ヒトE3ユビキチンリガーゼ - サブストレート相互作用ネットワークを調査するための統合バイオインフォマティクスプラットフォーム

ユビキチン活性化酵素（E1）、ユビキチン結合酵素（E2）、およびユビキチンリガーゼ（E3）カスケードによって媒介されるユビキチン化は、タンパク質分解、転写調節、および真核生物細胞の細胞シグナル伝達に重要です。ユビキチン化の高い特異性は、E3ユビキチンリガーゼとその標的基質との相互作用によって調節されます。残念ながら、人間のe3-サブストレートネットワークの景観は体系的に明らかにされていません。したがって、E3-サブストレート相互作用を特定するために、ハイスループットで効率的な戦略を開発する緊急の必要性があります。この課題に対処するために、ヒトE3-基質相互作用を調査するために、複数のタイプの不均一な生物学的証拠に基づいた計算モデルを開発します。さらに、Ubibrowserを統合されたバイオインフォマティクスプラットフォームとして提供して、プロテオーム全体のヒトE3-サブストレート相互作用ネットワークを予測および提示します（http://ubibrowser.ncpsb.org）。E3ユビキチンリガーゼによるプロテインの安定性変調は、E3ライジャスの担当者のための整備のための整備のための整備のためのスクリーニングのための整備のための整備のための整備の重要な層です。ここで、著者は、in silicoナイーブベイジアン分類器アプローチを採用して、E3-スブール酸塩予測の複数の証拠を統合し、プロテオーム全体のヒトE3リガーゼ相互作用ネットワークの予測を可能にします。

The ubiquitination mediated by ubiquitin activating enzyme (E1), ubiquitin conjugating enzyme (E2), and ubiquitin ligase (E3) cascade is crucial to protein degradation, transcription regulation, and cell signaling in eukaryotic cells. The high specificity of ubiquitination is regulated by the interaction between E3 ubiquitin ligases and their target substrates. Unfortunately, the landscape of human E3-substrate network has not been systematically uncovered. Therefore, there is an urgent need to develop a high-throughput and efficient strategy to identify the E3-substrate interaction. To address this challenge, we develop a computational model based on multiple types of heterogeneous biological evidence to investigate the human E3-substrate interactions. Furthermore, we provide UbiBrowser as an integrated bioinformatics platform to predict and present the proteome-wide human E3-substrate interaction network ( http://ubibrowser.ncpsb.org ).Protein stability modulation by E3 ubiquitin ligases is an important layer of functional regulation, but screening for E3 ligase-substrate interactions is time-consuming and costly. Here, the authors take an in silico naïve Bayesian classifier approach to integrate multiple lines of evidence for E3-substrate prediction, enabling prediction of the proteome-wide human E3 ligase interaction network.