Towards a proteome-scale map of the human protein–protein interaction network

相互作用体 计算生物学 蛋白质组 人类蛋白质组计划 计算机科学 集合(抽象数据类型) 成对比较 系统生物学 生物网络 蛋白质-蛋白质相互作用 蛋白质相互作用网络 交互网络 蛋白质组学 人类蛋白质 生物 生物信息学 遗传学 人工智能 基因 程序设计语言
作者
Jean François Rual,Kavitha Venkatesan,Tong Hao,Tomoko Hirozane-Kishikawa,Amélie Dricot,Ning Li,Gabriel F. Berriz,Francis D. Gibbons,Matija Dreze,Nono Ayivi-Guedehoussou,Niels Klitgord,Christophe Simon,Mike Boxem,Stuart Milstein,Jennifer Rosenberg,Debra S. Goldberg,Lan V. Zhang,Sunny Y. Wong,Giovanni Franklin,Siming Li,Joanna S. Albala,Janghoo Lim,Carlene Fraughton,Estelle Llamosas,Sebiha Cevik,Camille Bex,Philippe Lamesch,Robert Sikorski,Jean Vandenhaute,Huda Y. Zoghbi,Alex Smolyar,Stephanie Bosak,Reynaldo Sequerra,Lynn Doucette‐Stamm,Michael E. Cusick,David E. Hill,Frederick P. Roth,Marc Vidal
出处
期刊:Nature [Nature Portfolio]
卷期号:437 (7062): 1173-1178 被引量:2711
标识
DOI:10.1038/nature04209
摘要

Systematic mapping of protein-protein interactions, or 'interactome' mapping, was initiated in model organisms, starting with defined biological processes and then expanding to the scale of the proteome. Although far from complete, such maps have revealed global topological and dynamic features of interactome networks that relate to known biological properties, suggesting that a human interactome map will provide insight into development and disease mechanisms at a systems level. Here we describe an initial version of a proteome-scale map of human binary protein-protein interactions. Using a stringent, high-throughput yeast two-hybrid system, we tested pairwise interactions among the products of approximately 8,100 currently available Gateway-cloned open reading frames and detected approximately 2,800 interactions. This data set, called CCSB-HI1, has a verification rate of approximately 78% as revealed by an independent co-affinity purification assay, and correlates significantly with other biological attributes. The CCSB-HI1 data set increases by approximately 70% the set of available binary interactions within the tested space and reveals more than 300 new connections to over 100 disease-associated proteins. This work represents an important step towards a systematic and comprehensive human interactome project.
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