論文の概要: DeepAutoPIN: An automorphism orbits based deep neural network for characterizing the organizational diversity of protein interactomes across the tree of life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00999v2
• Date: Mon, 29 Jan 2024 05:34:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 01:16:25.251773
• Title: DeepAutoPIN: An automorphism orbits based deep neural network for characterizing the organizational diversity of protein interactomes across the tree of life
• Title（参考訳）: DeepAutoPIN:生物の樹上でのタンパク質相互作用体の組織的多様性を特徴付ける自己同型軌道に基づくディープニューラルネットワーク
• Authors: Vikram Singh and Vikram Singh
• Abstract要約: 16系統に属する4,738のタンパク質相互作用ネットワーク(PIN)について検討し,その特徴を明らかにする。 生命の3つの領域に属するネットワークの軌道利用プロファイル(OUP)は対照的に異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The enormous diversity of life forms thriving in drastically different environmental milieus involves a complex interplay among constituent proteins interacting with each other. However, the organizational principles characterizing the evolution of protein interaction networks (PINs) across the tree of life are largely unknown. Here we study 4,738 PINs belonging to 16 phyla to discover phyla-specific architectural features and examine if there are some evolutionary constraints imposed on the networks' topologies. We utilized positional information of a network's nodes by normalizing the frequencies of automorphism orbits appearing in graphlets of sizes 2-5. We report that orbit usage profiles (OUPs) of networks belonging to the three domains of life are contrastingly different not only at the domain level but also at the scale of phyla. Integrating the information related to protein families, domains, subcellular location, gene ontology, and pathways, our results indicate that wiring patterns of PINs in different phyla are not randomly generated rather they are shaped by evolutionary constraints imposed on them. There exist subtle but substantial variations in the wiring patterns of PINs that enable OUPs to differentiate among different superfamilies. A deep neural network was trained on differentially expressed orbits resulting in a prediction accuracy of 85%.
• Abstract（参考訳）: 生命の多様性は著しく異なる環境下で繁栄し、互いに相互作用する構成タンパク質間の複雑な相互作用を伴う。 しかし、生物の樹上でのタンパク質相互作用ネットワーク(PIN)の進化を特徴付ける組織原理はほとんど不明である。 ここでは,16のフィラに属する4,738本のピンを解析し,フィラ特有のアーキテクチャ的特徴を発見し,ネットワークのトポロジにいくつかの進化的制約が課されているかどうかを検証した。 ネットワークノードの位置情報を利用して,2-5のグラフレットに現れる自己同型軌道の周波数を正規化した。 生命の3つの領域に属するネットワークの軌道利用プロファイル (oups) は, ドメインレベルだけでなく, フィラの規模においても対照的に異なることが報告されている。 タンパク質ファミリー,ドメイン,細胞内位置,遺伝子オントロジー,経路に関する情報を統合することで,異なる系統のPINの配線パターンは,進化的制約によって形成されるのではなく,ランダムに生成されることが示唆された。 PINの配線パターンには微妙だが実質的な変化があり、OUPは異なるスーパーファミリ間で区別できる。 ディープニューラルネットワークは、差分表現された軌道上で訓練され、予測精度は85%となった。

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