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Pablo Porras Millán, scientific curator

pporras@ebi.ac.uk

Capturando el interactoma: creación y análisis de bases de datos de interacciones moleculares

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Lazebnik, Biochemistry (Mosc). 2004, PMID: 15627398

¿Por qué estudiar el interactoma?

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Serendipitiously Recovered Component

Most Important Component

Really Important ComponentUndoubtedly Most

Important Component

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Un modelo que se ajusta a la realidad

El modelo del biólogo

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European Institute of Bioinformatics

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GenomasGenomas

Secuencias de nucleótidosSecuencias de nucleótidos

Expresión génicaExpresión génica

ProteomasProteomas

Familias, motivos y dominios proteicos

Familias, motivos y dominios proteicos

Estructura de proteínasEstructura de proteínas

Interacciones proteína-proteína

Interacciones proteína-proteína

Sustancias químicasSustancias químicas

Rutas biológicasRutas biológicas

SistemasSistemas

BibliografíaBibliografía

Secuencias de proteínasSecuencias de proteínas

Tipos de datos registrados en el EBI

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Un par de definiciones…

Interacciones proteína-proteína (IPPs): contactos físicos y selectivos que ocurren entre pares de proteínas en determinadas regiones moleculares y en un contexto biológico definido. Interactoma: Conjunto de interacciones proteína-proteína que tienen lugar en la célula / en un organismo / en un contexto biológico determinado…

Red de interacciones proteína-proteína: Representación gráfica de un conjunto de IPPs en la que las proteínas se representan en forma de nodos y las interacciones en forma de aristas.

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¿Por qué estudiar interacciones proteína-proteína (IPPs)?

1. Para predecir la función biológica de la proteína• “culpable por asociación”• Proteínas con funciones similares deberían agruparse

2. Para mejorar la caracterización de complejos proteicos y vías biológicas• Las redes de interacción funcionan como un mapa-borrador

en el que ensamblar los elementos que forman las vías biológicas

Nivel gen

ADN ARN

Nivel proteína

1 proteína =

1 función

1 proteína =

n funciones=

n redes

¡MAL!

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Culpable por asociación

Histona metiltransferasaPapel en desarrollo temprano y hematopoyesis

Proto-oncogénFactor de transcripción

Kinasa ciclina-dependienteRegulación de la transcripción

Mediador de la actividad de la ARN-polimerasaRegulación de la transcripción

Modulador transcripcionalRegulación de la transcripcióndependiente de kinasas

Modulador transcripcional activado por receptorModulación de la transcripción, transducción de señales, activado por kinasasPapel en la inhibición de la curación de heridas

Posible oncoproteínaActivación de la transcripción

Posible oncoproteínaImplicado en la regulación de la transcripción

CiclinaRegulación de ciclina-kinasa, regulación transcripción y ciclo celular

Algo que ver con transcripción y control del ciclo celular

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• Interacciones binarias – Dos participantes

• Colocalización – Proximidad de dos o más

participantes

• Ints. n-arias (asociaciones) – Purificación de

complejos

• Ints. funcionales / directas – Ej. Ints. enzimáticas

Tipos de interacciones proteína-proteína

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Interacciones binarias

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Colocalización

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Interacciones n-arias (asociaciones)

Schleiff et al., Nat Rev Mol Cell Biol. 2011. PMID: 211396380

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Interacciones funcionales / directas

• Generalmente ensayos in vitro• Los participantes suelen conocerse por

adelantado (predeterminados)• Ejs.- ensayos enzimáticos, SPR, cristalografía,

métodos que usan proteínas purificadas…

Imágenes tomadas de Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/X-ray_crystallographyhttp://en.wikipedia.org/wiki/Surface_plasmon_resonancehttp://en.wikipedia.org/wiki/Protein_adsorption_in_the_food_industry

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Doble híbrido (Y2H)

Alto

ren

dim

ient

o

Difracción de rayos X

Baj

o re

ndim

ient

oPurificación por afinidad en tándem

+ espectrometría de masas (TAP-MS)

Métodos de detección de PPIs

Ningún método puede reproducir una verdadera interacción binaria observada en

condiciones fisiológicas – todas las interacciones detectadas

experimentalmente son esencialmente artefactos

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Dominios de interacción

Solapamiento de rangos en la secuencia:

Representando IPPs: dominios de interacción

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• Algunos metodos experimentales generan datos de tipo complejo: Ej. Purificación por afinidad en tándem (TAP)

• Cuando se debe convertir esta información en datos binarios, hay 2 algoritmos disponibles:

Representando IPPs: El problema de los complejos

EMBL-EBIEMBL-EBIDe Las Rivas & Fontanillo, PLoS Computational biology, PMID: 20589078.

Bases de datos de interacciones: tipos

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Bases de datos primarias: niveles de curación

CURACIÓN A FONDO

CURACIÓN SUPERFICIAL

Curación superficial

BioGRID – curación activa, número limitado de organismos modelo

HPRD – curación activa, centrada en humanos, predicción de interacciones

MPIDB – curación activa, interacciones en microbios

InnateDB – curación activa – interacciones relacionadas con inmunidad innata

Curación a fondo

IntAct – curación activa, amplia cobertura de especies, todo tipo de moléculas

MINT – curación activa, amplia cobertura de especies, sólo IPPs

DIP – curación activa, amplia cobertura de especies, sólo IPPs

MPACT – actualmente sin curación, cobertura de especies limitada, sólo IPPs

MatrixDB – curación activa, sólo moléculas de la matriz extracelular

BIND – detuvo la curacción en 2006/7, amplia cobertura de especias, todo tipo de moléculas – la información está quedando desfasada

I2D – curación activa – IPPs implicadas en cáncer

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Bases de datos primarias: cobertura

De Las Rivas & Fontanillo, PLoS Computational biology, PMID: 20589078.

Cobertura de IPPs humanas en las principales bases de datos públicas

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Un estándar para la representación de interacciones: el consorcio iMEX

www.imexconsortium.org

Orchard et al., Nature Methods, PMID: 22453911.

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Cliente de consulta unificada: PSICQUIC

www.ebi.ac.uk/Tools/webservices/psicquic/view/main.xhtml

PSICQUIC

ConsultaMIQL

Entrada

InteraccionesPSI-MI

Salida

PSICQUICRegistro

PSICQUICServicio A

PSICQUICServicio B

PSICQUICServicio C

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Entrada

Publicación

Experimento 1

Interacción 1

Participante 1

Características

Participante 2

Características

Interacción 2

Experimento 2

Interacción 3 Interacción 4

…… …

[A] Nivel publicación (entrada)

[B] Nivel experimento

[C] Nivel interacción

[D] Nivel participante

[E] Nivel característica

IntAct: Esquema de almacenamiento de datos

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IntAct: Uso de la ontología PSI-MI

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CURACIÓN

PROPUESTAS DIRECTAS

DATOS DE INTERACCIONES MOLECULARES PUBLICADOS

PAQUETES DE DATOS DE PROYECTOS DE DETECCIÓN DE INTERACCIONES A GRAN ESCALA

IntAct: El trabajo del “curator”(curador)

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REFERENCIAS CRUZADAS

FAMILIAS Y DOMINIOS

InterPro

MOLÉCULAS PEQUEÑAS

ChEBI

FUNCIÓN

Gene Ontology

SECUENCIAS GENOMA

Ensembl

UniProtKB

SECUENCIASPROTEÍNA

PAQUETES DE DATOS DE PROYECTOS DE DETECCIÓN DE INTERACCIONES A GRAN ESCALA

DATOS DE INTERACCIONES MOLECULARES PUBLICADOS

CURACIÓN

PROPUESTAS DIRECTAS

Otros

ESTRUCTURA,ORGANISMO,

TEJIDO, ETC…

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copia y pega

www.ebi.ac.uk/intact

Búsqueda web en IntAct

EMBL-EBIDetalles de la interacción

Enlace a UniProtKB o a Dasty

Resultados de la búsqueda

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IntAct: Representando interacciones

EMBL-EBI

IntAct: el visualizador Dasty

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IntAct: Visualizando interacciones con networkView

EMBL-EBIEMBL-EBI

www.ebi.ac.uk/training/online/course/intact-molecular-interactions-ebi

Más información sobre IntAct: cursos “on-line” en el EBI

EMBL-EBIEMBL-EBIBlisson et al., 2011, Nature Biotechnology, PMID: 21706016.

Desafíos en representación e integración de datos en las redes de IPPs

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Mas información sobre el análisis del interactoma

• Nuestro grupo ha escrito un tutorial dentro de un programa de la Human Protein Organization (HUPO) tratando la importancia del análisis de las redes de interacciones moleculares y que presenta un ejemplo de análisis guiado para el lector: Koh, Porras, Aranda, Hermjakob, & Orchard, 2012, Journal of Proteome Research, PMID: 22385417.

• Una buena revisión general acerca de conceptos básicos en el estudio del interactoma: De Las Rivas & Fontanillo, 2010, PLoS Computational Biology, PMID: 20589078.

• Otra revisión general, centrada en el estudio del interactoma en relación a enfermedades humanas: Vidal, Cusick, & Barabási, 2011, Cell, PMID: 21414488.

• Una revisión reciente sobre biología de redes diferencial, el estudio de las diferencias entre situaciones biológicas distintas en contraste con el interactoma estático: Ideker & Krogan, 2012, Molecular Systems Biology, PMID: 22252388.

• Asignar puntuaciones en función de la confianza a interacciones moleculares requiere usar estrategias paralelas y complementarias. En este artículo de evalúa la fiabilidad de distintos métodos de detección experimental con respecto a un set de interacciones de referencia: Braun et al., 2008, Nature Methods, PMID: 19060903.

• Para terminar, un buen ejemplo de análisis usando datos que proceden de bases de datos primarias. Los autores construyen una red de alta calidad usando datos de interacciones binarias en las que hay información acerca de las superficies de interacción a resolución atómica, integran información relativa a mutaciones causantes de enfermedad y encuentran que existe una correlación entre la posición de dichas mutaciones en las superficies de interacción y su predisposición a causar enfermedad: X. Wang et al., 2012, Nature Biotechnology, PMID: 22252508.

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Agradecimientos

Henning Hermjakob

Jefe de grupo

Rafael Jiménez

Marine Dumousseau 

Noemídel Toro

John Gómez

Equipo de desarrolladores

Sandra Orchard

Margaret Duesbury

Jyoti Khadake

Equipo de curaciónCoordinadora