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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Methods for protein interaction generation
The interaction between a pair of protein molecules is measured using a variety of assays, such as immunoprecipitation, tandem affinity purification, and the yeast two-hybrid approach. Recently, these techniques have been scaled up to measure interactions on a genome-wide level [98]. High-throughput techniques have also been developed to systematically identify protein complexes using affinity purification techniques, followed by mass spectrometry (MS/MS) to sequence the proteins $[21,35]$. The process of building a protein interaction network starts in wet lab with many experimental assays. Each experiment could reveal a binary interaction or multiple interactions; therefore a complete investigation requires the planning of a set of assays, under the guidance of some optimization strategy. Experimental techniques may aim to discover binary or multiple interactions, or they may investigate qualitatively or quantitatively the interactions themselves.
A set of techniques are aimed to determine the interaction of two or more proteins without looking at the dynamics of the reactions. Usually, these techniques are based on a bait-prey model. Therefore a bait protein is used as a test to demonstrate its relations with one or more proteins, called preys. These models have been employed in many experiments $[21,35,41,98]$.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Fitting protein networks into models
The determination of a correct model for PPI networks could be important for effective experimental planning, helping to determine possible interactions. Currently, there exist five common models used for PPI network, as discussed before: (i) random graph model, (ii) scale-free model, (iii) geometric random graph model, (iv) STICKY model and (v) hypergeometric graph model.
In network theory, the individuation of a theoretical model, to which network belongs may provide relevant information, i.e., as a tool for prèdiction of novel interactions, and for automatèd analysis. For instance, Lappe et al. [54], used a theoretical model to suggest correct experiments for the individuation of the human PIN to reduce the total number of experiments.
The development of a general model for interaction networks can capture relevant information and can provide a tool for predictive inference. The introduction of a common shared model is currently a research area. The simple representation of interaction datasets as a graph does not consider the following problems as noted in [77]: (i) it does not take into account a set of supplementary information about the interactions, such as spatial and temporal information, kinetics parameters, number of experiment confirming the interaction (see [101]), and (ii) the large number of false-positive and false negative interactions present in the dataset. For instance, when a physical interaction is detected of mediators.
Conversely, a correct model of PPI network enables researcher to build predictive experiments (i.e., predicting the possible interaction, and hence verifying them with experiment), to analyze structural properties (e.g., individuation of complexes or pathway) and to bring together information about the function of themselves.
As described in [54], for the human PPI network, a model has been used to plan high-throughput experiments. In that work, a theoretical model is used to guide experiments, thus avoiding unuseful experiment in classical strategies. In a typical experiment, a so-called pull-down strategy is adopted. This strategy involves choosing a single protein that plays the role of a bait and identifying all interacting partners of this protein without any optimization strategy.
统计代写|网络分析代写网络分析代考|蛋白质相互作用生成的方法
一对蛋白质分子之间的相互作用可以用多种方法来测量，如免疫沉淀、串联亲和纯化和酵母双杂交方法。最近，这些技术已经扩大到在全基因组水平上测量相互作用[98]。高通量技术也被开发用于系统地使用亲和纯化技术识别蛋白质复合体，然后使用质谱(MS/MS)对蛋白质进行测序$[21,35]$。建立蛋白质相互作用网络的过程始于湿实验室，需要进行许多实验分析。每个实验都可以揭示二元相互作用或多重相互作用;因此，一个完整的调查需要在一些优化策略的指导下计划一套分析方法。实验技术的目的可能是发现二元或多重相互作用，也可能是定性或定量地研究相互作用本身
一套技术旨在确定两个或两个以上蛋白质的相互作用，而不考虑反应的动力学。通常，这些技术是基于诱饵-猎物模型。因此，诱饵蛋白被用作一种测试来证明它与一种或多种被称为猎物的蛋白质之间的关系。这些模型已应用于许多实验$[21,35,41,98]$ .
统计代写|网络分析代写网络分析代考|将蛋白质网络拟合到模型中
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确定PPI网络的正确模型对于有效的实验计划是很重要的，有助于确定可能的相互作用。目前用于PPI网络的常用模型有五种，如前所述:(i)随机图模型，(ii)无标度模型，(iii)几何随机图模型，(iv)粘性模型和(v)超几何图模型。在网络理论中，网络所属的理论模型的个性化可能提供相关信息，例如，作为prèdiction的新交互和automatèd分析的工具。例如，Lappe等人[54]利用理论模型提出了针对人体PIN个性化的正确实验建议，以减少实验总数。
开发交互网络的通用模型可以捕获相关信息，并为预测推理提供工具。引入公共共享模型是目前的一个研究领域。将相互作用数据集简单地表示为一个图并没有考虑到[77]中提到的以下问题:(i)它没有考虑到一组关于相互作用的补充信息，如空间和时间信息、动力学参数、确认相互作用的实验数量(见[101])，以及(ii)数据集中存在大量的假阳性和假阴性相互作用。例如，当检测到介质的物理相互作用时
相反，一个正确的PPI网络模型使研究人员能够建立预测实验(即预测可能的相互作用，从而用实验验证它们)，分析结构性质(例如，复合物或通路的个性化)，并汇集关于其功能的信息
如[54]中所述，对于人体PPI网络，已使用一个模型来规划高通量实验。该工作采用理论模型来指导实验，从而避免了经典策略中无用的实验。在一个典型的实验中，采用了所谓的下拉策略。这一策略包括选择一种单一蛋白质作为诱饵，并确定该蛋白质的所有相互作用伙伴，而不需要任何优化策略
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