Protein-protein-interaktioner (PPI) är centrala för de flesta biologiska processer. Även om ansträngningar har ägnats åt utveckling av metodik för att förutsäga PPI- och proteininteraktionsnätverk, är tillämpningen av de flesta befintliga metoder begränsad eftersom de behöver information om protein homologi eller interaktionstecken proteinpartnerna. I det nuvarande arbetet föreslår vi en metod för PPI-förutsägelse med endast information om proteinsekvenser. Denna metod utvecklades baserat på en lärande algoritm-stöd vektor maskin i kombination med en kärna funktion och en gemensam triad funktion för att beskriva aminosyror. Mer än 16.000 olika PPI par användes för att konstruera den universella modellen. Förutsägbarheten i vårt tillvägagångssätt är bättre än andra sekvensbaserade PPI-förutsägelsemetoder eftersom det är möjligt att förutsäga PPI-nätverk. Olika typer av PPI-nätverk har effektivt kartlagts med vår metod, vilket tyder på att denna metod, även med endast sekvensinformation, skulle kunna tillämpas på prospektering av nätverk för alla nyupptäckta protein med okänd biologisk relativitet. Dessutom kan sådan kompletterande experimentell information öka metodens förutsägelseförmåga. con joint triad  på stöd vektor maskin T han molekylära baser av cellulära operationer upprätthålls till stor del av olika typer av interaktioner mellan proteiner. Ett viktigt mål för funktionell genomik är alltså att bestämma proteininteraktionsnätverk för hela organismer (1). Men först nyligen har det blivit möjligt att kombinera den traditionella studien av proteiner som isolerade entiteter med analysen av stora proteininteraktionsnätverk genom att använda mikroarray och proteomiska metoder (2, 3). Sådana typer av studier är mycket viktiga eftersom många av funktionerna i komplexa system verkar vara närmare bestäms av deras interaktioner snarare än av egenskaperna hos deras enskilda komponenter (4). Till exempel, metaboliska vägar, signalerande kaskader, och transkription kontroll processer innebär komplicerade interaktionsnätverk (5). På senare tid har interaktionsnätverk börjat uppskattas eftersom det är nödvändigt att ta itu med de allmänna principerna för biologiska system med hjälp av systembiologi (6). Dessutom har studien av proteininteraktionsnätverk drivits av potentiellt praktiska tillämpningar i drogupptäckt, eftersom det kan ge stora insikter i mekanismer för mänskliga sjukdomar. Denna studie kan revolutionera pipeline av drog upptäckt, eftersom läkemedel som upptäckts baserat på protein interaktion nätverk kan specifikt modulera sjukdomen-relaterade vägen snarare än att helt enkelt hämma eller aktivera funktionerna i en individuell målprotein (7, 8). Att fastställa exakta nätverk för cellulär proteininteraktion med experimentella metoder i kombination med beräkningsmetoder har därför blivit ett huvudtema för funktionell genomik och proteomik (9). En imponerande uppsättning experimentella tekniker har utvecklats för systematisk analys av protein-proteininteraktioner (PPI), inklusive jäst tvåhybridbaserade metoder (10), masspektrometri (11) och proteinchips (12) och hybridmetoder (13). Flera bindande reaktionsupptäckta metoder, baserade på antagandet att bindningen av ett protein till ett annat framkallar en mängd biofysiska förändringar, har utvecklats (14). Dessa tekniker identifierade nyligen hundratals potentiellt interagerande proteiner och komplex i flera arter såsom jäst (15), Drosophila (16) och Helicobacter pylori (17). Ulrich m.fl. (18) presenterade en storskalig tvåhybridkarta över 3 000 putativa mänskliga könsceller. Dessa data kommer att fungera som en viktig informationskälla för enskilda proteinpartner och erbjuda preliminär inblick i den globala molekylära organisationen av mänskliga celler. Nuvarande PPI-par som erhållits med experimentella metoder täcker dock endast en bråkdel av de kompletta PPI-nätverken (19). Därför har beräkningsmetoder för förutsägelse av offentlig-privata partnerskap en viktig roll (20). Ett antal beräkningsmetoder har tagits fram för förutsägelsen av PPI. Beräkningsmetoder baserade på genomisk information, såsom fylogenetiska profiler, förutsäga PPIs genom att redovisa mönstret av närvaron eller frånvaron av en given gen i en uppsättning av genom (21, 22). Den huvudsakliga begränsningen av dessa metoder är att de endast kan tillämpas på helt sekvenserade genom, vilket är förutsättningen för att utesluta frånvaron av en given gen. På liknande sätt kan de inte användas tillsammans med de essentiella proteiner som är vanliga för de flesta organismer (23). Förutsägelsen av funktionella relationer mellan två proteiner enligt deras motsvarande adjacency av gener är en annan populär metod. Denna metod är direkt tillämplig endast på bakterier, där genomordningen är relativt mer relevant (24). Park m.fl. (25) försökte hitta proteininteraktionspartners genom att titta på interaktioner mellan proteindomäner i termer av växelverkan mellan strukturella familjer av evolutionärt relaterade domäner. Sprenzak och Margalit (26) lade fram en annan metod för indirekt interaktionsförutsägelse, genom att gräva fram signaturfunktion relaterad till interaktioner snarare än domäninteraktionsinformation från proteinsekvenserna via proteinklassificering. Dessa metoder är dock inte universella, eftersom exaktheten och tillförlitligheten hos dessa metoder beror på informationen om protein homologi eller växelverkan märken proteinpartners. Det är praktiskt taget axiomatiskt att ''sekvens anger struktur'', vilket ger upphov till ett antagande om att kunskap om enbart aminosyrasekvensen kan vara tillräcklig för att uppskatta den samverkande benägenheten mellan två proteiner för en specifik biologisk funktion (27). Förutsägelse av offentlig-privata partnerskap som endast grundar sig på
Shen m.fl. REF var bland de första att förutsäga protein-protein interaktion med endast sekvensinformation.
Predicting protein-protein interactions based only on sequences information
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}