Motivering: Att känna till platsen för ett protein i cellen är viktigt för att förstå dess funktion, roll i biologiska processer och potentiell användning som ett narkotikamål. Stora framsteg har gjorts när det gäller att utveckla beräkningsmetoder som förutsäger enstaka platser för proteiner. De flesta sådana metoder är baserade på det alltför förenklande antagandet att proteiner lokaliserar till en enda plats. Det har dock visat sig att proteiner lokaliseras till flera platser. Medan några nya system försöker förutsäga flera platser av proteiner, deras prestanda lämnar mycket utrymme för förbättringar. Dessutom brukar de behandla platser som oberoende och inte försöka utnyttja eventuella ömsesidiga beroenden mellan platser. Vår hypotes är att ett direkt införlivande av ömsesidigt beroende mellan olika platser i både klassificerings- och förutsägelseprocessen kan förbättra lokaliseringsprognosernas prestanda. Resultat: Vi presenterar en ny metod och ett preliminärt system som vi har utvecklat som direkt införlivar inter-beroenden mellan platser i lokalisering-prediction processen av multiplikation-lokaliserade proteiner. Vår metod är baserad på en samling Bayesian nätverk klassificerare, där varje klassificerare används för att förutsäga en enda plats. Att lära sig strukturen för varje Bayesian nätverk klassificerare tar hänsyn till ömsesidiga beroenden mellan platser, och prognosprocessen använder uppskattningar som omfattar flera platser. Vi utvärderar vårt system på en datauppsättning av singel-och multi-lokaliserade proteiner (den mest omfattande protein multi-localization dataset för närvarande tillgänglig, härledd från DBMLoc dataset). Våra resultat, som uppnås genom att integrera ömsesidiga beroenden, är betydligt högre än de som erhålls genom klassificeringar som inte använder ömsesidiga beroenden. Prestandan i vårt system på multi-localized proteiner är jämförbar med en top performance system (YLoc + ), utan att begränsas till plats-kombinationer som finns i träningssetet.
I vårt tidigare förberedande arbete REF använde vi en samling Bayesian nätverk klassificerare för att förutsäga flera platser av proteiner.
Protein (multi-)location prediction: using location inter-dependencies in a probabilistic framework
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}