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저자정보
Chang, Ik-Soo (National Research Lab. For Computational Protomics and Biophysics, Dept. of Physics, Pusan Nat'l Univ.) Cheon, Moo-Kyung (National Research Lab. For Computational Protomics and Biophysics, Dept. of Physics, Pusan Nat'l Univ.) Moon, Eun-Joung (National Research Lab. For Computational Protomics and Biophysics, Dept. of Physics, Pusan Nat'l Univ.) Kim, Choong-Rak (Dept. of Statistics, Pusan Nat'l Univ.)
저널정보
한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 심포지엄 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
발행연도
2004.1
수록면
265 - 271 (7page)

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The interaction network of protein -protein plays an important role to understand the various biological functions of cells. Currently, the high -throughput experimental techniques (two -dimensional gel electrophoresis, mass spectroscopy, yeast two -hybrid assay) provide us with the vast amount of data for protein-protein interaction at the proteome scale. In order to recognize the role of each protein in their network, the efficient bioinformatical and computational analysis methods are required. We propose a systematic and mathematical method which can analyze the protein -protein interaction network rigorously and enable us to capture the biological and physical essence of a topological character and stability of protein -protein network, and sensitivity of each protein along the biological pathway of their network. We set up a Laplacian matrix of spectral graph theory based on the protein-protein network of yeast proteome, and perform an eigenvalue analysis and apply a perturbation method on a Laplacian matrix, which result in recognizing the center of protein cluster, the identity of hub proteins around it and their relative sensitivities. Identifying the topology of protein -protein network via a Laplacian matrix, we can recognize the important relation between the biological pathway of yeast proteome and the formalism of master equation. The results of our systematic and mathematical analysis agree well with the experimental findings of yeast proteome. The biological function and meaning of each protein cluster can be explained easily. Our rigorous analysis method is robust for understanding various kinds of networks whether they are biological, social, economical...etc

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