ABSTRACT Motivering: Pathway-modellering kräver integration av flera data inklusive förkunskaper. I denna studie bedömer vi kvantitativt tillämpningen av Gene Ontology (GO)-baserade likhetsåtgärder för karakterisering av direkta och indirekta interaktioner inom mänskliga reglerande vägar. Karaktäriseringen skulle hjälpa integrationen av tidigare väg kunskap för modellering. Resultat: Vår analys indikerar informationsinnehållsbaserade mått som överträffar grafens strukturbaserade mått för stratifierande proteininteraktioner. Åtgärder i termer av GO biologisk process och molekylär funktion annoteringar kan användas ensamt eller tillsammans för validering av proteininteraktioner involverade i vägarna. Dock GO cellulära komponent-härledda åtgärder kanske inte har förmågan att skilja verkliga positiva från buller. Dessutom visar vi att den funktionella likheten av proteiner inom kända reglerande vägar sönderfaller snabbt när vägen längd mellan två proteiner ökar. Flera logistiska regressionsmodeller är byggda för att uppskatta förtroendet för både direkta och indirekta interaktioner inom en väg, som kan användas för att poängsätta putativa vägar som härleds från en ställning av molekylära interaktioner.
I REF användes semantiska likhetsåtgärder för att identifiera direkta och indirekta proteininteraktioner inom humana regleringsvägar.
Assessing semantic similarity measures for the characterization of human regulatory pathways
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}