eiwitnetwerken

Eiwitnetwerken zijn netwerken waarin eiwitten fungeren als knopen en waar randen de interacties tussen hen weergeven. In de biologie van systemen worden deze netwerken gebruikt om de structuur en werking van cellulaire processen te begrijpen door relaties tussen eiwitten in kaart te brengen.

Gegevens voor eiwitnetwerken komen uit experimentele metingen, literatuur en computergestuurde voorspellingen. Veel gebruikte experimenten zijn yeast two-hybrid, co-immunoprecipitatie en affinity purification met massaspectrometrie. Daarnaast dragen geannoteerde datasets uit genomische en proteomische studies bij aan de opbouw van netwerken. Publieke databases zoals STRING, BioGRID en IntAct verzamelen en harmoniseren deze interacties.

Typen eiwitnetwerken omvatten PPI-netwerken die fysieke eiwit-eiwit-interacties tonen; signaalnetwerken die signaaltransductie en interactieketens modelleren; en regulatoire netwerken die beschrijven hoe eiwitten genexpressie beïnvloeden via transcriptiefactoren.

Analyse van eiwitnetwerken kijkt naar centrale knopen (graad en centraliteit), modules of clusters en netwerkeigenschappen zoals schaalvrijheid en korte paden. Netwerkanalyse ondersteunt functionele annotatie, ontdekking van essentiële eiwitten en identificatie van potentiële doelwitten.

Toepassingen van eiwitnetwerken omvatten het begrijpen van cellulaire processen en ziektemechanismen, het prioriteren van doelwitten voor medicijnontdekking, en het genereren van hypotheses over eiwitfuncties en redundantie.

Beperkingen van eiwitnetwerken zijn onder meer onvolledige en foutgevoelige data, contextafhankelijkheid van interacties en het feit dat netwerken vaak statisch zijn en dynamiek in vivo niet volledig weergeven. Onzekerheidsmodellen en continue data-integratie blijven belangrijk.

Toekomstig perspectief ligt in de combinatie met andere omics-gegevens en de ontwikkeling van dynamische, contextspecifieke netwerken, met verbeterde standaardisatie en interoperabiliteit tussen databases.