Motivering: Trots framsteg i hög genomströmningsmetoder för att upptäcka protein-proteininteraktioner är interaktionsnätverken hos även välstuderade modellorganismer i bästa fall skepticy, vilket belyser det fortsatta behovet av beräkningsmetoder för att hjälpa direkta experimentister i sökandet efter nya interaktioner. Resultat: Vi presenterar en kärnmetod för att förutsäga proteinproteininteraktioner med hjälp av en kombination av datakällor, inklusive proteinsekvenser, Gene Ontology annotations, lokala egenskaper hos nätverket, och homologa interaktioner hos andra arter. Medan proteinkärnor som föreslås i litteraturen ger en likhet mellan enskilda proteiner, förutsägelse av interaktioner kräver en kärna mellan par av proteiner. Vi föreslår en parvis kärna som omvandlar en kärna mellan enskilda proteiner till en kärna mellan par av proteiner, och vi illustrerar kärnans effektivitet tillsammans med en stödvektorklassare. Dessutom får vi förbättrad prestanda genom att kombinera flera sekvensbaserade kärnor baserade på k-mer frekvens, motiv och domäninnehåll och genom att ytterligare utöka den parvisa sekvenskärnan med funktioner som är baserade på andra datakällor. Vi använder vår metod för att förutsäga fysiska interaktioner i jäst med hjälp av data från BIND-databasen. Med en falsk positiv frekvens av 1% klassifieraren hämtar nära 80% av en uppsättning betrodda interaktioner. Vi visar därmed vår metods förmåga att göra exakta förutsägelser trots den betydande del av falska positiva som är kända för att existera i interaktionsdatabaser. Tillgänglighet: Klassificeringsförsöken utfördes med hjälp av PyML som finns på http://pyml.sourceforge.net.
Den parvisa kärnan som vi kommer att jämföra vår metod med i våra experiment (avsnitt 7) föreslogs för att förutsäga proteinproteininteraktioner REF.
Kernel methods for predicting protein-protein interactions
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}