionsnätverk (PPI) återspeglas också i de dynamiska formationer av proteinkomplex. Befintliga proteinkomplex detektionsalgoritmer förbiser vanligtvis proteininteraktionernas inneboende timliga natur inom PPI-nätverk. Systematiskt analysera temporal proteinkomplex kan inte bara förbättra noggrannheten av proteinkomplex detektion, men också stärka vår biologiska kunskap om de dynamiska protein sammansättningsprocesser för cellulär organisation. I denna studie föreslår vi en ny beräkningsmetod för att förutsäga tidsmässiga proteinkomplex. Framför allt bygger vi först upp en serie dynamiska PPI-nätverk genom gemensam analys av genuttrycksdata och proteininteraktionsdata. Sedan har en Time Smooth Overlapping Complex Detection modell (TS-OCD) föreslagits för att upptäcka temporal proteinkomplex från dessa dynamiska PPI-nätverk. TS-OCD kan naturligt fånga upp nätverkens smidighet mellan på varandra följande tidpunkter och upptäcka överlappande proteinkomplex vid varje tidpunkt. Slutligen, en icke-negativ matris factorization baserad algoritm introduceras för att slå samman dessa mycket liknande temporal komplex över olika tidspunkter. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är mycket effektiv för att upptäcka temporal proteinkomplex än de senaste komplexa detektionstekniker. Enligt deras livstid kan PPI klassificeras i stabila eller övergående PPI [15, 16]. Stabila PPI som är viktiga för att upprätthålla cellens kondition och stabilitet är vanligtvis permanenta och irreversibla. Samtidigt kan övergående PPIs associera och dissociera temporärt, och därmed de ger en mekanism för cellen att snabbt svara på extracellulär stimuli. Som fysiska interaktioner som bestäms av populär teknik med hög genomströmning, t.ex. tvåhybridjäst (Y2H) och Tandems affinitetsrening med massspektrometri (TAP-MS) brist på tidsinformation, majoriteten av befintliga komplexa detektionsmetoder behandlar PPI-nätverket som ett statiskt nätverk som inte kan användas för att upptäcka tidsmässiga proteinkomplex. I verkligheten är dock cellulära system mycket dynamiska och lyhörda för miljöförhållanden [17]. Det verkliga PPI-nätverket i cellen fortsätter att förändras över olika stadier av cellcykeln [18], vilket leder till flera dynamiska proteininteraktionsnätverk. Som sådan, det
Litteratur REF föreslår en ny teknik för att upptäcka proteinkomplex i tid från de dynamiska PPI-nätverken.
Detecting temporal protein complexes from dynamic protein-protein interaction networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}