タンパク質細胞内局在化相互作用ネットワークの範囲における中心性致死ルールの再確認

必須タンパク質は、生物が生活活動を維持し、病理学、合成生物学、および薬物設計の研究において重要な役割を果たすために不可欠です。したがって、実験方法に加えて、必須タンパク質を特定するために多くの計算方法が提案されています。中心性致死規則に基づいて、タンパク質 - タンパク質相互作用ネットワーク（PIN）の必須タンパク質を予測するために、さまざまな中心性方法が採用されています。ただし、タンパク質間相互作用の時間的および空間的特徴を無視して、中心性方法によって計算された中心性スコアは、PIN内のタンパク質の本質性を測定するのに十分な効果がありません。さらに、1つの種の必須タンパク質の特徴に過度に依存している多くの方法は、他の種に対して貧弱になる可能性があります。この論文では、中心性致死性のルールがタンパク質下細胞局在相互作用ネットワーク（PSLIN）にも存在することを実証します。これを行うために、必須タンパク質検出（LSED）の局在特異性に基づく方法が提案されました。これは、タンパク質が役割を果たすPSLINを考慮して改善された中心性スコアを計算するための中心性方法と組み合わせることができます。この研究では、LSEDを8つの中心性方法と個別に組み合わせて、4つの種のpslins（Saccharomyces cerevisiae、homo sapiens、mus musculus、dusophila melanogaster）に基づくタンパク質の局在固有の中心性スコア（LCS）を計算しました。グローバルピンから測定された高い中心性スコアを持つタンパク質と比較して、PSLINから測定されたLCSSが高いタンパク質が増えることが不可欠です。これは、PSLINから測定された高LCSSを持つタンパク質が不可欠である可能性が高く、LSEDによって中心性方法の性能を改善できることを示しています。さらに、LSEDは、異なる種の必須タンパク質を特定するための幅広い適用可能な予測モデルを提供します。

Essential proteins are indispensable for living organisms to maintain life activities and play important roles in the studies of pathology, synthetic biology, and drug design. Therefore, besides experiment methods, many computational methods are proposed to identify essential proteins. Based on the centrality-lethality rule, various centrality methods are employed to predict essential proteins in a Protein-protein Interaction Network (PIN). However, neglecting the temporal and spatial features of protein-protein interactions, the centrality scores calculated by centrality methods are not effective enough for measuring the essentiality of proteins in a PIN. Moreover, many methods, which overfit with the features of essential proteins for one species, may perform poor for other species. In this paper, we demonstrate that the centrality-lethality rule also exists in Protein Subcellular Localization Interaction Networks (PSLINs). To do this, a method based on Localization Specificity for Essential protein Detection (LSED), was proposed, which can be combined with any centrality method for calculating the improved centrality scores by taking into consideration PSLINs in which proteins play their roles. In this study, LSED was combined with eight centrality methods separately to calculate Localization-specific Centrality Scores (LCSs) for proteins based on the PSLINs of four species (Saccharomyces cerevisiae, Homo sapiens, Mus musculus and Drosophila melanogaster). Compared to the proteins with high centrality scores measured from the global PINs, more proteins with high LCSs measured from PSLINs are essential. It indicates that proteins with high LCSs measured from PSLINs are more likely to be essential and the performance of centrality methods can be improved by LSED. Furthermore, LSED provides a wide applicable prediction model to identify essential proteins for different species.