Bakgrund: Automatiserad extraktion av protein-proteininteraktioner (PPI) är en viktig och allmänt studerad uppgift inom biomedicinsk textutvinning. Vi föreslår ett grafkärnbaserat tillvägagångssätt för denna uppgift. I motsats till tidigare metoder för PPI-extrahering, har den introducerade all-paths grafkärnan förmågan att använda sig av fullständiga, allmänna beroendediagram som representerar meningsstrukturen. Vi utvärderar den föreslagna metoden på fem offentligt tillgängliga PPI corpora, vilket ger den mest omfattande utvärdering som gjorts för en maskininlärning baserad PPI-extraktion system. Vi gör dessutom en detaljerad utvärdering av effekterna av utbildning och testning på olika resurser, vilket ger insikt i de utmaningar som är förknippade med att tillämpa ett system utöver de data som det utbildades på. Vår metod är visad för att uppnå state-of-the-art prestanda med avseende på jämförbara utvärderingar, med 56,4 F-score och 84,8 AUC på AImed corpus. Vi visar att grafkärnan tillvägagångssätt utför på state-of-the-art nivå i PPI extraktion, och notera den möjliga utvidgningen till uppgiften att extrahera komplexa interaktioner. Crosscorpus resultat ger ytterligare insikt i hur lärandet generaliserar bortom individuell korpora. Vidare identifierar vi flera fallgropar som kan göra utvärderingar av PPI-extraktionssystem ojämförliga, eller till och med ogiltiga. Dessa omfattar felaktiga korsvalideringsstrategier och problem med att jämföra resultat från F-poäng som uppnåtts med olika utvärderingsresurser. Rekommendationer för att undvika dessa fallgropar ges.
Det arbete som utförs av Airola et al. REF presenterade en kärnmetod som kallas "allpatargrafkärna" för protein-proteininteraktionsextraktion.
All-paths graph kernel for protein-protein interaction extraction with evaluation of cross-corpus learning
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}