Titolo della tesi: An integrative approach to infer dynamic protein-protein interaction networks: the case of Plasmodium falciparum interactomes
Gli approcci di integrazione dei dati utilizzano i dati provenienti da diversi esperimenti high-throughput (dati omici) per ricavare un modello unificato di un sistema biologico superando la limitazione dei singoli set di dati. Questi approcci permettono di evidenziare le relazioni tra entità biologiche, facilitando la generazione di nuove ipotesi e direzioni per il lavoro sperimentale futuro. In questo progetto, è stato applicato un approccio di integrazione bayesiana dei dati per prevedere la rete di interazione proteina-proteina del parassita della malaria Plasmodium falciparum. Abbiamo dimostrato che l'integrazione delle informazioni spazio-temporali ha portato a un miglioramento delle prestazioni predittive dell'approccio. Abbiamo derivato gli interattomi in diversi momenti del ciclo di vita del parassita e, raggruppando le proteine in base alle loro categorie funzionali, abbiamo mostrato come le proteine coinvolte in processi specifici dei diversi stadi formino moduli periferici, mentre le proteine coinvolte in processi costitutivi formino l'impalcatura centrale della rete. Inoltre, utilizzando metadati aggiuntivi per includere informazioni sul “fenotipo”, abbiamo ottenuto risultati incoraggianti che, in linea di principio, potrebbero essere utilizzati per migliorare la previsione della funzione delle proteine/subnetwork.