통합 단백질 상호작용 데이터에서 알츠하이머병 관련 단백질 발굴

알츠하이머병(AD) 의 상세한 분자 메커니즘을 이해하는 데 있어 막대한 실현되지 않은 유전체 이후의 기회가 남아 있습니다. 본 연구에서는 AD 관련 유전자의 초기 목록과 공개 인간 단백질 상호작용 데이터를 기반으로 AD 관련 단백질을 순위 매기는 계산 방법을 개발했습니다. 이 방법에서 우리는 OMIM 데이터베이스에서 65개의 AD 관련 유전자 초기 목록을 수집하고 이를 70개의 AD 시드 단백질에 매핑했습니다. 그 후, 우리는 온라인 예측 인간 상호작용 데이터베이스(OPHID)에서 단백질 상호작용을 사용하여 시드 단백질을 765개의 AD 세트로 확장했습니다. 우리는 확장된 AD 관련 단백질들이 고도로 연결된 통계적으로 유의미한 단백질 상호작용 하위 네트워크를 형성한다는 것을 보여주었습니다. 우리는 이 하위 네트워크를 더 분석하여 AD 경로와의 생물학적 관련성에 대해 각 단백질을 자동으로 점수 매기고 순위를 매길 수 있는 알고리즘을 개발했습니다. 우리의 결과는 기능적으로 관련된 AD 단백질들이 지속적으로 상위에 순위 매겨졌음을 보여줍니다: 765개의 확장된 AD 단백질 중에서 상위 20개 중 19개의 단백질이 원래 70개의 AD 시드 단백질 세트에 속한다고 확인되었습니다. 우리의 방법은 알츠하이머병 연구를 위한 단백질 상호작용 네트워크 데이터의 새로운 사용을 나타내며, 미래에는 다른 질병 영역에도 일반화될 수 있습니다.