Системная биология – сети М.Гельфанд «Сравнительная геномика» БиБи 4 курс. - презентация

1 Системная биология – сети М.Гельфанд «Сравнительная геномика» БиБи 4 курс

2 разные сети белок-белковые взаимодействия регуляторные сети (фактор-ген) метаболические

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

4 случайная сеть пуассоновское распределение P(k) = exp(-λ) λ k / k! Теорема Эрдеша-Реньи: фазовый переход – возникновение гигантской компоненты средняя длина пути ~ log N

5 scale-free network P(k) ~ k –γ γ>3 – ничего особенного 2

6 Random and scale-free P(k) (linear and log scales)

7 Коэффи- циент класте- ризации Мера связи между соседями данной вершины

8 примеры белок-белковые взаимодействия синтетические летали регуляция транскрипции метаболические сети

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

10

11 Гигантская компонента в графе белок- белковых взаимодействий в дрожжах Красный – летальная мутация Оранжевый – медленный рост Желтый – неизвестно Зеленый – нелетальная мутация

12 Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных компонент

13 Synthetic lethals in yeast

14 Rank vs. degree for metabolites and reactions in Helicobacter pylori

15 Transcription regulatory network in bakers 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)

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

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)

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 !)

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

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)

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

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)

23 Регуляторный каскад R – транскрипционная регуляция Х – ко-экспрессия

24 R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Н – гомология

25 Субъединицы факторов транскрипции R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Н – гомология

26 R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия Н – гомология

27 Регулоны R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия Н – гомология

28 Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

29 Ко-экспрессия в комплексах Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

30 S – синтетические летали (слабость) Н – гомология

31 Взаимозаменяемость паралогов (?) S – синтетические летали (слабость) Н – гомология

32 Компенсаторные комплексы (?) S – синтетические летали (слабость) Н – гомология Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

33 Четверные мотивы: взаимозаменяемость

34 Почти все bi-fan мотивы связаны друг с другом Регуляция транскрипции в E.coli

35 эволюция rich get richer дупликации случайные рождения/исчезновение ребер

36