[논문 리뷰] Modeling of protein interaction networks

A. Vazquez, A. Flammini외 2명|arXiv (Cornell University)|2001. 08. 02.

Bioinformatics and Genomic Networks인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 단백질 상호작용 네트워크(PIN)의 진화를 시뮬레이션하기 위해 복제-다양화(DD) 모델을 제안한다. 여기서 새로운 단백질은 유전자 복제를 통해 발생하고, 돌연변이를 통해 점차 다양화된다. 이 모델은 *S. cerevisiae* PIN의 핵심 구조적 특성들을 재현하며, 다중분수 성질을 가진 스케일프리 연결성과 무작위 손상에 대한 높은 내성을 보이며, PIN의 조직화와 진화에 생물학적으로 타당한 메커니즘을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 단백질 상호작용 네트워크(PIN)의 진화적 역학을 반영하는 생물학적으로 동기화된 네트워크 모델을 개발하는 것.
• 유전자 복제와 다양화가 실제 PIN의 관찰된 스케일프리 및 내성적인 네트워크 구조를 설명할 수 있는지 조사하는 것.
• *S. cerevisiae* PIN의 핵심 구조적 특성들, 예를 들어 연결도 분포, 군집 계수, 손상 내성 등을 재현하는 것.
• 진화하는 PIN 내에서 연결도 분포의 다중분수 성격과 그 네트워크 조직에 대한 함의를 탐색하는 것.

제안 방법

• 모델은 기존의 노드(단백질)를 복제함으로써 성장하는 네트워크를 생성하며, 이는 유전자 복제를 시뮬레이션한다.
• 복제 후, 연결이 확률 p로 무작위로 제거되어 돌연변이에 의한 기능적 다양화를 시뮬레이션한다.
• 두 번째 매개변수 q는 복제체와 조상 간에 새로운 연결을 추가할 확률을 제어하며, 잠재적인 새로운 상호작용을 모델링한다.
• 초기 연결 형성 단계에서 선호적 연결 메커니즘이 사용되어 스케일프리 네트워크 성장과 일치한다.
• 네트워크는 *S. cerevisiae* PIN의 크기와 일치시키기 위해 N = 1825개의 노드로 시뮬레이션된다.
• 내성은 무작위 및 대상 노드 제거를 통해 테스트되며, 가장 큰 연결 성분에 남아 있는 노드 비율 P(f)를 실험 데이터와 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유전자 복제와 다양화에 기반한 모델이 실제 단백질 상호작용 네트워크에서 관찰된 스케일프리 및 다중분수 성질을 재현할 수 있는가?
• RQ2 무작위 및 대상 노드 제거 조건에서 복제-다양화 모델의 손상 내성은 *S. cerevisiae* PIN과 비교해 어떻게 다른가?
• RQ3 평균 연결도 및 군집 계수와 같은 실험적 PIN 지표에 대해 최적의 정량적 일치를 이룰 수 있는 매개변수 값(p 및 q)은 무엇인가?
• RQ4 DD 모델 내에서의 연결도 분포의 다중분수 성격이 네트워크의 내성 또는 기능적 복원력에 영향을 미치는가?
• RQ5 외부 조정 없이 순수하게 진화적 메커니즘으로부터 이 네트워크의 구조적 특성이 유도될 수 있는가?

주요 결과

• DD 모델은 연결도 분포가 다중분수 스케일링을 보이며, n번째 모멘트가 네트워크 크기 N에 대해 비선형적으로 스케일링됨을 보였다.
• 최적화된 매개변수 p ≈ 0.1 및 q ≈ 0.7 조건에서, 모델은 군집 계수 CΔ = 0.10(5) 및 C□ = 0.10(2)를 재현하여 *S. cerevisiae* PIN과 일치하였다.
• DD 모델의 연결도 분포는 중간 k 값에서 효과적인 멱법칙 감쇠를 보이며, 지수 γ ≈ 2.5로 실험 데이터와 일치하였다.
• 모델은 무작위 노드 제거에 대해 매우 높은 내성을 보이며, 거대 연결 성분이 f ≈ 1까지 유지되어 실제 PIN과 유사한 내성 수준을 보였다.
• 고연결도 노드의 대상 제거에 대해서는 취약성을 보이며, 이는 *S. cerevisiae* PIN에서 관찰된 행동과 일치하여 모델의 구조적 정밀도를 확인하였다.
• 네트워크 크기나 연결도에 대해 별도의 매개변수 피팅 없이, 군집 계수 최적화만으로도 DD 모델과 실험적 PIN 데이터 간의 높은 일치가 달성되었다.