Bakgrund: Högt genomflöde metoder kan direkt upptäcka uppsättningen av interagerande proteiner i modell arter, men resultaten är ofta ofullständiga och uppvisar höga falska positiva och falska negativa hastigheter. Ett antal forskare har nyligen presenterat metoder för att integrera direkta och indirekta data för att förutsäga interaktioner. Dessa metoder använder en gemensam klassificering för alla par. På grund av saknade data och hög redundans bland de funktioner som används, kan dock olika proteinpar dra nytta av olika funktioner baserat på den uppsättning attribut som finns tillgängliga. Dessutom är det i många fall svårt att direkt avgöra vilken av datakällorna som bidrog till en förutsägelse. Denna information är viktig för biologer som använder dessa grunder vid utformningen av nya experiment. För att möta dessa utmaningar föreslår vi en blandning-av-Feature-Experts metod för protein-protein interaktionsförutsägelse. Vi delade upp funktionerna i ungefär homogena uppsättningar av funktionsexperter. De enskilda experterna använder logistisk regression och deras poäng kombineras med en annan logistisk regression. När poängen kombineras beror varje experts viktning på vilken uppsättning inmatningsattribut som finns tillgängliga för det paret. Således, olika experter kommer att ha olika inflytande på förutsägelsen beroende på tillgängliga funktioner. Vi använde vår metod för att förutsäga mängden interagerande proteiner i jäst och mänskliga celler. Vår metod förbättrades med de bästa tidigare metoderna för denna uppgift. Dessutom ger viktningen av experterna medel för att utvärdera förutsägelsen baserat på de höga poängsättningsegenskaperna. från NIPS workshop om nya problem och metoder i beräkningsbiologi Whistler, Kanada.
Dessa informationskällor är heterogena, men de kan kombineras så att heterogeniteten beaktas genom att använda en blandning av funktionsexperter metod REF, vilket resulterar i en berikad uppsättning funktioner.
A mixture of feature experts approach for protein-protein interaction prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}