Probabilistic model of the human protein-protein interaction network

相互作用体 计算生物学 交互网络 蛋白质-蛋白质相互作用 计算机科学 基因组学 概率逻辑 模式生物 蛋白质结构域 生物 基因组 基因 遗传学 人工智能
作者
Daniel R. Rhodes,Scott A. Tomlins,Sooryanarayana Varambally,Vasudeva Mahavisno,Terrence R. Barrette,Shanker Kalyana‐Sundaram,Ottavio De Cobelli,Akhilesh Pandey,Arul M. Chinnaiyan
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:23 (8): 951-959 被引量:398
标识
DOI:10.1038/nbt1103
摘要

A catalog of all human protein-protein interactions would provide scientists with a framework to study protein deregulation in complex diseases such as cancer. Here we demonstrate that a probabilistic analysis integrating model organism interactome data, protein domain data, genome-wide gene expression data and functional annotation data predicts nearly 40,000 protein-protein interactions in humans-a result comparable to those obtained with experimental and computational approaches in model organisms. We validated the accuracy of the predictive model on an independent test set of known interactions and also experimentally confirmed two predicted interactions relevant to human cancer, implicating uncharacterized proteins into definitive pathways. We also applied the human interactome network to cancer genomics data and identified several interaction subnetworks activated in cancer. This integrative analysis provides a comprehensive framework for exploring the human protein interaction network.

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