Detecting temporal protein complexes from dynamic protein-protein interaction networks.
Detecting temporal protein complexes from dynamic protein-protein interaction networks.
复制标题
从动态蛋白质-蛋白质相互作用网络中检测时间蛋白质复合物
DOI：
10.1186/1471-2105-15-335
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发表时间：
2014-10-04
影响因子：
3
通讯作者：
Yang P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ou-Yang L;Dai DQ;Li XL;Wu M;Zhang XF;Yang P
蛋白质之间动态地相互作用以执行其生物学功能。蛋白质相互作用网络（PPI）的动态运行也反映在蛋白质复合物的动态形成中。现有的蛋白质复合物检测算法通常忽略了PPI网络中蛋白质相互作用的固有时间性质。系统地分析时间蛋白复合物不仅可以提高蛋白质复合物检测的准确性，而且可以加强我们对细胞组织中动态蛋白质组装过程的生物学知识。结果本研究提出了一种新的预测时间蛋白复合物的计算方法。特别是，我们首先通过联合分析基因表达数据和蛋白质相互作用数据，构建了一系列动态PPI网络。然后提出了一种时间平滑重叠复合物检测模型（TS-OCD）来检测这些动态PPI网络中的时间蛋白复合物。TS-OCD可以自然地捕捉连续时间点之间网络的平滑度，并在每个时间点检测重叠的蛋白复合物。最后，提出了一种基于非负矩阵分解的时间复合体合并算法。结论大量的实验结果表明，该方法在检测颞叶蛋白复合物方面比现有的复合物检测技术更有效。
BackgroundProteins dynamically interact with each other to perform their biological functions. The dynamic operations of protein interaction networks (PPI) are also reflected in the dynamic formations of protein complexes. Existing protein complex detection algorithms usually overlook the inherent temporal nature of protein interactions within PPI networks. Systematically analyzing the temporal protein complexes can not only improve the accuracy of protein complex detection, but also strengthen our biological knowledge on the dynamic protein assembly processes for cellular organization.ResultsIn this study, we propose a novel computational method to predict temporal protein complexes. Particularly, we first construct a series of dynamic PPI networks by joint analysis of time-course gene expression data and protein interaction data. Then a Time Smooth Overlapping Complex Detection model (TS-OCD) has been proposed to detect temporal protein complexes from these dynamic PPI networks. TS-OCD can naturally capture the smoothness of networks between consecutive time points and detect overlapping protein complexes at each time point. Finally, a nonnegative matrix factorization based algorithm is introduced to merge those very similar temporal complexes across different time points.ConclusionsExtensive experimental results demonstrate the proposed method is very effective in detecting temporal protein complexes than the state-of-the-art complex detection techniques.
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影响因子：
14.9
作者：
Chatr-Aryamontri A;Breitkreutz BJ;Heinicke S;Boucher L;Winter A;Stark C;Nixon J;Ramage L;Kolas N;O'Donnell L;Reguly T;Breitkreutz A;Sellam A;Chen D;Chang C;Rust J;Livstone M;Oughtred R;Dolinski K;Tyers M
通讯作者：
Tyers M
影响因子：
9.5
作者：
Kim, Yongsoo;Han, Seungmin;Hwang, Daehee
通讯作者：
Hwang, Daehee
影响因子：
3
作者：
Altaf-Ul-Amin, Md;Shinbo, Yoko;Kanaya, Shigehiko
通讯作者：
Kanaya, Shigehiko
影响因子：
64.8
作者：
Gavin, AC;Bösche, M;Superti-Furga, G
通讯作者：
Superti-Furga, G
DOI：
10.1073/pnas.0901910106
发表时间：
2009-07-21
影响因子：
11.1
作者：
Ahmed, Amr;Xing, Eric P.
通讯作者：
Xing, Eric P.