Bakgrund: Proteinfunktionsförutsägelse är att tilldela biologiska eller biokemiska funktioner till proteiner, och det är ett utmanande beräkningsproblem som kännetecknas av flera faktorer: (1) antalet funktionsetiketter (annoteringar) är stort; (2) ett protein kan förknippas med flera etiketter; (3) funktionsetiketterna är strukturerade i en hierarki; och (4) etiketterna är ofullständiga. Nuvarande prediktiva modeller antar ofta att etiketterna på de märkta proteinerna är kompletta, dvs.. Inget märke saknas. Men i verkliga scenarier, kanske vi är medvetna om bara några hierarkiska etiketter av ett protein, och vi kanske inte vet om ytterligare sådana faktiskt finns. Scenariot med ofullständiga hierarkiska etiketter, ett utmanande och praktiskt problem, studeras sällan i proteinfunktionsprognoser. Resultat: I den här artikeln föreslår vi en algoritm för att förutsäga proteinfunktioner med hjälp av Ofullständiga hierarkiska LabeLs (PILL i korthet). PILL tar hänsyn till den hierarkiska och platta taxonomiska likheten mellan funktionsetiketter och definierar en kombinerad likhet (ComSim) för att mäta korrelationen mellan etiketter. PILL uppskattar de saknade etiketterna för ett protein baserat på ComSim och de kända etiketterna av proteinet, och använder en legalisering för att utnyttja interaktioner mellan proteiner för funktionsförutsägelse. PILL visar sig överträffa andra relaterade tekniker när det gäller att fylla på de saknade etiketterna och förutsäga funktionerna hos helt omärkta proteiner på allmänt tillgängliga PPI-datauppsättningar som är kommenterade med MIPS-funktionskatalog och Gene Ontology-etiketter. Den empiriska studien visar att det är viktigt att beakta den ofullständiga annotationen för proteinfunktionsförutsägelse. Den föreslagna metoden (PILL) kan fungera som ett värdefullt verktyg för att förutsäga proteinfunktion med hjälp av ofullständiga etiketter. Matlab-koden för PILL finns tillgänglig på begäran.
Yu m.fl. REF föreslår en metod för att förutsäga proteinfunktion med hjälp av ofullständiga hierarkiska etiketter.
Predicting protein functions using incomplete hierarchical labels
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}