タンパク質間相互作用ネットワークにおける相互作用ドメイン対の確率的選択に基づくべき乗分布のモデル化

• ナチェル ホセ

  はこだて未来大学システム情報科学部複雑系科学科

• 林田 守広

  京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

• 阿久津 達也

  京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

書誌事項

タイトル別名

• Modeling Power-law Distribution in Protein-protein Interaction Networks based on Random Selection of Interacting Domain Pairs

抄録

タンパク質間相互作用ネットワークの次数分布は、多くの生物種に対して負のべき乗則に従うことが知られている。また相互作用のモデルとしては、タンパク質の部分構造であるドメインを用いて、二つのタンパク質が相互作用するとき、かつそのときに限り、二つのタンパク質に含まれているドメイン対のうち少なくとも一つが相互作用するというモデルが提案されている。本研究ではある生物種について各タンパク質に対するドメイン組成が与えられたもとで、相互作用するドメイン対を確率的に一様選択するモデルを考察する。相互作用するドメイン対の数が少ないうちは、タンパク質間相互作用ネットワークの次数分布はべき乗則に従うが、多くなると正規分布に近い分布となることが数理的に導かれる。UniProtタンパク質データベースのヒトのドメイン組成データに適用することで、実際のデータに対してもこの現象が観測されることを確認した。
We propose a model for protein-protein interaction networks that reveals the emergence of two possible topologies. We show that depending on the number of randomly selected interacting domain pairs, the connectivity distribution follows either a scale-free distribution, even in the absence of the preferential attachment, or a normal distribution. This new approach only requires an evolutionary model of proteins (nodes) but not for the interactions (edges). The edges are added by means of random interaction of domain pairs. As a result, this model offers a new mechanistic explanation for understanding complex networks with a direct biological interpretation because only protein structures and their functions evolved through genetic modifications of amino acid sequences. These findings are supported by numerical simulations using H. sapiens protein domain data from UniProt database.

収録刊行物

• 情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学

  情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学 2008 (126), 119-122, 2008-12-10

  一般社団法人情報処理学会

詳細情報

• CRID: 1571135652538166400
• NII論文ID: 110007126860
• NII書誌ID: AA12055912
• ISSN: 09196072
• 本文言語コード: en
• データソース種別:
  • CiNii Articles