Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
For understanding molecular mechanisms of photochemical reactions, in particular reactions of proteins with biological functions, it is important to elucidate both the initial reactions from the photoexcited states and the series of subsequent chemical reactions, e.g., conformation, intermolecular interactions (hydrogen bonding, hydrophobic interactions), and inter-protein interactions (oligomer formation, dissociation reactions). Although time-resolved detection of such dynamics is essential, these dynamics have been very difficult to track by traditional spectroscopic techniques. Here, relatively new approaches for probing the dynamics of protein photochemical reactions using time-resolved transient grating (TG) are reviewed. By using this method, a variety of spectrally silent dynamics can be detected and such data provide a valuable description about the reaction scheme. Herein, a blue light sensor protein TePixD is the exemplar. The initial photochemistry for TePixD occurs around the chromophore and is detected readily by light absorption, but subsequent reactions are spectrally silent. The TG experiments revealed conformational changes and changes in inter-protein interactions, which are essential for TePixD function. The TG experiments also showed the importance of fluctuations of the intermediates as the driving force of the reaction. This technique is complementary to optical absorption detection methods. The TG signal contains a variety of unique information, which is difficult to obtain by other methods. The advantages and methods for signal analyses are described in detail in this review.
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Living cells are sustained not by individual activities but rather by coordinated summative efforts of different biological functional modules. While recent research works have focused largely on finding individual functional modules, this paper attempts to explore the connections or relationships between different cellular functions through cross-function domain interaction maps. Exploring such a domain interaction map can help understand the underlying inter-function communication mechanisms. To construct a cross-function domain interaction map from existing genome-wide protein-protein interaction datasets, we propose a two-step procedure. First, we infer conserved domain-domain interactions from genome-wide protein-protein interactions of yeast, worm and fly. We then build a cross-function domain interaction map that shows the connections of different functions through various conserved domain interactions. The domain interaction maps reveal that conserved domain-domain interactions can be found in most detected cross-functional relationships and a f9w domains play pivotal roles in these relationships. Another important discovery in the paper is that conserved domains correspond to highly connected protein hubs that connect different functional modules together.
Kim, Min-Kyung;Seol, Young-Joo;Park, Hyun-Seok;Jang, Seung-Hwan;Shin, Hang-Cheol;Cho, Kwang-Hwi
Genomics & Informatics
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제7권3호
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pp.141-147
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2009
Developed proteome-scale ortholog and paralog prediction methods are mainly based on sequence similarity. However, it is known that even the closest BLAST hit often does not mean the closest neighbor. For this reason, we added conserved interaction information to find orthologs. We propose a genome-scale, automated ortholog prediction method, named OrthoInterBlast. The method is based on both sequence and interaction similarity. When we applied this method to fly and yeast, 17% of the ortholog candidates were different compared with the results of Inparanoid. By adding protein-protein interaction information, proteins that have low sequence similarity still can be selected as orthologs, which can not be easily detected by sequence homology alone.
최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.
생명현상 발현에 중요한 역할을 하는 생체 분자간 특이적 상호작용을 단분자 수준에서 이해하려는 연구는 매우 중요한 일이다. 나노 바이오 측정기술을 이용하여 여러 복잡한 생명현상을 그 기본 단위인 단일 세포 차원에서 직접 측정하여 응용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이런 시도로써, 원자힘 현미경을 이용한 생체분자간의 결합력 측정은 생명현상과 가장 유사한 환경에서 단일 생체 분자간 또는 분자 내 힘을 직접 측정함으로써, 단일 생체분자의 현상을 관찰 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 특히 단분자 힘 분광학을 이용한 단일 생체분자내의 세부 단위체간 상호작용에 대한 연구와 단백질-단백질, 단백질-리간드, DNA-DNA의 분자인지 상호작용에 대한 연구는 많은 생명과학 분야 연구자들의 관심을 끌고 있을 뿐만 아니라 더 나아가 새로운 관련 기술의 개발을 촉진시키고 있다.
Water-soluble mutant of intrinsically insoluble protein, crambin, was produced by mutagenesis based on the sequence analysis with homologous proteins. Thr1, Phe13, and Lys33 of crambin were substituted for Lys, Tyr, and Lys, respectively. The resultant mutant was soluble in aqueous buffer as well as in dodecylphosphocholine (DPC) micelle solution. The $^1H-^{15}N$ spectrum of the mutant crambin showed spectral similarity to that of the wild-type protein except for local regions proximal to the sites of mutation. Solution structure of water-soluble mutant crambin was determined in aqueous buffer by NMR spectroscopy. The structure was almost identical to the wild-type structure determined in non-aqueous solvent. Subtle difference in structure was very local and related to the change of the intra- and inter-protein hydrophobic interaction of crambin. The structural details for the enhanced solubility of crambin in aqueous solvent by the mutation were provided and discussed.
Objective: The objectives of this study were to investigate the thermal gelation properties and molecular forces of actomyosin extracted from two classes of chicken breast meat qualities (normal and pale, soft and exudative [PSE]-like) during heating process to further improve the understanding of the variations of functional properties between normal and PSE-like chicken breast meat. Methods: Actomyosin was extracted from normal and PSE-like chicken breast meat and the gel strength, water-holding capacity (WHC), protein loss, particle size and distribution, dynamic rheology and protein thermal stability were determined, then turbidity, active sulfhydryl group contents, hydrophobicity and molecular forces during thermal-induced gelling formation were comparatively studied. Results: Sodium dodecyl sulphate-polyacrylamide gel electrophoresis showed that protein profiles of actomyosin extracted from normal and PSE-like meat were not significantly different (p>0.05). Compared with normal actomyosin, PSE-like actomyosin had lower gel strength, WHC, particle size, less protein content involved in thermal gelation forming (p<0.05), and reduced onset temperature ($T_o$), thermal transition temperature ($T_d$), storage modulus (G') and loss modulus (G"). The turbidity, reactive sulfhydryl group of PSE-like actomyosin were higher when heated from $40^{\circ}C$ to $60^{\circ}C$. Further heating to $80^{\circ}C$ had lower transition from reactive sulfhydryl group into a disulfide bond and surface hydrophobicity. Molecular forces showed that hydrophobic interaction was the main force for heat-induced gel formation while both ionic and hydrogen bonds were different significantly between normal and PSE-like actomyosin (p<0.05). Conclusion: These changes in chemical groups and inter-molecular bonds affected protein-protein interaction and protein-water interaction and contributed to the inferior thermal gelation properties of PSE-like meat.
도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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