단백질 복합체(protein complex)를 찾아내는 것은 생물학적인 현상들을 이해하는 데 있어서 가장 기본적으로 선행되어야 할 과제 중 하나이다. 단백질 복합체를 찾는 방법 중 가장 널리 쓰이는 방법은 단백질 상호 작용 네트워크(protein interaction network)의 군집화(clustering)를 이용하는 것이다. 그러나 이러한 방법을 이용할 경우 단백질 상호 작용 네트워크의 각 간선(protein interaction)은 높은 거짓 긍정(false positive) 및 거짓 부정(false negative) 오류율을 보이기 때문에, 네트워크로부터 단백질 복합체를 정확히 찾아내는 것은 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 데이터 외에도 유전자 발현값 데이터를 추가적으로 이용해서 단백질 복합체를 찾는 방법을 제시한다. 이 방법은 어떤 단백질은 여러 단백질 복합체에 속할 수 있으므로, 중복을 허용하는 네트워크 탐색 방법을 사용한다. 결과적으로, 본 연구에서 제시한 방법을 이용했을 경우 기존의 단백질 복합체 탐색 방법보다 정확하게 단백질 복합체를 찾음을 확인할 수 있었다.
Detecting protein complexes is essential work for understanding biological functions and processes. Most protein complexes detecting methods are based on clustering the protein interaction network. However, one of the difficulties in these methods originates from the fact that protein interactions suffer from high false positive rate. We propose a protein complex detecting algorithm which employs gene expression data, as well as protein interaction network. The proposed algorithm allows overlapping of the protein complexes based on the fact that some proteins can be involved in several complexes at the same time. As a result, we could confirm that our algorithm is more accurate than existing algorithms.
