分子生物学 において、インタラクトームとは、特定の細胞における分子間相互作用の総体を指します。この用語は、特に分子間の物理的相互作用（タンパク質間相互作用、PPIとも呼ばれるタンパク質間の相互作用、または小分子とタンパク質間の相互作用[1]など）を指しますが、遺伝子間の間接的な相互作用（遺伝子相互作用）の総体を指すこともあります。

DISC1インタラクトームの一部。遺伝子はボックス内のテキストで表され、相互作用は遺伝子間の線で示されている。Hennah and Porteous, 2009より。[2]

「インタラクトーム」という言葉は、1999年にベルナール・ジャック率いるフランスの科学者グループによって初めて造られました。[3]数学的には、インタラクトームは一般的にグラフとして表されます。インタラクトームは生物学的ネットワークとして説明されることもありますが、ニューラルネットワークや食物網などの他のネットワークと混同すべきではありません。

分子相互作用ネットワーク

分子相互作用は、異なる生化学的ファミリー（タンパク質、核酸、脂質、炭水化物など）に属する分子間だけでなく、特定のファミリー内でも発生する可能性があります。このような分子が物理的相互作用で接続されると、通常、関与する化合物の性質によって分類される分子相互作用ネットワークを形成します。最も一般的には、インタラクトームはタンパク質間相互作用（PPI）ネットワーク（PIN）またはそのサブセットを指します。たとえば、Sirt-1タンパク質インタラクトームとSirtファミリー二次インタラクトーム[4] [5]は、 Sirt-1と直接相互作用するタンパク質を含むネットワークですが、二次インタラクトームは二次隣接（隣人の隣人）までの相互作用を示します。広く研究されているもう1つのタイプのインタラクトームは、タンパク質–DNAインタラクトームであり、遺伝子調節ネットワークとも呼ばれ、転写因子、クロマチン調節タンパク質、およびそれらの標的遺伝子によって形成されるネットワークです。代謝ネットワークも分子相互作用ネットワークとして考えることができます。代謝物、つまり細胞内の化合物は、物理的に基質に結合する 酵素によって相互に変換されます。

実際、すべてのインタラクトームタイプは相互に関連しています。例えば、タンパク質インタラクトームには多くの酵素が含まれており、それらが生化学ネットワークを形成しています。同様に、遺伝子制御ネットワークは、タンパク質相互作用ネットワークやシグナル伝達ネットワークと大きく重複しています。

サイズ

酵母タンパク質インタラクトームの推定。Uetz P. & Grigoriev A, 2005より。[6]

生物のインタラクトームの大きさはゲノムの大きさよりも生物の生物学的複雑さとよく相関することが示唆されている。[7]現在、数千の二元相互作用を含むタンパク質間相互作用マップがいくつかの種について利用可能であるが、それらのどれも現在のところ完全ではなく、インタラクトームの大きさは依然として議論の余地がある。

酵母

酵母インタラクトーム、すなわちサッカロミセス・セレビシエ（Saccharomyces cerevisiae）のタンパク質間の相互作用は、10,000から30,000の相互作用を含むと推定されています。妥当な推定値は20,000程度でしょう。より大きな推定値には、アフィニティー精製/質量分析（AP/MS）による研究から得られる間接的または予測的な相互作用が含まれることがよくあります。[6]

遺伝子相互作用ネットワーク

遺伝子は、互いの機能に影響を与えるという意味で相互作用します。例えば、ある変異は無害であっても、別の変異と組み合わさると致死的になる可能性があります。このような遺伝子は「遺伝的に相互作用する」と言われています。このように結合した遺伝子は、遺伝子相互作用ネットワークを形成します。これらのネットワークの目標には、細胞プロセスの機能マップの作成、ケモプロテオミクスを用いた薬剤標的の特定、そして未解析遺伝子の機能予測などがあります。

2010年には、約540万件の2遺伝子比較から、これまでで最も「完全な」遺伝子インタラクトームが構築され、「出芽酵母の全遺伝子の約75%の相互作用プロファイル」、つまり約17万件の遺伝子相互作用を記述しました。遺伝子は類似した機能に基づいてグループ化され、細胞のプロセスの機能マップが作成されました。この手法を用いることで、この研究では、他のどのゲノムスケールデータセットよりも優れた既知の遺伝子機能予測が可能になり、これまで記述されていなかった遺伝子の機能情報も追加されました。このモデルから、遺伝子相互作用を複数のスケールで観察することができ、遺伝子保全などの概念の研究に役立ちます。この研究から得られた知見としては、負の相互作用が正の相互作用の2倍存在すること、負の相互作用は正の相互作用よりも多くの情報を提供すること、そしてより多くの接続を持つ遺伝子は、破壊されると致死に至る可能性が高いことなどが挙げられます。[8]

インターアクトミクス

インタラクトミクスは、バイオインフォマティクスと生物学の交差点に位置する学問分野であり、細胞内のタンパク質やその他の分子間の相互作用と、それらの相互作用の結果の両方を研究する。[9]インタラクトミクスは、種間および種内の相互作用のネットワーク（すなわち、インタラクトーム）を比較し、そのようなネットワークの特性がどのように保存または変化するかを明らかにすることを目的としている。

インタラクトミクスは、生物系または生物を俯瞰的に捉える「トップダウン型」システム生物学の一例です。ゲノムワイドおよびプロテオームにわたる大規模なデータを集め、異なる分子間の相関関係を推測します。これらのデータから、これらの分子間のフィードバックに関する新たな仮説が立てられます。そして、これらの仮説は新たな実験によって検証されます。[10]

インタラクトームをマッピングするための実験的方法

インタラクトームの研究はインタラクトミクスと呼ばれます。タンパク質ネットワークの基本単位は、タンパク質間相互作用（PPI）です。PPIを研究する方法は数多くありますが、インタラクトーム全体を大規模にマッピングするために用いられた手法は比較的少ないです。

酵母ツーハイブリッドシステム（Y2H）は、2つのタンパク質間の二元相互作用を一度に調べるのに適しています。アフィニティー精製とそれに続く質量分析は、タンパク質複合体の同定に適しています。どちらの方法もハイスループット（HTP）方式で使用できます。酵母ツーハイブリッドスクリーニングでは、同じ時間と場所で発現することのないタンパク質間の相互作用が偽陽性となる可能性があります。アフィニティーキャプチャー質量分析にはこの欠点がなく、現在のゴールドスタンダードです。酵母ツーハイブリッドデータは、非特異的な粘着性相互作用への傾向をよりよく示し、アフィニティーキャプチャー質量分析は、生体内での機能的なタンパク質間相互作用をよりよく示します。[11] [12]

インタラクトームを研究するための計算手法

インタラクトームが作成されると、その特性を解析する方法は数多くあります。しかし、これらの解析には2つの重要な目的があります。第一に、科学者はインタラクトームのシステム特性、例えば相互作用のトポロジーを解明しようとします。第二に、個々のタンパク質とそのネットワークにおける役割に焦点を当てた研究が行われます。このような解析は主にバイオインフォマティクスの手法を用いて行われ、以下のような様々な手法が挙げられます。

検証

まず、インタラクトームのカバレッジと品質を評価する必要があります。実験方法の限界を考えると、インタラクトームは完全なものではありません。例えば、典型的なY2Hスクリーニングでは、インタラクトーム内の全相互作用の約25%しか検出できないと推定されています。[13]インタラクトームのカバレッジは、独立したアッセイによって発見され検証された既知の相互作用のベンチマークと比較することで評価できます。[14]他の方法としては、関与するタンパク質の既知のアノテーションの類似性を計算して偽陽性を除外したり、これらのタンパク質の細胞内局在を用いて相互作用の可能性を定義したりする方法があります。[15]

PPIの予測

統合失調症PPI [16]

実験データを出発点として、相同性転移はインタラクトームを予測する一つの方法です。この方法では、ある生物のタンパク質間相互作用指標（PPI）を用いて、別の生物の相同タンパク質（「インターログ」）間の相互作用を予測します。しかし、このアプローチには一定の限界があり、主にソースデータが信頼できない可能性がある（例えば、偽陽性や偽陰性を含む）ためです。[17]さらに、タンパク質とその相互作用は進化の過程で変化するため、失われたり獲得されたりすることもあります。しかしながら、バチルス・リケニフォルミス（Bacillus licheniformis）のインタラクトームなど、数多くのインタラクトームが予測されています。[18]

いくつかのアルゴリズムは、構造複合体に関する実験的証拠や結合界面の原子レベルの詳細情報を利用し、タンパク質-タンパク質複合体[19] [20]やその他のタンパク質-分子相互作用[21] [22]の詳細な原​​子モデルを生成します。他のアルゴリズムは配列情報のみを利用し、多くの誤りを含む偏りのない完全な相互作用ネットワークを作成します。[23]

いくつかの方法では、細胞共局在、遺伝子の共発現、2つのタンパク質をコードする遺伝子がDNA上でどれだけ近い位置にあるのかなど、ペアワイズの特徴に関して、相互作用するタンパク質ペアと相互作用しないタンパク質ペアの違いを機械学習で区別します。[16] [24] ランダムフォレストは、タンパク質相互作用予測のための最も効果的な機械学習手法であることがわかりました。[25]このような方法は、ヒトインタラクトーム、具体的には膜タンパク質のインタラクトーム[24]と統合失調症関連タンパク質のインタラクトームにおけるタンパク質相互作用の発見に適用されています。[16]

PPIのテキストマイニング

科学文献から相互作用ネットワークを体系的に直接抽出する試みがいくつか行われてきました。こうしたアプローチは、同じ文脈（例えば文）で一緒に言及されているエンティティの単純な共起統計から、相互作用関係を検出するための高度な自然言語処理や機械学習手法まで、複雑さの点で多岐にわたります。[26]

タンパク質機能予測

タンパク質相互作用ネットワークは、機能が未知のタンパク質の機能を予測するために使用されてきた。[27] [28]これは通常、特性が解明されていないタンパク質は、相互作用するタンパク質と同様の機能を持つという仮定（関連性による責任転嫁）に基づいている。例えば、機能未知のタンパク質であるYbeBは、リボソームタンパク質と相互作用することが発見され、後に細菌および真核生物（古細菌ではない）の翻訳に関与することが示された。[29]このような予測は単一の相互作用に基づく場合もあるが、通常は複数の相互作用が見出される。したがって、特定の機能が通常相互作用因子間に豊富に存在することを考えると、相互作用のネットワーク全体を使用してタンパク質の機能を予測することができる。[27]ハイポソームという用語は、少なくとも1つの遺伝子またはタンパク質が仮説的なタンパク質であるインタラクトームを表すために使用されている。[30]

摂動と病気

インタラクトームのトポロジーは、ネットワークがノード（タンパク質）またはエッジ（相互作用）の摂動（例えば、除去）にどのように反応するかをある程度予測します。[31]このような摂動は遺伝子、ひいてはタンパク質の変異によって引き起こされる可能性があり、ネットワーク反応は疾患として現れることがあります。[32]ネットワーク解析は、薬剤標的や疾患のバイオマーカーを特定することができます。 [33]

ネットワーク構造とトポロジ

相互作用ネットワークはグラフ理論のツールを用いて解析できる。ネットワーク特性には次数分布、クラスタリング係数、媒介中心性など、多岐にわたる。インタラクトームを構成するタンパク質間の特性分布から、インタラクトームネットワークはスケールフリートポロジーを持つことが多いことが明らかになっている[34] 。スケールフリートポロジーとは、ネットワーク内の機能モジュールが特殊なサブネットワークを示す状態をいう[35] 。このようなモジュールは、シグナル伝達経路のように機能的であることもあれば、タンパク質複合体のように構造的であることもある。実際、ネットワーク単体では安定した複合体の存在を直接的に明らかにすることができないため、インタラクトーム中のタンパク質複合体を特定することは非常に困難な作業である。

インタラクトームを研究した

ウイルスインタラクトーム

ウイルスタンパク質インタラクトームは、ウイルスまたはファージタンパク質間の相互作用から構成されます。ゲノムが小さく、限られたリソースですべてのタンパク質を解析できるため、初期のインタラクトームプロジェクトの一つでした。ウイルスインタラクトームは宿主インタラクトームと連結し、ウイルス-宿主相互作用ネットワークを形成します。[36]公開されているウイルスインタラクトームには、以下のものがあります 。

バクテリオファージ

ラムダおよび VZV インタラクトームは、これらのウイルスの生物学に関連しているだけでなく、技術的な理由でも関連しています。これらは、複数のY2Hベクターでマッピングされた最初のインタラクトームであり、これまでの試みよりも完全にインタラクトームを調査するための改善された戦略であることが証明されています。

ヒト（哺乳類）ウイルス

細菌インタラクトーム

細菌のタンパク質間相互作用について包括的に研究された研究は比較的少ない。しかし、これらのインタラクトームはどれも、すべての相互作用を網羅しているという意味で完全ではない。実際、これらの研究のほとんどが単一の手法のみを用いており、それらの手法では相互作用のサブセットしか発見されていないため、全相互作用の20%または30%以上をカバーしているものはないと推定されている。[13]これまでに発表されている細菌インタラクトーム（部分的なものも含む）には、以下のものがある 。

大腸菌とマイコプラズマのインタラクトームは、大規模なタンパク質複合体アフィニティー精製と質量分析（AP/MS）を用いて解析されているため、直接的な相互作用を推測することは容易ではありません。その他の菌株については、酵母ツーハイブリッド（Y2H）スクリーニングを用いて解析が行われました。結核菌のインタラクトームは、細菌ツーハイブリッド（B2H）スクリーニングを用いて解析されました。

計算手法を使用して、多数の追加のインタラクトームが予測されていることに注意してください (上記のセクションを参照)。

真核生物のインタラクトーム

HTP法を用いて真核生物のインタラクトームをマッピングする試みはいくつか行われてきました。生物学的インタラクトームが完全に特徴付けられたものは存在しませんが、サッカロミセス・セレビシエのタンパク質の90%以上がスクリーニングされ、それらの相互作用が特徴付けられており、最も特徴付けられたインタラクトームとなっています。[27] [58] [59]インタラクトームが詳細に研究されている種には、以下のものがあります。

最近、C型肝炎ウイルス/ヒト（2008年）[62] 、エプスタイン・バーウイルス/ヒト（2008年）、インフルエンザウイルス/ヒト（2009年）の病原体-宿主相互作用がHTPによって解明され、病原体とその宿主の免疫システムに必須の分子成分が特定されました。[63]

予測されるインタラクトーム

上述のように、PPI、ひいてはインタラクトーム全体を予測することが可能です。これらの予測の信頼性は議論の余地がありますが、実験的に検証可能な仮説を提供しています。インタラクトームは、例えば多くの種において予測されています。

予測されるSARS-CoV-2/ヒト相互作用網の表現[72]

ネットワークプロパティ

タンパク質相互作用ネットワークは、他のネットワークと同じツールで解析できます。実際、タンパク質相互作用ネットワークは生物学的ネットワークや社会的ネットワークと多くの特性を共有しています。主な特徴は次のとおりです。

トレポネーマ・パリダムタンパク質相互作用体[50]

学位分布

次数分布は、特定の数の接続を持つタンパク質の数を表します。ほとんどのタンパク質相互作用ネットワークは、スケールフリー（べき乗則）の次数分布を示します。ここで、接続分布はP(k) ~ k −γ （kは次数）となります。この関係は、上記の式がlog(P(k)) ~ —y•log(k)に等しいため、両対数プロット上で直線として見ることもできます。このような分布の特徴の一つは、相互作用の少ないタンパク質が多く、相互作用の多いタンパク質が少ないことです。後者は「ハブ」と呼ばれます。

ハブ

高度に接続されたノード（タンパク質）はハブと呼ばれます。Hanら[73]は、相互作用パートナーと発現が相関するハブを「パーティーハブ」と名付けました。パーティーハブは、タンパク質複合体などの機能モジュール内のタンパク質も接続します。一方、「デートハブ」はそのような相関を示さず、異なる機能モジュールを接続するように見えます。パーティーハブは主にAP/MSデータセットで見られ、デートハブは主にバイナリインタラクトームネットワークマップで見られます。[74]デートハブとパーティーハブの区別の妥当性は議論の的となりました。[75] [76]パーティーハブは一般的に複数のインターフェースタンパク質で構成されますが、デートハブはより頻繁に単一相互作用インターフェースタンパク質です。[77]デートハブが異なるプロセスを接続する際に果たす役割と一致して、酵母において、特定のタンパク質のバイナリ相互作用の数は、異なる生理条件下で対応する変異遺伝子に観察される表現型の数と相関しています。[74]

モジュール

同じ生化学プロセスに関与するノードは高度に相互接続されています。[33]

進化

インタラクトームの複雑性の進化は、Natureに掲載された研究で詳しく説明されています。[78]この研究では、原核生物、単細胞真核生物、多細胞真核生物の境界では、有効な個体群サイズが桁違いに減少し、同時にランダムな遺伝的浮動の影響が増幅されることが初めて指摘されています。結果として生じる選択効率の低下は、非適応的にゲノムレベルで広範囲の属性に影響を及ぼすのに十分であると思われます。Nature の研究は、ランダムな遺伝的浮動の力の変動が、細胞内レベルおよび細胞レベルで系統発生の多様性にも影響を及ぼす可能性があることを示しています。したがって、個体群サイズは、長期的な表現型進化の基礎となる機構経路の潜在的な決定要因として考慮される必要があるでしょう。この研究ではさらに、系統発生的に広い逆相関が、浮動の力とタンパク質サブユニットの構造的完全性の間に存在することが示されています。このように、小規模な集団における軽度有害変異の蓄積は、重要な遺伝子機能を安定化させるタンパク質間相互作用に対する二次選択を誘発し、非効率的な選択によって促進される構造劣化を緩和する。こうして、表現型の多様性の創出に不可欠な複雑なタンパク質構造と相互作用は、非適応的なメカニズムによって最初に出現する可能性がある。

批判、挑戦、そして反応

KiemerとCesareni [9]は、2007年頃のこの分野の現状、特に比較インタラクトミクスに関して、次のような懸念を表明している。この分野に関連する実験手順は誤りが生じやすく、「ノイズの多い結果」につながる。その結果、報告された相互作用の30%がアーティファクトとなる。実際、同じ生物に対して同じ手法を用いた2つのグループが発見した相互作用は、30%未満に過ぎない。しかしながら、一部の研究者は、このような再現性の欠如は、様々な手法が小さな実験変動に対して非常に敏感であることに起因すると主張している。例えば、Y2Hアッセイにおいて、同一の条件であっても、異なるY2Hベクターを用いると、非常に異なる相互作用が生じる。[13]

技術にはバイアスが伴う場合があります。つまり、どの相互作用が検出されるかは技術によって決まります。実際、あらゆる手法、特にタンパク質分析法にはバイアスが内在しています。タンパク質はそれぞれ異なるため、それぞれのタンパク質の特性を捉える手法は存在しません。例えば、可溶性タンパク質には問題なく機能する分析手法の多くは、膜タンパク質には適していません。これはY2H法やAP/MS法にも当てはまります。

インタラクトームは、おそらくS. cerevisiaeを除いて、まだ完成には程遠い。これは、方法論が改善されるまではどんな科学分野も「不完全」であるため、批判するべき点ではない。2015年のインタラクトミクスは、利用可能なインタラクトームデータセットがごくわずかであることを考えると、1990年代後半のゲノムシーケンシングと同程度である（上の表を参照）。

ゲノムは安定していますが、インタラクトームは組織、細胞の種類、そして発生段階によって変化する可能性があります。繰り返しますが、これは批判ではなく、この分野における課題を説明したものです。

遠縁の種において、進化的に関連するタンパク質を一致させることは困難です。相同なDNA配列は比較的容易に見つけることができますが、相互作用する2つのタンパク質の相同タンパク質同士が必ずしも相互作用する必要がないため、相同相互作用（「インターログ」）を予測することははるかに困難です。例えば、プロテオーム内であっても、2つのタンパク質が相互作用する可能性があり、それらのパラログが相互作用しない可能性があります。

それぞれのタンパク質間インタラクトームは、たとえ科学誌に決定版とされるものが掲載されたとしても、潜在的な相互作用の一部しか表していない可能性があります。タンパク質相互作用において、インタラクトームにまだ組み込まれていない追加要因が役割を果たしている可能性があります。様々なタンパク質相互作用因子の結合強度、微小環境要因、様々な手順に対する感受性、そして細胞の生理学的状態はすべてタンパク質間相互作用に影響を与えますが、インタラクトーム研究では通常考慮されていません。[79]

参照

参考文献

  1. ^ ワン L、エフテカリ P、シャクナー D、イグナトヴァ ID、パルメ V、シルヒャー N、ラドゥルナー A、ハイス EH、シュタングル H、ディルシュ VM、アタナソフ AG。新しいインタラクトミクスアプローチにより、マクロファージのコレステロール流出を増加させるエボジアミンの直接の標的としてABCA1が特定されました。 Sci Rep. 2018 Jul 23;8(1):11061。土井: 10.1038/s41598-018-29281-1。
  2. ^ Hennah W, Porteous D (2009). Reif A (編). 「DISC1経路は神経発達遺伝子、シナプス形成遺伝子、感覚知覚遺伝子の発現を調節する」. PLOS ONE . 4 (3) e4906. Bibcode :2009PLoSO...4.4906H. doi : 10.1371/journal.pone.0004906 . PMC  2654149. PMID  19300510 . オープンアクセスアイコン
  3. ^ Sanchez C; Lachaize C; Janody F; et al. (1999年1月). 「インターネットデータベースFlyNetsを用いたショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）における分子相互作用と遺伝子ネットワークの解明」Nucleic Acids Res . 27 (1): 89– 94. doi :10.1093/nar/27.1.89. PMC 148104. PMID 9847149  . 
  4. ^ Sharma, Ankush; Gautam VK; Costantini S; Paladino A; Colonna G (2012年2月). 「ヒトSirt-1に関する相互作用的および薬理学的知見」. Front. Pharmacol . 3 : 40. doi : 10.3389 / fphar.2012.00040 . PMC 3311038. PMID  22470339. 
  5. ^ シャルマ、アンクシュ;コスタンティーニ S;コロナG（2013年3月）。 「ヒトサーチュインファミリーのタンパク質間相互作用ネットワーク」。Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - タンパク質とプロテオミクス。1834 (10): 1998 ～ 2009 年。arXiv : 1302.6423。ビブコード:2013arXiv1302.6423S。土井：10.1016/j.bbapap.2013.06.012。PMID  23811471。S2CID 15003130  。
  6. ^ ab Uetz P. & Grigoriev A. (2005) 酵母インタラクトーム. Jorde, LB, Little, PFR, Dunn, MJ, Subramaniam, S. (編), 遺伝学・ゲノミクス・プロテオミクス・バイオインフォマティクス百科事典. John Wiley & Sons Ltd: Chichester, 第5巻, pp. 2033-2051
  7. ^ Stumpf MP; Thorne T; de Silva E; et al. (2008年5月). 「ヒトインタラクトームの大きさの推定」Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 105 (19): 6959–64 . Bibcode :2008PNAS..105.6959S. doi : 10.1073/pnas.0708078105 . PMC 2383957. PMID  18474861 . 
  8. ^ Costanzo M; Baryshnikova A; Bellay J; et al. (2010-01-22). 「細胞の遺伝的ランドスケープ」. Science . 327 ( 5964): 425– 431. Bibcode :2010Sci...327..425C. doi :10.1126/science.11​​80823. PMC 5600254. PMID  20093466. 
  9. ^ ab Kiemer, L; G Cesareni (2007). 「比較インタラクトミクス：リンゴとナシの比較？」Trends in Biotechnology . 25 (10): 448– 454. doi :10.1016/j.tibtech.2007.08.002. PMID  17825444.
  10. ^ Bruggeman, FJ; HV Westerhoff (2006). 「システム生物学の本質」. Trends in Microbiology . 15 (1): 45– 50. doi :10.1016/j.tim.2006.11.003. PMID  17113776.
  11. ^ Brettner, Leandra M.; Joanna Masel (2012). 「酵母における発現ノイズと可塑性は、機能的なタンパク質間相互作用の数ではなく、タンパク質の粘着性によって予測される」BMC Systems Biology . 6 : 128. doi : 10.1186/1752-0509-6-128 . PMC 3527306 . PMID  23017156.  オープンアクセスアイコン
  12. ^ Mukherjee, K; Slawson; Christmann; Griffith (2014年6月). 「質量分析法によるショウジョウバエCASK-βのニューロン特異的タンパク質相互作用の解明」Front. Mol. Neurosci . 7 : 58. doi : 10.3389/fnmol.2014.00058 . PMC 4075472. PMID  25071438 . 
  13. ^ abc Chen, YC; Rajagopala, SV; Stellberger, T.; Uetz, P. (2010). 「酵母ツーハイブリッドシステムの徹底的なベンチマーク」. Nature Methods . 7 (9): 667–668 , author 668-668 . doi :10.1038/nmeth0910-667. PMC 10332476. PMID 20805792.  S2CID 35834541  . 
  14. ^ Rajagopala, SV; Hughes, KT; Uetz, P. (2009). 「細菌運動性タンパク質の相互作用を用いた酵母ツーハイブリッドシステムのベンチマーク」.プロテオミクス. 9 (23): 5296– 5302. doi :10.1002/pmic.200900282. PMC 2818629. PMID 19834901  . 
  15. ^ Yanay Ofran, Guy Yachdav, Eyal Mozes, Ta-tsen Soong, Rajesh Nair & Burkhard Rost (2006年7月). 「個々のタンパク質の分子特性に基づくタンパク質ネットワークの作成と評価」. Bioinformatics . 22 (14): e402 – e407 . doi : 10.1093/bioinformatics/btl258 . PMID  16873500. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  16. ^ abc Ganapathiraju MK, Thahir M, Handen A, Sarkar SN, Sweet RA, Nimgaonkar VL, Loscher CE, Bauer EM, Chaparala S (2016年4月). 「504の新規タンパク質間相互作用を伴う統合失調症インタラクトーム」. npj Schizophrenia . 2 16012. doi :10.1038/npjschz.2016.12. PMC 4898894. PMID  27336055 . 
  17. ^ Mika S, Rost B (2006). 「タンパク質間相互作用は種間よりも種内でより保存されている」. PLOS Computational Biology . 2 (7) e79. Bibcode :2006PLSCB...2...79M. doi : 10.1371/journal.pcbi.0020079 . PMC 1513270. PMID 16854211  . 
  18. ^ Han, Y.-C.; et al. (2016). 「Bacillus licheniformis WX-02におけるタンパク質間相互作用ネットワークの予測と特性評価」. Sci. Rep . 6 19486. Bibcode :2016NatSR...619486H. doi :10.1038/srep19486. PMC 4726086. PMID 26782814  . 
  19. ^ Kittichotirat W, Guerquin M, Bumgarner RE, Samudrala R (2009). 「Protinfo PPC: タンパク質複合体の原子レベル予測のためのウェブサーバー」. Nucleic Acids Research . 37 (ウェブサーバー号): W519 – W525 . doi :10.1093/nar/gkp306. PMC 2703994. PMID  19420059 .  
  20. ^ Tyagi, M; Hashimoto, K; Shoemaker, BA; Wuchty, S; Panchenko, AR (2012年3月). 「構造複合体を用いたヒトタンパク質インタラクトームの大規模マッピング」. EMBO Rep . 13 (3): 266–71 . doi :10.1038/embor.2011.261. PMC 3296913. PMID 22261719  . 
  21. ^ McDermott J, Guerquin M, Frazier Z, Chang AN, Samudrala R (2005). 「BIOVERSE: タンパク質およびプロテオームの構造、機能、文脈的アノテーションのためのフレームワークの強化」Nucleic Acids Research . 33 (Web Server 版): W324 – W325 . doi :10.1093/nar/gki401. PMC 1160162 . PMID  15980482.  
  22. ^ Shoemaker, BA; Zhang, D; Tyagi, M; Thangudu, RR; Fong, JH; Marchler-Bauer, A; Bryant, SH; Madej, T; Panchenko, AR (2012年1月). 「IBIS (Inferred Biomolecular Interaction Server) は、タンパク質における複数の種類の保存相互作用を報告、予測、統合します」. Nucleic Acids Res . 40 (データベース号): D834–40. doi :10.1093/nar/gkr997. PMC 3245142. PMID  22102591 .  Hopf TA, Schaerfe CP, Rodrigues JP, Green AG, Kohlbacher O, Sander C, Bonvin AM, Marks DS (2014). 「配列共進化がタンパク質複合体の3D接触と構造をもたらす」. eLife . 3 e03430. arXiv : 1405.0929 . Bibcode :2014arXiv1405.0929H. doi : 10.7554/eLife.03430 . PMC  4360534. PMID  25255213 .
  23. ^ コトリヤール M、パストレロ C、ピベッタ F、ロ サルド A、クンバア C、リー H、ナラニアン T、ニウ Y、ディン Z、ヴァファイー F、ブロークス=カーター F、ペチュニッグ J、ミルズ GB、ジュリシコバ A、スタグリャル I、マエストロ R、ジュリシカ I (2015)。 「タンパク質の物理的相互作用のインシリコ予測とインタラクトームオーファンの特性評価」。ネイチャーメソッド。12 (1): 79–84 .土井:10.1038/nmeth.3178。PMID  25402006。S2CID 5287489  。 Hamp T, Rost B (2015). 「進化プロファイルは配列からのタンパク質間相互作用予測を改善する」バイオインフォマティクス. 31 (12): 1945– 1950. doi : 10.1093/bioinformatics/btv077 . PMID  25657331. Pitre S, Hooshyar M, Schoenrock A, Samanfar B, Jessulat M, Green JR, Dehne F, Golshani A (2012). 「短い共起ポリペプチド領域はタンパク質相互作用マップの全体像を予測できる」Scientific Reports . 2 239. Bibcode :2012NatSR...2..239P. doi :10.1038/srep00239. PMC 3269044.  PMID 22355752  . Pitre S, Hooshyar M, Schoenrock A, Samanfar B, Jessulat M, Green JR, Dehne F, Golshani A (2012). 「短い共起ポリペプチド領域はタンパク質相互作用マップの全体像を予測できる」Scientific Reports . 2 239. Bibcode :2012NatSR...2..239P. doi :10.1038/srep00239. PMC 3269044.  PMID 22355752  .
  24. ^ ab Qi Y、Dhiman HK、Bhola N、Budyak I、Kar S、Man D、Dutta A、Tirupula K、Carr BI、Grandis J、Bar-Joseph Z、Klein-Seetharaman J (2009 年 12 月)。 「ヒト膜受容体相互作用の系統的予測」。プロテオミクス。9 (23): 5243–55 .土井:10.1002/pmic.200900259。PMC 3076061。PMID  19798668。 
  25. ^ Qi Y, Bar-Joseph Z, Klein-Seetharaman J (2006年5月). 「タンパク質相互作用予測における様々な生物学的データと計算分類法の評価」. Proteins . 63 (3): 490– 500. doi :10.1002/prot.20865. PMC 3250929. PMID 16450363  . 
  26. ^ Hoffmann, R; Krallinger, M; Andres, E; Tamames, J; Blaschke, C; Valencia, A (2005). 「代謝経路、シグナル伝達カスケード、タンパク質ネットワークのためのテキストマイニング」. Science Signaling . 2005 (283) pe21. doi :10.1126/stke.2832005pe21. PMID  15886388. S2CID  15301069.
  27. ^ abc Schwikowski, B.; Uetz, P.; Fields, S. (2000). 「酵母におけるタンパク質間相互作用のネットワーク」. Nature Biotechnology . 18 (12): 1257– 1261. doi :10.1038/82360. PMID  11101803. S2CID  3009359.
  28. ^ McDermott J, Bumgarner RE, Samudrala R (2005). 「予測されたタンパク質相互作用ネットワークからの機能アノテーション」.バイオインフォマティクス. 21 (15): 3217– 3226. doi : 10.1093/bioinformatics/bti514 . PMID  15919725.
  29. ^ Rajagopala, SV; Sikorski, P.; Caufield, JH; Tovchigrechko, A.; Uetz, P. (2012). 「酵母ツーハイブリッドシステムによるタンパク質複合体の研究」. Methods . 58 (4): 392– 399. doi :10.1016/j.ymeth.2012.07.015. PMC 3517932. PMID 22841565  . 
  30. ^ Desler C, Zambach S, Suravajhala P, Rasmussen LJ (2014). 「ハイポトームの導入：インタラクトームにおける予測タンパク質の統合方法」. International Journal of Bioinformatics Research and Applications . 10 (6): 647–52 . doi :10.1504/IJBRA.2014.065247. PMID  25335568.
  31. ^ Barab, A.-L.; Oltvai, Z. (2004). 「ネットワーク生物学：細胞の機能的組織を理解する」. Nature Reviews Genetics . 5 (2): 101– 113. doi :10.1038/nrg1272. PMID  14735121. S2CID  10950726.
  32. ^ Goh, K.-I.; Choi, I.-G. (2012). 「ヒト疾患の探究：ヒト疾患ネットワーク」. Briefings in Functional Genomics . 11 (6): 533– 542. doi : 10.1093/bfgp/els032 . PMID  23063808.
  33. ^ ab Barabási, AL; Gulbahce, N; Loscalzo, J (2011). 「ネットワーク医療：ヒト疾患へのネットワークベースのアプローチ」Nature Reviews Genetics . 12 (1): 56– 68. doi :10.1038/nrg2918. PMC 3140052 . PMID  21164525. 
  34. ^ Albert-László Barabási & Zoltan N. Oltvai (2004年2月). 「ネットワーク生物学：細胞の機能的組織を理解する」. Nature Reviews Genetics 5 ( 2): 101– 113. doi :10.1038/nrg1272. PMID  14735121. S2CID  10950726.
  35. ^ Gao, L.; Sun, PG; Song, J. (2009). 「タンパク質相互作用ネットワークにおける機能モジュール検出のためのクラスタリングアルゴリズム」. Journal of Bioinformatics and Computational Biology . 7 (1): 217– 242. doi :10.1142/S0219720009004023. PMID  19226668.
  36. ^ Navratil V.; et al. (2009). 「VirHostNet：プロテオーム全体にわたるウイルス-宿主相互作用ネットワークの管理と解析のための知識ベース」Nucleic Acids Res . 37 (データベース号): D661–8. doi :10.1093/nar/gkn794. PMC 2686459. PMID 18984613  . 
  37. ^ Rajagopala SV.; et al. (2011). 「バクテリオファージラムダのタンパク質相互作用マップ」BMC Microbiol . 11 : 213. doi : 10.1186/1471-2180-11-213 . PMC 3224144. PMID  21943085 .  オープンアクセスアイコン
  38. ^ Bartel PL, Roecklein JA, SenGupta D, Fields S (1996). 「大腸菌バクテリオファージT7のタンパク質連鎖地図」Nat. Genet . 12 (1): 72–7 . doi :10.1038/ng0196-72. PMID  8528255. S2CID  37155819.
  39. ^ Sabri M.; et al. (2011). 「肺炎球菌の毒性ファージDp-1のゲノムアノテーションとウイルス内インタラクトーム」J. Bacteriol . 193 (2): 551–62 . doi :10.1128/JB.01117-10. PMC 3019816. PMID 21097633  . 
  40. ^ Häuser R.; et al. (2011). 「肺炎球菌ファージCp-1のプロテオームとインタラクトーム」J. Bacteriol . 193 (12): 3135–8 . doi :10.1128/JB.01481-10. PMC 3133188. PMID  21515781 . 
  41. ^ Stellberger, T.; et al. (2010). 「酵母ツーハイブリッドシステムの改良：順列融合タンパク質を用いた水痘帯状疱疹ウイルスのインタラクトーム」Proteome Sci . 88. doi : 10.1186/1477-5956-8-8 . PMC 2832230. PMID  20205919 . 
  42. ^ クマール、K.;ラナ、J.スリージス、R.ガブラーニ、R.サウスカロライナ州シャルマ。グプタ、A.チョーダリー、バーモント州。グプタ、S. (2012)。 「チャンディプラウイルスのウイルス内タンパク質相互作用」。ウイルス学のアーカイブ。157 (10): 1949 ～ 1957 年。土井:10.1007/s00705-012-1389-5。PMID  22763614。S2CID 17714252  。
  43. ^ abcd Fossum, E; et al. (2009). Sun, Ren (ed.). 「進化的に保存されたヘルペスウイルスタンパク質相互作用ネットワーク」. PLOS Pathog . 5 (9) e1000570. doi : 10.1371/journal.ppat.1000570 . PMC 2731838. PMID  19730696 .  オープンアクセスアイコン
  44. ^ Hagen, N; Bayer, K; Roesch, K; Schindler, M (2014). 「C型肝炎ウイルスのウイルス内タンパク質相互作用ネットワーク」. Molecular & Cellular Proteomics . 13 (7): 1676–89 . doi : 10.1074/mcp.M113.036301 . PMC 4083108. PMID  24797426 . 
  45. ^ Han, Y; Niu, J; Wang, D; Li, Y (2016). 「肝細胞癌に基づくC型肝炎ウイルスタンパク質相互作用ネットワーク解析」. PLOS ONE . 11 (4) e0153882. Bibcode :2016PLoSO..1153882H. doi : 10.1371/journal.pone.0153882 . PMC 4846009. PMID  27115606 . 
  46. ^ オスターマン A、ステルベルガー T、ゲブハルト A、クルツ M、フリーデル CC、ウエッツ P、ニチコ H、バイカー A、ヴィゾゾ＝ピント MG (2015)。 「E型肝炎ウイルスのウイルス内インタラクトーム」。科学担当者。5 13872。Bibcode :2015NatSR...513872O。土井：10.1038/srep13872。PMC 4604457。PMID  26463011。 
  47. ^ 雨、JC;セリグ、L.デ・リユース、H.バッタリア、VR;カリフォルニア州レヴェルディ。サイモン、SP;レンゼン、G.ペテル、F.ウォジク、JRM。シェヒター、V.チェママ、Y.アスファルト州ラビーニュ。ルグラン、P. (2001)。 「ヘリコバクター・ピロリのタンパク質間相互作用マップ」。自然。409 (6817): 211–215。書誌コード:2001Natur.409..211R。土井：10.1038/35051615。PMID  11196647。S2CID 4400094  。
  48. ^ Häuser, R; Ceol, A; Rajagopala, SV; Mosca, R; Siszler, G; Wermke, N; Sikorski, P; Schwarz, F; Schick, M; Wuchty, S; Aloy, P; Uetz, P (2014). 「ヘリコバクター・ピロリの第二世代タンパク質間相互作用ネットワーク」. Molecular & Cellular Proteomics . 13 (5): 1318–29 . doi : 10.1074/mcp.O113.033571 . PMC 4014287. PMID  24627523 . 
  49. ^ Parrish, JR; et al. (2007). 「Campylobacter jejuniのプロテオーム全体にわたるタンパク質相互作用マップ」Genome Biol . 8 (7) R130. doi : 10.1186/gb-2007-8-7-r130 . PMC 2323224. PMID  17615063 . 
  50. ^ ab Rajagopala, SV; Titz, BR; Goll, J.; Häuser, R.; McKevitt, MT; Palzkill, T.; Uetz, P. (2008). Hall, Neil (編). 「梅毒スピロヘータである梅毒トレポネーマ・パリダムの二成分タンパク質相互作用」. PLOS ONE . 3 (5) e2292. Bibcode :2008PLoSO...3.2292T. doi : 10.1371/journal.pone.0002292 . PMC 2386257. PMID 18509523  . 
  51. ^ Hu, P; et al. (2009). Levchenko, Andre (編). 「これまで未解析のタンパク質を含む大腸菌のグローバル機能アトラス」. PLOS Biol . 7 (4) e96. doi : 10.1371/journal.pbio.1000096 . PMC 2672614. PMID  19402753 .  オープンアクセスアイコン
  52. ^ ラジャゴパラ、SV;シコルスキー、P;クマール、A;モスカ、R;ヴラスブロム、J;アーノルド、R;フランカ・コー、J;パカラ、SB;ファンス、S;セオール、A;ホイザー、R;シズラー、G;ウクティ、S;エミリ、A;バブ、M;アーロイ、P;ピーパー、R;ウエッツ、P (2014)。 「大腸菌のバイナリータンパク質間相互作用の状況」。ネイチャーバイオテクノロジー。32 (3): 285–90 .土井:10.1038/nbt.2831。PMC 4123855。PMID  24561554。 
  53. ^ Shimoda, Y.; Shinpo, S.; Kohara, M.; Nakamura, Y.; Tabata, S.; Sato, S. (2008). 「窒素固定細菌Mesorhizobium lotiにおけるタンパク質間相互作用の大規模解析」DNA Research . 15 (1): 13– 23. doi :10.1093/dnares/dsm028. PMC 2650630. PMID 18192278  . 
  54. ^ 王 Y.;崔、T.チャン、C.ヤン、M.黄、Y.リー、W。張、Ｌ．ガオ、C.おい。;リー、Y。ファン、F.ゼン、J.ファン、C.ヤン、Q。ティアン、Ｙ．チャオ、C.チェン、H。張、H.彼、ZG (2010)。 「ヒト病原菌結核菌H37Rvにおけるグローバルなタンパク質-タンパク質相互作用ネットワーク」。プロテオーム研究ジャーナル。9 (12): 6665–6677。土井:10.1021/pr100808n。PMID  20973567。
  55. ^ Kuhner、S.;ヴァン・ノールト、V. MJ・ベッツ。レオ＝マシアス、A.バティス、C.ロード、M.山田 哲也;マイヤー、T.ベイダー、S.ベルトラン・アルバレス、P.カスタニョ＝ディエス、D.チェン、W. -H.デボス、D.グエル、M.ノランブエナ、T.ラッケ、I.ライビン、V.シュミット、A.ユス、E.エーバーソルド、R.ハーマン、R.ベッチャー、B.フランガキス、アスファルト州。ラッセル、RB。セラーノ、L.ボーク、P.ギャビン、A. -C. （2009年）。 「ゲノム縮小細菌におけるプロテオーム構成」。科学。326 (5957): 1235– 1240. Bibcode :2009Sci...326.1235K. doi :10.1126/science.11​​76343. PMID  19965468. S2CID  19334426.
  56. ^ 佐藤真司;下田裕也；村木明；小原正人；中村裕也田畑真司 (2007) 「シネコシスティス属 PCC6803 における大規模タンパク質相互作用解析」。DNA 研究。14 (5): 207–216。土井:10.1093/dnares/dsm021。PMC 2779905。PMID  18000013。 
  57. ^ Cherkasov, A; Hsing, M; Zoraghi, R; Foster, LJ; See, RH; Stoynov, N; Jiang, J; Kaur, S; Lian, T; Jackson, L; Gong, H; Swayze, R; Amandoron, E; Hormozdiari, F; Dao, P; Sahinalp, C; Santos-Filho, O; Axerio-Cilies, P; Byler, K; McMaster, WR; Brunham, RC; Finlay, BB; Reiner, NE (2011). 「メチシリン耐性黄色ブドウ球菌におけるタンパク質相互作用ネットワークのマッピング」. Journal of Proteome Research . 10 (3): 1139–50 . doi :10.1021/pr100918u. PMID  21166474.
  58. ^ Uetz, P.; Giot, L.; Cagney, G.; Mansfield, TA; Judson, RS; Knight, JR; Lockshon, D.; Narayan, V. (2000). 「Saccharomyces cerevisiaeにおけるタンパク質間相互作用の包括的解析」. Nature . 403 (6770): 623– 627. Bibcode :2000Natur.403..623U. doi :10.1038/35001009. PMID  10688190. S2CID  4352495.
  59. ^ Krogan, NJ; et al. (2006). 「酵母Saccharomyeses Cerivisiaeにおけるタンパク質複合体の全体像」Nature 440 (7084): 637– 643. Bibcode :2006Natur.440..637K. doi :10.1038/nature04670. PMID  16554755. S2CID  72422.
  60. ^ Pancaldi V, Saraç OS, Rallis C, McLean JR, Převorovský M, Gould K, Beyer A, Bähler J (2012). 「分裂酵母タンパク質相互作用ネットワークの予測」. G3: Genes, Genomes, Genetics . 2 (4): 453– 67. doi :10.1534/g3.111.001560. PMC 3337474. PMID  22540037 . 
  61. ^ Vo, TV; et al. (2016). 「プロテオーム全体にわたる分裂酵母インタラクトームが酵母からヒトへのネットワーク進化原理を明らかにする」. Cell . 164 ( 1–2 ): 310–323 . doi :10.1016/j.cell.2015.11.037. PMC 4715267. PMID  26771498 . 
  62. ^ de Chassey B; Navratil V; Tafforeau L; et al. (2008-11-04). 「C型肝炎ウイルス感染タンパク質ネットワーク」. Molecular Systems Biology . 4 (4): 230. doi :10.1038/msb.2008.66. PMC 2600670. PMID 18985028  . 
  63. ^ Navratil V; de Chassey B; et al. (2010-11-05). 「ウイルスとヒトI型インターフェロンシステムネットワークにおけるタンパク質間相互作用のシステムレベル比較」Journal of Proteome Research . 9 (7): 3527–36 . doi :10.1021/pr100326j. PMID  20459142.
  64. ^ Brown KR, Jurisica I (2005). 「オンライン予測人間相互作用データベース」.バイオインフォマティクス. 21 (9): 2076–82 . doi : 10.1093/bioinformatics/bti273 . PMID  15657099.
  65. ^ Gu H, Zhu P, Jiao Y, Meng Y, Chen M (2011). 「PRIN：予測されるイネインタラクトームネットワーク」BMC Bioinformatics . 12 161. doi : 10.1186/1471-2105-12-161 . PMC 3118165 . PMID  21575196. 
  66. ^ Guo J, Li H, Chang JW, Lei Y, Li S, Chen LL (2013). 「Xanthomonas oryzae pv. oryzae PXO99 Aにおけるタンパク質間相互作用ネットワークの予測と特性評価」. Res. Microbiol . 164 (10): 1035–44 . doi : 10.1016/j.resmic.2013.09.001 . PMID  24113387.
  67. ^ Geisler-Lee J, O'Toole N, Ammar R, Provart NJ, Millar AH, Geisler M (2007). 「シロイヌナズナにおける予測されるインタラクトーム」. Plant Physiol . 145 (2): 317–29 . doi :10.1104/pp.107.103465. PMC 2048726. PMID  17675552 . 
  68. ^ ユエ、ジュンヤン。徐、魏。バン・ロンジュン。黄、盛雄。ミャオ族、ミン族。唐暁峰。劉国清。劉永生 (2016-01-01)。 「PTIR: 予測トマトインターアクトームリソース」。科学的報告書。6 25047。ビブコード:2016NatSR...625047Y。土井：10.1038/srep25047。ISSN  2045-2322。PMC 4848565。PMID  27121261。 
  69. ^ Yang, Jianhua; Osman, Kim; Iqbal, Mudassar; Stekel, Dov J.; Luo, Zewei; Armstrong, Susan J.; Franklin, F. Chris H. (2012-01-01). 「Arabidopsis thaliana のタンパク質間相互作用データを用いた Brassica rapa のインタラクトームの推定」. Frontiers in Plant Science . 3 : 297. doi : 10.3389/fpls.2012.00297 . ISSN  1664-462X. PMC 3537189. PMID 23293649  . 
  70. ^ 朱、光匯;ウー、アイボ。徐新建。シャオ、ペイペイ。ル、ル;劉京東。曹、永偉。陳、羅南。ウー、ジュン (2016-02-01)。 「PPIM: トウモロコシのタンパク質間相互作用データベース」。植物生理学。170 (2): 618–626。土井:10.1104/pp.15.01821。ISSN  1532-2548。PMC 4734591。PMID  26620522。 
  71. ^ Rodgers-Melnick, Eli; Culp, Mark; DiFazio, Stephen P. (2013-01-01). 「ENTSを用いたモデル生物および非モデル生物の一次配列データからの全ゲノムタンパク質相互作用ネットワークの予測」BMC Genomics . 14 608. doi : 10.1186/1471-2164-14-608 . ISSN  1471-2164. PMC 3848842. PMID 24015873  . 
  72. ^ ab Guzzi PH, Mercatelli D, Ceraolo C, Giorgi FM (2020). 「SARS-CoV-2/ヒトインタラクトームのマスターレギュレーター解析」. Journal of Clinical Medicine . 9 (4): 982– 988. doi : 10.3390/jcm9040982 . PMC 7230814. PMID  32244779 . 
  73. ^ Han, JD; Bertin, N; Hao, T; Goldberg, DS; Berriz, GF; Zhang, LV; Dupuy, D; Walhout, AJ; Cusick, ME; Roth, FP; Vidal, M (2004). 「酵母タンパク質間相互作用ネットワークにおける動的に組織化されたモジュール性の証拠」. Nature . 430 (6995): 88– 93. Bibcode :2004Natur.430...88H. doi :10.1038/nature02555. PMID  15190252. S2CID  4426721.
  74. ^ ab Yu, H; Braun, P; Yildirim, MA; Lemmens, I; Venkatesan, K; Sahalie, J; Hirozane-Kishikawa, T; Gebreab, F; Li, N; Simonis, N; Hao, T; Rual, JF; Dricot, A; Vazquez, A; Murray, RR; Simon, C; Tardivo, L; Tam, S; Svrzikapa, N; Fan, C; De Smet, AS; Motyl, A; Hudson, ME; Park, J; Xin, X; Cusick, ME; Moore, T; Boone, C; Snyder, M; Roth, FP (2008). 「酵母インタラクトームネットワークの高品質バイナリタンパク質相互作用マップ」. Science . 322 (5898): 104–10 . Bibcode : 2008Sci...322..104Y. doi :10.1126/science.11​​58684. PMC 2746753. PMID 18719252  . 
  75. ^ Batada, NN; Reguly, T; Breitkreutz, A; Boucher, L; Breitkreutz, BJ; Hurst, LD; Tyers, M (2006). 「層雲ではなく高積雲：酵母タンパク質相互作用ネットワークの新たな視点」. PLOS Biology . 4 (10) e317. doi : 10.1371/journal.pbio.0040317 . PMC 1569888. PMID  16984220 . 
  76. ^ Bertin, N; Simonis, N; Dupuy, D; Cusick, ME; Han, JD; Fraser, HB; Roth, FP; Vidal, M (2007). 「酵母インタラクトームにおける組織化されたモジュール性の確認」. PLOS Biology . 5 (6) e153. doi : 10.1371/journal.pbio.0050153 . PMC 1892830. PMID 17564493  . 
  77. ^ Kim, PM; Lu, LJ; Xia, Y; Gerstein, MB (2006). 「3次元構造とタンパク質ネットワークの関連付けは進化に関する洞察を提供する」. Science . 314 (5807): 1938–41 . Bibcode :2006Sci...314.1938K. doi :10.1126/science.11​​36174. PMID  17185604. S2CID  2489619.
  78. ^ Fernandez, A; M Lynch (2011). 「インタラクトーム複雑性の非適応的起源」Nature . 474 (7352): 502– 505. doi :10.1038/nature09992. PMC 3121905 . PMID  21593762. 
  79. ^ Welch, G. Rickey (2009年1月). 「『ファジー』なインタラクトーム」. Trends in Biochemical Sciences . 34 (1): 1– 2. doi :10.1016/j.tibs.2008.10.007. PMID  19028099.

さらに読む

  • Park J, Lappe M, Teichmann SA (2001年3月). 「タンパク質ファミリー相互作用のマッピング：PDBおよび酵母における分子内および分子間タンパク質ファミリー相互作用レパートリー」J Mol Biol . 307 (3): 929–38 . doi :10.1006/jmbi.2001.4526. PMID  11273711.

インタラクトームウェブサーバー

  • Protinfo PPCは、タンパク質複合体の原子3D構造を予測します。Kittichotirat W, Guerquin M, Bumgarner R, Samudrala R (2009). 「Protinfo PPC：タンパク質複合体の原子レベルでの予測のためのウェブサーバー」Nucleic Acids Research . 37 (ウェブサーバー号): W519 – W525 . doi :10.1093/nar/gkp306. PMC 2703994 . PMID  19420059.  
  • IBIS (サーバー)は、タンパク質の複数の種類の保存された相互作用を報告、予測、統合します。

インタラクトーム可視化ツール

  • GPS-Prot 2023年4月12日アーカイブWayback Machineタンパク質相互作用のWebベースのデータ可視化
  • PINV - タンパク質相互作用ネットワーク可視化ツール 2022年12月3日アーカイブ - Wayback Machine

インタラクトームデータベース

  • BioGRIDデータベース
  • インタラクトームブラウザ「mentha」Calderone; et al. (2013). 「mentha：統合タンパク質相互作用ネットワーク閲覧リソース」Nature Methods 10 (8): 690– 691. doi :10.1038/nmeth.2561. PMID  23900247. S2CID  9733108.
  • IntAct: 分子相互作用データベース
  • Interactome.org Archived 2008-08-20 at the Wayback Machine — 専用のインタラクトーム Web サイト。