단백질-단백질 상호작용 네트워크를 어떻게 구축하고 분석할 것인가?
세포 내에서 단백질-단백질 상호작용(Protein-Protein Interaction, PPI)은 생물학적 과정의 통신 허브를 구성합니다. 단백질은 종종 단독으로 기능을 수행하지 않고 다른 단백질과의 결합, 집합, 조절을 통해 복잡한 생물학적 네트워크를 형성합니다. 이른바 단백질-단백질 상호작용 네트워크는 이러한 분자 관계를 시스템 차트 방식으로 표현하는 것입니다: 각 노드는 하나의 단백질을 대표하며, 상호작용은 선을 통해 연결됩니다. 이러한 네트워크는 단백질 기능 모듈을 밝힐 뿐만 아니라 질병 연구, 신호 경로 재구성 및 표적 스크리닝에 체계적인 지원을 제공합니다.
1. PPI 네트워크 구축의 주요 전략: 단백질-단백질 상호작용에서 출발
고품질의 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 구축하는 본질은 단백질 간의 실제 상호작용 관계를 정확하게 포착하는 것입니다. 다음 방법은 현재 가장 주류인 구축 방법입니다:
1. 실험 방법으로 PPI 데이터 획득
(1) 효모 이중 잡종(Y2H): 대규모 일대일 단백질-단백질 상호작용을 스크리닝하는 데 사용할 수 있으며, 특히 알려지지 않은 결합 관계를 발견하는 데 적합합니다.
(2) 친화 정제-질량분석(AP-MS): 목표 단백질을 면역 농축한 후 질량분석을 통해 함께 정제된 상호작용 단백질을 검사하여 단백질의 거의 자연 상태에서의 상호작용을 반영할 수 있습니다.
(3) 교차 결합 질량분석(XL-MS): 화학 교차 결합제를 사용하여 상호작용 단백질을 공유결합으로 연결한 후 질량분석을 통해 식별합니다.
2. 데이터베이스 통합을 통한 PPI 네트워크 구축
기존 단백질체학 또는 차등 발현 데이터가 있을 때, 다음과 같은 데이터베이스를 활용할 수 있습니다:
(1) STRING: 다양한 데이터 소스(실험, 예측, 텍스트 마이닝)를 통합하여 상호작용 신뢰도를 평가합니다.
(2) BioGRID, IntAct: 고신뢰도의 실험 데이터 소스에 집중하여 정확한 네트워크 구축에 적합합니다.
2. 단백질-단백질 상호작용 네트워크 분석 전략
1. 네트워크 토폴로지 구조 분석
(1) 노드 차수(Degree): 차수가 높은 단백질은 단백질-단백질 상호작용 네트워크에서 '허브 단백질'로 간주되며, 예를 들어 TP53, AKT1 등 암의 주요 조절 인자가 있습니다.
(2) 중심성 지표: 매개 중심성, 근접 중심성 등 여러 경로 사이의 '다리' 역할을 하는 단백질을 식별합니다.
(3) 네트워크 밀도와 클러스터 계수: 단백질 간의 클러스터 특성을 반영하여 기능 모듈의 존재를 암시합니다.
2. 네트워크 모듈 추출
Cytoscape의 MCODE 또는 ClusterONE 플러그인을 사용하여 기능적으로 밀접하게 관련된 단백질 클러스터를 식별할 수 있습니다. 이러한 모듈은 일반적으로 협력하여 작동하는 단백질 복합체 또는 동일한 생물학적 경로에 참여하는 구성원을 대표합니다.
3. 생물학적 기능 풍부화 분석
각 모듈 내의 단백질에 대해 GO, KEGG 분석을 수행하여 특정 단백질-단백질 상호작용 네트워크 모듈 뒤에 숨겨진 생물학적 과정과 질병 메커니즘을 이해할 수 있습니다.
3. 단백질-단백질 상호작용 네트워크의 연구에서의 전형적인 응용
1. 질병 메커니즘 해석
암 연구를 예로 들어, 암 조직 내의 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 구축함으로써, 종양 미세 환경, 세포 증식 및 면역 회피를 조절하는 주요 노드를 식별하여 질병의 분자 메커니즘을 밝히는 데 도움이 됩니다.
2. 새로운 표적과 약물 재배치
기존 약물 표적을 PPI 네트워크에 매핑하여, 인접 단백질과 경로를 분석함으로써 잠재적인 간접 작용 지점이나 병용 약물 전략을 예측할 수 있습니다.
3. 생물학적 표지자 스크리닝
차등 발현 단백질이 모두 생물학적 의미를 갖는 것은 아니며, 특정 단백질-단백질 상호작용 모듈에 나타날 경우 잠재적인 기능이 더 주목할 가치가 있습니다. PPI 분석을 결합함으로써 표지자 스크리닝의 정확성을 높일 수 있습니다.
4. 단백질체학 데이터에서 출발하여 PPI 네트워크를 구축하는 실무 과정
실제 연구 또는 기업 연구 개발에서 일반적인 과정은 다음과 같습니다:
- 차등 발현 단백질 획득(단백질체학에서 유래, TMT, DIA 등)
- 단백질 ID 정보 표준화(UniProt 또는 Gene Symbol로 통일)
- STRING 데이터베이스를 호출하여 기초 PPI 네트워크 구축
- Cytoscape 소프트웨어로 시각화 및 모듈 식별 수행
- 경로 풍부화 분석 통합, 잠재적 메커니즘 발굴
복잡한 생물학적 시스템에서 단일 단백질의 기능은 제한적이며, 다른 단백질과의 상호작용이 조절의 본질입니다. 고품질의 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 구축하는 것은 단백질체학 데이터 채굴의 핵심 단계일 뿐만 아니라 시스템 생물학 목표를 실현하는 중요한 지원입니다. 단백질체학 데이터에서 조절 메커니즘을 더 깊이 탐구하고, 주요 노드를 찾고, 잠재적 표적을 스크리닝하려고 한다면 저희에게 연락해 주세요. 바이타이파이크 생명과학 기술은 성숙한 기술 플랫폼과 생물 정보 팀을 보유하고 있으며, 복잡한 단백질 상호작용 네트워크를 명확하게 해석 가능한 생물학적 모델로 변환하는 데 전념하고 있습니다.
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