6.12: 단백질 네트워크

유기체는 수천 개의 서로 다른 단백질을 가질 수 있으며, 이러한 단백질은 유기체의 건강을 보장하기 위해 협력해야 합니다. 단백질은 다른 단백질과 결합하여 복합체를 형성하여 기능을 수행합니다. 많은 단백질은 여러 다른 단백질과 상호작용하여 복잡한 단백질 상호작용 네트워크를 생성합니다.

이러한 상호작용은 노드와 에지로 표시되는 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 묘사하는 맵을 통해 표시될 수 있습니다. 노드는 단백질을 나타내는 원이고, 가장자리는 상호 작용하는 두 단백질을 연결하는 선입니다. 이러한 네트워크는 시스템에서 단백질-단백질 상호 작용의 복잡성을 시각화하는 방법을 제공합니다. 이러한 맵에는 단백질 복합체에서 형성된 것과 같은 안정적인 상호작용과 일시적인 상호작용이 모두 포함될 수 있습니다. 세포, 유기체 또는 특정 생물학적 맥락에서 발생하는 단백질 상호작용을 총칭하여 '상호작용체'라고 부를 수 있습니다.

단백질 네트워크는 다양한 생화학적, 컴퓨터적 방법을 사용하여 연구될 수 있습니다. 단백질 상호작용을 연구하는 첫 번째 단계 중 하나는 다른 관련 단백질과 함께 관심 있는 단백질을 분리하는 것입니다. 이는 히스티딘 태그와 같은 친화성 태그를 사용하여 관심 있는 단백질에 태그를 지정하여 수행할 수 있습니다. 그런 다음 이 태그를 사용하여 친화성 크로마토그래피를 사용하여 단백질을 다른 단백질과 함께 분리할 수 있습니다. 분리된 단백질은 트립신과 같은 프로테아제로 소화된 후 액체 크로마토그래피 질량 분석법(LC-MS)을 사용하여 분석됩니다. 그런 다음 펩타이드 질량을 알려진 단백질 서열이 있는 자료베이스와 비교하여 그 동일성을 결정할 수 있습니다.

계산적으로 단백질-단백질 상호작용은 자료베이스와 예측 도구를 사용하여 분석할 수 있습니다. 실험적으로 검증되고 예측된 단백질 상호 작용으로 구성된 EMBL-EBI에서 관리하는 IntAct와 같은 다양한 자료베이스가 있습니다. Swiss Institute of Bioinformatics의 STRING과 같은 다른 도구를 사용하여 이러한 상호 작용 네트워크를 예측할 수 있습니다.

단백질 네트워크에 대한 연구는 알려지지 않은 단백질의 기능을 결정하는 것과 같은 과학적 발견으로 이어질 수 있습니다. 이러한 네트워크의 변화를 조사하면 건강한 세포와 질병에 걸린 세포 간의 차이를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 정보는 질병 치료를 위한 약물 설계와 같은 중요한 응용 분야에도 사용될 수 있습니다. 단백질 네트워크의 분석은 세포 생존에 중요한 역할을 할 수 있는 고도로 연결된 노드를 식별할 수 있습니다. 이러한 노드는 세포 사멸이 원하는 암 및 세포 사멸이 원하는 질병에서 대상으로 삼을 수 있지만, 대부분의 질병에는 부적합할 수 있습니다. 반면에, 몇 가지 특정 경로와 상호 작용하는 연결이 적은 노드는 특정 세포 기능에 영향을 미치는 경우 대상으로 삼을 수 있으며, 이러한 연결이 적은 노드와 상호 작용하는 약을 개발하면 부작용이 적을 수 있습니다.

단일 유기체는 수천 개의 서로 다른 단백질을 포함할 수 있으며, 이러한 단백질의 대부분은 기능을 수행하기 위해 다른 단백질과 상호 작용해야 합니다.

많은 단백질에는 여러 개의 결합 파트너가 있어 단백질 상호 작용의 복잡한 네트워크가 형성됩니다.

생화학적 방법과 계산 방법을 포함한 다양한 실험실 기술은 과학자들이 이러한 단백질 네트워크를 이해하는 데 도움이 됩니다.

친화성 태깅(affinity tagging)은 다른 상호 작용 분자와 함께 단백질을 분리하는 데 자주 사용되는 방법입니다. 친화성 태그(affinity tag)는 관심 단백질에 유전적으로 첨가된 아미노산 모티프입니다. 이 태그는 표적 단백질과 관련된 다른 단백질을 분리하는 데 사용할 수 있습니다.

태그가 지정된 단백질과 상호 작용하는 단백질을 분석하여 단백질의 정체성과 새로운 상호 작용을 결정할 수 있습니다.

이러한 알려지지 않은 단백질 상호 작용을 분석하는 한 가지 방법은 단백질을 짧은 세그먼트로 분해하고 질량 분석기로 분석하여 아미노산 염기서열을 결정하는 것입니다. 이러한 염기서열은 기존 단백질 염기서열 데이터베이스와 비교하여 알려지지 않은 관련 단백질을 식별할 수 있습니다.

또한 IntAct와 같이 무료로 사용할 수 있는 데이터베이스에는 전 세계 연구자들이 업로드한 단백질-단백질 상호 작용 데이터가 있어 비교할 수 있습니다. 점점 더 많은 고급 생물정보학 도구와 결합된 다른 데이터베이스는 알려지지 않은 단백질의 분자 상호 작용을 예측하는 데 사용할 수

단백질-단백질 상호 작용 네트워크 맵은 세포 내 단백질 간의 이러한 상호 작용을 시각화하는 데 사용됩니다.원은 특정 단백질을 나타내는 노드이고 선은 단백질을 상호 작용하는 다른 단백질에 연결하는 가장자리입니다.

단백질 상호 작용 맵을 검토하면 단백질 기능을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장자리를 연결하는 알려지지 않은 단백질의 상호 작용 패턴이 다른 노드의 상호 작용 패턴과 유사한 경우 이 두 노드는 유사하게 작용할 수 있습니다.

일부 노드는 고도로 연결된 허브로 나타날 수 있으며, 이에 대한 연구는 세포의 건강을 유지하기 위한 근본적인 메커니즘을 발견하여 약물 개발을 도울 수 있습니다.

• String Protein Network - A web-based tool integrating physical and functional protein-protein interactions.
• Protein-Protein Interactions (PPI) - Biological activities between two or more proteins within a cell.
• Network Protein - Elaborates the complex set of interconnections between proteins in a biological entity.
• Intact Database - A database providing open source data of molecular interaction.
• Protein Interaction Assay - The testing technique for investigating physical interactions between two or more proteins.

• Define String Protein Network - Understand the concept and importance of String Protein Network.
• Contrast Intact Database vs Protein Interaction Assay - Identify the key differences and applications of each.
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• Explain Network Protein - Discuss the interactions and function of proteins within a network.
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• What are the key differences between Intact Database and Protein Interaction Assay?
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