For a full description of a protein’s function, knowledge
about its specific interaction partners is an important prerequisite.
The concept of protein ‘function’ is somewhat hierarchical
(1–4), and at all levels in this hierarchy, interactions
between proteins help to describe and narrow down
a protein’s function: its three-dimensional structure may
become meaningful only in the context of a larger protein
assembly, its molecular actions may be regulated by
co-operative binding or allostery, and its cellular context
may be controlled by amultitude of transport, sequestering,
and signaling interactions. Given this importance of interactions,
many protein annotation and classification schemes
assign groups of interacting proteins into functional sets,
designated either as physical complexes, signaling pathways
or tightly linked ‘modules’ (1,5–7). However, the partitioning
of interactions into distinct pathways or complexes can
be somewhat arbitrary, and may not do justice to the prevalence
of crosstalk and dynamic variation in the interaction
landscape (8). A widely used concept that avoids partitioning
of function arbitrarily is the protein network, i.e. the
topological summary of all known or predicted protein interactions
in an organism. For functional studies, arguably
the most useful networks are those that integrate all types
of interactions: stable physical associations, transient binding,
substrate chaining, information relay and others. The
STRING database (Search Tool for the Retrieval of Interacting
Genes/Proteins) is dedicated to such functional associations
between proteins, on a global scale.
Protein–protein interaction information can already be
retrieved from a number of online resources. First, primary
interaction databases (e.g. 9–13) which are largely collabo-rating (14,15) provide curated experimental data originating
from a variety of biochemical, biophysical and genetic techniques.
Second, since protein–protein interactions can also
be predicted computationally, a number of resources have
theirmain focus on interaction prediction, using a variety of
algorithms (e.g. 16–20). Lastly, a group of online resources
is providing an integration of both known and predicted
interactions, thus aiming for high comprehensiveness and
coverage. These include STRING, as well as GeneMANIA
(21), FunCoup (18), I2D (22), ConsensusPathDB (22) and
others.Within this landscape of online resources, STRING
places its focus on interaction confidence scoring, comprehensive
coverage (in terms of number of proteins, organisms
and prediction methods), intuitive user interfaces and on a
commitment to maintain a long-term, stable resource (since
2000).
สำหรับรายละเอียดของการทำงานของโปรตีนความรู้
เกี่ยวกับคู่ค้าที่มีปฏิสัมพันธ์เฉพาะของตนเป็นสิ่งสำคัญจำเป็น.
แนวคิดของโปรตีน 'ฟังก์ชั่น' ค่อนข้างลำดับชั้น
(1-4) และในทุกระดับในลำดับชั้นนี้มีปฏิสัมพันธ์
ระหว่างโปรตีนช่วยในการอธิบาย และแคบลง
การทำงานของโปรตีน: โครงสร้างสามมิติของมันอาจจะ
กลายเป็นความหมายเฉพาะในบริบทของโปรตีนที่มีขนาดใหญ่
ประกอบการดำเนินการในระดับโมเลกุลของมันอาจจะควบคุมโดย
สหกรณ์ที่มีผลผูกพันหรือ allostery และบริบทโทรศัพท์มือถือของตน
อาจจะถูกควบคุมโดย amultitude ของการขนส่ง , sequestering,
การส่งสัญญาณและการมีปฏิสัมพันธ์ ให้ความสำคัญของการมีปฏิสัมพันธ์นี้
บันทึกย่อโปรตีนจำนวนมากและรูปแบบการจัดหมวดหมู่
กำหนดกลุ่มของโปรตีนที่มีปฏิสัมพันธ์เป็นชุดทำงาน
ที่กำหนดไม่ว่าจะเป็นคอมเพล็กซ์ทางกายภาพการส่งสัญญาณทางเดิน
หรือเชื่อมโยงอย่างแน่นหนา 'โมดูล (1,5-7) อย่างไรก็ตามการแบ่ง
ของการมีปฏิสัมพันธ์ทางเดินเข้าไปในที่แตกต่างกันหรือคอมเพล็กซ์สามารถ
เป็นพลบ้างและอาจจะไม่ได้ทำเพื่อความยุติธรรมความชุก
ของ crosstalk และการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกในการปฏิสัมพันธ์
ภูมิทัศน์ (8) แนวคิดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่หลีกเลี่ยงการแบ่ง
การทำงานโดยพลการเป็นเครือข่ายโปรตีนคือ
บทสรุปของทอพอโลยีที่รู้จักกันทั้งหมดหรือคาดการณ์โปรตีน
ในชีวิต สำหรับการศึกษาการทำงานเนื้อหา
เครือข่ายที่มีประโยชน์มากที่สุดคือผู้ที่รวมทุกประเภท
ของการสื่อสาร: สมาคมที่มีเสถียรภาพทางกายภาพชั่วคราวผูกพัน
ผูกมัดตั้งต้นการถ่ายทอดข้อมูลและอื่น ๆ
ฐานข้อมูล STRING (ค้นหาเครื่องมือสำหรับการดึงการโต้ตอบของ
ยีน / โปรตีน) จะทุ่มเทให้กับการทำงานเช่นความสัมพันธ์
ระหว่างโปรตีนในระดับโลก.
โปรตีนโปรตีนข้อมูลการทำงานร่วมกันอยู่แล้วสามารถ
เรียกดูได้จากจำนวนของแหล่งข้อมูลออนไลน์ ครั้งแรกหลัก
ฐานข้อมูลการทำงานร่วมกัน (เช่น 9-13) ซึ่งส่วนใหญ่จะ collabo-คะแนน (14,15) ให้ curated ข้อมูลการทดลองที่เกิด
จากความหลากหลายของชีวเคมีและชีวฟิสิกส์เทคนิคทางพันธุกรรม.
ประการที่สองเนื่องจากปฏิกริยาระหว่างโปรตีนยังสามารถ
คาดการณ์คอมพิวเตอร์ จำนวนของทรัพยากรได้
theirmain มุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์การทำงานร่วมกันโดยใช้ความหลากหลายของ
อัลกอริทึม (เช่น 16-20) สุดท้ายกลุ่มของแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่
จะให้ความร่วมมือบูรณาการของทั้งสองเป็นที่รู้จักและคาดการณ์
การโต้ตอบจึงเล็งสำหรับความครอบคลุมสูงและ
ความคุ้มครอง เหล่านี้รวมถึง STRING เช่นเดียวกับ GeneMANIA
(21), FunCoup (18), I2D (22), ConsensusPathDB (22) และ
others.Within ภูมิทัศน์ของแหล่งข้อมูลออนไลน์นี้ STRING
สถานที่มุ่งเน้นการให้คะแนนความเชื่อมั่นในการทำงานร่วมกันที่ครอบคลุม
ความคุ้มครอง (ในแง่ จำนวนของโปรตีนที่มีชีวิต
และวิธีการทำนาย) ส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายและ
มีความมุ่งมั่นที่จะรักษาระยะยาวทรัพยากรที่มีเสถียรภาพ (ตั้งแต่
2000)
การแปล กรุณารอสักครู่..
สำหรับคำอธิบายเต็มรูปแบบของการทำงานของโปรตีนมีปฏิสัมพันธ์ที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับคู่ค้า
เป็นเบื้องต้นที่สำคัญ แนวคิดของฟังก์ชัน ' โปรตีน ' ค่อนข้างลำดับชั้น
( 1 - 4 ) , และทุกระดับในระดับนี้ การปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนช่วยอธิบาย
และแคบลงการทำงานของโปรตีน : ของโครงสร้างสามมิติอาจ
มีความหมายเฉพาะในบริบทของการประกอบโปรตีน
ขนาดใหญ่ , การกระทำของโมเลกุลจะถูกควบคุมโดย
สหกรณ์ผูกพันหรือ allostery และบริบทของโทรศัพท์มือถือ
อาจถูกควบคุมโดย amultitude ขนส่ง อายัด และส่งสัญญาณ
, การโต้ตอบ ให้ความสำคัญของการปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนหลายหมวดหมู่โครงการ
หมายเหตุกำหนดกลุ่มของปฏิสัมพันธ์โปรตีนเป็นชุดเสริม
เขตทั้งเป็นสารประกอบทางกายภาพ , การส่งสัญญาณทางเดิน
หรือแน่น ' ' ( 1 , 5 ) การเชื่อมโยง ( 7 ) อย่างไรก็ตาม การปฏิสัมพันธ์ในวิถีที่แตกต่างหรือ
จะค่อนข้างซับซ้อนได้ตามอำเภอใจ และอาจจะไม่ทำเพื่อความยุติธรรมความชุก
ของงานเขียนของฮารูกิ มูราคามิและแบบไดนามิกในการปฏิสัมพันธ์
ภูมิ ( 8 )เป็นใช้กันอย่างแพร่หลาย แนวคิดที่หลีกเลี่ยงการ
ฟังก์ชันโดยพลการเป็นโปรตีนเครือข่าย เช่น
สรุปรูปแบบของโปรตีนที่รู้จักหรือทำนายปฏิกิริยา
ในสิ่งมีชีวิต . การศึกษาการทำงาน , arguably
เครือข่ายที่มีประโยชน์มากที่สุดเป็นคนที่รวมทุกประเภทของการสื่อสาร : คงที่ทางกายภาพสมาคม
มาผูก พื้นผิวแบบถ่ายทอดข้อมูลและอื่น ๆ
สายฐานข้อมูล ( เครื่องมือค้นหาการโต้ตอบ
ยีน / โปรตีน ) โดยเฉพาะ
สมาคมการทำงานดังกล่าวระหว่างโปรตีน ในระดับโลก และปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนโปรตีนข้อมูล
แล้วสามารถดึงข้อมูลจากจำนวนของทรัพยากรออนไลน์ แรก , ฐานข้อมูลปฏิสัมพันธ์หลัก
( เช่น 9 – 13 ) ซึ่งส่วนใหญ่จะ collabo คะแนน ( 1415 ) ให้ทดลอง curated ข้อมูลที่แนะนำ
จากความหลากหลายของชีวภาพ เทคนิคทางชีวกายภาพและพันธุกรรม .
ที่สอง เนื่องจากโปรตีนและโปรตีนปฏิสัมพันธ์สามารถ
จะคาดการณ์ computationally หมายเลขของทรัพยากรได้
theirmain เน้นการพยากรณ์การปฏิสัมพันธ์โดยใช้ความหลากหลายของ
ขั้นตอนวิธี ( 16 ก. ( 20 ) สุดท้าย กลุ่มของทรัพยากรออนไลน์
ให้มีการบูรณาการทั้งรู้จักและคาดการณ์
ปฏิสัมพันธ์จึงเล็งอย่างสูงและ
ครอบคลุม เหล่านี้รวมถึงสาย รวมทั้ง genemania
( 21 ) , funcoup ( 18 ) , i2d ( 22 ) , consensuspathdb ( 22 ) และ
others.within นี้ภูมิออนไลน์ทรัพยากรสตริง
สถานที่มุ่งเน้นในปฏิสัมพันธ์มั่นใจการให้คะแนนความคุ้มครองครอบคลุม
( ในแง่ของจำนวนของโปรตีน สิ่งมีชีวิต
และวิธีการพยากรณ์ ) , ใช้งานง่ายและส่วนติดต่อผู้ใช้บน
ความมุ่งมั่นในการรักษาระยะยาว ทรัพยากรคงที่ ( เนื่องจาก
2000 )
การแปล กรุณารอสักครู่..