[논문 리뷰] Evolutionary dynamics of protein networks

Johannes Berg, Michael Lässig외 1명|arXiv (Cornell University)|2002. 07. 30.

Bioinformatics and Genomic Networks인용 수 2

한 줄 요약

이 연구는 대량 처리 데이터와 유전자 복제 사건을 진화적 트레이서로 사용하여 샤크라로마 세레비스리아의 단백질 상호작용 네트워크를 분석하여 유전자 복제와 링크 동역학(돌연변이에 의한 상호작용의 유입/유출)이라는 두 가지 핵심 과정을 모델링한다. 연구 결과 링크 동역학, 즉 비대칭적이고 복제보다 훨씬 빠른 과정이 네트워크의 통계적 구조를 결정하는 주요 요인임을 밝혀내었으며, 이는 넓은 연결도 분포와 상호작용 단백질 간의 연결도 상관관계를 이끌어낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 단백질 상호작용 네트워크의 통계적 구조를 형성하는 진화적 힘을 이해하기 위해.
• 랜덤 네트워크 특성과 천연 선택에 의해 형성된 특성 간의 차이를 구분하기 위해.
• 유전자 복제와 상호작용의 유입/유출(링크 동역학)이 네트워크 진화에 기여하는 비율을 정량화하기 위해.
• 단백질-단백질 상호작용에서 링크 동역학의 비대칭성과 속도를 조사하기 위해.
• 진화 과정이 관찰된 네트워크 특성, 예를 들어 연결도 분포와 상관관계를 어떻게 생성하는지 모델링하기 위해.

제안 방법

• 유전자 복제 사건을 트레이서로 사용하여 이전의 네트워크 상태를 추론하고 진화 속도를 추정한다.
• 색갈로마 세레비스리아에서의 다수의 대량 처리 단백질 상호작용 데이터셋에 통계 분석을 수행한다.
• 모델은 두 가지 진화 과정, 즉 유전자 복제와 링크 동역학(돌연변이에 의한 상호작용의 유입 또는 유출)을 구분한다.
• 링크 동역학은 비대칭적으로 모델링되며, 돌연변이가 두 상호작용 단백질 중 한쪽에만 영향을 준다.
• 유전자 복제와 링크 전환의 속도 추정치는 복제된 단백질 쌍의 분포와 상호작용 변화의 관측 결과로부터 유도된다.
• 이러한 속도 추정치를 바탕으로 연결도 분포와 상호작용 단백질 간의 연결도 상관관계와 같은 네트워크 특성을 예측한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유전자 복제와 링크 동역학이 단백질 상호작용 네트워크의 구조적 조직에 기여하는 비율은 각각 얼마인가?
• RQ2 네트워크 진화를 형성하는 데 있어 유전자 복제와 링크 전환의 속도는 어떻게 비교되는가?
• RQ3 링크 동역학은 단백질 상호작용에 대한 진화적 영향에서 대칭적인가, 비대칭적인가?
• RQ4 링크 동역학이 효모 단백질 네트워크에서 관찰된 넓은 연결도 분포를 어느 정도 설명할 수 있는가?
• RQ5 상호작용 단백질 간의 연결도 상관관계는 어떤 진화 과정에서 기인하는가?

주요 결과

• 링크 동역학은 유전자 복제보다 훨씬 빠르며, 네트워크 구조를 결정하는 주요 진화적 힘이다.
• 링크 동역학의 진화 과정은 비대칭적이며, 돌연변이가 두 상호작용 파트너 중 한쪽에만 영향을 준다.
• 모델은 실제로 샤크라로마 세레비스리아에서 관찰된 바와 같은 넓은 단백질 연결도 분포를 성공적으로 예측한다.
• 모델은 관찰된 상호작용 단백질 간의 연결도 상관관계를 재현하며, 링크 동역학이 이러한 구조적 특성을 이끌어낸다는 것을 시사한다.
• 유전자 복제의 영향은 네트워크의 크기에는 영향을 주지만 통계적 구조에는 영향을 주지 않으며, 이는 복제 속도가 훨씬 느리기 때문이다.
• 네트워크의 통계적 구조는 새로운 유전자의 출현보다 돌연변이에 의한 상호작용의 고속 전환에 의해 주로 결정된다.