[論文レビュー] Evolutionary dynamics of protein networks

Johannes Berg, Michael Lässig+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2002

Bioinformatics and Genomic Networks被引用数 2

ひとこと要約

本研究では、大規模スクリーニングデータと遺伝子二重化イベントを進化的トレーサーとして用い、Saccharomyces cerevisiae のタンパク質相互作用ネットワークを解析し、2つの主要なプロセスである遺伝子二重化とリンクダイナミクス（突然変異による相互作用の付加・喪失）をモデル化する。リンクダイナミクスは、非対称的かつ二重化よりもはるかに速く、ネットワークの統計的構造を形作る支配的要因であることが判明した。このプロセスにより、広範な結合性分布と相互作用するタンパク質間の結合性相関が生じる。

ABSTRACT

The structure of molecular networks derives from dynamical processes on evolutionary time scales. For protein interaction networks, global statistical features of their structure can now be inferred consistently from several large-throughput datasets. Understanding the underlying evolutionary dynamics is crucial for discerning random parts of the network from biologically important properties shaped by natural selection. We present a detailed statistical analysis of the protein interactions in Saccharomyces cerevisiae based on several large-throughput datasets. Protein pairs resulting from gene duplications are used as tracers into the evolutionary past of the network. From this analysis, we infer rate estimates for two key evolutionary processes shaping the network: (i) gene duplications and (ii) gain and loss of interactions through mutations in existing proteins, which are referred to as link dynamics. Importantly, the link dynamics is asymmetric, i.e., the evolutionary steps are mutations in just one of the binding parters. The link turnover is shown to be much faster than gene duplications. According to this model, the link dynamics is the dominant evolutionary force shaping the statistical structure of the network, while the slower gene duplication dynamics mainly affects its size. Specifically, the model predicts (i) a broad distribution of the connectivities (i.e., the number of binding partners of a protein) and (ii) correlations between the connectivities of interacting proteins.

研究の動機と目的

• タンパク質相互作用ネットワークの統計的構造を形作る進化的要因を理解すること。
• ランダムなネットワーク的特徴と自然選択によって形作られた特徴を区別すること。
• ネットワーク進化における遺伝子二重化と相互作用の付加・喪失（リンクダイナミクス）の相対的寄与度を定量化すること。
• タンパク質間相互作用におけるリンクダイナミクスの非対称性と速度を調査すること。
• 進化的プロセスが観察されたネットワーク的特徴（結合性分布や相関関係など）をどのように生成するかをモデル化すること。

提案手法

• 遺伝子二重化イベントをトレーサーとして用い、歴史的ネットワーク状態を推定し、進化的レートを推定する。
• Saccharomyces cerevisiae からの多数の高スループットタンパク質相互作用データセットに対して統計解析を実施する。
• モデルは2つの進化的プロセスを区別する：遺伝子二重化とリンクダイナミクス（突然変異による相互作用の付加または喪失）。
• リンクダイナミクスは非対称にモデル化され、突然変異が2つの相互作用パートナーの片方のみに影響を与える。
• 遺伝子二重化およびリンクターンオーバーのレートは、二重化タンパク質ペアの分布および相互作用変化の観察から推定される。
• これらのレート推定値に基づき、結合性分布や相互作用タンパク質間の結合性相関といったネットワーク特徴を予測する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝子二重化とリンクダイナミクスのどちらが、タンパク質相互作用ネットワークの構造的組織により大きな寄与をしているか。
• RQ2 ネットワーク進化を形作るにあたり、遺伝子二重化とリンクターンオーバーの速度はどのように比較されるか。
• RQ3 リンクダイナミクスは、タンパク質相互作用における進化的影響において対称的か、非対称的か。
• RQ4 リンクダイナミクスが、酵母のタンパク質ネットワークで観察される広範な結合性分布をどの程度説明できるか。
• RQ5 相互作用するタンパク質間の結合性相関は、進化的プロセスによってどのように生じるか。

主な発見

• リンクダイナミクスは遺伝子二重化よりも顕著に速く、ネットワーク構造を形作る支配的要因である。
• リンクダイナミクスの進化的プロセスは非対称的であり、突然変異が2つの結合パートナーの片方のみに影響を与える。
• モデルは、Saccharomyces cerevisiae における実証的観察と一致する広範なタンパク質結合性分布を成功裏に予測した。
• モデルは、相互作用するタンパク質間の結合性相関を再現できており、リンクダイナミクスがこれらの構造的特徴を駆動していることを示している。
• 遺伝子二重化は、ネットワークの統計的構造ではなく、主にネットワークのサイズに影響を与える。これは、二重化がはるかに遅い速度で発生するためである。
• ネットワークの統計的構造は、主に突然変異による相互作用の高頻度なターンオーバーによって形作られており、新規遺伝子の出現によるものではない。