[論文レビュー] Modeling of protein interaction networks

A. Vazquez, A. Flammini+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2001

Bioinformatics and Genomic Networks被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、遺伝子複製によって新たなタンパク質が生成され、突然変異によって徐々に機能が分岐するプロセスを模倣する複製・分岐（DD）モデルを提案する。このモデルは、*S. cerevisiae* のタンパク質相互作用ネットワーク（PIN）の主要なトポロジー的特徴——スケールフリ－な接続性と多フラクタル性、およびランダムな損傷に対する高い耐性——を再現し、PINの組織的・進化的な構造を生物学的に妥当なメカニズムで説明する。

ABSTRACT

We introduce a graph generating model aimed at representing the evolution of protein interaction networks. The model is based on the hypotesis of evolution by duplications and divergence of the genes which produce proteins. The obtained graphs shows multifractal properties recovering the absence of a characteristic connectivity as found in real data of protein interaction networks. The error tolerance of the model to random or targeted damage is in very good agreement with the behavior obtained in real protein networks analysis. The proposed model is a first step in the identification of the evolutionary dynamics leading to the development of protein functions and interactions.

研究の動機と目的

• タンパク質相互作用ネットワーク（PIN）の進化的なダイナミクスを捉える生物学的根拠に基づいたネットワークモデルの開発。
• 遺伝子の複製と分岐が、実際のPINに観察されるスケールフリ－でかつ耐性のあるトポロジーを説明できるかどうかの検証。
• *S. cerevisiae* PINの主要なトポロジー的特徴、例えば接続度分布、クラスタリング係数、損傷耐性の再現。
• 進化的に発展するPINにおける次数分布の多フラクタル性と、そのネットワーク組織への影響の探求。

提案手法

• 既存のノード（タンパク質）を複製することで成長するネットワークを生成し、遺伝子複製を模倣。
• 複製後、確率pでリンクを確率的に削除することで、突然変異に起因する機能的分岐を模倣。
• 2番目のパラメータqは、複製体と祖先ノードの間で新たなリンクを追加する確率を制御し、新たな相互作用の可能性をモデル化。
• 初期リンク形成段階で優先的付加機構を用い、スケールフリーネットワークの成長と整合。
• *S. cerevisiae* PINのサイズに一致させるためにN = 1825ノードでネットワークをシミュレート。
• ランダムおよび標的型ノード削除による耐性をテストし、最大連結成分に残存するノードの割合P(f)を実験データと比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝子複製と分岐に基づくモデルが、実際のタンパク質相互作用ネットワークで観察されるスケールフリ－性と多フラクタル性を再現できるか。
• RQ2 ランダムおよび標的型ノード削除の下で、複製・分岐モデルの損傷耐性は*S. cerevisiae* PINと比較してどの程度か。
• RQ3 平均接続度やクラスタリング係数といった実験的PIN指標に最もよく一致するパラメータ（pとq）の値は何か。
• RQ4 DDモデルにおける次数分布の多フラクタル性は、その耐性や機能的レジリエンスに影響を与えるか。
• RQ5 外部のチューニングなしに、純粋な進化的メカニズムからモデルのトポロジー的特徴が出現できるか。

主な発見

• DDモデルは、n番目のモーメントがネットワークサイズNに対して非線形にスケーリングする多フラクタルスケーリングを示す接続度分布を生成する。
• 最適化されたパラメータp ≈ 0.1およびq ≈ 0.7の下で、モデルはクラスタリング係数CΔ = 0.10(5)およびC□ = 0.10(2)を再現し、*S. cerevisiae* PINと一致する。
• DDモデルの接続度分布は、中程度のk値において有効なべき乗則の減衰（指数γ ≈ 2.5）を示し、実験データと整合。
• モデルはランダムなノード削除に対して高いレジリエンスを示し、巨大成分がf ≈ 1まで生存することから、実際のPINと同等の耐性を示す。
• 高次数ノードの標的型削除に対しては脆弱であるが、これは*S. cerevisiae* PINで観察された挙動と一致し、モデルのトポロジー的整合性を確認。
• ネットワークサイズや次数の独立したフィッティングを一切行わず、クラスタリング係数の最適化のみを用いても、DDモデルと実験的PINデータの一致が達成された。