蛋白质-蛋白质相互作用网络的功能几何

动机：蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）通常被建模为网络。这些网络已通过 graphlets（小诱导子图，捕捉网络中节点周围的局部连接模式）得到广泛研究。研究表明，参与相似功能的蛋白质往往具有相似的连接模式。然而，此类简单模型只能表示成对关系，无法充分捕捉蛋白质相互作用（包括蛋白质复合物）的高阶组织。结果：为建模这些复杂生物系统的多尺度组织，我们利用计算几何中的单纯复形。问题是如何挖掘 PPI 网络的这些新表示以揭示额外的生物学信息。为此，我们定义了 simplets，即 graphlets 到单纯复形的推广。通过使用 simplets，我们定义了单纯复形网络表示之间一种敏感的相似性度量，该度量允许依据数据类型对它们进行比使用其他最先进度量（例如谱距离或面分布距离）更好的聚类。我们将人类和面包酵母的 PPI 网络建模为单纯复形，将 PPIs 和蛋白质复合物捕捉为单形。在这些模型上，我们表明新引入的基于 simplet 的方法比使用标准 PPI 网络的聚类方法能更好地按功能对蛋白质聚类，从而揭示细胞新的潜在功能组织。我们证明了 PPI 数据中存在功能几何，且我们的基于 simplet 的方法在有效挖掘隐藏于 PPI 网络高阶组织复杂性中的新生物学信息方面具有优越性。