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Genome-wide inference of protein interaction network and its application to the study of crosstalk in Arabidopsis abscisic acid signaling

拟南芥 脱落酸 串扰 生物 计算生物学 拟南芥 蛋白质-蛋白质相互作用 基因组 基因 遗传学 突变体 物理 光学
作者
Fangyuan Zhang,Shiwei Liu,Ling Li,Kaijing Zuo,Lingxia Zhao,Lida Zhang
出处
期刊:Plant Physiology [Oxford University Press]
卷期号:: pp.00057.2016-pp.00057.2016 被引量:21
标识
DOI:10.1104/pp.16.00057
摘要

Protein-protein interactions (PPIs) are essential to almost all cellular processes. To better understand the relationships of proteins in Arabidopsis (Arabidopsis thaliana), we have developed a genome-wide protein interaction network (AraPPINet) that is inferred from both three-dimensional structures and functional evidence and that encompasses 316,747 high-confidence interactions among 12,574 proteins. AraPPINet exhibited high predictive power for discovering protein interactions at a 50% true positive rate and for discriminating positive interactions from similar protein pairs at a 70% true positive rate. Experimental evaluation of a set of predicted PPIs demonstrated the ability of AraPPINet to identify novel protein interactions involved in a specific process at an approximately 100-fold greater accuracy than random protein-protein pairs in a test case of abscisic acid (ABA) signaling. Genetic analysis of an experimentally validated, predicted interaction between ARR1 and PYL1 uncovered cross talk between ABA and cytokinin signaling in the control of root growth. Therefore, we demonstrate the power of AraPPINet (http://netbio.sjtu.edu.cn/arappinet/) as a resource for discovering gene function in converging signaling pathways and complex traits in plants.
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