This paper compares domain combination based protein-protein interaction prediction method with domain based protein-protein interaction method. The prediction accuracy and reliability of the methods are compared using the same prediction technique and interaction data. According to the comparison, domain combination based prediction method has showed superior prediction accuracy to domain based prediction method for protein pairs with fully overlapped domains with protein pairs in learning sets. When we consider that domain combination based method has the effects of assigning a weight to each domain interaction, it implies that we can improve the prediction accuracies of currently available domain or domain combination based protein interaction prediction methods further by developing more advanced weight assignment techniques. Several significant facts revealed from the comparative studies are also described in this paper.
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.
유전체 분석에서 중요한 부분 중 하나는 기능이 알려지지 않은 미지 단백질에 대한 기능 예측이다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 분석하는 것은 미지 단백질에 대한 기능을 보다 쉽게 예측할 수 있게 한다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크로부터 미지 단백질의 기능을 예측하기 위한 다양한 연구들이 시도되어 왔다. 카이-제곱(Chi-square) 방식은 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 통해 기능을 예측하고자 하는 연구 중 대표적인 방식이다. 하지만 카이-제곱 방식은 네트워크의 토폴로지를 반영하지 않아 네트워크 크기에 따라 예측의 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카이-제곱 방식을 보완하여 정확성을 높인 새로운 기능 예측 방법을 제안한다 이를 위해 MIPS, DIP 그리고 SGD와 같은 공개된 단백질 상호작용 데이터베이스들로부터 데이터를 수집하여 분석하였다. 그리고 제안된 방식의 우수성을 입증하기 위해 각 데이터베이스들에 대해 카이-제곱방식과 제안하는 보완된 카이-제곱(Modified Chi-square)방식으로 예측해보고 이들의 정확성을 평가하였다.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance pro-bability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated fur the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as foaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.
단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.
단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 $77\%$의 민감도(sensitivity)와 $95\%$의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIP CORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다.
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.
인터넷 상에 단백질 및 관련 데이터의 축적에 따라, 도메인에 기반하여 단백질의 상호작용을 계산적으로 예측하는 많은 기법들이 제안되었다. 그러나, 대부분의 기법들이 예측에서 낮은 정확도와 복수개의 단백질 쌍에 대한 상호작용 가능성들 간에 순위 정보를 제공하지 못하는 등의 한계로 인하여 실무 적용에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 예측 기법을 재평가하고 상호작용하는 것으로 예측되는 복수개의 단백질 쌍들에서 이들의 상호작용 가능성들 간에 순위를 부여하는 방법을 제시한다. 순위 부여 방법은 도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 방법의 틀 내에서 확률 식을 고안하여 제시한다. 제시된 순위 부여 기법을 사용함으로써, 상호작용을 하는 것으로 예측된 단백질 쌍들간에 상호작용 가능성이 좀 더 높은 것을 구별해 낼 수 있다. 또한 순위 부여 기법의 검증 과정에서 학습에 사용된 단백질 집단의 PIP(Primary Interaction Probability)값과 일치된 PIP값을 가지는 단백질 쌍 그룹의 경우에는, 상호작용 확률과 예측 정확도 사이에 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.