Слайд 2
разные сети
белок-белковые взаимодействия
регуляторные сети (фактор-ген)
метаболические
Слайд 3
свойства сетей
N = количество вершин
распределение степеней вершин
P(k)
= вероятность того, что у случайно взятой вершины будет
k ребер
средняя длина пути между вершинами L
Слайд 4
случайная сеть
пуассоновское распределение
P(k) = exp(-λ) λk /
k!
Теорема Эрдеша-Реньи: фазовый переход – возникновение гигантской компоненты
средняя длина
пути ~ log N
Слайд 5
scale-free network
P(k) ~ k–γ
γ>3 – ничего особенного
2
большой долей вершин
При γ<3 удаление случайной вершины не разрушает сеть, удаление hub’а – разрушает
средняя длина пути (при 2<γ<3) ~ log log N
Слайд 6
Random and scale-free P(k)
(linear and log scales)
Слайд 7
Коэффи-циент класте-ризации
Мера связи между соседями данной вершины
Слайд 8
примеры
белок-белковые взаимодействия
синтетические летали
регуляция транскрипции
метаболические сети
Слайд 9
Yeast protein interaction network
Data from the high-throughput
two-hybrid experiment (T. Ito, et al. PNAS (2001) )
The full set containing 4549 interactions among 3278 yeast proteins
87% nodes in the largest component
The highest connected protein interacts with 285 others!
Figure shows only nuclear proteins
Слайд 11
Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжах
Красный
– летальная мутация
Оранжевый – медленный рост
Желтый – неизвестно
Зеленый –
нелетальная мутация
Слайд 12
Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных
компонент
Слайд 14
Rank vs. degree for metabolites and reactions in
Helicobacter pylori
Слайд 15
Transcription regulatory
network in baker’s yeast
Downloaded from
the
YPD database: 1276 regulations among 682 proteins by
125 transcription factors (10 regulated genes per TF)
Part of a bigger genetic regulatory network of 1772 regulations among 908 proteins
Positive to negative ratio 3:1
Broader distribution of out-degrees (up to 72) and more narrow of in-degrees
(up to 21)
Слайд 16
регуляция транскрипции (дрожжи, ChIP-chip)
A: in-degree (относительно регулируемых генов):
гистограмма (в полулогарифмических координатах) количества промоторов с заданным числом
регуляторов– экспоненциальное распределение (у большинства генов мало регуляторов). Пустые кружки – случайный граф
В: out-degree (относительно факторов): гистограмма количества факторов, связывающих заданное количество промоторов – scale-free
Слайд 17
Transcription regulatory
network in Homo Sapiens
Data courtesy
of Ariadne Genomics obtained from the literature search: 1449
regulations among 689 proteins
Positive to negative ratio is 3:1 (again!)
Broader distribution of out-degrees
(up to 95) and more narrow of in-degrees (up to 40)
Слайд 18
Transcription regulatory
network in E. coli
Data (courtesy
of Uri Alon) was curated from the Regulon database:
606 interactions between 424 operons (by 116 TFs)
Positive to negative ratio is 3:2 (different from eukaryots!)
Broader distribution of out-degrees
(up to 85) and more narrow of in-degrees (only up to 6 !)
Слайд 19
зависимость физиологических и геномных свойств от топологии
дрожжи:
~10% genes
with 60% genes with >15 links
are essential
гены с большим числом связей
с большей вероятностью имеют ортологов в многоклеточных эукариотах
ближе к ортологам из C. elegans
Слайд 20
party hubs и date hubs
Бимодальное распределение корреляций уровня
экспрессии
Красный: hubs
Голубой: non-hubs
Черный: случайный граф
Party hubs: сам и соседи
ко-экспрессируются (комплексы)
Date hub: нет корреляции в уровнях экспрессии (сигнальные пути)
Слайд 21
Устойчивость к атаке
(распадение гигантской компоненты)
основа сети
–
party hubs
Красный: атака на party hubs
Коричневый: атака на все
хабы
Голубой: атака на date hubs
Зеленый: атака на случайные белки
Слайд 22
мотивы
клики
много в графах белок-белковых взаимодействий (масс-спек. анализ комплексов
– по определению)
подграфы фиксированной структуры, встречающиеся существенно чаще, чем
в случайном графе (с теми же свойствами)
Слайд 23
Регуляторный каскад
R – транскрипционная регуляция
Х – ко-экспрессия
Слайд 24
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Н –
гомология
Слайд 25
Субъединицы факторов транскрипции
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое
взаимодействие
Н – гомология
Слайд 26
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х –
ко-экспрессия
Н – гомология
Слайд 27
Регулоны
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х –
ко-экспрессия
Н – гомология
Слайд 28
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Слайд 29
Ко-экспрессия в комплексах
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Слайд 30
S – синтетические летали (слабость)
Н – гомология
Слайд 31
Взаимозаменяемость паралогов (?)
S – синтетические летали (слабость)
Н –
гомология
Слайд 32
Компенсаторные комплексы (?)
S – синтетические летали (слабость)
Н –
гомология
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Слайд 33
Четверные мотивы: взаимозаменяемость
Слайд 34
Почти все “bi-fan” мотивы связаны друг с другом
Регуляция
транскрипции в E.coli
Слайд 35
эволюция
rich get richer
дупликации
случайные рождения/исчезновение ребер