Att förstå komplexa nätverk av protein-proteininteraktioner (PPI) är en av de främsta utmaningarna under den postgenomiska eran. På grund av de senaste framstegen inom experimentell bioteknik, inklusive jäst-2-hybrid (Y2H), tandemaffinitetsrening (TAP) och andra höggenomströmningsmetoder för detektion av protein-proteininteraktion (PPI), blir enorma mängder PPI-nätverksdata tillgängliga. Bullernivån och ofullständigheten är dock av stor betydelse. Till exempel, för Y2H-skärmar, tror man att den falska positiva frekvensen kan vara så hög som 64%, och den falska negativa frekvensen kan variera från 43% till 71%. TAP experiment tros ha jämförbara nivåer av buller. Vi presenterar en ny teknik för att bedöma konfidensintervallen för interaktioner i PPI-nätverk som erhållits från experimentella studier. Vi använder den för att förutsäga nya interaktioner och därmed för att vägleda framtida biologiska experiment. Denna teknik är den första att använda för närvarande den bästa monteringen nätverksmodell för PPI-nätverk, geometriska grafer. Vår strategi uppnår specificitet på 85 procent och känslighet på 90 procent. Vi använder den för att tilldela konfidenspoäng till fysiska proteinproteininteraktioner i det humana PPI-nätverket som laddas ner från BioGRID. Med vårt tillvägagångssätt förutsäger vi 251 interaktioner i det humana PPI-nätverket, varav en statistiskt signifikant del motsvarar proteinpar som delar vanliga GO-termer. Dessutom validerar vi en statistiskt signifikant del av våra förutsedda interaktioner i HPRD-databasen och den nyare utgåvan av BioGRID. Data och Matlab-kod som implementerar metoderna finns fritt tillgängliga på webbplatsen: http://www.kuchaev.com/Denoising.
Under 2009 föreslog Ref en metod för geometrisk denoisering av PPI-nät.
Geometric De-noising of Protein-Protein Interaction Networks
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}