Bakgrund: RNA-proteininteraktioner (RPI) spelar viktiga roller i en mängd olika cellulära processer, allt från transkriptionell och post-transcriptional reglering av genuttryck till värdförsvar mot patogener. Högt genomflöde experiment för att identifiera RNA-protein växelverkan börjar ge värdefull information om komplexiteten i RNA-protein interaktion nätverk, men är dyra och tidskrävande. Därför finns det ett behov av tillförlitliga beräkningsmetoder för att förutsäga RNA-proteininteraktioner. Resultat: Vi föreslår RPISeq, en familj av klassificeringar för att förutsäga RNA-protein interaktioner med endast sekvensinformation. Med tanke på sekvenserna av ett RNA och ett protein som ingång, RPIseq förutsäger om RNAprotein paret interagerar eller inte. RNA-sekvensen kodas som en normaliserad vektor av dess ribonukleotid 4-mer sammansättning, och proteinsekvensen kodas som en normaliserad vektor av dess 3-mer sammansättning, baserat på en 7-bokstavs reducerad alfabet representation. Två varianter av RPISeq presenteras: RPISeq-SVM, som använder en Support Vector Machine (SVM) klassificerare och RPISeq-RF, som använder en Random Forest klassificerare. På två icke-redundanta referensdatauppsättningar som utvunnits ur protein-RNA Interface Database (PRIDB) uppnådde RPISeq en AUC (Area Under Accepter Operating Characteristic (ROC) kurva) på 0,96 och 0,92. På en tredje datauppsättning som endast innehöll mRNA-proteininteraktioner, var resultatet av RPISeq konkurrenskraftigt med resultatet av en publicerad metod som kräver information om många olika funktioner (t.ex. mRNA-halveringstid, GO-annoteringar) hos de putativa RNA- och proteinpartnerna. Dessutom förutspådde RPISeq-klassificatörer med hjälp av PIDB-data korrekt majoriteten (57-99 %) av icke-kodande RNA-proteininteraktioner i NPInter-härledda nätverk från E. coli, S. cerevisiae, D. melanogaster, M. musculus och H. sapiens.
Till exempel använde REF SVM och slumpmässiga skogsmetoder för att förutsäga RNA-RBP-interaktionerna.
Predicting RNA-Protein Interactions Using Only Sequence Information
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}