Motivering: Ett stort antal proteinsekvenser blir tillgängliga genom tillämpning av nya teknologier med hög genomströmningssekvensering. Experimentell funktionell karakterisering av dessa proteiner är tidskrävande och dyrt, och görs ofta endast rigoröst för få utvalda modellorganismer. Beräkningsfunktionsprognoser har föreslagits för att fylla denna lucka. Proteinernas funktioner klassificeras med hjälp av Gene Ontology (GO), som innehåller över 40 000 klasser. Dessutom har proteiner flera funktioner, vilket gör funktionen förutsägelse ett storskaligt, multi-class, multi-label problem. Resultat: Vi har utvecklat en ny metod för att förutsäga proteinfunktion från sekvens. Vi använder djupinlärning för att lära oss funktioner från proteinsekvenser samt ett nätverk för protein-proteininteraktion mellan arter. Vårt tillvägagångssätt resulterar specifikt i information i strukturen av GO och använder beroendena mellan GO klasser som bakgrundsinformation för att konstruera en djupt lärande modell. Vi utvärderar vår metod med hjälp av de standarder som fastställts av Computational Assessment of Function Annotation (CAFA) och visar en betydande förbättring jämfört med baslinjemetoder som BLAST, med betydande förbättring för att förutsäga cellulära platser.
DeepGO använde djupt lärande för att lära sig funktioner av proteiner från både sekvenser och nätverk i CAFA3 REF.
DeepGO: Predicting protein functions from sequence and interactions using a deep ontology-aware classifier
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}