ABSTRACT Motivering: Förutsägelse av protein-proteininteraktion har blivit en viktig del av systembiologin i omvänd konstruktion av de biologiska nätverken för bättre förståelse av cellens molekylära biologi. Även om betydande framsteg har gjorts när det gäller förutsägelsenoggrannhet, de flesta beräkningsmetoder bara förutsäga om två proteiner interagerar men inte deras interagerande rester - den information som kan vara mycket värdefull för att förstå interaktionsmekanismerna och utforma modulering av interaktionen. I detta arbete har vi utvecklat en beräkningsmetod för att förutsäga de samverkande resterna par-kontaktmatris för interaktion proteindomäner, vars rader och kolumner motsvarar resterna i de två samverkande domänerna respektive vars värden (1 eller 0) indikerar om motsvarande rester (gör eller inte) interagerar. Resultat: Vår metod är baserad på övervakad inlärning med hjälp av stödvektormaskiner. För varje domän som är involverad i en given domän-domäninteraktion (DDI), är en interaktionsprofil dold Markov modell (ipHMM) först byggd för domänfamiljen, och sedan varje restposition för en medlem domänsekvens representeras som en 20-dimension vektor av Fisher poäng, som karakteriserar hur lik den är jämfört med familjeprofilen på den positionen. Varje element i kontaktmatrisen för ett sekvenspar representeras nu av en funktionsvektorn från att kondensera vektorerna för de två motsvarande resterna, och uppgiften är att förutsäga elementvärdet (1 eller 0) från funktionsvektorn. En stödvektormaskin tränas för en given DDI, med hjälp av antingen en consensuskontaktmatris eller kontaktmatriser för enskilda sekvenspar, och testas med leave-one-out korsvalidering. Prestandan i genomsnitt över en uppsättning 115 DDI som samlats in från 3DID-databasen visar signifikant förbättring (känslighet upp till 85 % och specificitet upp till 85 %) jämfört med en flersekvenssjusteringsbaserad metod (känslighet 57 % och specificitet 78 %) som tidigare rapporterats i litteraturen.
Gonzalez m.fl. REF föreslår en metod för att härleda matrisen för kontakt med rester från en känd uppsättning proteininteraktioner med hjälp av SVM; tvärtom, vårt mål är att förutsäga interaktionerna samtidigt på alla nivåer i hierarkin.
Prediction of contact matrix for protein-protein interaction
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}