$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

그래프 이론 기반의 단백질-단백질 상호작용 데이타 분석을 위한 시스템
An Analysis System for Protein-Protein Interaction Data Based on Graph Theory 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 시스템 및 이론, v.33 no.5, 2006년, pp.267 - 281  

진희정 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  윤지현 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  조환규 (부산대학교 정보컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

단백질-단백질 상호작용(PPI : Protein-Protein Interaction) 데이타는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 질병 연구나 신약 연구를 위해서 PPI 데이타를 이용한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 이러한 PPI 데이타의 크기는 Yeast-two-hybrid, Mass spectrometry과 Correlated mRNh expression과 같은 방법들로 인하여 점차 그 증가량이 커지고 있다. 따라서 단백질-단백질 상호작용 데이타의 방대한 양과 복잡한 구조로 인하여 사람이 직접 분석하는 것은 불가능하다. 다행히도 PPI 데이타는 단백질은 노드로, 상호작용은 에지로 표현함으로써 전산학의 그래프 구조로 추상화될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 단백질-단백질 상호작용 데이타를 연구자가 다양한 방법으로 손쉽게 분석할 수 있는 워크벤치(workbench) 시스템인 Proteinca (PROTEin INteraction CAbaret)에 대하여 소개한다. Proteinca는 다앙한 데이타베이스의 PPI 데이타를 그래프이론 기반의 분석 기능들을 제공하며, 그래프로 가시화하여 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 도와준다. 또한, 중력 모델 기반의 간략화 방법을 제공하여 사용자에게 중요 단백질 중심의 가시화를 제공한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

PPI(Protein-Protein Interaction) data has information about the organism has maintained a life with some kind of mechanism. So, it is used in study about cure research back, cause of disease, and new medicine development. This PPI data has been increased by geometric progression because high through...

주제어

참고문헌 (22)

  1. von Mering C, Krause R, Snel B, Cornell M, Oliver SG, Fields S and Bork P., 'Comparative assessment of large-scale data sets of protein-protein interactions,' Nature, 2002 

  2. Salwinski L, Miller CS, Smith AJ, Pettit FK, Bowie JU and Eisenberg D., 'The Database of Interacting Proteins: 2004 update,' Nucleic Acids Research, 2004 

  3. Mewes HW, Frishman D, Guldener U, Mannhaupt G, Mayer K, Mokrejs M, Morgenstern B, Munsterkotter M, Rudd S and Weil B., 'MIPS: a database for genomes and protein sequences,' Nucleic Acids Research, 2000 

  4. Hodges PE, McKee AH, Davis BP, Payne WE and Garrels JI., 'The Yeast Proteome Database (YPD): a model for the organization and presentation of genome-wide functional data,' Nucleic Acids Research, 1999 

  5. Bader GD, Betel D and Hogue CW., 'BIND: the Biomolecular Interaction Network Database,' Nucleic Acids Research, 2003 

  6. von Mering C, Huynen M, jaeggi D, Schmidt S, Bork P and Snel B., 'STRING: a database of predicted functional associations between proteins,' Nucleic Acids Research, 2003 

  7. Karen R. Christie, Shuai Weng, Rarna Balakrishnan et. al, 'Saccharomyces Genome Database (SGD) provides tools to identify and analyze sequences from Saccharomyces cerevisiae and related sequences from other organisms,' Nucleic Acids Research, 2004 

  8. Bobby-Joe Breitkreutz, Chris Stark and Mike Tyer, 'The GRID: The General Repository for Interaction Datasets,' Genome Biology, 2002 

  9. Hui Ge, Zhihua Liu, George M. Church and Marc Vidal, 'Correlation between transcriptome and interactome mapping data from Saccharomyces cerevisiae,' Nature, 2001 

  10. Baker D and Sali A., 'Protein structure prediction and structural genomics,' Science, 2001 

  11. Minghua Deng, Kui Zhang, Shipra Mehta and Ting Chen, 'Prediction of protein function using protein-protein interaction data,' Journal of Computational Biology, 2003 

  12. Stanley Letovsky and Simon Kasif, 'Predicting protein function from protein/protein interaction data: a probabilistic approach,' Bioinformatics, 2003 

  13. Vazquez A, Flamrnini A, Maritan A and Vespignani A., 'Global protein function prediction from protein-protein interaction networks,' Nature, 2003 

  14. Schwikowski B, Uetz P and Fields S. 'A network of protein-protein interactions in yeast,' Nature Biotechnology, 2000 

  15. Haretsugu Hishigaki, Kenta Nakai, Toshihide Ono, Akira Tanigami and Toshihisa Takagi, 'Assessment of prediction accuracy of protein function from protein-protein interaction data,' Yeast, 2001 

  16. Dongbo Bu, Yi Zhao, Lun Cai, Hong Xue, Xiaopeng Zhu, Hongchao Lu, Jingfen Zhang, Shiwei Sun, Lunjiang Ling, Nan Zhang, Guojie Li, Runsheng Chen, 'ㅆopological structure analysis of the protein-protein interaction network in budding yeast,' Nucleic Acids Research, 2003 

  17. Kyungsook Han, Byong-Hyon Ju and Haemoon Jung, 'WebInter'Viewer: visualizing and analyzing molecular interaction networks,' Nucleic Acids Research, 2003 

  18. Nizar N. Batada, 'CNplot: simple method to visualize pre-clustered networks,' Bioinformatics, 2004. 

  19. Kurt Mehlhorn and Stefan Naher, 'LEDA: a platform for combinatorial and geometric computing,' Communications of the ACM archive, 1995 

  20. Przulj N, Wigle DA and Jurisica I., 'Functional topology in a network of protein interactions,' Bioinjormatics, 2004 

  21. Peter Uetz, Benno Schwikowski and Stanlu Fields, 'A network of protein-protein interactions in yeast,' Nature Biotechnoloty, 2002 

  22. Shipara Metha, Ting Chen, Minghua Deng, Kui Zhang and Fengzhu Sun, 'Prediction of protein function using protein-protein interaction data,' Journal of Moleculer Biology, 2003 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로