Network positioning based on subcellular localization for unveiling protein functions

Abstract

단백질이 어떤 기능을 하는지 아는 것은 복잡한 생물학적 기능을 이해하고 나아가 질병을 극복하는 치료 방법이나 치료제의 개발에 있어 가장 기초적이면서 핵심적인 과정이다. 단백질은 혼자 기능하기보다는 다른 단백질들과 유기적으로 함께 작용하기 때문에, 단백질-단백질 상호작용에 관한 정보를 종합해 구축된 단백질 상호작용 네트워크는 아직 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능과 역할을 알아내는 데 중요한 정보로 이용되고 있다. 하지만 네트워크를 분석할 때, 네트워크의 불완전성과 복잡성은 단백질의 기능을 알아내는데 한계를 부여한다. 본 연구에서는 현재의 한계를 극복하기 위해서 단백질들의 세포소기관 위치정보를 이용했다. 각각의 세포소기관은 세포 내에서 일어나는 다양한 생물학적 기능들 중 특정한 역할을 나누어 맡고 있다. 따라서 기능이 잘 알려지지 않은 단백질들이 속한 세포소기관에 대한 정보는 그들의 생물학적 기능을 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 이 세포소기관에 대한 위치정보를 단백질-단백질 네트워크 상에서 효과적으로 이용하기 위해 network propagation 기술을 이용하였고, network propagation을 통한 network positioning은 유사한 기능을 하는 단백질들을 밝혀내는데 유용하게 이용될 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 사용된 방법론과 결과로 추후의 단백질과 관련된 표현형을 밝혀내는 연구나 특정 질병에 대한 새로운 표적 단백질을 찾는 연구에 실마리를 제공할 수 있기를 기대한다.

dentification of network position similarity can elucidate the relationship between two proteins that share a biological process. Network position of each protein can be assigned through network propagation of subcellular localization information. A cell regulates protein’s subcellular localization depending on the environment, and the dynamics of protein regulation are often explained by the subcellular localization of proteins. Here, my research suggests an effective method to integrate the subcellular localization information with a comprehensive network analysis to predict the function of human proteins. I also show that characterizing functional organization of human proteins in the interactome network can be used to measure and describe the similarity of proteins with the same biological function and the phenotype. Through this study, I provide a framework that consider dynamic properties of human proteins in the interactome.