人巨噬细胞蛋白质-蛋白质相互作用的计算机预测
分子网络
2015-01-08 v1
摘要
背景：蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析在破译和理解细胞功能的复杂组织中极具价值。然而，大多数可用的蛋白质-蛋白质相互作用网络是无背景的，即未提及相互作用可能发生的空间、时间或生理条件。本工作中，我们提出一种方案来推断人巨噬细胞中最可能的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。结果：我们将来自Agile Protein Interaction DataAnalyzer (APID)的PPI数据集与不同的元数据集成，使用统计方法组合推断出一个情境化的巨噬细胞特异性相互作用组。所获得的相互作用组富集了实验验证的相互作用以及参与巨噬细胞相关生物过程（即免疫反应激活、凋亡调控）的蛋白质。作为一个案例研究，我们使用该情境化相互作用组来突出结核分枝杆菌感染所诱导的细胞过程。结论：我们的工作证实，将相互作用组情境化改善了生物信息学分析的生物学意义。更具体地，研究这种推断的网络而非仅关注基因表达水平，能揭示参与宿主响应的过程。事实上，诸如凋亡等重要免疫特征只有在聚焦于蛋白质相互作用水平时才会被凸显。
引用
@article{arxiv.1501.01455,
title = {In silico prediction of protein-protein interactions in human macrophages},
author = {Oussema Souiai and Fatma Guerfali and Slimane Ben Miled and Christine Brun and Alia Benkahla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01455},
year = {2015}
}