Motivering: Ett ökande antal observationer stöder hypotesen att de flesta biologiska funktioner involverar interaktioner mellan många proteiner, och att komplexiteten i levande system uppstår som ett resultat av sådana interaktioner. I detta sammanhang, problemet med att härleda ett globalt proteinnätverk för en viss organism, med hjälp av alla tillgängliga genomiska data om organismen, blir snabbt en av de största utmaningarna i nuvarande beräkningsbiologi. Resultat: Detta dokument presenterar en ny metod för att inferera proteinnätverk från flera typer av genomiska data. Baserat på en variant av kärnkanonisk korrelationsanalys är dess originalitet i formaliseringen av proteinnätverkets inferenceproblem som ett övervakat inlärningsproblem, och i integreringen av heterogena genomiska data inom denna ram. Vi presenterar lovande resultat på förutsägelsen av proteinnätverket för jästen Saccharomyces cerevisiae från fyra typer av allmänt tillgängliga data: genuttryck, proteininteraktioner mätt med jäst tvåhybridsystem, proteinlokaliseringar i cellen och proteinet fylogenetiska profiler. Metoden visas för att överträffa andra oövervakade proteinnätverk inference metoder. Vi genomför slutligen en omfattande förutsägelse av proteinnätverket för alla proteiner i jästen, vilket gör att vi kan föreslå proteinkandidater för saknade enzymer i en biosyntesväg. Tillgänglighet: Programvaran är tillgänglig på begäran. Kontaktuppgifter
REF införde en metod baserad på en variant av kärnkanonisk korrelationsanalys.
Protein network inference from multiple genomic data : a supervised approach
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}