Bakgrund: Protein-proteininteraktionsdata som används vid skapande eller förutsägelse av molekylära nätverk erhålls vanligen från storskaliga eller höggenomströmningsexperiment. Dessa experimentella data kan innehålla ett stort antal falska interaktioner. Därför finns det ett behov av att validera interaktionerna och filtrera bort felaktiga data innan de används i prediktiva studier. I denna studie använder vi en kombination av 3 genomiska funktioner -strukturellt kända interagerande Pfam domäner, Gene Ontology annotations och sekvens homologi - som ett sätt att tilldela pålitlighet till protein-protein interaktioner i Saccharomyces cerevisiae bestäms av höggenomströmning experiment. Med hjälp av Bayesian nätverk metoder, visar vi att protein-protein interaktioner från hög-genomgång data som stöds av en eller flera genomiska funktioner har en högre sannolikhet förhållande och därmed är mer sannolikt att vara verkliga interaktioner. Vår metod har hög känslighet (90 %) och god specificitet (63 %). Vi visar att 56 % av interaktionerna från experiment med hög genomströmning i Saccharomyces cerevisiae har hög tillförlitlighet. Vi använder metoden för att uppskatta antalet verkliga interaktioner i höggenomströmningsdata för protein-proteininteraktioner i Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster och Homo sapiens till 27%, 18% respektive 68%. Våra resultat finns tillgängliga för sökning och nedladdning på http://helix.protein.osakau.ac.jp/htp/. En kombination av genomiska funktioner som inkluderar sekvens, struktur och notation information är en bra prediktor av sanna interaktioner i stora och bullriga hög-genomströmning dataset. Metoden har en mycket hög känslighet och god specificitet och kan användas för att tilldela ett sannolikhetsförhållande, motsvarande tillförlitlighet, till varje interaktion.
REF anser att en kombination av sekvens, struktur och anteckningsinformation är en bra förutsägare av verkliga interaktioner i stora och bullriga interaktioner.
Filtering high-throughput protein-protein interaction data using a combination of genomic features
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}