단백질 상호작용 정보와 위치정보를 활용한 신호 전달 경로 추출 및 시각화 시스템 구현

Abstract

세포 내에서 일어나는 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고, 조절된다. 단백질과 단백질간의 상호작용의 분석을 통해 단백질의 기능을 유추하고 이미 알려진 신호전달 메커니즘과의 비교 분석을 통해 이전에 경로에 포함되지 않던 단백질 사이의 새로운 관계를 찾아내거나, 신호 전달 경로가 지닌 내재적인 규칙을 발견하고 이를 적용하여 새로운 경로를 발견하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 신호 전달 경로에 대한 사전 정보 없이 이스트(yeast) 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 4000여 개의 이스트(yeast) 단백질 위치 분포 데이터를 이용하여 신호전달 경로를 찾는 방법을 시도하였다. 단백질들의 분포상의 특성을 고려하여 상호작용을 기반으로 하여 세포막 단백질을 출발점으로, 핵에 있는 단백질을 도착점으로 잡고, 그 사이에 존재하는 다양한 가능경로 중에서 단백질의 위치 정보를 가중치로 사용하여 그 중 최대 가능 경로를 찾도록 구현하였다. 또한 기존의 네트워크 뷰어에 시각화 기능 이외에 추가된 분석 기능으로서 위에서 언급한 위치 정보를 활용한 신호전달 경로를 찾는 모듈을 추가하여 네트워크 뷰어를 개발하였다. 이와 같은 신호 전달 경로 모델링방법과 네트워크 분석 뷰어를 활용하여 기존에 밝혀진 신호 전달 경로와의 비교를 통해 알려지지 않은 새로운 경로를 발견하고, 이전에 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있으며, 이미 알려진 단백질들의 새로운 기능들에 대해서도 추론할 수 있을 것이라 기대한다.;Intracellular signal transduction is achieved by interaction of proteins and small molecules that transmit information from the cell surface to the nucleus. Understanding the mechanisms cells use to accomplish this important process requires a detailed molecular description of the networks involved. We call interactions of proteins accomplishing this process PPI(Protein-Protein-Interaction). PPI are applied to protein function prediction, novel signaling pathway and complex finding. In this thesis, we have developed a novel approach for generating static models of signal transduction networks which utilizes protein-interaction in MIPS database. Networks are determined entirely by integrating protein-protein interaction data with protein location data, without prior knowledge of any pathway intermediates. Also, we have developed BioNetView, which is a protein-protein network viewer which provides environment to biological analysis such as localization prediction, novel pathway finding and protein function prediction. Combinatorial use of these analysis tools, not only visualize but also get useful information from protein-protein interaction network and model signaling networks.