Estimating dispensable content in the human interactome

作者
Mohamed Ghadie,Yu Xia
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:10 (1): 3205-3205 被引量:16
标识
DOI:10.1038/s41467-019-11180-2
摘要

Protein-protein interaction (PPI) networks (interactome networks) have successfully advanced our knowledge of molecular function, disease and evolution. While much progress has been made in quantifying errors and biases in experimental PPI datasets, it remains unknown what fraction of the error-free PPIs in the cell are completely dispensable, i.e., effectively neutral upon disruption. Here, we estimate dispensable content in the human interactome by calculating the fractions of PPIs disrupted by neutral and non-neutral mutations. Starting with the human reference interactome determined by experiments, we construct a human structural interactome by building homology-based three-dimensional structural models for PPIs. Next, we map common mutations from healthy individuals as well as Mendelian disease-causing mutations onto the human structural interactome, and perform structure-based calculations of how these mutations perturb the interactome. Using our predicted as well as experimentally-determined interactome perturbation patterns by common and disease mutations, we estimate that <~20% of the human interactome is completely dispensable.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
珍珠奶茶完成签到,获得积分10
1秒前
永远喜欢一点点完成签到,获得积分10
1秒前
自觉的一一完成签到,获得积分10
1秒前
Jasonkun完成签到,获得积分10
1秒前
aajhajkahna应助怡然的冰旋采纳,获得20
1秒前
chen完成签到,获得积分10
1秒前
俭朴的一曲完成签到,获得积分10
1秒前
哎亚完成签到,获得积分10
1秒前
Hongtao完成签到 ,获得积分10
1秒前
popcoming完成签到,获得积分10
2秒前
布布完成签到,获得积分10
2秒前
Parsee完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
angzhang发布了新的文献求助10
2秒前
李富贵儿~完成签到,获得积分10
2秒前
SciGPT应助忽忽采纳,获得10
2秒前
贪玩的野狼完成签到 ,获得积分10
2秒前
飞0802完成签到,获得积分10
2秒前
zhuding1978完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
ypljk完成签到,获得积分10
4秒前
朱建强完成签到,获得积分10
4秒前
didoo发布了新的文献求助10
4秒前
尉迟三颜完成签到,获得积分10
4秒前
豆西豆完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
hunter完成签到,获得积分10
5秒前
所所应助小小采纳,获得100
5秒前
5秒前
zyy完成签到,获得积分10
5秒前
希望天下0贩的0应助Ting采纳,获得10
6秒前
顾矜应助Torrance采纳,获得10
6秒前
SciGPT应助popcoming采纳,获得10
6秒前
天天完成签到,获得积分10
7秒前
幸福妙柏发布了新的文献求助10
7秒前
1526完成签到,获得积分10
7秒前
夏林完成签到,获得积分10
7秒前
浮浮沉沉完成签到,获得积分10
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7620341
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9195531
关于积分的说明 19708438
捐赠科研通 7191682
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272500
关于科研通互助平台的介绍 2435105
邀请新用户注册赠送积分活动 2267716