目的建立燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个微小RNA(microRNA,miRNA)靶基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选具有重要作用的基因及基因模块。方法将本课题组前期筛选的燃煤污染型氟暴露人群...目的建立燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个微小RNA(microRNA,miRNA)靶基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选具有重要作用的基因及基因模块。方法将本课题组前期筛选的燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA(hsa-miRNA-3131、hsa-miRNA-4516、hsa-miRNA-6501-5p、hsa-miRNA-10b-5p、hsa-miRNA-4683)的靶基因定位到STRING在线数据库(https://string-db.org),筛选PPI网络。使用Cytoscape v3.6.0软件对PPI网络可视化,通过NetworkAnalyzer插件得到拓扑属性值度和拓扑属性值介数,筛选PPI网络的中心节点(度和介数均最高的节点)。同时,采用CytoHubba插件中的最大团中心(MCC)分析方法来确定PPI网络中的重要节点。通过MCODE插件进行聚类分析,筛选PPI网络的基因模块。将基因模块所包含的蛋白质名称在线提交KOBAS v3.0数据库(http://kobas.cbi.pku.edu.cn/),对MCODE插件筛选出的基因模块进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路富集分析。结果靶基因的PPI网络由1035个节点和4346个边组成。泛素蛋白A-52残基核糖体蛋白融合产物1(UBA52)的度(101)和介数(0.01072389)均最高,为PPI网络的中心节点。经MCC分析,UBA52为PPI网络中的重要节点。从PPI网络中选择排名前5的基因模块,5个基因模块的KEGG通路富集分析中高度富集的基因通路分别为泛素介导的蛋白水解、剪接体、内吞作用、神经活性配体-受体相互作用、囊泡转运。结论成功建立了燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA靶基因的PPI网络,筛选出UBA52基因和5个基因模块主要通路。展开更多
一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此,动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确...一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此,动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确率.结合蛋白质相互作用网络和时间序列基因表达数据,构建动态蛋白质相互作用网络.为降低PPI网络中假阴性对功能预测产生的负面影响,结合结构域信息和复合物信息,预测和产生新的相互作用,并对相互作用加权.基于构建的动态加权网络,提出一种功能预测方法 D-PIN(Dynamic protein interaction networks).基于三个不同的酵母相互作用网络实验结果表明,D-PIN方法的综合性能比现有方法提高了14%以上.结果验证了构建的动态加权蛋白质相互网络的有效性.展开更多
文摘目的建立燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个微小RNA(microRNA,miRNA)靶基因的蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选具有重要作用的基因及基因模块。方法将本课题组前期筛选的燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA(hsa-miRNA-3131、hsa-miRNA-4516、hsa-miRNA-6501-5p、hsa-miRNA-10b-5p、hsa-miRNA-4683)的靶基因定位到STRING在线数据库(https://string-db.org),筛选PPI网络。使用Cytoscape v3.6.0软件对PPI网络可视化,通过NetworkAnalyzer插件得到拓扑属性值度和拓扑属性值介数,筛选PPI网络的中心节点(度和介数均最高的节点)。同时,采用CytoHubba插件中的最大团中心(MCC)分析方法来确定PPI网络中的重要节点。通过MCODE插件进行聚类分析,筛选PPI网络的基因模块。将基因模块所包含的蛋白质名称在线提交KOBAS v3.0数据库(http://kobas.cbi.pku.edu.cn/),对MCODE插件筛选出的基因模块进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路富集分析。结果靶基因的PPI网络由1035个节点和4346个边组成。泛素蛋白A-52残基核糖体蛋白融合产物1(UBA52)的度(101)和介数(0.01072389)均最高,为PPI网络的中心节点。经MCC分析,UBA52为PPI网络中的重要节点。从PPI网络中选择排名前5的基因模块,5个基因模块的KEGG通路富集分析中高度富集的基因通路分别为泛素介导的蛋白水解、剪接体、内吞作用、神经活性配体-受体相互作用、囊泡转运。结论成功建立了燃煤污染型氟暴露人群血浆中差异表达的5个miRNA靶基因的PPI网络,筛选出UBA52基因和5个基因模块主要通路。
文摘一个蛋白质可能在不同条件或不同时刻与不同的蛋白质发生相互作用,这称为蛋白质的动态特性.蛋白质在分子处理的不同阶段参与到不同的模块,与其他的蛋白质共同完成某项功能.因此,动态蛋白质相互作用的研究有助于提高蛋白质功能预测的准确率.结合蛋白质相互作用网络和时间序列基因表达数据,构建动态蛋白质相互作用网络.为降低PPI网络中假阴性对功能预测产生的负面影响,结合结构域信息和复合物信息,预测和产生新的相互作用,并对相互作用加权.基于构建的动态加权网络,提出一种功能预测方法 D-PIN(Dynamic protein interaction networks).基于三个不同的酵母相互作用网络实验结果表明,D-PIN方法的综合性能比现有方法提高了14%以上.结果验证了构建的动态加权蛋白质相互网络的有效性.
基金supported by grants from National Basic Research Program of China(2006CB910803, 2006CB910706),Hi-Tech ResearchDevelopment Program of China (2006AA02A312)+2 种基金National S&T Major Project (2008ZX10002-016,2009ZX09301-002)The National Natural Science Foundation of China (30621063,30800200)State Key Laboratory of Proteomics(SKLP-Y200811)~~