Bakgrund: Flera beräkningsmetoder har utvecklats för att förutsäga protein-protein interaktioner från aminosyrasekvenser, men de flesta av dessa metoder är avsedda för interaktioner inom en art snarare än för interaktioner mellan olika arter. Metoder för att förutsäga interaktioner mellan homogena proteiner är inte lämpliga för att hitta de mellan heterogena proteiner eftersom de inte skiljer interaktioner mellan proteiner av samma art från proteiner av olika arter. Resultat: Vi utvecklade en ny metod för att representera en proteinsekvens av variabel längd i en frekvensvektor av fast längd, som kodar den relativa frekvensen av tre på varandra följande aminosyror i en sekvens. Vi byggde en stöd vektor maskin (SVM) modell för att förutsäga mänskliga proteiner som interagerar med virusproteiner. I två typer av virus, humana papillomvirus (HPV) och hepatit C-virus (HCV), uppnådde vår SVM-modell en genomsnittlig noggrannhet över 80%, vilket är högre än för en annan SVM-modell med ett annat representationsschema. Med hjälp av SVM-modellen och Gene Ontology (GO) annoteringar av proteiner, förutspådde vi nya interaktioner mellan virusproteiner och mänskliga proteiner. Kodning av den relativa frekvensen av aminosyratrilletter i en proteinsekvens är en enkel men kraftfull representationsmetod för att förutsäga protein-protein interaktioner mellan olika arter. Representationsmetoden har flera fördelar: (1) den gör det möjligt för en förutsägelsemodell att uppnå bättre prestanda än andra representationer, (2) den genererar vektorer med fast längd oavsett sekvenslängd, och (3) samma representation är tillämplig på olika typer av proteiner. Cui m.fl. BMC Bioinformatik 2012, 13(Suppl 7):S5
Support vektor maskin används i REF för att förutsäga protein-protein interaktioner mellan virus och människa, särskilt för humana papillomvirus (HPV) och hepatit C virus (HCV).
Prediction of protein-protein interactions between viruses and human by an SVM model
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}