• 제목/요약/키워드: interaction protein

검색결과 1,630건 처리시간 0.026초

Regulation of the Phagocyte Respiratory Burst Oxidase by Protein Interactions

  • Lambeth, J. David
    • BMB Reports
    • /
    • 제33권6호
    • /
    • pp.427-439
    • /
    • 2000
  • The activity of the phagocyte respiratory burst oxidase is regulated by complex and dynamic alterations in protein-protein interactions that result in the rapid assembly of an active multicomponent NADPH oxidase enzyme on the plasma membrane. While the enzymatic activity has been studied for the past 20 years, the past decade has seen remarkable progress in our understanding of the enzyme and its activation at the molecular level. This article describes the current state of knowledge, and proposes a model for the mechanism by which protein-protein interactions regulate enzyme activity in this system.

  • PDF

인간 질병 네트워크로부터 얻은 질병 단백체의 특성 분석 (Characterization of Diseasomal Proteins from Human Disease Network)

  • 이윤경;구자을;여명호;강태호;송민동;유재수;김학용
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
    • /
    • pp.306-311
    • /
    • 2009
  • 본 연구는 질병과 관련이 있는 단백질들은 질병네트워크를 형성함에 있어서 매우 중요한 인자로 작용할 가능성이 있다는 아이디어에서 출발한다. 우리는 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)과 SWISS-PROT으로부터 인간의 단백질 데이터와 질병 정보를 확보하고 질병관련 단백질의 단백질 상호작용 네트워크를 구축 한 후, 이를 바탕으로 질병네트워크를 구축했다. 그 결과 단백질 상호작용 네트워크에는 CALM1, ACTB 및 ABL2와 같은 40개의 허브 단백질이 존재하는 것을 확인했다. 단백질 상호작용 네트워크와 질병 네트워크를 통해서 우리는 질병들간의 상관관계와 각 질병에 작용하는 단백질들의 상관관계를 파악할 수 있었다. 구축된 질병네트워크로부터 APP, ABL1 및 STAT1과 같은 38개의 질병단백체를 찾아냈다. 우리는 이전 연구에서 허브 단백질들이 서브 질병네트워크에서 질병 단백체의 경향이 있다는 것을 증명했다. 하지만, 본 연구에서 전체 질병 네트워크를 분석한 결과 전체 40개의 허브 단백질 중 단 18% 허브 단백질만이 질병단백체임이 확인되었다. 현시점에서 허브 단백질-질병단백체 경향성이 전체 질병네트워크와 서브 질병네트워크간의 차이를 설명할 수 없다. 비록 우리가 이러한 풀리지 않은 문제를 안고 있지만, 단백질-질병 네트워크의 구조 및 기능 분석은 복잡한 인간 질병 시스템에서 분자 수준의 기작과 생물학적 과정을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것이다.

  • PDF

세포 신호전달 경로 데이타베이스를 위한 데이타 모델링 (Data Modeling for Cell-Signaling Pathway Database)

  • 박지숙;백은옥;이공주;이상혁;이승록;양갑석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
    • /
    • 제30권6호
    • /
    • pp.573-584
    • /
    • 2003
  • 최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.

Kinesin-I의 kinesin heavy chains과 직접 결합하는 heterotrimeric G protein의 β subunit의 규명 (The β Subunit of Heterotrimeric G Protein Interacts Directly with Kinesin Heavy Chains, Kinesin-I)

  • 석대현
    • 생명과학회지
    • /
    • 제20권8호
    • /
    • pp.1166-1172
    • /
    • 2010
  • Kinesin-I은 4분자의 단백질로 구성되어 있으며, N-말단의 motor 영역과 C-말단영역을 가지는 장쇄(KHC, 또한 KIF5s로도 통용) 2분자와 KIF5s (KIF5A, KIF5B와 KIF5C)의 줄기영역과 결합하는 단쇄(KLC) 2분자로 구성되어 있다. KIF5A의 결합 단백질을 동정하기 위하여 효모 two-hybrid system을 사용하여 특이적으로 결합하는 heterotrimeric G 단백질의 ${\beta}$ 단위체 단백질($G{\beta}$)을 분리하였다. $G{\beta}$은 KIF5A의 808에서 935아미노산 부위와 결합하며, 다른 KIF5들과도 결합함을 효모 two-hybrid assay로 확인하였다. 또한 $G{\beta}$의 WD40 반복 서열은 KIF5A와의 결합에 필수영역임을 확인하였으며, 이러한 단백질간의 결합은 Glutathione S-transferase (GST) pull-down assay를 통하여 확인하였다. 생쥐의 뇌 파쇄액에 KIF5들의 항체로 면역침강을 행하여 heterotrimeric G 단백질을 확인한 결과, KIF5들은 heterotrimeric G 단백질과 특이적으로 같이 침강하였다. 이러한 결과들은 kinesin-I는 heterotrimeric G 단백질이 포함된 소포를 미세소관을 따라 이동시킴을 시사한다.

Stage specific transcriptome profiles at cardiac lineage commitment during cardiomyocyte differentiation from mouse and human pluripotent stem cells

  • Cho, Sung Woo;Kim, Hyoung Kyu;Sung, Ji Hee;Han, Jin
    • BMB Reports
    • /
    • 제54권9호
    • /
    • pp.464-469
    • /
    • 2021
  • Cardiomyocyte differentiation occurs through complex and finely regulated processes including cardiac lineage commitment and maturation from pluripotent stem cells (PSCs). To gain some insight into the genome-wide characteristics of cardiac lineage commitment, we performed transcriptome analysis on both mouse embryonic stem cells (mESCs) and human induced PSCs (hiPSCs) at specific stages of cardiomyocyte differentiation. Specifically, the gene expression profiles and the protein-protein interaction networks of the mESC-derived platelet-derived growth factor receptor-alpha (PDGFRα)+ cardiac lineage-committed cells (CLCs) and hiPSC-derived kinase insert domain receptor (KDR)+ and PDGFRα+ cardiac progenitor cells (CPCs) at cardiac lineage commitment were compared with those of mesodermal cells and differentiated cardiomyocytes. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analyses revealed that the genes significantly upregulated at cardiac lineage commitment were associated with responses to organic substances and external stimuli, extracellular and myocardial contractile components, receptor binding, gated channel activity, PI3K-AKT signaling, and cardiac hypertrophy and dilation pathways. Protein-protein interaction network analysis revealed that the expression levels of genes that regulate cardiac maturation, heart contraction, and calcium handling showed a consistent increase during cardiac differentiation; however, the expression levels of genes that regulate cell differentiation and multicellular organism development decreased at the cardiac maturation stage following lineage commitment. Additionally, we identified for the first time the protein-protein interaction network connecting cardiac development, the immune system, and metabolism during cardiac lineage commitment in both mESC-derived PDGFRα+ CLCs and hiPSC-derived KDR+PDGFRα+ CPCs. These findings shed light on the regulation of cardiac lineage commitment and the pathogenesis of cardiometabolic diseases.