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高処理能試験で得たタンパク質間相互作用ネットワークへの信頼度の付与

2004年1月1日 Nature Biotechnology 22, 1 doi: 10.1038/nbt924

ゲノム規模の技術にはデータの質に関する統計解析が活用されているが、プロテオミクスの高処理能試験データから生物学的意義のある経路を抽出するのは未だ困難である。今回我々は、プロテオミクスデータを評価する定量法を開発した。酵母での高処理能スクリーニングから得たタンパク質間相互作用の生物学的意義を予測するための、統計学的・位相幾何学的記述子を用いるロジスティック回帰分析法を紹介する。mRNA発現、遺伝子相互作用およびデータベース・アノテーションを含むほかの情報源を利用して、偏りも相互汚染もなく予測モデルは裏づけられた。新奇の位相幾何学的統計量によって、信頼度の高い相互作用が構成するネットワークの階層構造が示され、タンパク質複合体の相互作用はリンク数1〜2であり、遺伝子相互作用ははるかに小規模であることがわかった。タンパク質ペア間の有意な相関を示す最大リンク数（相関距離）がわかれば、プロテオミクスデータを遺伝学的データおよび遺伝子発現データと統合して解析することが可能となる。本論文で示した解析法は、モデル生物およびヒトの増大しつつあるゲノムデータおよびプロテオミクスデータの解析に不可欠なものになると考えられる。

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