Motivering: Mängden sekvenserade genom och proteiner växer i en aldrig tidigare skådad takt. Tyvärr släpar manuell kuration och funktionell kunskap efter. Homolog inference misslyckas ofta med att märka proteiner med olika funktioner och breda klasser. Att identifiera proteinfunktionalitet på hög nivå är därför fortfarande en utmaning. Vi antar att en universell funktionsteknik kan ge klassificering av funktioner på hög nivå och enhetliga egenskaper när de kombineras med maskininlärningsmetoder, utan att kräva externa databaser eller anpassning. Resultat: I denna studie presenterar vi ett nytt verktyg för bioinformatik som heter ProFET (Protein Feature Engineering Toolkit). ProFET extraherar hundratals funktioner som täcker de elementära biofysiska och sekvensbaserade attributen. De flesta funktioner fångar statistiskt informativa mönster. Dessutom ger olika representationer av sekvenser och aminosyror alfabetet en kompakt, komprimerad uppsättning funktioner. Resultaten från ProFET införlivades i dataanalysrörledningar, implementerades i python och anpassades för multigenome-analys. ProFET tillämpades på 17 etablerade och nya proteinriktmärkesdata som omfattade klassificering för en mängd olika binära och flerklassiga uppgifter. Resultaten visar toppmoderna prestationer. De extraherade funktionerna' visar utmärkt biologisk tolkningsbarhet. Framgången med ProFET gäller ett brett spektrum av funktioner på hög nivå såsom subcellulär lokalisering, strukturella klasser och proteiner med unika funktionella egenskaper (t.ex. neuropeptidprekursorer, termofil- och nukleinsyrabindning). ProFET möjliggör enkel, universell upptäckt av nya målproteiner, samt förståelse för de funktioner som ligger bakom olika proteinfunktioner på hög nivå. Tillgänglighet och genomförande: ProFET källkod och de dataset som används är fritt tillgängliga på https://github.com/ddofer/ProFET.
Andra metoder har fokuserat på manuell funktionsteknik baserad på biofysiska och sekvensattribut REF.
ProFET: Feature engineering captures high-level protein functions
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}