Protein Interaction networks and their applications to protein characterization and cancer genes prediction

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• dc.contributor.author Aragüés Peleato, Ramón
• dc.contributor.other Baldo Oliva, Miguel
• dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut
• dc.date.accessioned 2024-03-16T02:34:09Z
• dc.date.available 2024-03-16T02:34:09Z
• dc.date.issued 2011-04-12T16:28:42Z
• dc.date.issued 2009-07-13
• dc.date.issued 2007-07-13
• dc.date.issued 2009-07-13
• dc.date.modified 2024-03-15T10:57:22Z
• dc.description.abstract La importancia de comprender los procesos biológicos ha estimulado el desarrollo de métodos para la detección de interacciones proteína-proteína. Esta tesis presenta PIANA (Protein Interactions And Network Analysis), un programa informático para la integración y el análisis de redes de interacción proteicas. Además, describimos un método que identifica motivos de interacción basándose en que las proteínas con parejas de interacción comunes tienden a interaccionar con esas parejas a través del mismo motivo de interacción. Encontramos que las proteínas altamente conectadas (i.e., hubs) con múltiples motivos tienen mayor probabilidad de ser esenciales para la viabilidad de la célula que los hubs con uno o dos motivos. Finalmente, presentamos un método que predice genes relacionados con cáncer mediante la integración de redes de interacción proteicas, datos de expresión diferenciada y propiedades estructurales, funcionales y evolutivas. El valor de predicción positiva es 71% con sensitividad del 1%, superando a otros métodos usados independientemente.
• dc.description.abstract The importance of understanding cellular processes prompted the development of experimental approaches that detect protein-protein interactions. Here, we describe a software platform called PIANA (Protein Interactions And Network Analysis) that integrates interaction data from multiple sources and automates the analysis of protein interaction networks. Moreover, we describe a method that delineates interacting motifs by relying on the observation that proteins with common interaction partners tend to interact with these partners through the same interacting motif. We find that highly connected proteins (i.e., hubs) with multiple interacting motifs are more likely to be essential for cellular viability than hubs with one or two interacting motifs. Furthermore, we present a method that predicts cancer genes by integrating protein interaction networks, differential expression studies and structural, functional and evolutionary properties. For a sensitivity of 1%, the positive predictive value is 71%, which outperforms the use of any of the methods independently.
• dc.description.abstract Programa de doctorat en Biomedicina
• dc.format application/pdf
• dc.format application/pdf
• dc.identifier 9788469248478
• dc.identifier http://www.tdx.cat/TDX-0713109-111133
• dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/7148
• dc.identifier B.32333-2009
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/11974
• dc.language.iso eng
• dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
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• dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
• dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
• dc.subject.keyword differential expression studies
• dc.subject.keyword cancer gene prediction
• dc.subject.keyword essential proteins
• dc.subject.keyword hub proteins
• dc.subject.keyword interacting motifs
• dc.subject.keyword PIANA
• dc.subject.keyword biological data integration
• dc.subject.keyword protein Interaction Networks
• dc.subject.keyword expresión diferenciada
• dc.subject.keyword predicción de genes envueltos en cáncer
• dc.subject.keyword proteínas esenciales
• dc.subject.keyword proteínas hub
• dc.subject.keyword motivos de interacción
• dc.subject.keyword PIANA
• dc.subject.keyword integración datos biológicos
• dc.subject.keyword redes de interacción proteicas
• dc.subject.keyword 575
• dc.subject.keyword 576
• dc.subject.keyword 616
• dc.title Protein Interaction networks and their applications to protein characterization and cancer genes prediction
• dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
• dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion