The centrality lethality rule in signed protein interaction networks
Creators: name: Παραγκαμιάν, Σάββας Καλούστ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: απαραίτητα γονίδια/πρωτεΐνες
κανόνας κεντρικότητας – θνησιμότητας
προσημασμένα πρωτεϊνικά δίκτυα
βιολογία συστημάτων
πρωτεϊνικά σύμπλοκα
essential gene/protein
centrality lethality rule
signed protein networks
systems biology
protein complex

description: Απαραίτητα (essential) ονομάζονται τα γονίδια/πρωτεΐνες που η αφαίρεσή τους οδηγεί τον οργανισμό σε θάνατο ή μη-γονιμότητα. Αυτά τα γονίδια/πρωτεΐνες έχει βρεθεί ότι είναι εξελικτικά συντηρημένα. Η εύρεση αυτών των γονιδίων είναι σημαντική καθώς αποτελούν πιθανό στόχο φαρμάκων, στην περίπτωση των παθογόνων μικροοργανισμών, αλλά βοηθούν και στον καλύτερο σχεδιασμό θεραπειών διάφορων ασθενειών στον άνθρωπο. Η πειραματική τεκμηρίωση ότι κάποιο γονίδιο είναι απαραίτητο είναι επίπονη και χρονοβόρα διαδικασία ενώ σε πολλές περιπτώσεις καθίσταται αδύνατη. Γι’ αυτό το λόγο έχουν αναπτυχθεί υπολογιστικά εργαλεία για την πρόβλεψή τους. Τα πιο αποτελεσματικά εργαλεία σύμφωνα με τη βιβλιογραφία είναι οι κεντρικότητες των δικτύων όταν εφαρμόζονται στα πρωτεϊνικά δίκτυα. Έχει βρεθεί ότι όσο μεγαλύτερη κεντρικότητα (π.χ βαθμός, διαμεσότητα) έχει μια πρωτεΐνη τόσο πιθανότερο να είναι απαραίτητη για τον οργανισμό. Αυτός ο εμπειρικός κανόνας ονομάστηκε κανόνας κεντρικότητας – θνησιμότητας και εφαρμόστηκε κυρίως σε πρωτεϊνικά δίκτυα. Τα πρωτεϊνικά δίκτυα αναπαριστούν τις φυσικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ των πρωτεϊνών. Για την πιο ολοκληρωμένη μορφή των πρωτεϊνικών δικτύων χρειάζεται να γίνει ποσοτικοποίηση των αλληλεπιδράσεων αλλά και χαρακτηρισμός τους σε σχέση με την ενεργοποίηση / καταστολή. Τα πρωτεϊνικά δίκτυα στα οποία οι αλληλεπιδράσεις πέραν της φυσικής αλληλεπίδρασης περιέχουν πληροφορία ενεργοποίησης /καταστολής με τη μορφή βαρών ονομάζονται προσημασμένα. Στην παρούσα εργασία εφαρμόσαμε τις κεντρικότητες σε προσημασμένα πρωτεϊνικά δίκτυα και συγκρίναμε την αποτελεσματικότητά τους για την πρόβλεψη των απαραίτητων γονιδίων/πρωτεϊνών σε σχέση με τα απλούστερα πρωτεϊνικά δίκτυα
description: Essential are the genes/proteins which are indispensable for the organisms. A lot of research has focused on the identification of essential genes/proteins because they are considered part of the minimal gene set; they are possible drug targets for pathogens and more knowledge about them will contribute to the improvement of therapeutic strategies for human diseases. The experimental procedures for the detection of essential genes are expensive, laborious and in most cases unfeasible. Hence scientists have created tools for their prediction from other data using computational approaches. The most important results have come from centrality indices in protein interaction networks which formed the centrality - lethality rule. According to centrality - lethality rule the higher the interactions of a protein the more likely for it to be essential. Since its introduction, this rule has been expanded to other centralities and many novel methods have been developed that integrate a variety of data. Despite all these advancements, the protein - protein interaction network has largely remained the same. For a better representation of protein interactions, additional information should be taken into consideration like activation/inhibition, direction and molecular function. In this work, we used the first large scale signed protein interaction network, which was constructed using protein interaction and RNAi screen data for D.melanogaster, to predict essential protein using centrality indices. This revealed that when a protein has many activation interactions it is more likely to be essential