计算方法在蛋白质相互作用研究中的应用

计算方法在蛋白质相互作用研究的各个阶段扮演了一个重要的角色。对此,作者将从以下几个方面对计算方法在蛋白质相互作用及相互作用网络研究中的应用做一个概述：蛋白质相互作用数据库及其发展;数据挖掘方法在蛋白质相互作用数据收集和整合中的应用;高通量方法实验结果的验证;根据蛋白质相互作用网络预测和推断未知蛋白质的功能;蛋白质相互作用的预测。     

结构域相互作用数据库的产生、发展与应用

结构域是进化上的保守序列单元,是蛋白质的结构和功能的标准组件．典型的两个蛋白质间的相互作用涉及特殊结构域间的结合,而且识别相互作用结构域对于在结构域水平上彻底理解蛋白质的功能与进化、构建蛋白质相互作用网络、分析生物学通路等十分重要．目前,依赖于对实验数据的进一步挖掘和对各种不同输入数据的计算预测,已识别出了一些相互作用/功能连锁结构域对,并由此构建了内容丰富、日益更新的结构域相互作用数据库．综述了产生结构域相互作用的8种计算预测方法．介绍了5个结构域相互作用公共数据库3DID、iPfam、InterDom、DIMA和DOMINE的有关信息和最新动态．实例概述了结构域相互作用在蛋白质相互作用计算预测、可信度评估,蛋白质结构域注释,以及在生物学通路分析中的应用．     

基于贝叶斯网络和相互作用可信度的蛋白质功能预测方法

蛋白质功能注释是后基因组时代研究的核心内容之一,基于蛋白质相互作用网络的蛋白质功能预测方法越来越受到研究者们的关注.提出了一种基于贝叶斯网络和蛋白质相互作用可信度的蛋白质功能预测方法.该方法在功能预测过程中为待注释的蛋白质建立贝叶斯网络预测模型,并充分考虑了蛋白质相互作用的可信度问题.在构建的芽殖酵母数据集上的三重交叉验证测试表明,在功能预测过程中考虑蛋白质可信度能够有效地提高功能预测的性能.与现有一些算法相比,该方法能够给出令人满意的预测效果.     

蛋白质相互作用研究进展

蛋白质行使功能时,需要与其他蛋白质或者其他分子相互作用才能完成.在蛋白质相互作用水平上研究蛋白质对理解蛋白质功能、疾病与进化具有重要的意义.就蛋白质相互作用的预测、常用的蛋白质相互作用数据库以及蛋白质相互作用网络的研究进行了介绍.     

数据来源对蛋白质相互作用网络度分布的影响

蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)是生命体结构和生命活动的基础和特征,控制着生命活动的各个过程.PPI网络是研究蛋白质相互作用的有效手段.随着高通量实验技术的发展,越来越多的PPI数据得以使用,收录蛋白质相互作用的数据库数据每年都有变化.本文对DIP数据库从2003年到2008年的PPI网络数据分别计算度分布.为提高可信度,对注释蛋白质数据库交集进行抽样,分别探讨对不同年份的数据和注释数据库抽样对PPI网络度分布的影响.结果表明,从2003年到2008年的数据增长对PPI网络度分布没有明显影响,而且拟合度分布最优的函数并不是以往所认为的幂率分布(power-law),而是广延指数(stretched exponential)函数,数据库交集抽样同样得到广延指数(stretched exponential)函数分布最优且可信度的高低并不影响PPI网络的度分布.     

蛋白质相互作用数据库北大核心CSCD

随着"蛋白质组学"的蓬勃发展和人类对生物大分子功能机制的知识积累,涌现出海量的蛋白质相互作用数据。随之,研究者开发了300多个蛋白质相互作用数据库,用于存储、展示和数据的重利用。蛋白质相互作用数据库是系统生物学、分子生物学和临床药物研究的宝贵资源。本文将数据库分为3类:(1)综合蛋白质相互作用数据库;(2)特定物种的蛋白质相互作用数据库;(3)生物学通路数据库。重点介绍常用的蛋白质相互作用数据库,包括BioGRID、STRING、IntAct、MINT、DIP、IMEx、HPRD、Reactome和KEGG等。     

蛋白质相互作用数据库

随着“蛋白质组学”的蓬勃发展和人类对生物大分子功能机制的知识积累,涌现出海量的蛋白质相互作用数据。随之,研究者开发了300多个蛋白质相互作用数据库,用于存储、展示和数据的重利用。蛋白质相互作用数据库是系统生物学、分子生物学和临床药物研究的宝贵资源。本文将数据库分为3类：（1）综合蛋白质相互作用数据库;（2）特定物种的蛋白质相互作用数据库;（3）生物学通路数据库。重点介绍常用的蛋白质相互作用数据库,包括BioGRID、STRING、IntAct、MINT、DIP、IMEx、HPRD、Reactome和KEGG等。     

蛋白质相互作用的生物信息学研究进展

生命过程的分子基础在于生物分子之间的相互作用,其中蛋白质分子之间的相互作用占有极其重要的地位。研究蛋白质相互作用对于理解生命的真谛、探讨致病微生物的致病机理,以及研究新药提高人们的健康水平具有重要的作用。用生物信息学的方法研究蛋白质的相互作用已经取得了许多重要的成果,但也有很多问题还需解决。本文从蛋白质相互作用的数据库、预测方法、可预测蛋白质相互作用的网上服务、蛋白质相互作用网络等几方面,对蛋白质相互作用的生物信息学研究成果及其存在的问题做了概述。     

生物信息学方法预测蛋白质相互作用网络中的功能模块

蛋白质相互作用是大多数生命过程的基础。随着高通量实验技术和计算机预测方法的发展,在各种生物中已获得了数目十分庞大的蛋白质相互作用数据,如何从中提取出具有生物学意义的数据是一项艰巨的挑战。从蛋白质相互作用数据出发获得相互作用网络进而预测出其中的功能模块,对于蛋白质功能预测、揭示各种生化反应过程的分子机理都有着极大的帮助。我们分类概括了用生物信息学预测蛋白质相互作用功能模块的方法,以及对这些方法的评价,并介绍了蛋白质相互作用网络比较的一些方法。     

评估蛋白质相互作用可信度的生物信息学方法

随着基因组规模的高通量实验鉴定技术和计算预测方法的发展,出现了大量蛋白质相互作用数据,但大规模蛋白质相互作用数据中的较高比例的假阳性影响了相互作用数据的质量。生物信息学方法能够从已有的数据和知识出发,通过计算方法系统评估大规模蛋白质相互作用的可信度。本文从过程模型设计、数据集构建、特征选择与综合属性抽取、一些算法使用、实例概述等方面介绍了生物信息学方法评估蛋白质相互作用可信度的研究特点与进展。     

利用酵母双杂交系统在人脑cDNA文库中筛选与禽流感病毒核蛋白相互作用的蛋白质

禽流感病毒核蛋白 (NP) 在病毒的转录、复制以及决定病毒的宿主特异性方面都具有重要作用。通过酵母双杂交系统筛选与核蛋白相互作用的蛋白,为进一步了解NP蛋白与细胞内蛋白质的相互关系以及流感病毒与宿主的相互关系奠定基础。应用酵母双杂交系统,构建NP诱饵质粒,进而筛选人脑cDNA文库,寻找可能与禽流感病毒NP相互作用的蛋白质。经过酵母双杂交共验证,得到7个与NP相互作用的阳性克隆。该结果为深入了解病毒复制的分子机理及其在蛋白质水平上与宿主蛋白的相互作用关系提供了线索。     

Functional protein microarray: an ideal platform for investigating protein binding property

Functional protein microarray is an important tool for high-throughput and large-scale systems biology studies.Besides the progresses that have been made for protein microarray fabrication,significant ...     

Improving yeast two-hybrid screening systems.

Yeast two-hybrid (Y2H) screening methods are an effective means for the detection of protein-protein interactions. Optimisation and automation has increased the throughput of the method to an extent that allows the systematic mapping of protein-protein interactions on a proteome-wide scale. Since two-hybrid screens fail to detect a great number of interactions, parallel high-throughput approaches are needed for proteome-wide interaction screens. In this review, we discuss and compare different approaches for adaptation of Y2H screening to high-throughput, the limits of the method and possible alternative approaches to complement the mapping of organism-wide protein-protein interactions.     

Computational Prediction of Protein–Protein Interaction Networks: Algo-rithms and Resources

Protein interactions play an important role in the discovery of protein functions and pathways in biological processes. This is especially true in case of the diseases caused by the loss of specific protein-protein interactions in the organism. The accuracy of experimental results in finding protein-protein interactions, however, is rather dubious and high throughput experimental results have shown both high false positive beside false negative information for protein interaction. Computational methods have attracted tremendous attention among biologists because of the ability to predict protein-protein interactions and validate the obtained experimental results. In this study, we have reviewed several computational methods for protein-protein interaction prediction as well as describing major databases, which store both predicted and detected protein-protein interactions, and the tools used for analyzing protein interaction networks and improving protein-protein interaction reliability.     

大规模蛋白质相互作用组实验技术及其应用

大规模蛋白质相互作用研究的主要实验技术包括酵母双杂交技术、串联亲和纯化技术和蛋白质芯片技术,随着这些技术的不断发展和完善,科学家们在模式生物、哺乳动物、病原微生物中展开了大规模的蛋白质相互作用组研究,并进行了药物研发方面的研究,绘制了多种生物的蛋白质相互作用连锁图,揭示了多种蛋白质的新功能,为全面研究蛋白质（群）的分子作用机制、药物研发和疾病的临床预防与治疗等提供了崭新的线索。     

大规模高通量方法在蛋白质相互作用研究中的应用

随着后基因组时代的到来,阐明蛋白质间相互作用关系成为蛋白质研究的又一热点,促进了相关技术的不断产生、发展和完善.其中涉及到诸多大规模高通量的方法,如双杂交系统、噬菌体展示、质谱、蛋白质芯片以及生物信息学等,这为系统分析蛋白质相互作用提供视点,有望在蛋白质组学研究中发挥重要作用.每种方法各有其优缺点且适用范围不同,在一定程度上各方法的实验结果互为补充.现拟就这些大规模高通量方法的研究进展及其在蛋白质相互作用研究中的应用作一综述.     

规模化蛋白质相互作用的研究技术

蛋白质相互作用既是蛋白质执行功能的主要方式,也是细胞功能调控网络的结构基础。蛋白质间异常的相互作用及其连锁网络的紊乱是引起许多病理改变的原因。作为功能基因组和蛋白质组研究的重要内容,规模化蛋白质相互作用研究已成为近年国际上研究的热点之一。文章综述了当前规模化蛋白质相互作用研究中的常用技术和常用蛋白质相互作用数据库,研究者可根据研究需要和技术特点利用这些资源。     

人类蛋白质相互作用组

高通量酵母双杂交与免疫亲和纯化技术的快速发展和日臻成熟,使得在蛋白质组水平上大规模地研究蛋白质之间的相互作用成为可能。目前,人类蛋白质互作网络在细胞、组织、器官乃至整个个体水平的研究已经陆续展开。蛋白质互作网络中蛋白质数量也由少数几个向整个蛋白质组扩展。同时,功能、疾病、生态等相关的蛋白质互作网络研究也取得了一定的成果。然而,人类的蛋白质互作网络研究正面临着一些问题和挑战。本文综述了人类蛋白质互作网络的研究方法、研究进展以及面临的挑战,同时指出了人类蛋白质互作网络研究的方向和目标。