De flesta metoder för att förutsäga proteinfunktion från proteinproteininteraktionsdata utnyttjar observationen att ett protein ofta delar funktioner med proteiner som interagerar med det (dess nivå-1 grannar). Men proteiner som interagerar med samma proteiner (dvs. Nivå 2-grannar) kan också ha större sannolikhet att dela med sig av liknande fysiska eller biokemiska egenskaper. Vi spekulerar i att två separata former av funktionell association står för ett sådant fenomen, och ett protein kommer sannolikt att dela funktioner med sina nivå-1 och/eller nivå-2 grannar. Vi är intresserade av att ta reda på hur viktigt det är funktionellt samband mellan nivå 2-grannar och hur de kan utnyttjas för att förutsäga proteinfunktion. Vi har gjort en statistisk studie av aktuella interaktionsdata och observerat att funktionellt samband mellan nivå 2-grannar är tydligt observerbart. Ett betydande antal proteiner observeras dela funktioner med nivå 2-grannar men inte med nivå-1-grannar. Vi utvecklar en algoritm som förutsäger ett proteins funktioner i två steg: (1) tillskriva var och en av dess nivå-1 och nivå-2 grannar genom att uppskatta dess funktionella likhet med proteinet med hjälp av den lokala topologin av interaktionsnätverket samt tillförlitligheten av experimentella källor; (2) poäng varje funktion baserat på dess viktade frekvens i dessa grannar. Med hjälp av permission-one-out korsvalidering jämför vi vår metods prestanda med flera andra befintliga metoder och visar att vår metod fungerar bra.
Proteiner som har både en direkt interaktion och delade nivå-2 interaktionspartners har hittats mer sannolikt att dela funktioner REF.