[論文レビュー] Comment on Yu et al., "High Quality Binary Protein Interaction Map of the Yeast Interactome Network." Science 322, 104 (2008)

Aaron Clauset|ArXiv.org|Jan 5, 2009

Bioinformatics and Genomic Networks参考文献 15被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、ユウらの報告である「イースト相互作用ネットワークの次数分布がべき則に従う」という主張に反論し、厳密な統計的分析を通じて、次数 ≥6 の高い接続ノードの上位10.3%のみが、べき則に従う可能性が高く、スケーリング指数は α = 2.9 ± 0.2 であると示している。研究では、ユウらが線形回帰を用いた手法が偏りを生じさせたことを明らかにし、全ネットワークは単純なべき則モデルでは説明できないほど顕著な構造的複雑性を示していることを示している。

ABSTRACT

We test the claim by Yu et al. -- presented in Science 322, 104 (2008) -- that the degree distribution of the yeast (Saccharomyces cerevisiae) protein-interaction network is best approximated by a power law. Yu et al. consider three versions of this network. In all three cases, however, we find the most likely power-law model of the data is distinct from and incompatible with the one given by Yu et al. Only one network admits good statistical support for any power law, and in that case, the power law explains only the distribution of the upper 10% of node degrees. These results imply that there is considerably more structure present in the yeast interactome than suggested by Yu et al., and that these networks should probably not be called "scale free."

研究の動機と目的

• ユウらがイースト相互作用ネットワークの次数分布がべき則に従うと主張したことに、批判的に対処すること。
• 特に、対数変換されたデータに対する線形回帰の使用が、統計的妥当性に与える影響を評価すること。
• イースト相互作用ネットワーク全体の次数分布が、べき則で最もよく記述されるのか、それとも構造的複雑性が支配的であるのかを特定すること。
• Y2H-union、Combined-AP/MS、LC-multiple の3つのイースト相互作用ネットワークバージョンにおいて、べき則フィットの統計的妥当性を比較すること。
• 実証的証拠と適切な統計モデルに基づいて、これらのネットワークが「スケールフリー」と正確に分類できるかどうかを明確にすること。

提案手法

• Y2H-union、Combined-AP/MS、LC-multiple のイースト相互作用ネットワークを再分析し、べき則フィットに最尤推定法を適用した。
• 補完的累積分布関数（CCDF）を用いて、コルモゴロフ・スミルノフ検定を実施し、べき則フィットの統計的有意性を評価した。
• クリスト・ラス・エイツ（Clauset et al., 2007）の手法を用い、べき則が成立する可能性がある最小次数 x_min を推定し、適合度が最大になる値を選択した。
• コルモゴロフ・スミルノフ検定のp値を用いてモデル適合度を評価し、p > 0.1 であればべき則の支持が妥当とみなした。
• 3つのネットワークにおける最良のべき則フィットのスケーリング指数（α）を比較し、一貫性を評価した。
• ユウらのべき則対べき則＋指数カットオフのモデル比較アプローチを再評価し、その手法が統計的に信頼性がないことを指摘した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユウらの主張である『イースト相互作用ネットワークの次数分布は真にべき則で記述できる』という主張は妥当か？
• RQ2 対数変換されたデータに対する線形回帰の使用は、タンパク質相互作用ネットワークにおけるべき則指数の推定に偏りや誤りをもたらすか？
• RQ3 イースト相互作用ネットワークのノードのどの程度がべき則に従う次数分布を示しており、これは異なるネットワークバージョン間で一貫性があるか？
• RQ4 Y2H-unionとLC-multipleネットワークのべき則フィットにおけるスケーリング指数は、統計的に互換性があるのか、それともネットワーク構造に根本的な違いがあるのかを示唆しているか？
• RQ5 x_min = 6 におけるクロスオーバー点が、ネットワーク組織の文脈で「高次元ノード」を定義する意味のある閾値と解釈できるか？

主な発見

• 最尤推定法により導かれたY2H-unionネットワークの最も妥当なべき則モデルのスケーリング指数は α = 2.9 ± 0.2 であり、ユウらが報告した α = 2.4 とは一致しない。
• Y2H-unionネットワークでは、上位10.3%（次数 ≥6 の209ノード）のノードのみが統計的に妥当なべき則行動を示しており（p = 0.95 ± 0.03）、残りの分布はそうではない。
• Combined-AP/MSネットワークでは、べき則フィットに統計的根拠がない（p = 0.01 ± 0.03）ため、次数分布がべき則でよく説明されない。
• LC-multipleネットワークでは、上位範囲でのべき則適合に僅かな支持がある（p = 0.15 ± 0.03）、スケーリング指数は α = 3.3 ± 0.2 であり、Y2H-unionの推定とは顕著に異なる。
• Y2H-unionとLC-multipleネットワークの最良のべき則モデルは、ほとんど互換性がなく、サンプリングのばらつきでは説明できない構造的差異を示唆している。
• x_min = 6 におけるクロスオーバー点、つまり次数分布が非べき則からべき則に移行する点の存在は、1つのべき則モデルでは捉えきれない複数の構造的レジームがネットワーク内に存在することを示している。